想进入数据标注行业，一起了解下AI标注的行业发展

规范化的市场诉求

数据标注的数据需求，人才需求从何而来？相关人士坦言，当前的人工智能发展阶段，算法模块化降低了原本的技术门槛，下游数据的采集和标注，系统的维护和优化、工业领域的应用和实操等处于基础层，中间层的工作需要大量的专业化人才，规范化作业，而数据标注行业就是其中之一

有人说AI的尽头是“自动化标注”，但也有不少人认为自动化标注是一个伪命题，因为在实际的标注工作中，会通过算法来完成大部分的标注工作，比如可以实现整体95%左右的标注精度，而从95%到99%的精度，我们会通过优选的人类标注员去完成这一步骤

但即便是某些场景实现了自动化标注，自动化标注技术也是需要数据不断迭代，因此可以说哪家数大公司的数据累积速度足够快，数据越多，其自动化水平就越高

行业的重要性

依旧用自动驾驶来距离，国内的自动驾驶场景复杂程度远超欧美，需要标注的数据量几倍于海外，在一些国外订单中，数据标注员可能只需要将人和障碍物标出来，实现常规的物体识别即可，而在国内，路上看到的虚实线，马路牙子以及所有的细节都需要去做标注

所以数据标注不仅是人工智能技术的基础，更重要的是它一旦不能达到要求，结果可能会非常的糟糕。所以对于AI科研企业不但有数据标注的需求，更对高质量的数据有着强烈的需求

机器学习是一个黑盒，AI从数据中抽取任何可能的规则。深度学习只有在拥有充足标注数据的场景下才能发挥它的威力，但在很多实际的应用中却没有足够的标注数据

AI基础产业亦有大的发展空间

在过去数据标注产业一直被认为是一个比较低端的产业，现在也有人担忧数据标注相比于其他来讲是一个相对小的市场，因此担心不会被过多关注，自己在这个行业没有太大的发展空间，但基础产业亦有很大的发展空间

生成式AI对高质量数据提出要求，市场有了新的需求增量。而随着各大企业纷纷介入到大模型AI当中，未来标注数据、高质量数据需求将井喷式爆发，在这个情况下，数据标注行业的规模化效应将逐渐显现