2023年人工智能数据标注产业现状分析
以自动驾驶为例，常见的数据标注任务如车道线、交通标志、车辆等数据都是比较容易、常识性的，对标注员的专业能力没有要求，所以人力成本相对偏低。对于医疗、金融等领域涉及到专业术语的，则需要标注员储备有大量的专业知识，需要有更多的专业人才输入，这就会有更高的人力成本。
数据标注人力成本
3、标注效率有待提高
虽然说数据标注行业已经在国内蓬勃发展，但是能够比较熟练操作的标注员还是比较稀缺的。尽管标注工具能够帮助标注员完成标注任务，但整体的标注效率仍是比较低。所以说，数据标注需求的快速增长、较高的人力成本与标注效率低是并存的。
4、数据缺乏安全性
众包结构下的数据标注任务可能会造成数据泄露的风险。众包结构就是组织数据标注兼职人员，人力成本较低，在给数据需求方报价的时候更具有竞争力。但是，倘若在众包模式下数据安全处理不当，就有可能造成数据泄露。
5、数据标注的质量度有待提高
人工智能应用对于数据的质量要求非常的高，要想开发一个表现优秀的AI模型，必须保证训练数据的质量之高，但是目前很多数据标注平台采用众包结构来给兼职人员分配标注任务，这样就造成了标注数据的质量度参差不齐，影响AI能否最终顺利落地。
数据标注质量
以上就是关于2022年数据标注产业现状的分析，同时精数标注研究院自建标注基地，有专业的标注团队、严格数据安全保护措施，可以实现高效率、高质量度的数据交付。返回搜狐，查看更多