数据标注是什么行业？ 数据标注是做什么的？
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数据标注是一个新兴的行业，随着互联网和人工智能技术的不断发展，数据标注行业也逐渐崛起。数据标注员是互联网兴起的一门行业,这有点类似运营编辑,简单来说就是给人工智能AI大脑灌输一些特定的符号和标记,例如在文本、语音、图像、视频等方面做出标记,从而让算法可以理解这些标记,并不断学习,最终达到智能的效果。
数据标注行业的主要工作就是对语音、图片、文本、视频等数据进行处理,通过分类、画框、标注、注释等,对数据进行标记,使得机器能够识别和理解这些数据,为人工智能算法提供训练数据。
景联文科技是AI基础行业的头部数据供应商，可协助人工智能企业解决整个人工智能链条中数据标注环节的相对应问题。
随着全球新一轮AI热潮来袭，大量训练数据已成为推动AI算法模型进步和演化的不可或缺的重要因素。数据的质量和数量直接影响了模型训练和性能优化的效果，高质量的AI数据有助于提升人工智能应用的服务能力。
根据相关统计资料，2022年我国数据要素市场规模已达到815亿元，预计到2025年，国内数据标注市场规模将突破100亿元大关。这个增长趋势反映出数据标注市场的活力以及对数据服务的需求在不断增加。
景联文科技已与全球500+科技厂商、政府研究院达成深度合作。连续三年入选中国科学院《互联网周刊》数据标注公司排行榜，入选IDC中国AI大模型生态图谱，参与7项国家数据安全标准制定，累计获得44项软件著作权、实用新型和发明专利，荣获“国家高新技术企业”、是全国信标委生物特征识别分委会、人工智能分委会等多个行业协会会员。
景联文科技目前在全国拥有四个大型数据处理基地，1000+全职标注员工。自研智能标注平台涵盖标注工作台和产能管理体系，支持AI算法预处理，提供半自动辅助标注、自动质检等功能，有完整的语音、图像、文本、视频的全领域数据处理能力。已通过ISO9001、ISO27001、ISO27701等国际认证，为智慧教育、智慧医疗、智能驾驶、智慧城市、智能家居、智慧金融、智能安防、新零售等各领域算法模型交付高质量的AI数据。
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数据标注指使用自动化工具通过分类、画框、注释等等对收集来的数据进行标记以形成可供计算机识别分析的优质数据的过程。2019年，我国数据产量总规模为3.9ZB，较2018年有所上升，2020年中国大数据市场整体规模预计首次超过100亿美元，数据量的增加推动大数据行业支出规模逐年上升。
在此背景下，数据标注需求随数据量增长而上升，2019年需求量约为36EB，市场规模达30.9亿元，2020年在36亿元左右。从供给端来看，大数据产业发展必将推动非结构化数据的清洗标注需求，从而带动数据标注相关企业数量上升。
数据量上升，大数据支出增加
近年来，我国互联网产业高速发展，带来数据量的迅猛增加。2019年，我国数据产量总规模为3.9ZB，同比增加29.3%，占全球数据总产量的9.3%。人均数据产量方面，2019年我国人均数据产量为3TB，同比增加25%。
2015年以来，随着国家和地方政府的大力推动，大数据产业加速发展。一大批大数据产业园相继落地，大数据产业生态加速完善，相关标准和技术体系持续完善，应用市场日益壮大，产业国际影响力不断提升。
根据IDC于2021年3月发布的最新预测数据显示，2020年中国大数据市场整体规模预计首次超过100亿美元，较2019年同比增长15.9%。
长期来看，中国大数据支出整体呈稳步增长态势，市场总量有望在2024年超过200亿美元，与2019年相比增幅达到145%。同时，中国大数据市场发展迅速，五年CAGR约为19.7%，增速领跑全球。
数据标注需求量约为36EB，市场高速发展
目前市场上有1%的数据能被收集保存下来，同时其中有90%数据是非结构化的数据，这些非结构化的数据只有经过清洗与标注才能被唤醒价值，这就产生了源源不断的清洗与标注需求，按照90%的非结构化数据全部需要被清洗标注以应用于人工智能发展来看，2019年中国需要被标注的数据量达36EB。
从市场规模来看，根据iResearch数据显示，到2019年，数据标注行业市场规模为30.9亿元，到2020年行业市场规模突破36亿元，预计2025年市场规模将突破100亿元，说明我国数据标注行业处于高速发展阶段。
企业数量呈上升趋势，2020年底突破700家
根据AI数据标注猿统计数据显示，2020年4月，国内数据标注业务相关公司数量为565家，2020年12月，数量增长至705家，2020年4月份到12月份的相关数据标注需求公司增量为24.78%。
截至目前，国内包括作坊在内的以数据标注为核心业务的企业有上千家。未来，在大数据产业的不断发展下，预计数据标注相关企业数量将呈现不断增长趋势。
更多数据来请参考前瞻产业研究院《中国数据标注行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》，
数据标注是指给原始数据（如图像、视频、文本、音频和3D点云）添加标签的过程，带有标签的数据被称为训练数据，这些标签形成了数据属于哪一类对象的表示，帮助机器学习模型在未来遇到从未见过的数据时，也能准确识别数据中的内容，训练数据可以有多种形式，包括图像、语音、文本或特征，这取决于所使用的机器学习模型和手头要解决的任务。
为什么需要数据标注？
我们了解到的数据标注，其实就是人工智能的重要组成部分之一，我们现在先来了解一下人工智能。人工智能组成部分有三个算法、算力、标注。
算力相当于看书需要眼睛；
算法相当于思考需要大脑；
标注相当于书里面的知识。
人工智能运行的基本逻辑是：AI需要用眼睛算力查看，记录数据书里面的知识，然后用大脑算法，转换成自己知识，最后应用学到的知识用来工作，所以数据标注相当于机器的 “燃料”，有了数据AI才能用算法+算力辨别场景进行工作。
如果需要靠谱的线上兼职工作，可联系我们。
目前人工智能只要以深度学习为主，对数据的依赖还是比较强的，所以数据标注行业的业务需求量是巨大的，并处于不断递增的状态。
数据标注的应用场景十分广泛，刷脸支付、智慧安防、智能驾驶、工业机器人等领域都能看到数据标注的身影，未来将有更多的领域会使用到人工智能，自然离不开数据标注的基础支撑，同时也为数据标注员的职业发展增添了更多的可能性。
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