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|数据标注创业？那么国内的数据标注企业如何？这个行业到底有没有未来？( 二 )

【|数据标注创业？那么国内的数据标注企业如何？这个行业到底有没有未来？】根据iResearch、前瞻研究院的预测 ， 2021年中国数据标注市场规模为43 亿人民币 ， 只有Scale Al估值的八分之一左右 。 无疑是对国内还在数据标注行业苦苦挣扎的小伙伴们是一剂强心剂
我国的标注市场 ， 我们看到不断的有人因为听到它门槛低而进入 ， 也有人盲目的不了解就进入 ， 转了一圈 ， 看到利润太低 ， 又走了 ， 但似乎从来没有人好好地想过为什么有人能够项目不断 ， 加班加点赶项目 ， 有人关门到底呢？

大数据领域遵循的一个原则是“垃圾进 ， 垃圾出” ， Scale Al创始人Alexandr Wang曾提过的∶
“机器学习绝对是一种垃圾输入、垃圾输出的框架——你真的需要高质量的数据来支持这些算法 ， 这就是我们今天用这些数据集从开源角度推动行业发展的原因 。 ”
数据标注绝不是我们看到的“脏活累活” ， 它虽然是AI技术的基础 ， 但一旦数据达不到要求 ， 结果是非常糟糕的 ， 这一点毋庸置疑 。 因此作为一家数据标注公司 ， 我们要做的不仅仅是数据标注工作 ， 更是将目光瞄准到如何生产优质数据、不断提高效率这件事上

数据标注是否还有未来？


数据标注本应该是一个非结构化数据标准化生产和各个行业资源匹配协作的过程 ， 通过不断用技术的手段提升效率和质量 ， 从而实现人工智能场景化的快速落地 ， 并且通过敏捷生产的方式极大降低人工智能在场景化应用的难度 。 而不是局限于解决标注问题
不管是在国内还是在国外 ， 很长一段时间都会是数据占主导的地位
但不是所有的数据都需要进行标注的 ， 而是根据算法需求 ， 也会对数据价值进行评估后 ， 对于算法来说高价值的数据进入人工标注 ， 对于算法来说低价值的数据用算法自动处理就好了 ， 这就需要平台来进行处理了
因此在未来 ， 标注不会停留在看到图片中的“猫” ， 你只要认识猫是什么样就能干的初级劳动力阶段 ， 而是随着人工智能技术的发展 ， 标注的要求越来越高 ， 大部分的公司也会发展成和Scale Al公司一样 ， 将人工智能应用到自己的数据标注服务中 ， 先用人工智能识别一遍 ， 人工主要负责校对其中的错误 ， 校对完的数据再度用来训练自己的人工智能 ， 让下一次标注更精准 ， 数量、质量、效率、服务、技能都是未来标注行业发展的要素

人工智能模型越来越大的趋势没有停止 ， 更多训练数据的需求也不会停下 ， 随着数据量越来越大 ， 自动化的数据标注是必然之路 ， 中国的数据标注行业也必然会走上创新型的标注时代

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