数据标注如何做到高质量高效率？

数据标注如何做到高质量高效率？

数据标注是人工智能的核心与基础之一。伴随着人工智能行业落地化进程的不断加速，对于数据标注的要求也愈发提高，质量与效率成为了数据标注行业新的共同追求。在这样的背景之下，数据标注又应当做到效率与质量并存呢？

在行业的不断发展探索之下，目前数据标注的准确率记录不断被刷新，已经达到了99.99%，这不仅仅是数字的变化，更意味着数据标注由“人工密集”向“技术密集”转型的方向已经显现。

在AI数据产业中，数据精准度=验收合格数量/全部数量，这意味极高的精准度不仅要满足一些客观标准，还需要与AI项目方的需求深度契合，通过基于需求的验收过程。

事实上，对AI数据标注这种与制造业在很多地方相似的产业而言，更高的精准度的打造过程，就如同制造业的“精益制造”一样，在多个方面有着发展方式的契合，只不过一个交付数据服务，一个产出实体产品。

这种契合，从行业头部企业的动作看，包括四个方面。

业务平台：应对复杂的AI数据交接和作业，出现线上自动化“流水线”

制造业的精益制造首先是“流水线”的自动化、智能化升级，引入更多精密的工具或机械，为产品的精益打磨提供了生产环境基础。

数据标注也类似，粗放式的业务平台越来越无法承接复杂的AI数据交接和作业，在这种背景下，线上的自动化“流水线”开始出现。

以往，数据标注过程的“线下”痕迹浓厚，尤其是数据导入和导出，硬碟拷贝、交接的“原始模式”不时出现。

为了提升效率和安全，做到短时间无缝对接，数据标注企业探索出线上“流水线”业务平台化模式。具体来说，就是根据AI企业的自身数据处理流程，完成标准化API接口的流程嵌入，数据在线上接入，完成作业后从线上输出，中间有模板化的任务创建与责任安排，支持不同标注类型和标注方法。

从以上这些都可以看出数据标注正在发生着的变化，这些不仅仅为行业提出了更高的要求，也同样为行业人才提出了更高的要求。行业对于人才的需求也开始逐步转向专业化。在人才培养方面，AI优评走到了行业的前面。通过与权威部门合作，AI优评建立起一整套科学的人才评价体系，并为合格的人才直接推荐就业，为推动行业的发展做出自己的贡献。