行业数据哪里找（数据标注多少钱一条）

　　密集的工位上摆放着一排排整齐的电脑，这里的员工或浏览图片，或看视频，或听语音，他们一边看，一边标记着他们看到的东西。有的是在为无人驾驶公司标注汽车、红绿灯，有的在为教育机构标注课程对话，有的在为医院病历单进行标注。。。。。。。
　　谈及数据标注行业，人们的第一印象总是直接（把标注）定义成劳动密集型行业，依靠着视觉冲击，对数据标注行业有了基础的皮毛了解后，忍不住发表观点：这不就是富士康吗？亦或者我们看到的某些新闻对数据行业的报道凸显的是重复工作低学历条件艰苦，但是实际上，数据标注这个行业已经走过了小作坊的粗放式，开始走进技术致胜的时代。
　　数据如何标注？
　　如今，大多数数据都没有标注。带标签的数据，意味着标注或注释目标模型的数据，以便可以预测。通常，数据标注包括数据标注，注释，审核，分类，转录和处理。
　　标注的数据突出显示某些特征，并根据这些特征对其进行分类，可以通过模型分析其模式以预测新的目标。例如，对于自动驾驶汽车中的计算机视觉，AI专业人员或数据标注者可以使用视频标注工具来指示路牌的位置，并通过行人和其他车辆的位置来训练模型。
　　数据标注本身也需要AI来辅助
　　文章开始，我们就说过，数据标注正在走向技术致胜的时代，因此数据标注产业也在利用AI提升工作效率。
　　目前，将技术引入到数据标注流程已经是业内通用的做法，让训练好的AI模型反哺人工标注，也是标注技术公司的优势所在。
　　像LabelIme支持对象检测、图像语义分割数据标注；Photoshop可选择标注界面和工具；pointcloudannotationtool支持3DBOX盒子生成，支持KITTIbin格式数据。。。。。
　　再比如AI辅助打点，以往标注师想要精细描摹一辆车的轮廓，需要手工打上30多个点。如果标注一辆车需要1分钟，那么标注图片上所有物体则平均需要1小时。
　　借助AI辅助功能，现在只需在车的外轮廓上任意打4个点，系统就会自动把30个点全部打完，轮廓贴合的也很好。这样人工打点就能减少到4个，只需进行微调，减少了一半用时，效率也提升了。
　　AI辅助数据标注之智能语义分割（来源：倍赛数据）
　　不过，在一些全新的领域，机器尚不能辅助人类工作，数据标注仍需人力完成。即便有了AI自动化标注工具，依然要由人来做审核质检的最后一步。
　　数据标注更像是一个裁缝
　　2017年《经济学人》发表的封面文章提出一个疑问：数据更像是有还是阳光？
　　不可否认，数据是世界上最宝贵的资源，数据是未来的石油；但相比石油、打字员、训练师这样的定义呢，我们将数据标注比拟为【心灵手巧的裁缝】更为恰当。标注师们根据行业的要求，按照用户的非标准化需求量体裁衣。一个数据的完成也是需要经过选料（选择合作商，下放标注任务）、量体（数据采集、数据标注）、试穿（数据提交、数据质检）、改样（数据修改、在提交，审核），每一步都错不了，每一步也不可缺少。
　　高质量的数据标注需要高学历、取得相关资质证件
　　通过报道我们看到的像百度山西基地，大多数人都是专科背景，经过培训可掌握通用型的拉框、打点任务。但涉及到医疗、金融、语言、法律等专业领域，往往需要具备专业知识的数据标注师来标注。
　　例如：在2017年，GoogleAI公布了一项突破性研究成果：通过机器学习技术，AI能够从病人的视网膜眼底照片中自动诊断出潜在的病变情况，来提前发现糖尿病视网膜病变，进行及时的治疗和预防，让患者保住视力。
　　（比如这种，你能告诉我哪个是有病变的吗？）
　　而你如果想要接到类似上述Google的数据单子，是需要取得医师资格证。同样的涉及到像做法律文书标注或投融资事件分析，则更是需要相关专业的本科生来完成。所以你还认为数据标注是一项简单的工作吗？
　　人工智能取代了大量的工作，那么数据标注呢？
　　据时代的历史，大约公元前18000年人类用计数棒进行储存和分析数据；伊尚戈人的骨头于1960年在现在的乌干达发现，这被认为是史前数据存储的最早证据之一；在公元前2400年，算盘作为第一个专门用于计算的专用设备在巴比伦开始使用。第一座图书馆也是在这个时候出现的，这是人类首次尝试大规模的数据存储。
　　从古至今，人类发展都离不开数据。随着近几年数据时代、人工智能成为热点词，人工智能发展成熟到一定阶段，当AI代替了大量人类工作的时候，不会仅仅是个别行业的零星问题，最终的发展方向只会是更加专业的数据标注人才取代基础工种。
　　就人才需求层面来讲：
　　《新一代人工智能发展规划》提出，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，核心产业规模超过1500亿元，到2025年人工智能核心产业规模超过4000亿元，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，核心产业规模超过1万亿元。随着政策的进一步推动以及技术的进步成熟，人工智能产业落地速度将明显提速，中国AI数据服务行业也将迎来巨大的发展浪潮。
　　相关调查显示，2019年，企业在数据标签上的支出超过17亿美元。到2024年，这一数字将达到41亿美元，因此目前的数据标注人才仍旧处在一个极为紧缺的阶段。
　　虽然在未来，AI很有可能发展到自己教自己这一步。但目前为止，大部分的数据标注工作都是由真人完成的。这个工作不像大家想象的那么简单，而是充满了复杂的判定和繁琐的重复。
　　而随着人们对数据的需求越来越高，也有越来越多的人开始靠标注数据为生。