今天和客戶聊軟件需求，了解到一個AI新職業：數據标注員。如果您也是第一次聽說，那可以簡單了解下下面的科普知識。

互聯網 和大數據的時代，數據變得和原油一樣具備無可估量的挖掘價值，而數據格式可能是文字、圖片、聲音、視頻等。在利用這些數據之前，我們必須通過信息歸類和特征機制标識這些數據，以便在後續進行數據分析和聚合時進行針對性的使用，這就誕生了為數據進行标識的職業 - 數據标注員。

目前，像抖音、頭條、快手等平台每日産生海量的數據，為音頻、視頻、圖像等進行數據标注将為更好地實現資源定位和匹配提供支持。

醫療行業應用較多的是影像标注，醫學領域的專業人士将根據醫學影像進行器官或醫學病竈的标注，從而增強AI的模式識别和深度學習能力，為醫療設備的AI化提供支持，進一步提升醫療設備的智能化水準。

在自動駕駛領域，自動駕駛汽車的影像識别機制可以通過目标檢測、點雲标注、實例分割、語義分割等技術，标識出汽車、行人、障礙物等，從而實現安全有序的無人化駕駛。

機器人領域，可以通過數據标記标記人類情緒特征或者流水線結構，使機器人可以更好地和人類互動以及更好的生産。

在零售領域，可以通過2D邊框等技術識别和分析商品，并利用機器學習酸味為貨品排列、成本分析、商品推銷、新型支付等制定可行方案。

數據标注員負責數據工具，對大量的文本、圖片、語音、視頻進行歸類、整理、糾錯和标注。根據數據标注員所在行業和公司，數據标注員通常會收到以實現特定目的的标注任務，然後用規定的标識體系去标識資源。這些工作，一般會通過專門的标注工具來實現，如CVAT、VOTT、Labelme、LabelImg、VIA-VGG Image Annotator、Pixel Annotation Tool、Vatic等。

常見數據标注員的工作框架

數據标注員目前有很大部分的基礎性工作已經可以由AI替代，但目前仍有大量的分析工作，特别是涉及非常高的專業性行業，需要數據标注員人工進行介入。

典型的數據标注工具包括多種資源的标注支持，數據标注的格式标準則大多數采用兩種：VOC和COCO。标注工具一般具備的功能包括：

基于圖像的拉框技術

用2D、3D、多邊形框等标注出圖像中的目标對象，如圖像中的臉部等。

圖像像素級分割技術1 - 語義分割

根據圖像中的像素進行分割，從而為圖像中的每個像素定義不同的類别，如标識出圖像中的人和動物。

圖像像素級分割技術2 - 實例分割

在像素級别上标識圖像，并标識出圖像中具體的實例，比較于語義分割，示例分割可以标識出上例中幾隻動物、幾個人。

目标檢測

根據目标預設ID，在視頻軌迹中截取關鍵幀，對連續畫面中出現的預設目标标注相同的ID，從而記錄目标軌迹的變化，這在刑偵、自動駕駛等場景中應用廣泛。

資源分類

資源分類即常見的打标簽，也就是為特定的資源綁定有意義的标簽，如動物圖片可以設置資源分類标簽為“貓”“寵物”等分類。

圖像關鍵點

在AI的神經網絡算法中，常常需要識别圖像中重要的模式敏感點，我們把這些點稱為關鍵點。如人臉、人體骨骼、建築物結構等圖像目标上标識眼耳口鼻、頭骨尺骨、大門消防通道等。

圖像線标注

通過貝塞爾曲線和普通線段标注，可将圖像中對應目标的邊緣、輪廓用線段标注出來，以用于後續的AI分析和學習。

圖像OCR轉寫

OCR轉寫是對圖像中的文字内容進行标記與轉寫，幫助提升圖文混排圖像的業務要素提取能力。

點雲标注

點雲是三維數據的一種重要表達方式：現實中通過激光雷達等傳感器，能夠采集到各類障礙物以及其位置坐标，而标注員則需要将這些密集的點雲進行分類，并标注上不同屬性，這在自動駕駛領域應用廣泛。

随着AI化智能分析平台的能力提升，目前越來越多的基礎工作已實現計算機平台自動化，後續數據标注員更多的工作将傾向于知識和經驗的注入、以及全面的體驗優化等方面，從而促使資源的模式識别更加智能化、人性化和具備更高的業務價值飽和度。

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