从人工到智能，AI背景下，数据标注行业还能如何做

从数据到模型，从人工到智能，说起人工智能我们就要特别提到一个与人工智能密切相关的行业：数据标注。很多人对于数据标注的定位是劳动力密集，但今天我们要更正一下，数据标注是一份“认知性的工作”，它是一种全新的劳动形态。

数据标注是AI从“人工”到“智能”的第一步，也是AI产业链条中不可或缺的一环。

1.数字化的AI时代，数据标注能长久吗？

每一位数据标注从业者，他们所运用的人类潜能—资本需要的那一丢丢几乎所有人类都具有的潜能——“认知”。可以说数据标注行业是一个用魔法打败魔法的神奇行业，它是一种非常重要的数据处理方式，在各种自然语音处理，图像识别，语音识别等领域都扮演着重要的角色。

尽管已经出现了各种AI自动化的数据处理方式，但数据是多样且复杂的，数据标注在现在仍然是一种非常有用的方法。它的优势在于可以提供高质量、高准确度的数据，并且能够灵活地应对不同的数据类型和任务。

因此，数据标注这个行业应该会在可预见的未来中继续存在下去，为各种人工智能系统提供高质量的数据支持。不过，随着技术的不断发展，数据标注行业也将不断面临挑战，无论是就业还是创业，在这个行业中我们需要不断地创新和改进。

2.面对AI的发展，数据标注创业者该何去何从？

在这个多年的创业生涯中，我们一直的理念就是，不能将目光仅仅局限在标注这个小小的一方天地，标注行业有上下游，不同规模的上下游其实也是各有各的痛点，那么我们为何不顺应当下人工智能发展趋势的情况下，结合这些行业痛点，去做一个与时俱进的数据标注创业项目呢？

做数据标注项目不仅仅是做标注，也可以是做AI生态链，做数字平台，做一个不做标注也能实现AI领域创业的AI数据标注合作商项目。

3.AI数据标注合作商项目

早在2017年，《经济学人》杂志就曾发表封面文章，提出了“数据石油”的概念——“世界上最有价值的资源不再是石油，而是数据”。与石油类似，数据本身价值有限，只有经过“提炼”之后，才能爆发出巨大的价值。
而汇明云科技作为一家人工智能孵化型企业、数据供应服务商，成为“提炼数据石油”的先驱力量之一。一方面平台汇集了行业内全品类的资源，解决找人难，找项目难的行业资源信息不对称问题，另一方面平台有合作商，数据方，创作者，普通用户等几大主要用户群体，在分享项目的同时，也有学习分享板块，从而带动更多人加入AI产业，也可以做大AI数据标注员的就业市场。

当然了合作商模式包括了项目收益，被动收益，无线抢单次数等多重收益和权重。

4.百亿市场规模下的项目发展规划

艾瑞咨询的数据显示，包括数据采集、数据处理（标注）、数据存储、数据挖掘等模块在内的AI基础数据服务市场，将在未来数年内持续增长，到2025年，国内AI基础数据服务市场的整体规模预计将达到101.1亿元，整体市场增速将达到31.8%（2024—2025年）。

AI数据基础设施的不断完善，将会推动更多数据流动起来，投入到AI模型训练的应用之中，并缓解困扰行业已久的“数据烟囱”问题

在数字化时代，让数据发挥更大价值，远比我们单一的拉框人更重要，正如“大数据之父”、牛津大学舍恩伯格在《大数据时代》一书所言：“在大数据时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自己‘发声’。”