近些年，資料飛速發展帶領人類邁入高科技階梯，人工智慧、5G、雲計算等系列先進技術大顯身手，在這個資料大爆炸的時代，資料的重要性不言而喻。因此目前市場上也出現了諸多可以為研發企業提供高品質資料服務的公司，也有許多創業者紛紛入局
但做著做著我們發現出現了一個新的聲音：說資料行業就是一個騙局，作為一家一直以來從事資料標註相關行業的公司，我們在發展的過程中也經歷了許多初創團隊，標註企業經歷過的事情，專案單價低，耗時間，不結算，專案斷檔這些都是大家的關鍵詞，針對這些問題，今天我們也淺顯地聊一聊
第一點·資料標註是騙局的問題—
—這個基本沒有爭議，不是騙局
一個行業的興起總會迎來不少噴子，甚至被不少無良之人攪得一團糟，就拿前幾年非常火的直播行業來說，它不也是在一片質疑聲中興起的嗎？剛開始被許多人認為是一群不務正業的人在瞎搞，但是在2020年李佳琦被作為特殊人才引進落戶上海，大家紛紛開始重新認識這個行業，“直播帶貨”成為國家認可的新職業，像成都、濟南、湖南等地也是爭先發布了相關的人才引進培養計劃
所以時代的進步總是從不被理解開始的，資料標註行業也是一樣，從2020年2月起，資料標註師就被納入國家職業分類目錄，2021年，人社部相繼釋出了《人工智慧訓練師》國家職業技能標準，資料標註這份職業發展會越來越有價值，資料服務這個行業肩負著維繫智慧社會穩定的使命
第二點·資料標註企業不賺錢－
－利潤低是因為用工成本高，利潤低，專案不穩定.......
為什麼會有很多從事過數標行業的朋友說一天的工資只有幾十塊甚至更低，也有很多標註企業經常存在有人沒專案的現狀，可以從幾個考慮
是不是一手專案資源。要知道，資料資源方從專案釋出到資料服務團隊承接專案到最後的專案派發，中間可能存在各種因素而轉包的情況，一個專案一旦經過轉手最後的單價可能就是幾分，這就是標註團隊辛辛苦苦趕進度，最後發現專案利潤還不夠發員工工資的原因
團隊成員的專業度以及效率。標註工作的完成從領取專案到標註階段再到最後的驗收交付，中間如果你存在超過兩次的返修，那麼就白乾了，這也是現在普遍標註企業用工成本居高不下，專案青黃不接的原因
除了專案資源，資料質量外，團隊的規模，管理成本，專案經驗等因素，都關乎著標註公司是否能夠賺錢
第三點·受歡迎的資料標註企業是怎麼樣的
隨著網際網路全球化時代的到來，大資料成為很多企業極其重視的一項資源。透過對資料的採集與提煉，可以賦予企業更強的感知力與創造力，除了百度，京東，龍貓等大型企業外，市場上也有許多高品質的標註團隊，他們一般都有這幾個特徵
# 01
資料質量：人工智慧一共有三要素，算力、演算法、資料。前兩者是基礎設施和能力，後者是讓AI學習的知識素材。只有高質量的標註資料，才能高效訓練演算法，賦能各種型別的終端。因此資料方對於資料質量都有一定的要求，同時對於資料交付時間的時效性給予高度重視，會有專門的部門或者人員負責資料質量和時間節點的把控
# 02
資料安全性：安全合規性可以說是整個資料標註行業都重視的一個問題，很多時候要關注資料來源，資料保密都是需要有一定的協議的。例如車廠的自動駕駛道路資料、智慧音箱類產品的個人語音對話資料等，出於使用者隱私安全和合規的要求，要防止這些資料洩露出去
# 03
標註成本可控：很多實用的大資料對於很多研究機構而言都有不可估量的價值，因此這類研究機構往往會對特定的資料給予較高的價格。而受歡迎的資料標註企業也會按照資料方的要求來完成標註工作，同時在完成專案的同時，會嚴格控制各項成本，減少返修等
“AI是改變，更是未來，它將賦能每一個人點亮生活”，生活點亮之時，並不是資料標註暗淡之日，AI由感知向認知，由“麻木不仁”向“喜怒哀樂”，由“唯唯諾諾”向“殺伐決斷”的路還很長，它還不是他/她，還需要我們AI背後的資料服務企業更加努力，為AI的成長貢獻自己的一份力量
