ai人工智能数据标注员怎么做（解密AI背后的辛勤工作者）

今天和客户聊软件需求，了解到一个AI新职业：数据标注员。如果您也是第一次听说，那可以简单了解下下面的科普知识。

互联网 和大数据的时代，数据变得和原油一样具备无可估量的挖掘价值，而数据格式可能是文字、图片、声音、视频等。在利用这些数据之前，我们必须通过信息归类和特征机制标识这些数据，以便在后续进行数据分析和聚合时进行针对性的使用，这就诞生了为数据进行标识的职业 - 数据标注员。

目前，像抖音、头条、快手等平台每日产生海量的数据，为音频、视频、图像等进行数据标注将为更好地实现资源定位和匹配提供支持。

医疗行业应用较多的是影像标注，医学领域的专业人士将根据医学影像进行器官或医学病灶的标注，从而增强AI的模式识别和深度学习能力，为医疗设备的AI化提供支持，进一步提升医疗设备的智能化水准。

在自动驾驶领域，自动驾驶汽车的影像识别机制可以通过目标检测、点云标注、实例分割、语义分割等技术，标识出汽车、行人、障碍物等，从而实现安全有序的无人化驾驶。

机器人领域，可以通过数据标记标记人类情绪特征或者流水线结构，使机器人可以更好地和人类互动以及更好的生产。

在零售领域，可以通过2D边框等技术识别和分析商品，并利用机器学习酸味为货品排列、成本分析、商品推销、新型支付等制定可行方案。

数据标注员负责数据工具，对大量的文本、图片、语音、视频进行归类、整理、纠错和标注。根据数据标注员所在行业和公司，数据标注员通常会收到以实现特定目的的标注任务，然后用规定的标识体系去标识资源。这些工作，一般会通过专门的标注工具来实现，如CVAT、VOTT、Labelme、LabelImg、VIA-VGG Image Annotator、Pixel Annotation Tool、Vatic等。

常见数据标注员的工作框架

数据标注员目前有很大部分的基础性工作已经可以由AI替代，但目前仍有大量的分析工作，特别是涉及非常高的专业性行业，需要数据标注员人工进行介入。

典型的数据标注工具包括多种资源的标注支持，数据标注的格式标准则大多数采用两种：VOC和COCO。标注工具一般具备的功能包括：

基于图像的拉框技术

用2D、3D、多边形框等标注出图像中的目标对象，如图像中的脸部等。

图像像素级分割技术1 - 语义分割

根据图像中的像素进行分割，从而为图像中的每个像素定义不同的类别，如标识出图像中的人和动物。

图像像素级分割技术2 - 实例分割

在像素级别上标识图像，并标识出图像中具体的实例，比较于语义分割，示例分割可以标识出上例中几只动物、几个人。

目标检测

根据目标预设ID，在视频轨迹中截取关键帧，对连续画面中出现的预设目标标注相同的ID，从而记录目标轨迹的变化，这在刑侦、自动驾驶等场景中应用广泛。

资源分类

资源分类即常见的打标签，也就是为特定的资源绑定有意义的标签，如动物图片可以设置资源分类标签为“猫”“宠物”等分类。

图像关键点

在AI的神经网络算法中，常常需要识别图像中重要的模式敏感点，我们把这些点称为关键点。如人脸、人体骨骼、建筑物结构等图像目标上标识眼耳口鼻、头骨尺骨、大门消防通道等。

图像线标注

通过贝塞尔曲线和普通线段标注，可将图像中对应目标的边缘、轮廓用线段标注出来，以用于后续的AI分析和学习。

图像OCR转写

OCR转写是对图像中的文字内容进行标记与转写，帮助提升图文混排图像的业务要素提取能力。

点云标注

点云是三维数据的一种重要表达方式：现实中通过激光雷达等传感器，能够采集到各类障碍物以及其位置坐标，而标注员则需要将这些密集的点云进行分类，并标注上不同属性，这在自动驾驶领域应用广泛。

随着AI化智能分析平台的能力提升，目前越来越多的基础工作已实现计算机平台自动化，后续数据标注员更多的工作将倾向于知识和经验的注入、以及全面的体验优化等方面，从而促使资源的模式识别更加智能化、人性化和具备更高的业务价值饱和度。