常见的报道中，数据标注总被描述为“血汗工厂”，这项工作和从业者被描述得廉价低质，人被重复性机械式的劳动异化。随着产业的发展变化，人们也逐渐意识到人工智能数据及其采集标注工作却极其重要，是人工智能建设的基础养料，是重中之重，随之对数据标注的这种刻板印象也逐渐被打破。

目前这种大量的人工标注是有价值的，因为理论上解决问题很难，但有了大量数据，设计深度学习网络，可以在特定场景特定应用中用数据训练神经网络，从而在很多场景中可以让AI快速落地占领市场、驱动行业应用、促进行业升级和迭代。

数据标注是对未处理的非结构化初级数据，包括语音、图片、文本、视频、点云等，通过人工智能训练师进行加工处理，并转换为机器可识别信息的过程。原始数据一般通过数据采集获得，随后的数据标注相当于对数据进行加工，然后输送到人工智能算法和模型里完成调用。

人工智能产业的发展，带动了数据标注的蓬勃兴起。随着算法模型的不断优化和应用场景需求的不断提高，机器所需的数据质量和精度也越来越高，同时也将成为未来竞争的核心优势。