数据采集标注：AI产业落地的「价值」新高地( 五 )_AI跑的越快

但事实上，为算法提供足够优质的婴儿奶粉，并不是一件容易的事。

在数据采集标注服务中，尤其是数据标注，一度被外界描述为“血汗工厂”——在不少中国的三四线城市乃至山区，从事数据标注的人们遍布其中，无数大量、廉价的标注工作填充着他们的闲余时间，进而为人们带来一定的报酬。

但就本质而言，这种机会正在越来越少， “随着标注行业的持续推进，更多重复性的数据已经不需要再被标注，更多精细化的、专业化的数据和场景才是目前的刚需。 ”

摘掉廉价劳动力的帽子，不难发现数据AI数据服务行业正在发生着从量到质的本质变化。

一个最简单的例子是，如果是人脸检测，那么利用人们的拉框标记就可以很快满足需求。但随着专业AI公司要求的提升， AI已经不再仅仅是做人脸检测，而是视线追踪、或是微表情检测。很显然，这类需求很难通过互联网或者众包用户采集完成。

有不少前沿性的公司已经意识到这种改变， “Testin有数的办法是自建数据采集基地，搭建专门的场景实验室。目前， Testin有数已经有了200多人的研发与产品经理，以及近千人的数据标注团队。 ”

数据采集标注：AI产业落地的「价值」新高地( 五 )