今天是2019年12月XX日，距离2020年还有X天。

年末盘点一下，你还记得自己立下的那些Flag吗？

也许你早已不记得了。

也许你还记得，但眼看着Flag就要倒下了。

 

但有人把三年前吹的牛，变成了现实。

2017年，我国在《新一代人工智能发展规划》里，立下了一个这样的Flag：在2020年把中国人工智能的技术与应用水平发展至世界先进水平。

中国到底有没有实现这一目标呢？请看一组数据：

目前，中国人工智能人才总量居世界第二、中国人工智能企业数量为全球第二、中国是全球人工智能专利布局最多的国家、中国人工智能论文总量和高被引论文数量均为世界第一……

在中国人工智能高速发展的背后，是大量人才智慧的汇聚，也是海量优质数据的支撑。

 

你不知道的数据标注

数据标注是人工智能进行模型训练必不可少的一环，这是将最原始的数据变成算法可用数据的过程：原始数据一般通过数据采集获得，而数据标注相当于对原始数据进行加工，然后输送到人工智能算法和模型里进行调用。

如果把机器比做一个小孩的话，那数据采集就类似于买菜，数据标注则类似于把菜进行加工。加工好的菜用来喂养小孩，最终变成助力小孩成长的养分。

众所周知，一道完美的菜，不仅要色香味俱全，最好还能保证健康和营养均衡。这就要求“厨师”不仅要会做菜，而且还要对菜的质量有较高的要求。

在数据标注工作中，不少企业都会要求标注质量优先。因为高质量的数据之于人工智能，无论是在业务层面，还是升维到人工智能的整体发展进程，其重要性都不言而喻。

目前，大部分算法在拥有足够多的普通标注数据的情况下很容易将准确率提升到95%，但从95%再去提升到99%就需要大量高质量的标注数据。可以说，高质量的数据是制约模型和算法突破瓶颈的关键指标。

满足了质量需求，接下来就要满足速度的要求。因为对于一些饭量较大的孩子而言，喂食的速度太慢，可能满足不了他的成长需求。

现阶段数据标注主要依靠人力来完成，百万级的数据对于标注员来说是一个不小的压力。再加上人工智能企业的数据需求是多样化的——任何场景下的任何事物都有可能成为标注需求。

为了满足企业需求，提升标注速度，大部分的数据服务公司都会使用标注工具来辅助工作——一个强大的标注技术平台将会在保证标注质量的同时，有效提升标注效率。

数据标注速度提升的直接结果是标注成本自然降低。不过，在行业内混乱的数据运营模式下，数据安全也是需求方最为关注的问题。

文思海辉在数据标注领域，拥有一支专业的标注团队，助力了大量知名互联网企业的人工智能产品落地，服务领域包括无人驾驶、智能机器人等，积累了丰富的项目实践经验。

在数据质量层面，我们始终以高于客户标准2%—5%的要求来规范自己；在标注工具层面，我们有自己的标注平台，能满足客户对于点、面、不规则多形态的数据标注需求，具备对任何数据进行标注的能力；在数据安全层面，我们采取ODC交付模式，以绝对的安全保障交付。

 

洞察君温馨提示：不到最后一秒，Flag大旗不倒