数据标注行业面临的挑战
近年来，伴随着人工智能的快速兴起，AI已经迅速地进入我们的生活。在人工智能应用场景不断增加的背景之下，作为人工智能的上游基础行业，数据标注迅速崛起，并且在短短的数年间取得了飞速的发展。然而在迅速的发展之下，数据标注行业不可避免地面临着挑战。
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纵观数据标注的发展历程不难发现，在短短的四五年时间中，行业经历了从诞生到混乱再到成型最终实现产业化的过程。然而即便是现在，人工智能的加速发展仍然在对数据标注行业提出新的要求。如何解决在新环境下面零的挑战成为了数据标注行业发展的关键。
数据标注的应用场景十分广泛，具体来说有自动驾驶、智慧安防、新零售、AI教育、工业机器人、智慧农业等领域。
不同的应用场景对应不同的标注需求，比如自动驾驶领域主要涉及行人识别、车辆识别、红绿灯识别、道路识别等内容，而智慧安防领域则主要涉及面部识别、人脸探测、视觉搜索、人脸关键信息点提取以及车牌识别等内容，这对数据服务供应商的定制化标注能力提出了新的挑战。
除此之外，随着行业的增加，一些特殊的行业，如金融、医疗等对于数据标注的专业度要求更高，通过传统的画框等方法已经远远无法满足当前的行业需求。因此，如果想要取得重大的行业发展，必须要有更多专业性的人才输入。
然而不可否认的是，尽管数据标注行业发展如此之迅速，但是在行业人才培养方面仍旧有着不小的短板。在这一方面，AI优评走到了行业的前面。通过与权威部门合作，AI优评建立起了一个完整的人才评价体系，科学的对数据标注人才进行评价，为考核合格者颁发国家职业资格培训鉴定实验基地统一核发的《人工智能技术服务-数据标注与审核》高新技术能力证书，并直接推荐就业，为行业发展做出自己的贡献。