智能辅助标注—数据标注领域新突破

数据标注是对未处理的非结构化初级数据，包括语音、图片、文本、视频、点云等，通过人工智能训练师进行加工处理，并转换为机器可识别信息的过程。原始数据一般通过数据采集获得，随后的数据标注相当于对数据进行加工，然后输送到人工智能算法和模型里完成调用。

数据标注的发展

人工智能产业的发展，带动了数据标注的蓬勃兴起。随着算法模型的不断优化和应用场景需求的不断提高，机器所需的数据质量和精度也越来越高，同时也将成为未来竞争的核心优势。

常见的报道中，数据标注总被描述为“血汗工厂”，这项工作和从业者被描述得廉价低质，人被重复性机械式地劳动异化。随着产业的发展变化，人们也逐渐意识到人工智能数据及其采集标注工作却极其重要，是人工智能建设的基础养料，是重中之重，随之对数据标注的这种刻板印象也逐渐被打破。

目前这种大量的人工标注是有价值的，因为理论上解决问题很难，但有了大量数据，设计深度学习网络，可以在特定场景特定应用中用数据训练神经网络，从而在很多场景中可以让AI快速落地占领市场、驱动行业应用、促进行业升级和迭代。然而随着人工智能产业的不断深化，如何减少这种靠人力堆积的数据标注必将是未来的趋势。

数据标注的核心需求

1. 数据质量

监督学习下的深度学习算法训练十分依赖于标注数据，数据集质量的高低将直接决定算法模型的效果。然而，目前数据标注行业存在很严重的数据质量问题。需求方希望数据服务公司可以提高首次交付项目的准确率，并大幅减少返工情况。

2. 服务效率

目前数据标注行业主流的项目运营方式是以“众包”以及“转包”为主，数据服务企业很难对标注团队做到直接有效的管理，因此项目延期成为了一种常态。对于需求方来说，项目延期意味着在激烈的商业竞争中丧失先发优势，所以对于需求方来说，希望数据服务公司拥有高效的项目执行系统，提高工作效率，可以按时甚至提前完成项目。

3. 数据安全

数据标注行业的特殊性意味着要经常接触到很多敏感的数据，比如人脸数据、车牌数据等等，这些数据的存储、传输等对于安全性的要求极高。因此，需求方希望基础数据服务商有明确具体的安全管理流程，对数据传输、存储，以及结项后的数据销毁等环节足够重视。

4. 管理能力

“众包”以及“转包”模式下，管理能力较弱的公司很难在兼顾多个项目时做到精力集中、高质量地服务客户，这样的后果就是项目延期、数据质量差。因此，需求方希望数据服务企业能够建立完善的内部管理流程，优化项目流程体验，达到效率与质量的双提升。

5. 服务能力

数据标注业务从本质上来讲也属于一种服务业务，从项目对接到最终项目的完结，每一个环节都需要需求方与数据服务企业不断地商讨，从而做出最优解。所以，需求方希望数据服务公司能够在项目进行中做到积极配合、快速响应，并可以对项目提出一定的优化建议。

以上五点是需求方对数据标注的核心诉求，所以，如何在AI商业化落地加快的大背景下，能够在垂直场景中建立一套完整的数据整体解决方案，才是未来的市场竞争中增添的重要优势砝码。

从近两年的市场数据来看，第三方数据标注与审核公司开始变多；原本十分分散的数据标注行业走向专业化的拐点正在发生。随着人工智能在金融、医疗、安防等多个领域实现技术落地，人工智能公司对数据的使用逐渐有“大”的趋势，整个行业正在逐渐向多模态、多场景、高精度的方向发展。

然而目前市面上的数据标注企业大多都是多人并发协同标注的方式进行数据标注，需要大量的人力进行重复机械性的操作，这样的准确率很难保证；并且完成标注后的数据集往往也很难与后续的模型训练衔接上，导致项目无法准时交付，进展缓慢。

跑码的Coovally智能辅助标注

因此，针对数据标注领域的核心需求，跑码的Coovally智能AI视觉平台推出了智能辅助标注功能。

Coovally样本智能辅助标注具有以下几大亮点：

1. 支持对常见的机器学习任务对应格式的样本进行标注，如：图像分类、目标检测、图像分割等；

2. 支持自动根据已标注样本训练模型和辅助标注；并且还提供了多种快捷标注，如：粘贴标注、预标注等。用户可以使用本人已部署的模型预标样本集图片、可以批量粘贴标注框到图片、预标部分标签物体也统统可以实现。

并且跑码的Coovally是一个包含完整AI建模流程、AI项目管理及AI系统部署管理的机器视觉平台，能够帮助用户快速批量验证多种机器学习和深度学习模型的性能，极大地降低AI模型工程化应用门槛；能够提供“打包自身的A I能力”，给业务人员使用，可实现“授人以渔”。因此通过Coovally可以一步实现从数据标注到模型训练再到模型部署的全流程，省去了找第三方数据标注后衔接模型的过程，极大地提高了建模效率，为项目准时交付提供了保障。

目前跑码的Coovally已广泛应用于制造业质检、地质灾害监测、电力行业设备监控、医学专病诊断、智慧交通、智慧园区等多个场景。“得数据者，得人工智能”，有了智能辅助标注功能的加持，Coovally将进一步拓宽应用场景，提高模型精度，助力机器视觉行业发展。