景联文科技：数据标注行业现状及解决方案

近年来，⼈⼯智能快速兴起，AI已迅速地进⼊我们⽣活中。在⼈⼯智能应⽤场景不断增加的背景下，作为⼈⼯智能的上游基础⾏业，数据标注发展迅速。目前人工智能商业化在算力、算法和技术方面基本达到了阶段性成熟，想要更加落地，解决行业具体痛点，需要大量经过标注处理的相关数据做算法训练支撑，可以说数据决定了AI的落地程度。

艾瑞咨询发布的行业白皮书显示，预计2025年市场规模将突破113亿元，行业年复合增长率达23.5%。然而，数据标注行业在蓬勃发展的背后也面临着许多困难的局面。

数据标注行业现状

1、对数据服务商的场景化标注能力要求提升

不同的应⽤场景所对应着不同的标注需求，⽐如⾃动驾驶领域主要包括⾏⼈识别、车辆识别、红绿灯识别、道路识别等内容，⽽智慧安防领域则主要涉及⾯部识别、⼈脸检测、⼈脸关键信息点提取以及车牌识别等内容，这对数据服务供应商的定制化标注的专业性要求更高。

2、高门槛标注项目人力成本过高

数据标注本质上仍属于劳动密集型产业。⼀些特殊的⾏业，如⾦融、医疗、语言、法律等对于数据标注的专业度要求更⾼，通过传统的标注⽅法已经难以满⾜当前的⾏业需求。因此，想要满足当前的行业需求，必须要有更多专业性的⼈才输⼊，这直接关系到的便是高额的人力成本。

3、标注效率有待提高

在人力成本无法减轻的情况下，提高数据标注员标注熟练度，或者使用高效率的标注工具可以有效提升标注效率。但熟练度高的标注员在行内仍是稀缺状态，而高效率的标注工具在行业内也较为稀缺。

4、标注数据的准确率有待提高

数据集质量的高低直接决定最终模型质量的好坏。机器学习依赖海量标注数据的投喂，这些数据质量的高低将对AI最终能否顺利落地产生重要影响。因此，随着科技的不断发展，相关企业对标注数据的准确率要求越来越高，目前标注数据准确率需达到99%，甚至是99.99%才可满足企业的需求。

5、数据安全性无法保证

数据的安全性一直是很多企业关注的重点。例如在安防领域，因为涉及到需要采集标注重多人脸等私密数据，因此确保数据的安全性成为了很多公司的硬性需求。很多团队没有自己独立研发的标注平台或者存储数据的服务器，这就难以保证数据在采集、标注和存储这三个环节中不被泄漏。

针对以上问题，景联文科技提供相对应的解决方案：

1、拥有丰富的定制化场景搭建能力。

2、培养了930人的专业全职标注团队，服务成本降低25%以上。

3、针对数据定制标注服务建立了先进的数据标注平台与成熟的标注、审核、质检机制，支持计算机视觉（拉框标注、语义分割、3D点云标注、关键点标注、线标注、2D/3D融合标注、目标跟踪、图片分类等）、语音工程（语音切割、ASR语音转写、语音情绪判定、声纹识别标注等）、自然语言处理（OCR转写、文本信息抽取、NLU语句泛化）多类型数据标注。在预标注技术的加持下，标注效率可提升3倍以上。

4、拥有全面的质检流程，实时精准估算与AI辅助检查，数据精确至99%以上。

5、设置严格数据隐私安全保障措施，核心原则为数据绝不复用，同时设置数据隔离、私有化部署等安全流程和技术。