“得数据者得人工智能”。如今，人工智能在我们的生活中早已司空见惯，比如“Siri”、“指纹解锁”、“人脸识别”等等都属于人工智能的范畴，但是人工智能的上游基础产业，数据标注鲜为人知。数据标签是一个非常大的行业。数字标签行业内，从业者也将与AI行业一起进入追逐细分市场的阶段。可以说，机遇与挑战齐头并进，为创业者和社会创造了大量的机会，创造了大量新的就业机会。那么数据标注的应用场景有哪些，又为何如此受欢迎呢？数据标注应用场景人脸识别人脸识别又称人像识别、人脸识别，是根据人的面部特征信息，采集多年龄段、多角度、多表情、多光线的人脸图像，完成身份识别。一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。人脸识别（视觉识别技术的一种应用）在我国的应用大致经历了从公共安全领域向商业领域扩展的过程。最初，机场、高铁站、酒店等场景都使用这种技术来验证个人身份，随后商业银行也开始使用人脸识别远程开户。之后，人脸识别支付、人脸识别门禁也相继出现。人脸识别已经从少数有限的场景逐渐渗透到人们的日常生活中。目前，人脸识别技术已广泛应用于金融、司法、公安、边检、航空航天、电力、教育、医疗等多个领域。随着人脸识别技术的进一步成熟和人脸识别技术的提高随着社会的认可，它将应用于更多领域，为人们的生活带来更多改变。智能交通近年来，随着人工智能浪潮的兴起，无人驾驶和智能交通安全系统一度走进我们的生活。国内多家企业纷纷投入自动驾驶和无人驾驶的研究。其自主研发的自动驾驶汽车Apollo也亮相2018年央视春晚。再比如最近出现在上海街头的地锁停车黑科技。当您停车时，协调员会在门把手上贴上一张停车提醒卡。停车7分钟后，车位下方的指示灯由绿变红，金属地锁升起锁定汽车底盘。取车时，用手机扫描地面二维码，停车时长和费用信息一目了然。支付停车费后，地面指示灯由红转绿，地锁降下，电子发票也可实时获取。这些都依赖于人工智能数据标注的介入，采集行车视频，提取路况，标注停车位，包括3D点云障碍物、红绿灯、车道灯和高精度地图。为行人识别、车辆识别、红绿灯识别、车道线识别等技术提供准确的训练数据，为智能交通保驾护航。智能语音智能语音是以语言为纽带实现人与机器的交流。声音信息占人类大脑皮层每天处理的信息的20%，是最重要的交流环节。人类对机器语音识别的探索始于1950年代，至今已有70多年的历史。2016年，借助深度神经网络，机器语音识别准确率首次达到人类水平，这意味着智能语音技术的到来正在到来。以语音为主的数据标注应用场景主要有语音语言采集、语音内容处理、情感判断、语音转文字等。提高语音数据质量，用于语音识别（ASR）、语音合成（TTS）、等，让您的智能设备更好地了解用户的声音。我们经常用的小爱同学、天猫静音、手机语音输入，甚至有时候接到的营销电话，都有智能语音。图像处理医学图像处理医学图像处理是目前人工智能在医学领域的一个典型应用。其处理对象是临床医学中广泛应用的核磁共振成像、超声成像等各种成像机制产生的医学图像。.传统医学影像诊断主要通过观察二维切片图像发现病变体，往往需要凭医生的经验进行判断。利用计算机图像处理技术，可以对医学图像进行图像分割、特征提取、定量分析、对比分析，进而完成病灶的识别和标记，将图像的目标区域用于肿瘤放射治疗可以自动勾画，以及手术过程的三维分析。影像重建。该应用可以辅助医生对病灶等目标区域进行定性甚至定量分析，从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性。此外，医学图像处理在医学教学、手术计划、手术模拟、各种医学研究、医学二维图像重建等方面也起着重要的辅助作用。得数据者，得人工智能人工智能的主要算法应用领域集中在计算机视觉、语音识别/语音合成、自然语言处理三个方面。在图像方面：一个新开发的计算机视觉算法需要几万到几十万张带标签的图片进行训练，新功能的开发需要近万张图片进行训练，常规的优化算法也需要几千张图片。智慧城市的算法应用，每年有数十万张图片的稳定需求。语音方面：头部企业累计应用的标注数据集已达百万小时以上，每年需求量仍在以20%-30%的增速增长。数据服务提供者不仅需要掌握专业的声学知识和数据标注经验，还需要具备语音合成的算法能力。自然语言处理：随着AI应用产品在工业、医疗、教育等领域的进一步爆发，更多的交互方式将会出现，自然语义数据处理需求将持续增长，有望成为仅次于第三大需求图像和声音。增量市场。这些海量数据几乎都依赖于数据标注者的人工标注。数据标注产业缺口非常可观，数据标注已经在各行业产生了广泛的应用，产业开始逐步升级，走向产业化。在行业发展的过程中，行业人才的培养一定是最大的内在驱动力。“得到数据的人得到人工智能。”未来，随着AI应用场景逐渐多领域化，在数据标注行业内，从业者也将与AI行业一起进入追逐细分市场的阶段。可谓机遇与挑战并存。
