人工智能数据标注的应用场景
“得数据者，得人工智能”。如今人工智能早已在我们的生活中屡见不鲜，像“siri”、“指纹解锁”、“人脸识别”等等都属于人工智能的范畴，然而人工智能的上游基础产业，数据标注却鲜为人知。数据标注是一个极为庞大的产业，在数标行业内部，从业者也必将随着ai行业而一同进入细分市场追逐阶段，可谓机遇与挑战并行，为创业者创造力大量的机会，为社会造就了大量新兴的就业机会。那么数据标注的应用场景都有哪些，它为什么如此火热呢？
数据标注的应用场景
人脸识别
人脸识别也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行多年龄段、多角度、多表情、多光线的人脸图像采集，从而完成身份识别的一种生物识别技术。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）在国内的应用大致经历从公共安全领域扩展到商业领域的过程。最初，机尝高铁站以及酒店等场景使用这项技术对个人身份进行验证，随后商业银行也开始采用人脸识别实现远程开户。再之后，刷脸支付、刷脸门禁也相继出现，人脸识别逐渐从少数有限场景渗透到人们的日常生活之中，目前，人脸识别技术已广泛应用于多个领域，如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。
随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高，其将应用在更多领域，给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、智能交通安全系统一度走进我们的生活，国内许多公司纷纷投入到自动驾驶和无人驾驶的研究，例如百度启动的“百度无人驾驶汽车”计划，其自主研发的无人驾驶汽车apollo还曾亮相2018年央视春晚。
再比如近日上海街头出现的地锁停车黑科技，当你停好车，协管员就会协管员将一张停车提示卡置于门把手上。停车7分钟后，停车位下的指示灯由绿转红，金属地锁升起，卡住车身底盘。取车时，用手机扫了扫地面上的二维码，停车时长、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，电子发票也能实时获龋
而这些都要依赖于人工智能数据标注的介入，对于行车视频进行采集，路况进行提取，停车点进行标注，包括d点云障碍物、红绿灯、车道灯及高精地图。为行人识别、车辆识别、红绿灯识别、车道线识别等技术提供精确训练数据，为智能交通保驾护航。
智能语音
智能语音即实现人与机器以语言为纽带的通信。人类大脑皮层每天处理的信息中，声音信息占20%，它是沟通最重要的纽带。人类对机器语音识别的探索始于20世纪50年代，迄今已逾70年。2016年，在深度神经网络的帮助下，机器语音识别准确率第一次达到人类水平，意味着智能语音技术落地期到来。
数据标注主要在语音方面的应用场景主要是语音语言采集，语音内容加工处理，情感判断，语音文字等转化。为语音识别（asr）、语音合成（tts）等提高质量语音数据让您的智能设备更懂得用户心声。我们常用到的小爱同学、天猫静音，手机语音输入，甚至包括有时候接到的营销电话都有着智能语音的身影。
图像处理之医学图像
医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用，它的处理对象是由各种不同成像机理，如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像。
传统的医学影像诊断，主要通过观察二维切片图去发现病变体，这往往需要依靠医生的经验来判断。而利用计算机图像处理技术，可以对医学影像进行图像分割、特征提娶定量分析和对比分析等工作，进而完成病灶识别与标注，针对肿瘤放疗环节的影像的靶区自动勾画，以及手术环节的三维影像重建。
该应用可以辅助医生对病变体及其他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。另外，医学图像处理在医疗教学、手术规划、手术仿真、各类医学研究、医学二维影像重建中也起到重要的辅助作用。
得数据者，得人工智能
人工智能主要算法应用领域集中在计算机视觉、语音识别/语音合成，以及自然语言处理三个方面。
图像方面：一个新研发的计算机视觉算法需要上万张到数十万张不等的标注图片训练，新功能的开发需要近万张图片训练，而定期优化算法也有上千张图片的需求，一个用于智慧城市的算法应用，每年都有数十万张图片的稳定需求。
语音方面：头部公司累计应用的标注数据集已达百万小时以上，每年需求仍以20%-30%的增速上升，要求数据服务商不仅要掌握专业的声学知识、数据标注经验，还要拥有语音合成的算法能力。
自然语言处理方面：随着工业、医疗、教育的ai应用产品进一步爆发，将会有更多交互方式出现，自然语义数据处理的需求将会持续增长，有望成为继图像、语音之后的第三大增量市常
这些海量的数据几乎全部依赖数据标注师手工进行标注，数据标注行业的缺口十分可观，并且数据标注已经在各行业产生了极广的应用，行业也开始逐渐升级，走向产业化。在行业发展的过程中，行业人才的培养必然是最大的内驱力。
“得数据者，得人工智能”。未来，随着ai应用场景逐渐多领域化，在数据标注行业内部，从业者也必将随着ai行业而一同进入细分市场追逐阶段，可谓机遇与挑战并行。
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人脸识别（视觉识别技术的一种应用）在国内的应用大致经历从公共安全领域扩展到商业领域的过程。最初，机尝高铁站以及酒店等场景使用这项技术对个人身份进行验证，随后商业银行也开始采用人脸识别实现远程开户。再之后，刷脸支付、刷脸门禁也相继出现，人脸识别逐渐从少数有限场景渗透到人们的日常生活之中，目前，人脸识别技术已广泛应用于多个领域，如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。
随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高，其将应用在更多领域，给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、智能交通安全系统一度走进我们的生活，国内许多公司纷纷投入到自动驾驶和无人驾驶的研究，例如百度启动的“百度无人驾驶汽车”计划，其自主研发的无人驾驶汽车apollo还曾亮相2018年央视春晚。
再比如近日上海街头出现的地锁停车黑科技，当你停好车，协管员就会协管员将一张停车提示卡置于门把手上。停车7分钟后，停车位下的指示灯由绿转红，金属地锁升起，卡住车身底盘。取车时，用手机扫了扫地面上的二维码，停车时长、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，电子发票也能实时获龋
而这些都要依赖于人工智能数据标注的介入，对于行车视频进行采集，路况进行提取，停车点进行标注，包括d点云障碍物、红绿灯、车道灯及高精地图。为行人识别、车辆识别、红绿灯识别、车道线识别等技术提供精确训练数据，为智能交通保驾护航。
智能语音
智能语音即实现人与机器以语言为纽带的通信。人类大脑皮层每天处理的信息中，声音信息占20%，它是沟通最重要的纽带。人类对机器语音识别的探索始于20世纪50年代，迄今已逾70年。2016年，在深度神经网络的帮助下，机器语音识别准确率第一次达到人类水平，意味着智能语音技术落地期到来。
数据标注主要在语音方面的应用场景主要是语音语言采集，语音内容加工处理，情感判断，语音文字等转化。为语音识别（asr）、语音合成（tts）等提高质量语音数据让您的智能设备更懂得用户心声。我们常用到的小爱同学、天猫静音，手机语音输入，甚至包括有时候接到的营销电话都有着智能语音的身影。
图像处理之医学图像
医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用，它的处理对象是由各种不同成像机理，如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像。
传统的医学影像诊断，主要通过观察二维切片图去发现病变体，这往往需要依靠医生的经验来判断。而利用计算机图像处理技术，可以对医学影像进行图像分割、特征提娶定量分析和对比分析等工作，进而完成病灶识别与标注，针对肿瘤放疗环节的影像的靶区自动勾画，以及手术环节的三维影像重建。
该应用可以辅助医生对病变体及其他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。另外，医学图像处理在医疗教学、手术规划、手术仿真、各类医学研究、医学二维影像重建中也起到重要的辅助作用。
得数据者，得人工智能
人工智能主要算法应用领域集中在计算机视觉、语音识别/语音合成，以及自然语言处理三个方面。
图像方面：一个新研发的计算机视觉算法需要上万张到数十万张不等的标注图片训练，新功能的开发需要近万张图片训练，而定期优化算法也有上千张图片的需求，一个用于智慧城市的算法应用，每年都有数十万张图片的稳定需求。
语音方面：头部公司累计应用的标注数据集已达百万小时以上，每年需求仍以20%-30%的增速上升，要求数据服务商不仅要掌握专业的声学知识、数据标注经验，还要拥有语音合成的算法能力。
自然语言处理方面：随着工业、医疗、教育的ai应用产品进一步爆发，将会有更多交互方式出现，自然语义数据处理的需求将会持续增长，有望成为继图像、语音之后的第三大增量市常
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