2023數據標注公司排行

一畝地

數據標注是AI（人工智能）實現的基石，特別是ChatGPT的橫空出世，把AI的熱度推向了一個新的巔峰，那么作為整個AI產業鏈的基礎層支撐之一，數據標注自然也不能被忽視。

行業現狀

2020年，人工智能訓練師被正式納入國家職業分類目錄。一般來說，人工智能訓練師主要分為數據標注員和人工智能算法測試員。數據標注從業人員在業內有“AI民工”的稱號，由此不難看出數據標注屬于勞動密集型產業，具有機械性、重復性的特點，而此類工作正是AI要取代的方向。如此看來，數據標注行業似乎有種“舍身飼虎”的感覺。

其實不然，目前主流的機器學習方式以有監督的深度學習方式為主，對于標注數據有著強依賴性需求。且不說當前AI的火熱會帶動數據標注需求短時間內增長，從長久來看，人類社會的發展是一個動態的過程，世界更是千變萬化，從中采集的數據自然也不會是一成不變的，而AI要進化，就需要不斷地識別和學習經過清洗、處理而成的結構化數據。所以，只要AI存在一天，數據標注就不會消亡。

好馬喂好料

如果把AI當作一匹馬，隨著越來越多的AI應用落地，現在的AI市場儼然一幅萬馬奔騰的畫面，要想在AI市場脫穎而出，唯有升級為“千里馬”。俗話說“好馬喂好料”，縱有算法千般好，沒有好的數據供其訓練也只能“才美不外見”，這就對數據標注行業提出了更高的要求。相比以往的低門檻，今后的數據標注從業人員需要具備更加專業的知識。如發展醫療、法律、金融、工業等專業化水平較高的AI技術，就需要具備一定專業知識的人進行數據標注工作。在這方面，大型的工廠式數據標注公司在技術儲備、人員培訓方面的優勢就得以顯現，會進一步擠壓中小型工作室的生存空間。

有多少人工就有多少智能

AI行業有一句話“有多少人工就有多少智能”，在ChatGPT獨領風騷、AI概念高熱不退的當下，仍有成千上萬的AI訓練師做著枯燥的流水線式標注工作。他們多就職于三四線城市的中小型工作室（人數由幾十人到幾百人不等），收入較低，難以獲得福利保障。他們多數學歷較低、就業競爭優勢不大，其中不乏殘障人士等無法從事正常工作的特殊群體，而且他們又極有可能是AI在數據標注行業最先取代的人。

與大型公司相比，工作室能接到的項目資源通常不穩定，且經過層層轉包，到了最后一層，自然沒有多少利潤，也導致了從業人員的薪資普遍較低。究其原因，是數據標注行業發展粗放、缺乏規范。今后數據標注的標準會更高，競爭也會愈發激烈，數據標注公司需要去思考怎樣提高效率、培訓員工、規范行業，以及承擔更多的社會責任。

結語

發展科學技術的根本目的是解放生產力，把人類從繁重的體力勞動中解放出來。數據標注和算法研究一樣為AI行業發光發熱，為人類美好的明天做出貢獻。