2021了你还不知道数据标注?人工智能为什么需要数据标注

2021了你还不知道数据标注?人工智能为什么需要数据标注编写时间: 2021-2-22      来源:搜狐新闻“得数据者,得人工智能”。如今人工智能早已在我们的生活中屡见不鲜,像“Siri”、“指纹解锁”、“人脸识别”等等都属于人工智能的范畴,然而人工智能的上游基础产业,数据标注却鲜为人知。数据标注是一个极为庞大的产业,在数标行业内部,从业者也必将随着AI行业而一同

人工智能数据标注产业国家政策梳理:行业已上升至国家战略

人工智能数据标注产业国家政策梳理:行业已上升至国家战略 时间:2021-02-18    来源:消费日报网人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力,将进一步创造新的引擎,重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。  近年来,我国政府高度重视人工智能的技术进步与产业发展,目前人工智能已上升国家战略。在全国人大常委会中提到要加强

产业观察丨现在还可以创业数据标注吗?

产业观察丨现在还可以创业数据标注吗?谈及人工智能,第一个映入人们脑海的算法、建模、无人驾驶、VR全景等等比较宏观的名词和行业动态,似乎忽略了作为人工智能基础底层的数据标注行业,数据是人工智能的核心之一,获取高质量的标注数据对于人工智能本身的发展至关重要。对于想要入行互联网行业的创业者而言,AI标注未来必定成为人工智能产业链的一环,但就目前的发展而言,国内的标注公司仍然处于原始阶段,因此在清沐淋看来

为什么3D点云数据在人工智能自动驾驶领域需求越来越大

为什么3D点云数据在人工智能自动驾驶领域需求越来越大1)硬件设备采集性能更好了:随着3D采集技术的快速发展,3D传感器越来越多且价格实惠,自动驾驶汽车搭载的传感系统已经包括各种类型的3D扫描仪、激光雷达和RGB-D摄像机(如Kinect、RealSense和RealSense、苹果深度相机)来进行周围环境的感知。2)3D数据可以提供更多的维度信息这些传感器获取的3D数据可以提供丰富的几何、形状和比

什么是人工智能?很多人至今仍然不知道AI是什么

“具有执行感知功能(例如感知,学习,推理和解决问题)的能力的机器被认为拥有人工智能。当机器具有认知能力时,就会存在人工智能。 判断AI的基准是涉及推理、语音和视觉是否接近或达到人类水平。”一、入门人工智能弱AI(Narrow AI):当机器可以比人类更好地执行特定任务时。通用AI(General AI):人工智能可以以与人类相同的精度水平执行任何智力任务时达到通用状态。强AI(Strong AI)

数据标注:拐点将至

数据、算力、算法是推动人工智能技术进步的“三驾马车”,其中数据是人工智能行业的发展基石,数据对人工智能很重要,“没有好的数据,人工智能没有未来”早已是行业共识。新变化在于,随着人工智能技术落地场景,不同场景提出了更高质量、更多元的数据需求。对视觉数据标注需求非常大的自动驾驶领域,很好地展现了数据标注服务的业态变化。在2016年,人工智能随AlaphGo强势崛起并引发一系列创业、创新活动后,数据标注

数据标注:正在标注现在

数据标注师是随着人工智能的发展出现的一个新兴就业岗位。2020年2月,“人工智能训练师”正式成为新职业并纳入国家职业分类目录。数据采集和标注是人工智能训练师的主要任务之一。数据标注师的工作是教会 AI 认识数据,有了足够多、足够好的数据,AI 才能学会像人一样去感知、思考和决策,更好地为人类服务。例如,疫情期间,百度山西数据标注基地完成的戴口罩的人脸图像标注,采集大量的戴口罩的人脸照片后,数据标注

了解数据标注的任务

了解数据标注的任务近年来,伴随着人工智能的不断发展,与人工智能相关的各个产业也开始逐步发展壮大并走入人们的视线。其中,数据标注作为人工智能的基础产业,更是以极快的发展速度引发了关注,并且正在成为越来越多人的择业选择。但是对于数据标注,大部分人的了解仍然处于基本真空的状态。那么,数据标注到底是干什么的呢?要想了解这个问题,首先需要了解人工智能的核心技术:计算机视觉。何谓计算机视觉?简单来说计算机视觉

数据标注师:AI学习的老师

数据标注师:AI学习的老师如果把人工智能比作一个懵懂的幼童,那么把数据标注师看做是人工智能的“老师”也毫不为过。人工智能机器要想认识世界需要依赖大量已经标注过的数据,数据标注让机器理解并认识世界,是人工智能金字塔的基础力量。相比于人工智能行业的繁荣与夺目,数据标注则显得似乎没有那么耀眼,甚至在前期还被贴上了很多偏见。殊不知,在人工智能高速的发展进程之下,数据标注早已经实现了“脱胎换骨”,成为了新时

数据标注师:人工智能时代的新热门岗位

近年来,伴随着人工智能行业的不断发展,人们已经可以清楚感受到未来智能化、数字化时代来临的脚步。在新时代之下,未来的职业分类也必将迎来新的变化,而数据标注师成为了第一个数字时代的热门行业。    在数字时代,尽管一些旧的行业会被逐渐淘汰,但是必然会有大量的新行业诞生,一方面,数字技术辅助工作者简化办公流程和提升办公效率,可视化办公软件广泛应用等简化对于工作者记忆力、运算能力甚至学习底层程序的要求。另

人工智能时代即将到来,听李彦宏谈数据标注与就业

人工智能时代即将到来,听李彦宏谈数据标注与就业  伴随着人工智能的发展壮大,不少曾经只出现在电影中的画面渐渐照进了现实,在改变了人们生活的同时,也引起了不少的担忧,其中争议点最大的问题便是人工智能会不会取代人类,导致失业潮的来临?其实这样的担心大可不必。近日,百度创始人李彦宏先生在做客某档节目是便谈到了人工智能对就业产生的影响。AI时代,就业方向在哪?或许数据标注能够给出答案。    人工智能会取

人工智能时代下,数据标注不应该被陌生

人工智能时代下,数据标注不应该被陌生  人工智能的兴起带火了一系列与其相关的产业,数据标注作为其基础产业之一,也在人工智能的加持之下短短几年内迎来了飞速的发展。然而对于不少人来说,数据标注仍具是一个“盲区”。那么什么是数据标注,他又是如何助力人工智能发展的呢?         要想了解数据标注,首先需要了解人工智能的学习方法。监督学习是目前应用最广

AI技术在音乐类产品中的应用场景:你听的歌是AI写的?

自动标注、平滑过渡、音乐鉴权、AI创作,当AI技术应用于音乐行业为人类的精神文化与娱乐生活带来便利和更多选择时,也是一件让人激动不已的事情。随着深度学习算法的出现、大数据和5G技术的成熟,AI人工智能已逐渐融入我们的生产生活中,在教育、医疗、政务办公、城市管理等多个方面发挥作用。随着AI技术在音乐行业研究及应用的深入,音乐人工智能已经不新鲜,很多新的应用和产品已经惊艳亮相。基于对于音乐技术及产品的

看不见的AI技术,带你了解智能世界秘密

互联网科技高速发展的今天,AI技术虽然看不见,却已经渗透进了生活的方方面面,也许你没有意识到,也许你已经习惯了,在你周围的日常场景中,其实都有人工智能的应用哦~交通出行交通出行是城市生活中重要的一环,也是AI最容易落地的场景之一。无论是选择自驾,还是乘坐飞机、高铁,都离不开“天眼”巡查、防爆安检。人脸识别、大数据分析等技术,为城市的交通运输、安防工作提供支持与保障。随着科技的升级,刷脸进站替代取票

AI时代来临,你将何去何从?

人工智能的产生是人类社会发展的趋势,所产生的必然产物。从第1次工业革命开始,人类为提高效率发明了蒸汽机。蒸汽机的加入是人类的生产效率,得到了初步的提高。蒸汽机解决了人类生理疲劳的和工作耐力的问题。从而达到生产效率的提高。第2次工业革命。内燃机的发明和电力的使用,使生产效率呈几何倍增长。重新定义并改变了生产模式及方法。第3次科技革命,原子能空间技术,计算机网络,既是第一二次科技革命的延续。就是向第4

击碎数据标注五大误解,这门生意真不是你想象的“富士康”

“我觉得标注行业一直在承受误解,特别是在被贴上人工智能界‘富士康’的标签之后。”“外界会觉得:AI这么高大上,背后却是一群打标签的人。(他们)想刻意制造反差,就直接(把标注)定义成劳动密集型行业。”见到钛媒体编辑时,倍赛数据CEO杜霖忍不住吐槽道,“我不想让人再去看小作坊,想让人看看业内还有我们这种技术公司。”2015年前后,AlphaGo横空出世,掀起了国内AI创业的浪潮。五年间,人工智能行业在

数据标注是AI实现智能的关键

新基建浪潮呼啸而来,人工智能产业乘风而上。AI作为许多领域数字化与智能化转型的基础与关键,在这场时代风口前迎来了新腾飞。这场自上而下的变革中,大量AI需求被释放,直接刺激了源头产业,站在人工智能产业链上游的数据服务商,首先吃到了红利。据国内知名AI数据服务商景联文科技透露,近几个月来,公司接洽的客户量明显上升,有几个科技大厂订单进入了合同阶段,其中一个“万人采集”的项目已经启动。对于人工智能产业而

数据标注员 人工智能背后的人工力量

数据标注员 人工智能背后的人工力量“导语:机器学习必需数据标注”  “目前我国已有庞大的数据加工队伍,仅北京就有一百多家专门从事数据标注的公司,全国从事这项工作的人大概超过千万,很多头部的互联网技术企业都有自己的数据标注公司。”        目前人工智能落地场景不断丰富,智能化应用正改变着我们的生活。而在AI产业高速发展的背后,数据标注师这个新职

人工智能数据标注领域的核心需求

随着人工智能落地商业化进入快车道,无人驾驶、人脸识别、智慧安防等领域成为了热门的应用场景,AI公司关注的重点开始聚焦于产业落地能力上。作为人工智能行业的基础,数据是实现这一能力的决定性条件之一。因此,为机器学习算法训练提供高质量的标注数据服务成为了决定人工智能应用高度的重要条件之一。相关资料统计显示,2025年产生的数据量将高达163ZB,其中90%是非结构化数据。这些非结构化数据只有经过清洗与标

数据标注的6大应用场景

数据标注产业的发展,促进了人工智能的蓬勃兴起,其主要的应用行业和不同行业的标注场景总结如下:(1) 自动驾驶:利用标注数据来训练自动驾驶模型,使其能够感知周围的环境并在很少或没有人为输入的情况下移动。自动驾驶中的数据标注涉及行人识别、车辆识别、红绿灯识别、道路识别等内容,可以为相关企业提供精确的训练数据,为智能交通保驾护航。(2) 智能安防:数据标注扩大了现有安防系统的感知范围,通过融合各种来源的

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   一片小小的人工智能视觉芯片能做什么?无人驾驶汽车主动识别并避让行人、摄像头实时甄别在逃犯……这些影视作品中的情节,或许不久将可通过基于嵌入式人工智能视觉芯片的“解决方案”成为现实。  人工智能芯片被视为未来人工智能时代的战略制高点。在视觉感知领域,人工智能视觉芯片正逐步应用于智能手机、安防监控、自动驾驶、医疗成像和智能制造等领域。  可根据AI需求成像  纵观信息产业发展历程,从个人电脑时代到移动互联网时代,承载高性能计算的芯片决定新型计算平台的基础架构和发展生态,并掌握着产业链最核心的话语权。  中国科学院院士张钹指出,传统硬件架构难以满足人工智能时代深度学习的要求,新的算法需要新的硬件来支撑。同时,芯片的结构将越来越像“大脑”,类脑芯片、智能芯片等将是人工智能的发展方向。  “所谓视觉芯片,实际上是一种具有高速图像采集和实时图像处理功能的片上集成系统芯片。”中国科学院半导体研究所半导体超晶格国家重点实验室研究员吴南健介绍说,在日前举办的国家自然科学基金优秀成果北京对接会上,吴南健带领研究团队展示的新型视觉芯片(VisionChip)科研成果很是引人注目。  据介绍,这种视觉芯片集成高速图像传感器和大规模并行图像处理电路,能够模仿人类视觉系统视觉信息并行处理机制,解决现有视觉图像系统中数据串行传输和串行处理的速度限制瓶颈问题。  吴南健解释说,人工视觉的架构分两部分,类似于人的眼睛和大脑。人的眼睛是一个典型的图像传感器,能够摄取图像并且进行一些噪音去除等初级图像处理;人的大脑神经元网络是一个视觉图像处理系统,具有非常强的对所摄取的视觉信息进行并行处理的能力。  AI视觉芯片与摄像头的关系是——芯片做的是大脑,摄像头做的是眼睛。这里就存在一个问题:大脑该如何控制眼睛?远望智库人工智能事业部部长、图灵机器人首席战略官谭茗洲解释道,传统的技术方法是定义一个通信控制接口,但在视觉应用中这种做法会非常复杂。人眼的成像是非常聚焦的,只看到关注的东西。当AI算法解决了“要看什么”的问题后,前端成像就有了目标,可以把所有的资源都调配到关注的对象上,做到“指哪打哪”,也就是取出噪音的处理过程,可以更高效智能地处理视觉信息。这种根据AI的需求来成像,能解决很多以前解决不了的问题。  “通常以前处理的方式,是通过摄像头把信息摄录,传到服务器或云端后,利用服务器上的显卡进行运算,现在是将视觉芯片嵌入摄像头,让其本身可以处理信息,做成专用芯片,如果芯片大批量生产,在价格上会便宜非常多,极大降低成本。这就是目前这项技术突破的核心价值。”谭茗洲在接受科技日报记者采访时指出。  比人类视觉更具优势  在我们通常的印象中,一个视力正常的人可以迅速且毫不费力地感知世界,甚至可以详细生动地感知整个视觉场景;但其实这只是一个错觉。  “人类生理视觉有着天然的局限,只有投射到眼球中心视觉场景的中间部分,我们才能看清楚。比起人眼来,嵌入视觉芯片的机器将具备相当多的优势,因为可以传感更宽的频谱范围、更高的清晰度、更宽的视角,其视力远不止5.0,在夜间也可以看得很清楚。如同AlphaGo战胜‘围棋天才’一样,在某些应用场景,其视觉在准确性、客观性、稳定性等方面都要比人类视觉更具优势。”谭茗洲指出。  吴南健介绍说,目前,国内外在人工视觉芯片领域的研究主要是CMOS图像传感器芯片技术、并行图像处理技术和CMOS集成技术。在CMOS图像传感器领域,国际技术水平朝着高分辨率、宽动态范围、高帧率、高智能化、宽波长范围和三维成像的方向发展。人工视觉系统芯片能够完成图像获取和初级(图像滤波)、中级(特征提取)、高级(特征识别和不规则处理)3个图像处理步骤。  “视觉芯片关键要解决运行效率和处理3D影像这两个问题。以往视觉芯片处理信号面临的最大问题是因运算量太大导致处理信息速度低,以及摄取的照片是把三维世界‘压缩’成二维影像,在一张平面上已分不清物体距离远近、立体空间形状、空间位置等,而人眼可把这个还原。”谭茗洲表示。  记者了解到,新型人工智能视觉系统芯片,是将高速CMOS图像传感器、并行信号处理单元和输出电路集成于单一芯片内,实现实时视觉芯片系统。将不同功能的技术集成在一个芯片上有很多优势,实现图像获取和图像信息处理每秒一千帧的系统速度,可广泛应用于高速图像处理、快速图像识别解释、高速运动目标的实时追踪等领域。  谭茗洲指出:“目前,中科院设计的新型视觉系统芯片理念非常先进,仿照人类视网膜神经元机制设计,感光对信号的处理方式,拣取有用的信号进行处理,极大地减少了运算的体量。”  未来市场空间巨大  “以我个人的观点,视觉系统芯片会成为必然的趋势,就像手机和相机结合成就智能手机一样,目前在技术上已突破填充率低、分辨率低和信号干扰严重的难题,将科研成果转化并投放市场只不过是时间问题。”吴南健表示。  记者了解到,目前基于该技术的产成品已经试用于一些创新企业,比如在工业产品的自动化检测领域完全可以使用视觉系统芯片代替人工检测;在智能监控领域,过去需要将视觉处理芯片装在具有传感器技术的摄像头上,通过把数据结构化、再压缩送到数据中心的复杂方式完成数据传输和计算。  那么,视觉系统芯片如果在未来实现产业化,其市场空间有多大?据推算,2018年,图像传感器的市场规模在150亿美元左右,虽然其中120亿美元发生在智能手机领域,但未来发展比较快的4个领域是安防、国防、汽车、医疗,到2021年将会迎来40亿美元的市场空间,年增长率约10%—20%。  “视觉处理器的需求增长会更快,目前该市场的整体规模(包括硬件、软件、服务)在170亿美元至180亿美元,单从硬件来看也占到约30亿美元。如果视觉系统芯片可以覆盖70亿美元的市场规模,企业在这中间拿到1%的话,其盈利空间就已经很大了。”吴南健指出。  近年来,国内外一批新型人工智能企业,依托人工智能领域技术和算法优势向芯片行业渗透,加强人工智能芯片基础层研发。从市场格局来看,已经发展成为一个相对独立又相互依存的产业生态。在前端,索尼是图像传感器市场、生产和技术的领导者,紧随其后的三星和豪威科技也保持着不错的竞争力;在后端,Mobileye和英伟达(NVIDIA)是提供视觉处理芯片的主要厂商,在国内该领域的公司有地平线等。  然而,截至目前,尚未有企业实现“图像传感器+视觉处理器”集成式芯片的大规模量产。不管是现在的创业企业,还是已经在市场上占有一定份额的大企业,不是做图像传感器,就是做后端的视觉处理器。正如吴南健所言,这将给初创企业带来机会。 

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        对数据标注行业稍微有些了解的人都知道数据标注进入门槛低,适合很多人兼职也适合创业。        正是因为数据标注行业的门槛低这个特点最近两年从事数据标注的小公司小工作室如雨后春笋般的遍布全车大大小小的县城。        但是目前有个有趣的现象,那就是有很多进入数据标注行业做了一段时间的人慢慢的感觉数据标注行业就是个坑?为什么有些人会说数据标注就是个坑呢?        其实对与有上述问题认识的人我们认为,这些人多数都是有于对这个行业对自身条件的不了解,盲目的开始进入数据标注行业的。为什么我们会这样说呢?下面就给给大家来分析下到底有哪几方面的原因:        一、有相当一部分人是听了朋友或者网上消息说这行很火爆,好做,门槛低,也有一部分人了因此租办公室买电脑招人,然后就去群里面找分发项目的人就开张干起来了。可实际上这些人他们大多数都没有充分了解数据标注行业,更没有认真仔细得去调查分析,到底自己能不能做好一个项目,到底自己能不能有质有量按时交付的完成一个项目,到底自己有没有这个能力来管理项目。更多的人也没有去用长远的眼光去考虑数据标注项目。        二、数据标注项目虽然入门门槛低,但是相当一部分有于理解认知应变能力上都不能保证去做好数据标注项目,还有一部分人由于自己对标注项目重视程度不足接到项目之后呢?不仔细认真的去阅读理解项目规则,更没有很好的对规则质检标准去培训员工,而对员工的要求主要看重每天的产出效率,从而导致接到手的项目做的质量很差,频繁的返工,有提项目甚至因为质量太烂项目方不给结算或者是结算比例很少,最终的结果就是做好些个项目但基本都是赔钱。        三、虽然业内人都 说数据标注简单,但是标注项目他也是一个系统性的工程,一个项目能不能做好并不简单的看项目好做就能赔钱。实际上决定项目赚不赚钱考验的是一个团队的项目管理水平,质量管理能力,运营能力各方面因素的。一句话再好赚钱的项目也照样有人赚钱也有人赚钱,要赚钱不是那么简单的。        四、还有些工作室 、小公司因为对行业不够了解等他们做了一段时间后发现,自己团队经常会没有项目做,而自己团队接项目的业务能力又不具备,甚至有的时候为了员工有活干去接一些价格极低根本就不赚钱的标注项目,时间稍微一长这些工作室团队就会赔上很多钱最终关门倒闭。        五、下来要说的就是一部分人人兼职人员由于认识不到位,对项目的规则质量要求 文件不认真阅读消化理解导致做的项目质量差返工有的甚至最后不结算,最终退出这行。更有一些人由于经验不足被标注行业的项目骗子给忽悠到辛苦劳动到最后结算时找不到人。        标注行业本身由于进入门槛低,做的人很行业内盲目打价格战,导致很多转手二手三手的项目在质量工期的要求下根本就不赚钱甚至赔钱,所以在这里也提醒大家做任何事都要谨慎而行。