汽车|想要在数据标注行业发展？那你一定的了解这五大标注行业现状机器

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前段时间看到这样一篇报告，说是数据量目前呈现暴涨趋势，但从企业内部的数据类型来看，非结构化数据占企业内数据总量的80% ，却仅占整体使用率的30% ，长期以来其价值未得到充分有效利用

也就是说目前传统数据治理体系多停留在结构性数据化治理工作，尚难满足AI应用对数据的高质量要求，艾瑞提取测算了大数据平台、数据中台、AI应用与数据治理服务的项目中与AI应用相关
的数据治理规模并加总而得， 2021年中国面向人工智能的数据治理规模约为40亿元，预计2026年市场规模达到294亿元

也有人会疑惑，这个和数据标注有什么关系呢？大家不妨来看看AI数据治理产业的图谱
·上游：数据源与数据产能；
·中游：数据产品开发工具与管理服务；
·下游：人工智能应用
无论是上游的产能供应方，还是中游的AI基础服务商，其工作职责都有使用标注工具处理图片、语音、文本等非结构化数据，转化为可供使用的结构化数据，且为数据质量负责，从而为下游的AI训练所用，使AI应用场景落地能够省时省力

【汽车|想要在数据标注行业发展？那你一定的了解这五大标注行业现状】综上来看，我们想要做AI基础数据服务行业－数据标注，机会和发展空间其实是非常大的，但我们再回到数据标注行业本身来看，如果我们想要进入这个行业，还是要从行业本身出发，了解到这四个目前的状况
1.对数据服务商的场景化标注能力要求提升
场景不同，对应的标注需求不同，这个大家都知道，举个简单的例子，自动驾驶需要行人标注、车辆识别、认识红绿灯以及道路上的物体识别，而智慧安防则需要物体追踪检测，关键点信息提取以及车辆车牌的识别

2.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
3.高门槛的标注项目人力成本过高
数据标注虽说是劳动密集型产业，但现在随着场景的多元化，如金融、医疗、语音、法律、零售等对于标注行业的要求只高不低，通过传统的标注方法有时候是无法满足当前的需求的，这就需要更专业的人才，也就意味着人力成本会相对应的提高

4.标注数据的准确率有待提高
数据标注就是帮助机器去学习去认知数据中的特征。比如我们要让机器学习认知汽车，我们直接给机器一个汽车的图片它是无法识别的，我们必须对汽车图片进行标注打上标签注明“这是一个汽车” ，当机器获得大量打上标签的汽车图片进行学习之后，我们再给机器一个汽车的图片，机器就能知道这是一个汽车了

因此数据质量的高低就直接决定了模型质量的好坏，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，行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%才可满足行业需求，这也是为什么现在会出现人工智能训练师职业标准之一了