数据标注是大部分人工智能算法得以有效运行的关键环节。简单来说，数据标注是对未经处理过的语音、图片、文本、视频等数据进行加工处理，从而转变成机器可识别信息的过程。
数据标注的主要类型
数据标注的类型主要是图像标注、语音标注、3D点云标注和文本标注。
l 图像标注
图像标注是对未经处理的图片数据进行加工处理，转换为机器可识别信息，然后输送到人工智能算法和模型里完成调用。
常见的图像标注方法有语义分割、矩形框标注、多边形标注、关键点标注、点云标注、3D立方体标注、2D/3D融合标注、目标追踪等。
l 语音标注
语音标注是标注员把语音中包含的文字信息、各种声音先“提取”出来，再进行转写或者合成，标注后的数据主要被用于人工智能机器学习，使计算机可以拥有语音识别能力。
常见的语音标注类型有ASA语音转写、语音切割、语音清洗、情绪判断、声纹识别、音素标注、韵律标注、发音校对等。
l 3D点云标注
点云数据一般由激光雷达等3D扫描设备获取空间若干点的信息，包括XYZ位置信息、RGB颜色信息和强度信息等，是一种多维度的复杂数据集合。
3D点云数据可以提供丰富的几何、形状和尺度信息，并且不容易受到光照强度变化和其它物体遮挡等影响，可以很好地了解机器的周围环境。
常见的3D点云标注类型有3D点云目标检测标注、3D点云语义分割标注、2D3D融合标注、点云连续帧标注等。
l 文本标注
文本标注是对文本进行特征标记的过程，对其打上具体的语义、构成、语境、目的、情感等数据标签，通过标注好的训练数据，我们可以教会机器如何来识别文本中所隐含的意图或者情感，使机器可以更好地理解语言。
常见的文本标注有ocr转写、词性标注、命名实体标注、语句泛化、情感分析、句子编写、槽位提取、意图匹配、文本判断、文本匹配、文本信息抽取、文本清洗、机器翻译等。
景联文科技｜数据采集｜数据标注
助力人工智能技术，赋能传统产业智能化转型升级
数据标注就是使用自动化的工具从互联网上抓取、收集数据包括文本、图片、语音等等，然后对抓取的数据进行整理与标注。
数据标注属于人工智能行业中的基础性工作，需要大量数据标注专员从事相关部分的工作以满足人工智能训练数据的需求。但随着今后标注工具的不断优化，标注人员会在智能化辅助工具的帮助下减少大量重复性的工作，未来单纯依靠人工的纯手工标注工作会大大减少，与此相对数据标注工作的门槛会提高。
扩展资料：
注意事项：
在标注一个物体时，如果是用框来标注，最切记的便是框与物体本身压住，也切忌贴边，更切忌漏点。
在标注过程中，一定要打对属性，比如物体属性是车辆，就一定要打车辆的属性，否则交给客户很容易被打回来。
标注过程中，对于运动的物体，在标注过程中，框切记抖动，在部分客户中，抖动的框视为不及格。
参考资料来源：人民网-数据标注员成新兴职业 走近数据工厂里的年轻人
数据标注可以理解为机器模仿人类学习过程中的经验学习, 相当于人类从书本中获取已有知识的认知行为。在具体操作时,
数据标注把需要计算机识别和分辨的图片等事先打上标签, 让计算机不断地识别这些图片的特征, 最终实现计算机能够自主识别。
数据标注为人工智能企业提供了大量带标签的数据, 供机器训练和学习, 保证了算法模型的有效性。
经过不断的发展，目前的数据标注已经是人工智能领域的一个独立行业，行业本身是没有问题的，其实就行业本身而言，数据标注还是比较具有发展前景的，根据今年发布的《2023人工智能基础数据服务产业发展白皮书》数据指出，2022年，中国人工智能基础数据服务产业的市场规模为45亿元(人民币，下同)，预计今年将达到53.5亿元，这个行业的发展规模，空间，以及国家政策宏观支持都是非常好的，图像、语音类内容也继续在向新兴场景开拓，数据标注需求量将呈井喷式增长