数据标注公司就是为人工智能发展提供数据训练服务的公司，其业务板块并不局限于数据标注单一环节。基础的数据标注公司对于标注业务可细分为数据采集、数据清洗、数据标注、数据质检等几项流程。
数据标注是对未经处理的语音、图片、文本、视频等数据进行加工处理, 并转换为机器可识别信息的过程。
这个过程中，需要通过某些工具或手段人为地为图片、视频、语音和文本数据添加分类、画框、注释等，例如为图片画框、将语音转成文本、给文本或图片及语音等添加分类，这些标记后的数据成果可用于算法模型训练，提高模型效果。训练好的算法模型可以运用到图像识别、语音识别、自动驾驶等不同领域...
数据标注按照待标注数据的形式可以分为文本标注、语音标注和图像标注三大类。而这三大类型又可以细分出许多任务类型。
数据标注应用到以下业务场景中：
智能驾驶方面，智能驾驶汽车需要使用算法处理大量复杂场景，需要有海量准确高质量的数据对算法模型进行训练，车辆、行人、障碍物、天气、车道线、路标等车外环境识别算法，驾乘人员的疲劳监测、违规行为识别算法，智能座舱的语音交互、多模态交互技术都需要标注数据
智能安防是人工智能与信息技术结合的关键领域，需要高质准确的数据对技术进行训练升级。门禁生物识别、城市道路监控、车辆人流监测、违规行为监测、高空抛物监测、行人重识别等AI技术都需数据标注过程。
智能家居主要以AI驱动智能家居，两者同向发展的AIoT是目前主流趋势。人脸识别、指纹识别门禁系统、非法闯入检测、扫地机器人、智能语音助手、智能终端控制等场景的AI技术都需要度数据进行标注。
智慧金融方面，AI为传统金融行业、零售行业赋能，简化商业购买流程。身份认证、智能客服、智能营销、智能风控、虚拟购物场景的商品图像、票据单据、人脸识别、指定语料等AI技术都需要数据标注支持。
智能互联网包括智能应用、文娱互动、智能搜索、内容审核等主要场景，聊天机器人、图文检索、多模态意图判断、情感分析、违法违规内容审核、智能美颜等AI技术需要数据标注支持。
智慧工业视觉的4大应用场景分别是测量、识别、引导、检测。包括复杂缺陷检测，安全帽反光衣识别、缺陷检测，烟火检测、违法施工检测、睡岗检测等算法都需要数据标注服务。
当然，还有很多领域都需要人工智能的加持，每一个AI场景的落地，也都离不开数据标注。UBS Global 研究报告发现：现如今AI工程师70%-90%的时间都花费在训练数据上。很多算法在AI实践中已足够优秀，然而数据已经成为模型开发新的瓶颈，所以数据的质量变得尤为重要，而数据标注的准确率直接关系到数据的质量，也是人工智能发展不可忽视的组成部分。
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2023年02月03日
