数据标注是指对图片、语音、文本、视频等数据来进行处理，标记对象的特征，生成满足机器学习训练要求的可读数据编码。数据标注企业，常常要完成数据集结构/流程设计、数据处理、数据质检等工作，为下游客户提供训练数据集、定制化服务。

  数据标注一直是人工智能研发技术中不可或缺的一环，伴随着AI在无人驾驶、金融、医疗、安防等多个垂直场景的深度落地，数据训练需求海量增长，数据标注也摆脱了传统劳动密集型行业的局限性，向高技术上的含金量、高知识密度和高价值等特性发展。

  目前主流的机器学习方式是以有监督的深度学习方式为主，此种机器学习方式下对于标注数据有着强依赖性需求，未经过标注处理的原始数据多以非结构化数据为主，这一些数据无法被机器识别与学习。只有经过标注处理后的数据，成为结构化数据才能被算法训练所使用。

  当前市场上数据标注的主要类型有计算机视觉、语音工程、自然语言理解、无人驾驶点云等等。作为AI算法有效运行的关键环节，在中国AI产业快速地增长的背景下，数据标注行业也呈现出整体向上的发展的新趋势。相关机构依据国内需求方与供应方营收增长情况推算，预计2024年数据标注市场规模为130亿~180亿元，2025年市场规模为200亿~300亿元。

  实际上，在我们的日常生活中，AI已经无处不在。不管是智慧医疗、无人驾驶、智能政务等大型应用，还是手机扫码、人脸识别、语音转文字以及智能客服等小型场景，人工智能给我们的生活带来了极大的便捷体验，这其中，数据标注发挥了无可替代的作用。作为AI算法有效运行的关键环节，数据标注能够把需要机器识别和分辨的数据贴上标签，通过让计算机不断学习这一些数据的特征，使其最终实现自主识别，从而让人工智能在所有的领域发挥更大的作用。

  然而，数据标注行业在快速地发展的同时，仍然面临诸多挑战。如标注复杂度逐步的提升、数据安全很难保证、标注人力成本高昂等问题。整体看来，随着用工管理日趋规范以及标注需求量的激增，纯人工标注在效率和成本上的优势将逐渐削弱，使用AI赋能的自动标注工具来提升效率和质量，将慢慢的变成为数据标注企业提高市场竞争力、降本增效的利器。如何在大幅度的提高数据标注产能和质量的同时，帮企业实现降本增效，或许将成为未来市场需求的新主流。