AI产品分析：数据标注（Data annotation）

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发展概述：数据标注本质是人类认知与机器感知的持续对齐 数据标注是通过人工或算法为原始数据（如图像、文本、语音、视频等）添加标签或注释的过程，使机器能够识别、学习和推理，从而支撑人工智能模型的训练与优化。早期数据标注以人力为主，主要由学术机构和科研人员小规模自发进行，2007年李飞飞团队启动ImageNet，对图像分类和标注来训练机器学习算法，数据标注从此拉开序幕。2017年，自动驾驶爆发，人力标注无法满足数据需求，半自动化标注兴起，如澳鹏开始自主研发的 AI 辅助数据标注平台，应用于3D点云数据中的车道线标注，相对纯人工标注节省约50%的标注时间。 2023年，以ChatGPT为代表的AICG模型涌现，一方面更高质量、专业化的数据标注成为刚需，另一方面反哺数据标注工具迭代升级，GPT-4、GPT-4V为代表的大模型被验证在文本 ………………………………