人类发展至今经历了蒸汽技术革命、电力技术革命、计算机及信息技术革命、以及及人工智能、虚拟现实、可控核聚变为代表技术的第四次工业革命，无一例外的验证：技术在一步一步的推动着整个 社会 向前发展。
人工智能也一样，新的技术变革，让AI成为无数创业者倾向的破局方向。
越是底层的东西，越有发展空间
人工智能的技术发展可以分为三个层次，分别为基础层、技术层、应用层
其中；应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。
而 基础层主要是一些基础设施包括传感器、芯片、云计算服务、数据服务平台 及网络运营商等方面的加强，却也是价值最高，构建生态的基础，大的公司往往会长期进行战略布局。
在基础计算能力、数据，通用算法、框架和技术方面布局，聚集大量开发者和用户，这基本是兵家必争之地。
上述三个层面的产业规模在2018年约557亿元，2019年1078亿元，2020年1600多亿元，预计今年是2190亿元，增长率在30%-35%左右。
越是初创，越要单点突破
得力于我国政策加持与政府的布局，中国赫然成为全国人工智能应用最领先和最活跃的国家之一，越来越多的资本顺势涌入这片火热的赛道。
据统计数据显示，就人工智能领域整体而言，投资最多的还是集中在核心技术层，及部分应用层。
其中机器人/智能硬件、数据服务、计算机视觉三者占据半壁江山。其实对于大公司来讲一般会布局整体，在三个层面“通吃”，不仅在产业，也在数据近乎垄断，而没有哪一家公司能够抓住所有的机会。因此，可能你关注的正是大公司忽视的。
研究显示，81%的受访者承认 用数据训练人工智能的过程比他们预期的要困难， 这表明，初创公司仍然可以在数据方面大有可为。 “单点突破”数据的垂直化也可以有发展的余地，甚至更具有优势 。
数据：是基础也是机遇
在人工智能大战的过程中，视觉、听觉、语义识别等能力几乎成为标配，要让机器变得越来越“智能”， 需要海量优质的标注数据来提升机器学习的准确性 。
数据虽然是AI的基础，但也是AI技术发展中的重中之重 ,标注数据的准确性直接影响算法模型训练的表现及产品的落地速度 。
AI时代，可以说质量与效率是AI领域的共同追求，在各个行业落地进程不断加速的情况下， 数据审核则是确保标注数据质量与效率并存的必备岗位 。
数据审核对于AI的意义
一方面无论是人工的标注数据，亦或者是机器标注的数据，不同的项目，难度不一，标注的过程中难免会出现偏差，数据审核这个时候就要通过对项目规范的熟悉， 以全检/抽检的方式，确保标注数据的准确度
另一方面数据审核流程中，审核师能够根据所标注项目的要求引入项目的查错规则, 进一步保障了所标注数据精度的提升
整体而言 数据审核的存在就是为了更好地提高数据标注的效率、质量与安全 。
AI数据质量已经成为人工智能行业发展的痛点,数据审核不仅是将高精准的标注数据交付给上游企业，助力AI在不同场景的应用落地，更是进一步加快了智能时代的到来。
相信AI数据审核数据服务行业有你的加入，将会进一步推动人工智能产业落地进程,加速未来的到来。