伴随着数字经济的向前发展，人工智能已经渗透了人们生活、工作所接触的每个场景之中。随着而来，数据也正呈现出指数级的增长。作为人工智能发展中的关键因素，数据对于AI来说，就像煤炭之于蒸汽机，电能之于灯泡，汽油之于汽车。
但稍有不同的是，后者都只是在提供势能，而对于数据而言，它看似简单，却影响人工智能最终效果，只有高质量准确的数据才能够给AI带来价值，帮助AI落地，在这其中，高效的，高质量的AI训练数据服务则是必不可少的。
AI训练数据服务也需工具加持
我们需要先理解一下什么是数据标注？
对于AI算法而言，从面世到成熟的这一个过程就如同一个人的成长，数据标注解决的问题就是教会AI认知。比如我们要教AI认识一个苹果，我们得现有苹果的图片，标注好这个物体叫苹果，然后通过学习了大量的图片中的特征，AI才能知道什么是苹果。
机器学习、深度学习等都需要大量数据的进行AI算法模型训练、迭代与支持。相关AI数据的采集、标注与价值挖掘是人工智能技术得以在实际应用场景中大展拳脚的重要基石。
据IDC统计数据显示，全球每年生产的数据量将从2016年的16.1ZB猛增至2025年的163ZB。2020年，中国能够保存下来的数据大约在10EB左右，其中80%—90%是非结构化数据。
伴随数据指数级爆发而来的是人工智能在智慧城市、自动驾驶、智慧医疗、智慧金融、工业互联网等多个领域的大规模落地，数据标注质量的差异，已成为不同AI细分领域行业落地的重中之重。
如何通过技术层、工具层的优化，在最大限度提升人效比的同时提升数据标注准确性，做好数据标注这件“人机协作”的事，已经成为AI应用落地的重要课题。
数据标注平台要有哪些“硬实力”
