ImageNet十年，AI資料標註如何蓬勃發展？

2016 年，AlphaGo 戰勝李世石，成為新一代 AI 浪潮的重要里程碑事件。

經此一役，很多人都認識到了演算法和算力對 AI 發展的重要性，確忽略了另一個重要因素：資料。

2009 年，時任斯坦福大學任助理教授的李飛飛，在CVPR 2009 上發表了一篇名為《ImageNet： A Large-Scale Hierarchical Image Database》的論文。來自全球 167 個國家近 5 萬名工作者以眾包的方式，透過三年合作努力，標註出 1500 萬影象，最終成為 AI 歷史上的有標誌性意義的資料集。

如此龐大規模的標註性資料，對 AI 領域計算機視覺技術的發展起到了極大的推動作用。從 2010-2016 年，李飛飛等發起的 ImageNet 挑戰賽成果取得了驚人的成績，其中分類錯誤率從 0。28 降到了 0。03，物體識別的平均準確率從 0。23 上升到了 0。66。

正是因為如此大規模標註圖片資料的出現，加上深度學習演算法的發展，以及晶片算力的指數型增長，引發瞭如今的人工智慧革命。

2017 年之後，ImageNet 挑戰賽不再繼續，演算法層面已經過擬合了，在 Top 5 上的結果也逼近飽和。ImageNet 挑戰賽完成了自己的使命，但是越來越多的影象、影片、語音、文字等資料集的出現，不斷推動著 AI 在不同領域繼續前進。

AI商業化落地：七分靠資料，三分靠trick

如今，AI 已經進入商業化落地的階段，然而 AI 演算法模型泛化能力依舊不夠，通用性較差，當前許多 AI 演算法都是資料驅動的，需要持續收集大量特定應用場景的資料，然後在應用中進行持續迭代。

《奇點臨近》的作者雷·庫茲韋爾表示，直到 2029 年，人類也才有超過 50% 的機率開發出通用AI。一些 AI 工程師表示“七分靠資料，三分靠trick”，可見資料對 AI 落地的重要性。

隨著 AI 對資料的要求越來越高，對於很多企業來說，定向收集並標註高質量的資料並不是一件易事，因此衍生出了專業的資料標註服務廠商，進行對應資料採集標註服務。

廠商透過自建資料場景實驗室和資料標註基地，目前已經實現為智慧駕駛、智慧城市、智慧家居、智慧金融、新零售等眾多領域提供高精度、場景化的資料採集、資料標註服務，全方位支援文字、語音、影象、影片等各型別資料的處理。

據介紹，汽車、手機、工業、家居、金融、安防、教育、新零售、地產、生態系統等行業，涵蓋了計算機視覺、語音識別、自然語言處理、 知識圖譜等AI主流技術領域，其資料標註的最高交付質量精度最高可達到 99。99%。

AI 落地需要場景化的資料，有效的資料，才能保證落地之後的真正效果。IT 界有這麼句話“Garbage in， garbage out”，只有投入高質量的資料，才能得到有意義的結果。因此雲測資料等正在做的事情，其實就是幫助 AI 更好地落地。

資料標註不易：如何實現場景化資料生產？

想要做“好的資料”並不容易，現階段人工智慧技術對資料採集的需求相對複雜、聚焦，難度較大。同時，隨著人們對AI演算法識別準確的要求更上一個臺階，具有更高精準度的資料也成為模型訓練的重中之重。

現階段 AI 資料服務發展有著三個大趨勢：

1）“資料的精準度”將成為行業追逐熱點和重要突破項

隨著人們對人工智慧演算法識別準確的要求更上一個臺階，具有更高精準度的資料 也將成為訓練階段的主流需求。

例如，在自動駕駛領域，資料需求正向著多模態的方向發展。所謂多模態，即是對多維時間、空間、環境資料的感知與融合，提供全流程的資料採集標註服務。

以基於鐳射雷達生成的3D點雲圖像標註為例，在標註工具方面，全面支援3D點雲標註、3D矩形框選、語義分割、目標跟蹤（用於標註點雲連續幀）、2D&3D融合標註等工具的使用，同時擁有快速切幀、複製功能、2D圖輔助框、有效標註區域、預置框、自動貼合等一系列提高標註效率和準確度的輔助功能。

2）人工智慧向垂直領域落地，場景化資料需求迎來增長

在演算法落地階段，經過研發與訓練之後，人工智慧應用從理論走向市場，對細分場景化的資料準確度提出更高要求。這些資料採集需求相對複雜、聚焦，難度較 大，對 AI 資料服務商的場景化採集能力提出了很高的要求。

3）資料採集標註服務商的“技術能力”將變得更加重要，資料的隱私安全依舊需 要完善

技術層面來講，隨著 AI 訓練資料需求多樣化，以及複雜程度的提升，客戶型別豐富、資料需求多樣、併發專案眾多等因素對廠商的能力和效率提出更高要求。

人工智慧對資料提出更高需求，展現了在人工智慧產業化落地程序中，資料發揮的重要作用。資料標註產業將會不斷髮展，推動 AI 領域催生出更多令人興奮應用和場景，助力 AI 大規模商業化落地，真正推動產業智慧化的發展。

海南商湯科技有限公司是商湯科技全資子公司，2019 年 11 月入駐崖州灣科技城。立足三亞輻射海南全省，以“根據人工智慧產業規劃，打造一個智慧視覺開放平臺底座、孵化 N 個人工智慧應用、引來一批高層次人才”為目標，海南商湯逐步發展成為業態層次清晰、輻射能力突出、多行業拓展的三亞本土化人工智慧企業。

商湯科技以“堅持原創，讓 AI 引領人類進步”為使命和願景。公司自主研發並建立了全球頂級的深度學習平臺和超算中心，推出了一系列領先的人工智慧技術，包括人臉識別、影象識別、文字識別、醫療影像識別、影片分析、無人駕駛和遙感等。商湯科技已成為亞洲最大的 AI 演算法提供商。

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