一個(gè)辦公室，幾臺(tái)電腦，十幾個(gè)人，似乎就可以組建一個(gè)數(shù)據(jù)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，但從人工智能企業(yè)的角度來(lái)看，選擇數(shù)據(jù)供應(yīng)商應(yīng)當(dāng)是項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)豐富的，穩(wěn)定的，性價(jià)比高的合作伙伴，無(wú)組織的標(biāo)注團(tuán)隊(duì)會(huì)因價(jià)格優(yōu)勢(shì)在市場(chǎng)獲得一定份額，隨著越來(lái)越高的標(biāo)注精度要求和越來(lái)越快的響應(yīng)速度要求，粗放的管理方式和單一的標(biāo)注工序已越來(lái)越跟不上市場(chǎng)的腳步。

數(shù)據(jù)服務(wù)商的核心競(jìng)爭(zhēng)力到底是什么？

景聯(lián)文科技CEO鄭曉薇給出的答案是：成熟的自研數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)，用工具進(jìn)行預(yù)先標(biāo)注，人工干預(yù)進(jìn)入修改，提高標(biāo)注效率，用最快的速度交付合格的數(shù)據(jù)給客戶。

標(biāo)注平臺(tái)對(duì)于AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)標(biāo)注準(zhǔn)確度的提升有重要意義。

一.標(biāo)注操作臺(tái)：集成眾多高效的標(biāo)注工具

景聯(lián)文標(biāo)注平臺(tái)支持圖像類，語(yǔ)音類，文本類，視頻類，3D點(diǎn)云類等多類型數(shù)據(jù)標(biāo)注。

具體功能:

圖像類可實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)的點(diǎn)，線，框標(biāo)注，語(yǔ)義分割，實(shí)例分割等；

文本類支持實(shí)體提取，文章理解；

語(yǔ)音類支持語(yǔ)音切割，語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫；

視頻類支持視頻審核，事件提取；

3D點(diǎn)云類支持3D語(yǔ)義分割，點(diǎn)云連續(xù)幀標(biāo)注。

其中2D圖像標(biāo)注可以實(shí)現(xiàn)部分預(yù)標(biāo)注功能，標(biāo)注員只需對(duì)AI標(biāo)注的數(shù)據(jù)檢查調(diào)整即可提交進(jìn)入審核。從人工標(biāo)注訓(xùn)練AI模型，到AI代替一部分人工標(biāo)注，預(yù)標(biāo)注的應(yīng)用前景十分廣闊，推動(dòng)著整個(gè)標(biāo)注行業(yè)優(yōu)化升級(jí)。

同時(shí)支持標(biāo)注工具的定制開發(fā),可靈活滿足不同的標(biāo)注需求,配合客戶進(jìn)行數(shù)據(jù)處理落地。

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二.項(xiàng)目管理平臺(tái)：可視化管理助推產(chǎn)能提升

項(xiàng)目管理平臺(tái)，具體的執(zhí)行步驟是新建項(xiàng)目—執(zhí)行標(biāo)注—全量質(zhì)檢—部分抽檢—驗(yàn)收數(shù)據(jù)，其中新建項(xiàng)目由項(xiàng)目經(jīng)理通過公司內(nèi)部競(jìng)標(biāo)后創(chuàng)建，按流程配置工具，上傳數(shù)據(jù)，分發(fā)任務(wù)。

數(shù)據(jù)在線可以實(shí)時(shí)流轉(zhuǎn)，標(biāo)注，審核過程透明且有記錄可循，減少內(nèi)部溝通成本，項(xiàng)目經(jīng)理通過可視化面板把控標(biāo)注進(jìn)度，能夠及時(shí)調(diào)整標(biāo)注方案，做好逾期風(fēng)險(xiǎn)管控。

在績(jī)效管理模塊，團(tuán)隊(duì)績(jī)效和個(gè)人績(jī)效均自動(dòng)化生成，配合公司的績(jī)效獎(jiǎng)勵(lì)制度，既方便統(tǒng)一管理，也使標(biāo)注員保持高度專注的作業(yè)狀態(tài)，相比傳統(tǒng)管理，產(chǎn)能得到極為明顯的提升。

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該標(biāo)注平臺(tái)上線以來(lái)，平均交付速度超過傳統(tǒng)模式50%以上，為客戶提供更高質(zhì)量更低成本的AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)，更好的服務(wù)人工智能數(shù)據(jù)處理需求。

未來(lái)，景聯(lián)文數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)將提高執(zhí)行系統(tǒng)平臺(tái)的流程化協(xié)作能力,準(zhǔn)確地把控從創(chuàng)建任務(wù)、分配任務(wù)、標(biāo)注流轉(zhuǎn)到質(zhì)檢/抽檢等環(huán)節(jié)，保障標(biāo)注數(shù)據(jù)精度提升。

新基建浪潮之下，各行各業(yè)都在積極擁抱AI，進(jìn)行智能化轉(zhuǎn)型，以“AI+”為核心的科技策略，正在推動(dòng)社會(huì)形態(tài)、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)不斷發(fā)生變化。隨著AI技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，傳統(tǒng)家居、安防、駕駛、教育、商業(yè)、城市管理……都將被顛覆。

而在這一過程中，數(shù)據(jù)作為驅(qū)動(dòng)AI向前快速飛奔的“燃料”，重要性日漸凸顯，大量的數(shù)據(jù)采集標(biāo)注需求涌向市場(chǎng)。據(jù)艾瑞咨詢《2020年中國(guó)人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)白皮書》預(yù)測(cè)：到2025年，AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模將突破100億元。

在市場(chǎng)規(guī)模迅速擴(kuò)大的同時(shí)，市場(chǎng)對(duì)數(shù)據(jù)的需求也在發(fā)生變化。

AI數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)正在迎來(lái)變革

AI作為一項(xiàng)前沿應(yīng)用技術(shù)，受到社會(huì)各界的廣泛關(guān)注，經(jīng)過多年發(fā)展，如今AI面臨著一個(gè)現(xiàn)實(shí)而又緊迫的挑戰(zhàn)——商業(yè)化落地。

為了加快落地進(jìn)程，AI算法企業(yè)需要解決兩個(gè)問題，一是提升算法的精確度，以保證在市場(chǎng)中的領(lǐng)軍性;二是保障算法模型穩(wěn)定度，從而實(shí)現(xiàn)在各類場(chǎng)景中的適用性。

而解決這兩個(gè)現(xiàn)實(shí)問題的最簡(jiǎn)單辦法就是——數(shù)據(jù)，大量、高質(zhì)量、場(chǎng)景化的數(shù)據(jù)。

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目前，AI數(shù)據(jù)生產(chǎn)主要依賴于市場(chǎng)上林林總總的AI數(shù)據(jù)服務(wù)企業(yè)、外包團(tuán)隊(duì)以及兼職個(gè)人，由于市場(chǎng)需求量大、準(zhǔn)入門檻低，行業(yè)整體處于野蠻生長(zhǎng)狀態(tài)，從拼人力逐漸過渡到了拼價(jià)格，但本質(zhì)上數(shù)據(jù)質(zhì)量卻沒有明顯提升。

在中國(guó)信息通信研究院發(fā)布《人工智能發(fā)展白皮書(2018年)》中也曾提到了“在數(shù)據(jù)層面，主要存在流通不暢、數(shù)據(jù)質(zhì)量良莠不齊和關(guān)鍵數(shù)據(jù)集缺失等問題。尤其是數(shù)據(jù)標(biāo)注主要通過外包形式，勞動(dòng)力水平?jīng)Q定了產(chǎn)出的標(biāo)注數(shù)據(jù)質(zhì)量。”

而隨著AI的落地，對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量要求的逐漸提高，AI數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)也正在迎來(lái)變革，原本粗放式的數(shù)據(jù)生產(chǎn)模式已經(jīng)逐漸式微，景聯(lián)文科技這類AI品牌數(shù)據(jù)服務(wù)商開始興起。

自建標(biāo)注團(tuán)隊(duì)是行業(yè)發(fā)展必然

縱觀市場(chǎng)，AI數(shù)據(jù)生產(chǎn)主要有轉(zhuǎn)包模式、眾包模式、自建團(tuán)隊(duì)模式三類。

早期眾包模式憑借著低廉的價(jià)格、大規(guī)模的人力資源從而占據(jù)著市場(chǎng)，但隨著行業(yè)發(fā)展，眾包模式的弊端初顯：直接和標(biāo)注團(tuán)隊(duì)對(duì)接，非常考驗(yàn)需求方項(xiàng)目管理能力，并且由于標(biāo)注人員素質(zhì)等原因，無(wú)法執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)。

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在眾包模式不能滿足市場(chǎng)的背景下，轉(zhuǎn)包模式出現(xiàn)了。轉(zhuǎn)包模式是由具備行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)供應(yīng)商承接項(xiàng)目，再將項(xiàng)目拆分轉(zhuǎn)包給標(biāo)注團(tuán)隊(duì)或個(gè)人執(zhí)行，數(shù)據(jù)供應(yīng)商扮演的是一個(gè)溝通管理的角色，通過協(xié)調(diào)需求方以及標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，共同完成項(xiàng)目。

但轉(zhuǎn)包模式也并非沒有缺陷，由于供應(yīng)商沒有自己的采集標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，就容易出現(xiàn)層層轉(zhuǎn)包情況，數(shù)據(jù)倒手?jǐn)?shù)次，安全性無(wú)法保證。

對(duì)于科技企業(yè)而言，數(shù)據(jù)意味著未來(lái)，數(shù)據(jù)隱私和安全是科技公司做決策首要前提，因此，也有部分?jǐn)?shù)據(jù)供應(yīng)商投入大量資金、人力組建自有標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，并提供駐場(chǎng)、第三方部署等業(yè)務(wù)方案，解決了客戶后顧之憂。

景聯(lián)文科技CEO鄭曉薇解釋道：“傳統(tǒng)AI數(shù)據(jù)生產(chǎn)，無(wú)論是轉(zhuǎn)包還是眾包，本質(zhì)上都是一種輕資產(chǎn)模式，這樣的優(yōu)點(diǎn)是前期投入成本低，周轉(zhuǎn)率快，但弊端也就是對(duì)交付數(shù)據(jù)質(zhì)量和服務(wù)態(tài)度難以把控。AI大規(guī)模落地在即，未來(lái)行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的需求將從量轉(zhuǎn)向質(zhì)的層面，因此，自建團(tuán)隊(duì)模式是行業(yè)發(fā)展的必然。”

景聯(lián)文科技：自建標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，生產(chǎn)高質(zhì)量AI數(shù)據(jù)

景聯(lián)文作為市場(chǎng)上最早一批自建標(biāo)注團(tuán)隊(duì)的AI數(shù)據(jù)服務(wù)商，在業(yè)務(wù)開展之初，就砸下重金組建項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)，確保服務(wù)流程的規(guī)范與高效。

經(jīng)過多年沉淀，目前景聯(lián)文在全國(guó)范圍內(nèi)擁有5個(gè)標(biāo)注基地，220名全職人工智能訓(xùn)練師;上線了自有標(biāo)注平臺(tái)，涵蓋了絕大多數(shù)主流標(biāo)注工具，支持語(yǔ)義分割、拉框標(biāo)注、多邊形標(biāo)注、關(guān)鍵點(diǎn)標(biāo)注、3D點(diǎn)云、2D3D融合標(biāo)注、圖片分類、聲紋識(shí)別、ASR轉(zhuǎn)寫、韻律標(biāo)注、NLP、文本分類、OCR轉(zhuǎn)寫、情緒判斷等多種標(biāo)注業(yè)務(wù);提供企業(yè)私有化部署、跨地區(qū)作業(yè)等定制服務(wù)。

談及自建標(biāo)注團(tuán)隊(duì)的初衷，鄭曉薇表示：“早期景聯(lián)文專注于指紋防偽算法，隨著業(yè)務(wù)的推進(jìn)，公司有大批量指紋采集需求。考慮到指紋采集工作涉及到公眾隱私，因此公司決定內(nèi)部培養(yǎng)專業(yè)團(tuán)隊(duì)執(zhí)行。”

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一次偶然的機(jī)會(huì)，某科技大廠客戶在參觀了景聯(lián)文數(shù)據(jù)基地后，希望景聯(lián)文代為標(biāo)注一批保密數(shù)據(jù)，由此景聯(lián)文正式踏入了AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)市場(chǎng)。短時(shí)間內(nèi)，景聯(lián)文憑借著多年處理敏感數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)，以及長(zhǎng)期深耕To B市場(chǎng)的流程管理經(jīng)驗(yàn)積累，在行業(yè)迅速站穩(wěn)腳跟。

截至目前，景聯(lián)文科技已與阿里巴巴、華為、vivo、美團(tuán)、字節(jié)跳動(dòng)、滴滴、陌陌、海康威視、大華、宇視、同濟(jì)大學(xué)、中國(guó)人民大學(xué)、工信部中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院、公安部一所等多家企業(yè)、機(jī)構(gòu)達(dá)成深入合作。

景聯(lián)文科技立足行業(yè)、放眼未來(lái)，從工具到團(tuán)隊(duì)管理，全方位構(gòu)建完整業(yè)務(wù)生態(tài)。在AI數(shù)據(jù)服務(wù)這條賽道上，景聯(lián)文還將繼續(xù)前進(jìn)，為AI落地提供高質(zhì)量、場(chǎng)景化的數(shù)據(jù)支持。