人工智能数据标注领域的核心需求

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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注才能被唤醒价值,这就产生了源源不断的清洗与标注需求。数据标注行业因此得以迅速繁荣扩张。

随着产业落地成为行业发展大势,更具前瞻性的海量数据集产品和高度定制化服务成为了数据标注行业的主要服务形式。然而,由于数据标注行业存在门槛较低、服务质量参差不齐等问题,需求方在选择数据服务时往往会遇到数据质量、服务效率、数据安全、管理能力、服务能力等痛点,这些痛点已成为阻碍行业发展的核心问题。


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1. 数据质量

监督学习下的深度学习算法训练十分依赖于标注数据,数据集质量的高低将直接决定算法模型的效果。

然而,目前数据标注行业存在很严重的数据质量问题。相关数据显示,当下数据标注行业单次交付达标率低于50%,三次内交付达标率低于90%,远远不能满足AI企业的需求。

需求方希望数据服务公司可以提高首次交付项目的准确率,并大幅减少返工情况。

2. 服务效率

目前数据标注行业主流的项目运营方式是以“众包”以及“转包”为主,数据服务企业很难对标注团队做到直接有效的管理,因此项目延期成为了一种常态。

对于需求方来说,项目延期意味着在激烈的商业竞争中丧失先发优势,所以对于需求方来说,希望数据服务公司拥有高效的项目执行系统,提高工作效率,可以按时甚至提前完成项目。

3. 数据安全

数据标注行业的特殊性意味着要经常接触到很多敏感的数据,比如人脸数据、车牌数据等等,这些数据的存储、传输等对于安全性的要求极高。

因此,需求方希望基础数据服务商有明确具体的安全管理流程,对数据传输、存储,以及结项后的数据销毁等环节足够重视。

4. 管理能力

“众包”以及“转包”模式下,管理能力较弱的公司很难在兼顾多个项目时做到精力集中、高质量地服务客户,这样的后果就是项目延期、数据质量差。

因此,需求方希望数据服务企业能够建立完善的内部管理流程,优化项目流程体验,达到效率与质量的双提升。

5. 服务能力

数据标注业务从本质上来讲也属于一种服务业务,从项目对接到最终项目的完结,每一个环节都需要需求方与数据服务企业不断地商讨,从而做出最优解。

所以,需求方希望数据服务公司能够在项目进行中做到积极配合、快速响应,并可以对项目提出一定的优化建议。

以上五点是需求方对数据标注企业的核心诉求,如果这五点分别对应相应分数的话,那么总体得分越高就意味着越契合需求方的要求,就越能在激烈的竞争中占据排他性的优势。

对于数据标注企业而言,单纯依据客户项目的诉求进行执行略显被动,主观能动性低、行业边界有限,各家数据标注企业的产品和服务就将趋于同质化,竞争也会加剧,不仅不利于自身发展,同时也会制约着AI基础数据服务行业的发展。

所以,主动做出改变,迎合需求方的核心诉求,数据服务企业才能在激烈的市场竞争中建立差异化的优势,尤其在AI商业化落地加快的大背景下,能够在垂直场景中建立一套完整的数据整体解决方案,将在未来的市场竞争中增添重要的优势砝码。


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“你了解人工智能行业吗?”10个人中可能有9个人会给出肯定的回答。“你了解数据标注行业吗?”10个人中可能有9个人会茫然地摇头。与处在聚光灯中心的人工智能科技公司不同,数据标注行业长期处于聚光灯之外的灰色地带,很长一段时间内都是被边缘化乃至低视的一个存在。不过,随着时代发展带来需求的改变,数据标注行业也在发生着日新月异的变化,开始从幕后走向前台。一.幕后:粗放与混乱交织数据标注行业里流传着这样的一段话:“有多少智能,就有多少人工”。这句话在某种程度上道出了人工智能的本质。事实上,现阶段让AI提升认知世界能力的最有效途径仍然是监督学习,而目前AI算法能学习的数据,几乎全部都是通过人力逐一进行标注而得来的。一张经过数据标注后的图片需求即意味着市场,据相关机构预测,未来几年,国内数据服务市场将达上百亿。如此庞大的市场规模,让很多人都想趁机分一杯羹,于是大大小小的标注团队如雨后春笋一样大量出现。然而,问题也随之而来。与人工智能高科技含量不同,数据标注仍属于劳动密集型产业,且模式通常以外包形式为主。标注员每天从事标框、拉点等重复枯燥的工作,劳动力水平参差不齐导致产出的标注数据质量偏低,无法满足AI企业的需求,影响AI产品商业化落地进程。与此同时,低端产能过低的技术含量,也使数据标注行业几乎没有任何壁垒限制,很多标注团队随意拉进来几个人经过简单培训就可以接业务了。这样的后果就是行业混乱且竞争加剧,绝大部分标注团队只能存活于产业链最底层,压价情况严重,甚至接不到业务导致生存艰难。二.前台:AI对于高质量数据的依赖人工智能行业内有一个很重要的共识:数据集质量的高低直接决定最终模型效果的好坏。换句话说,数据对于模型性能的贡献是最大的,数据越多越丰富、代表性越强、模型效果越好,算法的健壮性和鲁棒性就越强。随着AI企业商业化落地进程的加快,越来越多的企业开始意识到标注数据的重要性。以自动驾驶为例,目前很多企业都已经生产出自己的无人驾驶汽车样车,并频频出现在公共视野内。然而,虽然这些样车在实验室内表现良好,但距离真正的商用仍然有很遥远的距离,一个很重要的原因就是真实路况场景与实验室场景差距过大。自动驾驶标注场景在实验室内,只需要少量的道路数据即可满足实验的需要,但是到了真实的道路上,无人驾驶汽车将会遇到很多无法预知的情况,在没有足够数据支撑的前提下,车载电脑无法做出自己的判断,导致潜在的风险剧增。因此,以自动驾驶企业为代表的众多AI企业对数据标注行业提出了更高的要求,数据标注行业已然开始处于聚光灯的焦点,从幕后走向了前台。三.未来:智能化、精细化、场景化AI数据是人工智能的重中之重。众所周知,人工智能的三驾马车是算法、算力与数据,其中数据是人工智能行业的发展基石。随着人工智能行业商业化落地进程的加快,AI数据服务领域泥沙下沉,清泉上涌,行业变革已初露端倪。未来,智能化、精细化、场景化将是数据标注行业的主要发展方向。智能化,即意味着标注工具AI化。以曼孚科技自研的语音标注工具为例,AI预标注技术可以自动识别转写语音数据,标注员只需要在工具预标注的结果上略作修改即可,这在提升标注效率的同时也减轻了对于人力的依赖。精细化,即意味对标注数据集质量与细节提出了新的要求。以往数据集的准确率可能达到90%以上即可满足要求,但随着AI商业化落地进程的加快,AI企业对于标注数据的质量要求达到了95%,甚至99%以上,同时更加注重细节,比如曼孚科技在进行自动驾驶领域数据标注业务时,项目方会对诸如情绪捕捉、疲劳驾驶等等提出更加细节化的标注需求。精细化标注能力场景化,即意味数据标注行业要满足多样化应用场景标注需求。以计算机视觉领域为例,目前数据标注可以应用在自动驾驶、无人机、AI教育、工业机器人、新零售、安全防护等场景中。每一个应用场景都有自己的数据类型与具体标注要求,因此极为考验数据标注企业的场景化标注能力。可以预见的是,未来几年数据标注行业将迎来一场大变革,理念更先进、技术更硬核、服务更专业的AI数据服务企业将会把数据标注行业带入全新的精细化运营时代。而未来,相信随着5G技术的逐步应用,数据与5G的结合将碰撞出更多创新火花,共同托起AI发展的基石。

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