人工智能的发展进程不断加速，人工智能在我们的生活中已经屡见不鲜，各种语音助手、人脸识别等等都是人工智能走向成熟的标志，在这背后却是数据标注在发挥着更大的作用。
人工智能正在逐步渗透到更加广泛的领域，其中包括智能交通、智能语音等如今已经有了非常成熟的应用，随着发展，数据标注在数量和精度方面的要求都在不断被提升，这促进了行业的升级发展及行业对人才的需求，人才培养变得尤为重要。
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。
一、对接标注需求
人员培训、标注测试，整理项目规范至每一位标注员，进行项目培训，确保每位标注员规范理解透彻。
二、进行数据标注
人工标注、人工审核，原数据对接，标注员先标一小部分由项目经理抽查合格率达到99%以上然后进行正常产出，根据各项目的体量在初期项目经理需要每天进行抽检，后期项目经理也需要不定时去抽检质检员的审核数据。以保证万无一失。
三、数据交付
标注员和质检员都需要在项目进行的过程中对自己的驳回返修率进行记录，过程中根据自己的问题针对性解决以达到高于甲方要求的交付率，审核员逐一审核，只要有不匹配数据的全部打回，例如拉框不贴合等问题。
四、回访
每一批次的数据甲方在验收之后，项目经理第一时间在群里对项目质量进行跟踪，有问题及时跟进每个环节的人员进行调整，保证不会影响后面做的数据质量。
在数据标注行业这个工作比较枯燥，要有耐心、细心的人，积极向上的态度还有好用的工具，标注效率和质量都会有较大的提升，AI数据是要应用要场景，所以务必要做到精细负责任，就像我们做智能驾驶的项目，如果有标注问题会直接影响到车辆驾驶的安全，现阶段数据标注主要依靠人力来完成，百万级的数据标注对于标注员来说是一个不小的压力。尤其是复杂的标注任务，合格率低、时间跨度大等因素对于标注员来说需要有强大的心理承受能力。我们也会不定时的带大家出去放松心情。
