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

从乔布斯、马斯克到人工智能,AI带给我们的启发

活了这么久,我领悟到一个道理,就是我们总是无法随心所欲。怎么才算随心所欲,让世界没有秘密?这是电影《黑客帝国》的一段话。世界变化得越来越快,而我们好像来不及反应。如果没有互联网时代的到来,也许就没有《黑客帝国》这样的电影呈现。突然想写写这个时代的核心科技天才人物,给我们带来的科技变化。传大的领导者都是伟大的学习者。牛津大学研究人员先前在美国和英国进行研究显示,美国可能被机器人取代的职位比例为47%

从自动驾驶到无人机,图像标注的重要意义

如今,世界正在经历一场影响范围甚广的技术革命,信息技术(IT)正快速决定着一切事物的发展进度和计划。计算机问世之后,出色的想法得以转化为出色的创新。比如人工智能和机器学习,这两种技术让生活变得轻松起来,也让业务流程更加简洁高效。机器学习和人工智能依靠计算算法复制人类的智能行为,包括自动语音识别、增强现实和神经网络机器翻译。这些不同领域技术创新的成功问世促进了人们对计算机可视化和解释图像的深入研究。

看人工智能下数据标注从幕后走向台前

“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

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 人工智能正在教育界掀起层层浪花。   这种趋势,在日前由北京师范大学和科大讯飞共同主办的“人工智能与教育大数据峰会2019”上,体现尤为明显。   “以人工智能为代表的新一代信息技术的快速发展,将会对传统的教育理念、教育体系和教学模式产生革命性影响,从而进一步释放教育在推动人类社会发展过程中的巨大潜力。”教育部科技司司长雷朝滋在出席会议时表示。   正在掀起教育的一场革命   “‘人工智能+教育’正在掀起教育的一场革命。它改变着教育的生态、教育的环境、教育的方式、教育管理的模式、师生关系等等。”中国教育学会名誉会长、北京师范大学资深教授顾明远也给出类似判断。   记者了解到,目前图像识别、语音识别、人机交互等人工智能技术都已在教育领域开展应用。   “通过图像识别技术,人工智能可以将教师从繁重的批改作业和阅卷工作中解放出来;语音识别和语义分析技术,可以辅助教师进行英语口试测评,也可以纠正、改进学生的英语发音;而人机交互技术,可以协助教师为学生在线答疑解惑。”科大讯飞执行总裁吴晓如介绍。   在吴晓如看来,个性化教育和因材施教一直都是最美好的教育理想。但由于老师教授的学生数量多、教学任务繁重,老师很难做到深入关心每个孩子的成长。面对这样的问题,人工智能与大数据的结合将可以发挥作用。   “人工智能将教学变为大数据分析以及人工智能辅助的以学生为中心的个性化学习,为每个学生提供个性化、定制化的学习内容、方法,从而激发学生深层次的学习欲望。”吴晓如说。   国内一些学校已经开始“人工智能+教育”的尝试。   例如,在精准教学方面,借助大数据与人工智能技术,合肥、福州等一些中学开展的高效讲评课,将原本需要45分钟的习题讲解压缩至15分钟讲解共性问题,其余时间用于分组讨论或拓展学习。同时,还能够实现对学生的个性化分析、以学定教、提升学习的效率与质量。   应尊重学生的个人隐私信息   近年来,一系列推进人工智能教育应用的战略与行动规划陆续出台。   今年2月发布的《中国教育现代化2035》中,“加快信息化时代教育变革”被列入推进教育现代化的十大战略任务,明确了推进智能教育应用的部署。   “我们正在组织研制《中国智能教育发展方案》,以构建智能时代下的教育新生态为目标,全面创新教育模式,推动教育供给侧改革,转换教育发展的动力结构,促进人的全面发展,支撑引领教育现代化。”雷朝滋透露。   谈到人工智能在教育中扮演的角色,吴晓如认为,未来很长一段时间内,人工智能在教育领域的应用会是一种辅助性手段,它会是学生和老师之间的一个“助手”。   “‘人工智能+教育’正在使教育发生重大的、可以说是革命性的变革,但是教育的本质不会变。教育是传承文化、创造知识、培养人才的本质不会变,立德树人的根本目的不会变。”顾明远强调。   人工智能在教育领域应用所涉及的伦理问题,也是此次会议热议话题之一。雷朝滋表示,智能时代“教育治理体系将面临社会伦理、数据安全的新挑战”。   “现在所谓的教育大数据更多是考试数据、练习数据、测试数据。基于这些数据开发出来的人工智能系统,会不会给学生带来新的负担?会不会增加教育新的不公平?”首都师范大学教授樊磊问道。   樊磊认为,智能教育时代,还应该特别加强学生个人隐私信息的保护,而不能随随便便追踪学生的个体行为数据。“对于正在成长中的学生,这种事情一定要谨慎再谨慎。”樊磊说。

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简单讲:互联网数据标注员是借助电脑或者移动设备对一些原始的数据进行处理,生产出满足AI公司机器学习需要数据的一群人。按照数据处理对象的不同,工作内容也会有差别,标注员的工作内容可以分为:分类;框选;注释;标记。按照所处公司的不同,标注员的工作方式也会有差别:有的人工智能公司处于对数据安全性考虑会自建标注团队,在这些公司工作的标注员可以保证自己工作内容不会出现太大变动;但一些服务于人工智能公司非专业外包公司标注员的工作则是项目制的,一个项目忙完紧接着做另一个项目,这样工作内容连续性较差,对一种类型的项目经验也不会积累的太多。就目前来说,人工智能还处于人工增长阶段,机器依然需要大量的数据进行训练,测试。标注员在当下也会一直存在,而且从业群体会越来越多,所以暂时不用担心这份职业会不会短期消失。就标注员从业来说,建议选择人工智能公司和专业的数据公司,这样可以保证自己在一个方向上了解的足够深入。就职场晋升来说,以牛牛数据为例:标注员——项目经理——项目总监——数据运营总监。首先谈谈什么是数据标注。数据标注有许多类型,如分类、画框、注释、标记等等,我们会在下面详谈。要理解数据标注,得先理解AI其实是部分替代人的认知功能。回想一下我们是如何学习的,例如我们学习认识苹果,那么就需要有人拿着一个苹果到你面前告诉你,这是一个苹果。然后以后你遇到了苹果,你才知道这玩意儿叫做“苹果”。类比机器学习,我们要教他认识一个苹果,你直接给它一张苹果的图片,它是完全不知道这是个啥玩意的。我们得先有苹果的图片,上面标注着“苹果”两个字,然后机器通过学习了大量的图片中的特征,这时候再给机器任意一张苹果的图片,它就能认出来了。这边可以顺带提一下训练集和测试集的概念。训练集和测试集都是标注过的数据,还是以苹果为例子,假设我们有1000张标注着“苹果”的图片,那么我们可以拿900涨作为训练集,100张作为测试集。机器从900张苹果的图片中学习得到一个模型,然后我们将剩下的100张机器没有见过的图片去给它识别,然后我们就能够得到这个模型的准确率了。想想我们上学的时候,考试的内容总是不会和我们平时的作业一样,也只有这样才能测试出学习的真正效果,这样就不难理解为什么要划分一个测试集了。我们知道机器学习分为有监督学习和无监督学习。无监督学习的效果是不可控的,常常是被用来做探索性的实验。而在实际产品应用中,通常使用的是有监督学习。有监督的机器学习就需要有标注的数据来作为先验经验。在进行数据标注之前,我们首先要对数据进行清洗,得到符合我们要求的数据。数据的清洗包括去除无效的数据、整理成规整的格式等等。具体的数据要求可以和算法人员确认。二、常见的几种数据标注类型1.分类标注:分类标注,就是我们常见的打标签。一般是从既定的标签中选择数据对应的标签,是封闭集合。如下图,一张图就可以有很多分类/标签:成人、女、黄种人、长发等。对于文字,可以标注主语、谓语、宾语,名词动词等。<img src="https://pic2.zhimg.com/50/v2-df93dc0a7e8a5fe387dc3774748b5f05_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="700" data-rawheight="400" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="700" data-original="https://pic2.zhimg.com/v2-df93dc0a7e8a5fe387dc3774748b5f05_r.jpg">适用:文本、图像、语音、视频应用:脸龄识别,情绪识别,性别识别2.标框标注:机器视觉中的标框标注,很容易理解,就是框选要检测的对象。如人脸识别,首先要先把人脸的位置确定下来。行人识别,如下图。<img src="https://pic2.zhimg.com/50/v2-7824903d6d840e2bb08d96b5c2fa5874_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="591" data-rawheight="398" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="591" data-original="https://pic2.zhimg.com/v2-7824903d6d840e2bb08d96b5c2fa5874_r.jpg">适用:图像应用:人脸识别,物品识别3.区域标注:相比于标框标注,区域标注要求更加精确。边缘可以是柔性的。如自动驾驶中的道路识别。<img src="https://pic3.zhimg.com/50/v2-4bc1dd2278182acf94fc426d7e6f2dc1_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="601" data-rawheight="377" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="601" data-original="https://pic3.zhimg.com/v2-4bc1dd2278182acf94fc426d7e6f2dc1_r.jpg">适用:图像应用:自动驾驶4.描点标注:一些对于特征要求细致的应用中常常需要描点标注。人脸识别、骨骼识别等。<img src="https://pic4.zhimg.com/50/v2-5e24f394516c75e45942c37ba0da85c0_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="583" data-rawheight="387" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="583" data-original="https://pic4.zhimg.com/v2-5e24f394516c75e45942c37ba0da85c0_r.jpg">适用:图像应用:人脸识别、骨骼识别5.其他标注:标注的类型除了上面几种常见,还有很多个性化的。根据不同的需求则需要不同的标注。如自动摘要,就需要标注文章的主要观点,这时候的标注严格上就不属于上面的任何一种了。(或则你把它归为分类也是可以的,只是标注主要观点就没有这么客观的标准,如果是标注苹果估计大多数人标注的结果都差不多。)三、有什么发展前途?数据标注员可以说是AI消灭了一部分工作又创造出来的一种工作。在未来AI发展良好的前提下,数据的缺口一定是巨大的。可以预见3-5年内数据标注员的需求会一直存在。至于发展,其实所谓一些熟能生巧的工作,都是有被替代掉的风险的。深度学习解决的一件事情就是熟能生巧。在这个岗位上,其实你的一些想法就代表了AI的想法,AI会根据你标注的数据进行学习,想想还是有点成就感的。数据标注可以说是AI的入门级岗位,未来可转向其他AI岗位。如项目实施顾问等,这就要求更多的工作技能,需要再工作中积累。作者:跹尘链接:https://www.zhihu.com/question/30654399/answer/264828926来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。