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雖然早在2017年，“AI元年”的噱頭就已經(jīng)打響，但直到近期，業(yè)界才終于承認(rèn)，各項(xiàng)技術(shù)紛紛實(shí)現(xiàn)落地的2019年，才是名副其實(shí)的“AI元年”。在“互聯(lián)網(wǎng)”成為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的今天，基于各項(xiàng)AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)的無人駕駛、智慧家居、新零售等新概念爭先恐后出現(xiàn)，而物流、制造業(yè)等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)也沒有落后于時(shí)代潮流，紛紛尋求借助AI進(jìn)行產(chǎn)業(yè)升級，擁抱智能化，而在勢不可擋的智能化大潮前，始終藏在幕后構(gòu)建技術(shù)地基、協(xié)助技術(shù)實(shí)現(xiàn)落地支撐的數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)，在其中扮演了關(guān)鍵性的重要角色，是AI行業(yè)里真正的“隱形關(guān)鍵”。

在過去，數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)很少出現(xiàn)在人們的視野中，但業(yè)內(nèi)卻有著相同的共識：沒有好的數(shù)據(jù)，AI就沒有未來。

這句話并不夸張。目前為止，我們所看到的人工智能，已經(jīng)跳脫出枯燥單一的計(jì)算，轉(zhuǎn)化為以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主的新智能體系，而深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于數(shù)據(jù)有很強(qiáng)的依賴性，所以，憑借對體量龐大的結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行高效率的深度分析，挖掘隱性知識，AI系統(tǒng)才能將海量、復(fù)雜、多源的語音、圖像和視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為機(jī)器可識別的、具有明確語義的信息，借此進(jìn)行機(jī)器的自主學(xué)習(xí)。而不夠精準(zhǔn)卻足量的數(shù)據(jù)，則會讓AI的識別學(xué)習(xí)系統(tǒng)產(chǎn)生混亂和誤差。在谷歌發(fā)布的CNN報(bào)告中，就提到一個(gè)嚴(yán)重的問題：自動(dòng)駕駛車輛的識別系統(tǒng)難以分辨黑色人種和同為靈長類的大猩猩，所以相比白種人、黃種人，黑色人種的辨別率會低10%，——如果采用更多的、經(jīng)過精密標(biāo)注過的數(shù)據(jù)，這樣的誤差可以很大程度的緩解。

其實(shí)，在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，精準(zhǔn)海量的數(shù)據(jù)標(biāo)注，價(jià)值不僅僅體現(xiàn)在識別上，在逐漸成為汽車標(biāo)配的輔助駕駛方面，數(shù)據(jù)標(biāo)注也有很強(qiáng)的存在感。在輔助駕駛過程中，有一個(gè)關(guān)鍵功能叫做駕駛員疲勞檢測，通過視覺識別的方式監(jiān)測駕駛員的狀態(tài)，識別是否分神，是否在打電話，是否在打瞌睡，而在輔助駕駛的過程中，駕駛員也極有可能出現(xiàn)注意力不集中的情況。在更細(xì)致精密的數(shù)據(jù)標(biāo)注介入后，識別系統(tǒng)被賦予了一系列能力，比如疲勞監(jiān)測系統(tǒng)、危險(xiǎn)動(dòng)作監(jiān)測系統(tǒng)等，在用戶享受便利的同時(shí)，能使得公路駕駛更加安全，解決了這樣的問題，自動(dòng)駕駛和輔助駕駛才得以廣泛推廣和應(yīng)用。

在高科技產(chǎn)業(yè)的實(shí)際落地中，數(shù)據(jù)的重要性有目共睹，而在助力傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化方面，數(shù)據(jù)標(biāo)注也有著廣闊的賦能前景。一個(gè)非常容易被感知到的變化是，我們在致電銀行、通信運(yùn)營商，或者接到他們的服務(wù)電話時(shí)，會發(fā)現(xiàn)很多坐席人員變成了AI語音助手，能夠精準(zhǔn)識別天南海北的方言提出的疑問，這要?dú)w功于數(shù)據(jù)標(biāo)注在方言識別上的突破，使得坐席人員可以從簡單的問題中或通知性溝通中解放出來，將精力專注于服務(wù)更棘手的特殊問題，不僅提高了話務(wù)人員的工作效率，也減輕了機(jī)械性人工的投入。

“不僅是要服務(wù)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，扶持和賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的智能化升級，也是我們的使命，通過高純凈度的數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)，無論是高科技產(chǎn)業(yè)，還是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，都能獲得智慧升級的機(jī)會。”Testin云測旗下AI數(shù)據(jù)服務(wù)（數(shù)據(jù)標(biāo)注采集）品牌——云測數(shù)據(jù)總經(jīng)理賈宇航這樣說道。

創(chuàng)新和技術(shù)改造傳統(tǒng)數(shù)據(jù)標(biāo)注

雖然不如科技公司光鮮亮麗賺足眼球，數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)一直巧居幕后默默無聞。根據(jù)2018年智研發(fā)布的《2019-2025年中國數(shù)據(jù)標(biāo)注與審核行業(yè)市場專項(xiàng)分析研究及投資前景預(yù)測報(bào)告》顯示，近幾年，數(shù)據(jù)標(biāo)注與審核行業(yè)快速發(fā)展，2018年市場規(guī)模已達(dá)到52.55億元，而在這樣的增量市場中，大批看到了企業(yè)需求的從業(yè)者瘋狂涌入，使得整個(gè)行業(yè)出現(xiàn)良莠不齊的情況，數(shù)據(jù)粗放、混亂、復(fù)用的情況屢見不鮮，在賈宇航看來，這樣的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到機(jī)器學(xué)習(xí)中，結(jié)果是得不償失的。

“AI發(fā)展和數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)是一個(gè)雞生蛋，蛋生雞的邏輯，如果數(shù)據(jù)不夠純凈，就像人吃了壞掉的食物，只會產(chǎn)生病狀，不能起到吸收利用的作用。用到機(jī)器學(xué)習(xí)中，就會破壞AI的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)體系，產(chǎn)生大的誤差，而誤差產(chǎn)生后，后續(xù)的自主學(xué)習(xí)又會產(chǎn)生偏離，形成惡性循環(huán)。”

面對這樣的問題，云測數(shù)據(jù)做出了一系列的應(yīng)對措施。

為了滿足不同場景的特殊需求，云測數(shù)據(jù)搭建了自己的場景實(shí)驗(yàn)室，為各種細(xì)分場景模擬無噪的專屬數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)，特定場景的數(shù)據(jù)在普通的場景下始終是可遇不可求的，比如馬路上的摔倒場景，如果真的調(diào)取某一個(gè)特定道路攝像頭的資料，符合“路人摔倒”要求的畫面也許在1000分鐘里都難以捕捉到一次，更不能滿足各種角度、各個(gè)時(shí)段、不同年齡、著裝、性別的學(xué)習(xí)要求。面對這種指向明確的需求，云測數(shù)據(jù)會搭建特定的場景棚，邀請各種“演員”，模擬不同的形態(tài)進(jìn)行采集；為了采集不同的情緒在面部五官上的表現(xiàn)，云測數(shù)據(jù)甚至還在橫店建立了一個(gè)數(shù)據(jù)場景實(shí)驗(yàn)室，專門邀請橫店具有面部表情表現(xiàn)力的群眾演員，為企業(yè)錄制精準(zhǔn)的情緒，以滿足需要識別情緒的場景。

完成數(shù)據(jù)收集后，標(biāo)注的過程依然存在挑戰(zhàn)。在更多的數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)中，依然在沿用傳統(tǒng)的標(biāo)注工具，“小米加步槍”式地進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，而云測數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)研發(fā)的標(biāo)注平臺，率先實(shí)現(xiàn)了全品類支持，同時(shí)滿足AI數(shù)據(jù)的三個(gè)維度：圖像、文本和音頻。在實(shí)際生產(chǎn)使用的過程中，針對一些特殊的標(biāo)注，例如自動(dòng)駕駛中的3D模型，由于文件大、渲染速度慢，導(dǎo)致標(biāo)注效率很低，而這套自研的標(biāo)注工具中包含的渲染引擎，就能保證整個(gè)過程的流暢和快捷。憑借這樣工程化的研發(fā)改造，在面對客戶的定制化的需求時(shí)，云測數(shù)據(jù)保證了自身的能力觸達(dá)和及時(shí)響應(yīng)，從而提高了服務(wù)能力和效率。在保證準(zhǔn)確性的同時(shí)，降低了人為因素可能導(dǎo)致的誤差，確保了降本提效。

在數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)，復(fù)制一份數(shù)據(jù)是非常簡單的，也能節(jié)省大量的人力成本，在業(yè)內(nèi)成了大家心知肚明的“潛規(guī)則”。作為頭部選手的云測數(shù)據(jù)，核心的原則，就是保證數(shù)據(jù)隱私性和安全性,而首先要做到的，是數(shù)據(jù)絕不復(fù)用。出于強(qiáng)烈的自我規(guī)范意識，云測數(shù)據(jù)對客戶定制的數(shù)據(jù)交付后不留底，全部清刪；第二就是保證數(shù)據(jù)隱私性。與所有數(shù)據(jù)采集的用戶都簽訂數(shù)據(jù)授權(quán)協(xié)議，包括歐盟GDPR協(xié)議也做支持，確保AI企業(yè)用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)合法合規(guī)；第三，建立相關(guān)的數(shù)據(jù)保障機(jī)制，如從防火墻的設(shè)置、內(nèi)部信息系統(tǒng)的管護(hù)、各個(gè)終端也做了不聯(lián)網(wǎng)、USB接口封死等管理，從源頭上保證了客戶的數(shù)據(jù)安全。

“從整體看來，AI數(shù)據(jù)行業(yè)關(guān)于安全、隱私等方面并沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和強(qiáng)調(diào)重視。但從我們長遠(yuǎn)角度出發(fā)，一直在隱私和安全防護(hù)角度下大力氣服務(wù)行業(yè)、樹立數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)桿，只有以這種負(fù)責(zé)的態(tài)度來服務(wù)客戶，我們的行業(yè)才能‘良幣驅(qū)除劣幣’，真正讓人工智能成為新一輪技術(shù)革命，改變整個(gè)社會和人類進(jìn)程”。Testin云測CMO張鵬飛說道。

告別“血汗工廠”，培新+晉升讓人工更“智能”

即便運(yùn)用了各種技術(shù)手段，增加標(biāo)注行業(yè)的技術(shù)含量和安全性，但由于行業(yè)過于低調(diào)，外界對這個(gè)行業(yè)依然存在誤解，認(rèn)為數(shù)據(jù)標(biāo)注是“AI產(chǎn)業(yè)的富士康”，與AI“去人工化”的本質(zhì)相違背。事實(shí)上，在云測數(shù)據(jù)的各個(gè)標(biāo)注基地，近千人的標(biāo)注團(tuán)隊(duì)并非人們固有印象中的“血汗工廠”。云測數(shù)據(jù)十分注重對標(biāo)注人員的專業(yè)性培訓(xùn)，也致力于用自研的標(biāo)注工具這樣的技術(shù)手段，減輕“人”在數(shù)據(jù)標(biāo)注中的重復(fù)勞動(dòng)力。

從技術(shù)層面來說，云測數(shù)據(jù)自研的數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺會根據(jù)實(shí)際使用中的反饋，以每周甚至更快的頻率進(jìn)行更新，以契合標(biāo)注平臺更人性化的使用。基于云測數(shù)據(jù)在過去的幾年里進(jìn)行的海量技術(shù)更新，并結(jié)合更多的落地場景，數(shù)據(jù)標(biāo)注工作的技術(shù)含量也在不斷提升。

從管理角度來看，過去數(shù)據(jù)標(biāo)注業(yè)經(jīng)常會面對“血汗工廠”的誤解，有暗無天日、機(jī)械重復(fù)的固有印象。但實(shí)際上，云測數(shù)據(jù)的標(biāo)注基地采取八小時(shí)工作制，也會提供用餐補(bǔ)助，讓員工吃上安全豐盛的工作餐。此外，標(biāo)注人員在云測數(shù)據(jù)也會享受到完善的晉升機(jī)制，從標(biāo)注員到審核人員、項(xiàng)目助理、項(xiàng)目經(jīng)理，云測數(shù)據(jù)提供了一條明確的職業(yè)上升路線，致力于協(xié)助標(biāo)注人員進(jìn)行職業(yè)規(guī)劃和職業(yè)發(fā)展。至于近千人的用工規(guī)模，賈宇航認(rèn)為，這和AI的本質(zhì)也并不違背：

“AI就是要去人工化，這句話太片面，它其實(shí)也在創(chuàng)造更多的就業(yè)崗位。就像工業(yè)革命到來以后，很多手工作坊消失了，但我們也看到，更多的人工投入到了工業(yè)革命所創(chuàng)造出的其他行業(yè)中，AI的出現(xiàn)，同樣也是擴(kuò)大了人類的生產(chǎn)力。我相信其實(shí)人工智能的確會替代很多重復(fù)性勞動(dòng)，但我不認(rèn)為人的工作會變少，數(shù)據(jù)標(biāo)注只是像工業(yè)革命一樣，創(chuàng)造了更多的就業(yè)機(jī)會，同時(shí)也在推動(dòng)行業(yè)的技術(shù)升級。”

在云測數(shù)據(jù)看來，將技術(shù)升級引進(jìn)數(shù)據(jù)標(biāo)注的過程，不僅僅是在解放重復(fù)生產(chǎn)力，對行業(yè)的推動(dòng)也是巨大的，在云測數(shù)據(jù)內(nèi)部，有著“一橫一縱”的說法，一橫，指的是有越來越多的行業(yè)會引入人工智能，而云測數(shù)據(jù)將在駕駛、家居、零售、金融和智慧城市等更多領(lǐng)域持續(xù)發(fā)力；一縱，指的是深挖行業(yè)趨勢，結(jié)合領(lǐng)域相關(guān)的知識，提高AI數(shù)據(jù)精度、效率。

在未來，云測數(shù)據(jù)希望沿著人工智能的發(fā)展動(dòng)線，通過AI數(shù)據(jù)服務(wù)的支撐，推動(dòng)不同產(chǎn)業(yè)積極擁抱智能化，助力各行各業(yè)的發(fā)展。而在這樣的趨勢中，緊密鏈接產(chǎn)業(yè)鏈上下游的云測數(shù)據(jù)已經(jīng)做好了準(zhǔn)備，在潛在的爆發(fā)機(jī)會中，云測數(shù)據(jù)蓄勢待發(fā)，為一場行業(yè)變革積累著可觀的勢能。