“隨著人工智能產業的不斷壯大，人工智能生態鏈也初現雛形，數據標注作為該生態鏈上重要的一個環節，被越來越多的人所關注?！?/strong>
目前的人工智能還處在發展的早期階段。雖然思必馳、地平線機器人等人工智能企業也率先提出了“閉環學習”的概念。但毋庸置疑的是，監督式學習依舊在長久的時間里會是機器學習的主流概念。
說到監督式學習就沒辦法繞開數據標注，因為大量的算法及模型都需要標注完成的數據進行驗證是否可行，而后通過不斷在數據本身質量和數量的雙重提高下，實現模型識別率的正向提升。
好的，那下面我們就結合文章主題，來淺談一下數據標注是誰的未來？
目前中國涌現出來越來越多專業做數據標注的各類企業，涵蓋從上市公司到3-5人的民間小作坊的各類體量。雖然說目前還是百花齊開，各撒芬芳的狀況，但像所有行業一樣，最終，行業會慢慢沉淀下來，馬太效應也會逐漸凸顯。
因為數據標注需求的特殊性，超大型數據標注公司因為自身運營成本的高企，沒有辦法承接一般創業型AI公司的標注需求，但是這些創業型AI公司本身又占據了整個人工智能市場的半壁江山。所以，無法成為超大型數據標注公司的朋友們，其實也有自己清晰的出路。
如果有幸成為超大型的數據標注公司，那公司本身已經說明一切，本文就不做過多班門弄斧的解釋。
如果現有資源無法在1-3年之內達到公司野蠻生長結果。那么，下面的2點可以幫助所有從事數據標注的朋友獲得較為清晰的發展方向。服務專業化 服務專業化是指在數據標注的某個領域，進行深耕。
數據標注根據需求基本可以分為3大類：圖像、語音、文字，可以從這三類需求中選出一類，作為核心服務方向。
選定領域后，對其標注的底層邏輯進行學習，例如圖像分割，你就得知道圖像分割的邏輯是什么，為什么要這樣分割。
選定領域后，只鉆研該領域的數據標注需求，通過不斷的該領域的需求獲取，培訓成本可以大大降低的同時，給需求公司的反饋會更為專業。
運營系統化 運營系統化是指通過系統，對人員、數據、績效使用科學的方法，縮短每個流程所耗費的時間，最大限度的降低公司運營成本。
傳統運營模式無法解決數據的分發和匯總、人員績效的即時統計、問題數據的即時反饋等耗時耗力核心痛點問題。這些問題在整個數據標注公司運營當中所耗費的時間很多時候和單純的數據標注幾乎持平，更有甚者管理成本已經遠遠超過數據標注本身。這也是為什么越來越多數據標注公×××據標注，因為他們通過不斷的運營公司，最后都會發現：實×××省下的錢，遠遠不夠培訓和糾錯的成本。
LabelHub數據標注管理平臺作為目前唯一的一款全免費的數據標注管理平臺，可以很好的解決上述問題。當然，改變習慣并不容易，但是不破不立，就像很多國企擁抱AI技術一樣，如果在降低成本這個重要環節丟掉了主動權，再強的競爭力都會隨著時間的推移和成本的高居不下而漸漸喪失掉固有優勢。
大而全、小而精會成為未來數據標注行業的基本格局，在格局沒有完全形成之前，需要給公司定出一個清晰的未來。同時，在目標確定后確認另一個問題：在公司可預見的時間里，公司的資源是否可以逐步的接近目標，如果不行，一定要改變思路，盡快轉變。
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