有热度更有深度，高质量数据助推人工智能发展

有热度更有深度，高质量数据助推人工智能发展

在钛媒体华楠直播间「训练AI的人」专场直播中，海天瑞声副总经理、业务负责人李科分了关于数据标注的观点：

他说，对于数据标注如果你认为它是一个纯手工标注的工作，那是有一定程度的误解的，平台不同，数据类型不同，所使用的标注工具是不一样的，因此包括平台、算法，项目管理等各方面在内的企业能力是非常重要的，因为只有通过不断的技术创业才能更好地提升整体的质量和效率

还有一点就是，在短期内数据标注还有很长一段路要走。有多少人工就有多少智能，数据标注员或者说AI训练师做的工作就像是在为人工智能制作教材，帮助人工智能学习判断和推理

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有多少人工就有多少智能，在AI的发展中，不仅耗电，耗芯片，更耗人，这里说的不仅仅是科学家，也包括AI训练中一个更基础的工作－数据标注

在AI模型训练之初，就需要大量的数据标注师，例如基本上人人都在用的人脸识别，需要标注员对人脸进行关键点标注，从最简单的瞳孔，鼻尖，嘴角到现在一张脸上有时候需要标注200多个关键点有很多人觉得这个工作很简单，但在实际的操作中会遇到很多问题，比如暗光、侧脸，非正面……

因此数据标注这项工作实际做起来并没有大家想得那么没有门槛，截至今天，AI训练依然需要大量的数据标注师

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数据标注是AI实现智能的关键，在智能化成为时代趋势的今天，许多领域都在积极拥抱AI，从对话式的智能音箱，到实现辅助诊断的智能医疗系统，从传统行业到新基建，利用AI为自身赋能，升级迭代的领域与企业越来越多，数据需求如雨后春笋般冒出，前所未有的旺盛

AI从0到1学会一项技能，AI技术实现商业化落地，进入到我们的生活，从“概念”实现“能用”，从“好用”到“实用”，是要通过数据做大量的“练习题”，但生活中的数据是非结构化的，数据标注的作用，就是将非结构化数据，变为机器可识别理解的机构化数据

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数据和算法等技术是相辅相成的。而最终技术如果要满足应用需求，数据到位是不可或缺的一环

，纵观人工智能的发展，模型的设计逐渐趋同、技术趋向成熟，这时数据的迭代变得比技术本身更重要

算法技术一直都很重要，但往往落地的临门一脚，需要数据来推动。数据成为一种稀缺社会软资源，其意义就如同石油之于第二次工业革命，可以说谁掌握的数据，谁就掌握了未来