行業(yè)高質(zhì)量AI數(shù)據(jù)如何煉成 揭秘云測數(shù)據(jù)的取勝之法

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文|葉遠(yuǎn)風(fēng)

來源|智能相對論（aixdlun）

AI加速落地的大背景下，作為人工智能產(chǎn)業(yè)落地重要的環(huán)節(jié)，AI數(shù)據(jù)標(biāo)注越來越受到業(yè)界的關(guān)注，并在發(fā)生著很大的變化。

不久前的服貿(mào)會(huì)上，數(shù)據(jù)標(biāo)注領(lǐng)域的頭部企業(yè)云測數(shù)據(jù)首次對外發(fā)布了一項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)，其AI數(shù)據(jù)項(xiàng)目的最高交付精準(zhǔn)度達(dá)到了99.99%，這是一個(gè)新的行業(yè)紀(jì)錄。對此，有自媒體“曾響鈴”評論認(rèn)為，AI數(shù)據(jù)標(biāo)注已經(jīng)由“勞動(dòng)密集”進(jìn)入“技能密集”時(shí)代。

在AI數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)中，數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度=驗(yàn)收合格數(shù)量/全部數(shù)量，這意味極高的精準(zhǔn)度不僅要滿足一些客觀標(biāo)準(zhǔn)，還需要與AI項(xiàng)目方的需求深度契合，通過基于需求的驗(yàn)收過程。

事實(shí)上，對AI數(shù)據(jù)標(biāo)注這種與制造業(yè)在很多地方相似的產(chǎn)業(yè)而言，更高的精準(zhǔn)度的打造過程，就如同制造業(yè)的“精益制造”一樣，在多個(gè)方面有著發(fā)展方式的契合，只不過一個(gè)交付數(shù)據(jù)服務(wù)，一個(gè)產(chǎn)出實(shí)體產(chǎn)品。

這種契合，從行業(yè)頭部企業(yè)的動(dòng)作看，包括四個(gè)方面。

業(yè)務(wù)平臺(tái)：應(yīng)對復(fù)雜的AI數(shù)據(jù)交接和作業(yè)，出現(xiàn)線上自動(dòng)化“流水線”

制造業(yè)的精益制造首先是“流水線”的自動(dòng)化、智能化升級，引入更多精密的工具或機(jī)械，為產(chǎn)品的精益打磨提供了生產(chǎn)環(huán)境基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)標(biāo)注也類似，粗放式的業(yè)務(wù)平臺(tái)越來越無法承接復(fù)雜的AI數(shù)據(jù)交接和作業(yè)，在這種背景下，線上的自動(dòng)化“流水線”開始出現(xiàn)。

以往，數(shù)據(jù)標(biāo)注過程的“線下”痕跡濃厚，尤其是數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出，硬碟拷貝、交接的“原始模式”不時(shí)出現(xiàn)。

為了提升效率和安全，做到短時(shí)間無縫對接，以云測數(shù)據(jù)為代表的企業(yè)探索出線上“流水線”業(yè)務(wù)平臺(tái)化模式。具體來說，就是根據(jù)AI企業(yè)的自身數(shù)據(jù)處理流程，完成標(biāo)準(zhǔn)化API接口的流程嵌入，數(shù)據(jù)在線上接入，完成作業(yè)后從線上輸出，中間有模板化的任務(wù)創(chuàng)建與責(zé)任安排，支持不同標(biāo)注類型和標(biāo)注方法。

這個(gè)過程，對應(yīng)到制造業(yè)，其實(shí)就是“物料進(jìn)入、找到眾多產(chǎn)線中合適的那一條并安排好生產(chǎn)工人、產(chǎn)品輸出”的過程。在線上，數(shù)據(jù)標(biāo)注已經(jīng)做到了數(shù)據(jù)進(jìn)入、標(biāo)注、交付的云上無縫連接過程。

這其中，對數(shù)據(jù)標(biāo)注“精益制造”價(jià)值最為明顯的可能是“生產(chǎn)工具”的優(yōu)化，工具能力的提升，大幅提升了數(shù)據(jù)標(biāo)注的效率和精準(zhǔn)度，這就好比流水線上功能豐富的自動(dòng)化機(jī)械臂能夠幫助企業(yè)大大提升效率和質(zhì)量一樣。

以云測數(shù)據(jù)為代表的企業(yè)開發(fā)的工具為案例，目前來看，工具對數(shù)據(jù)標(biāo)注的價(jià)值有這三個(gè)體現(xiàn)：

一是直接的操作輔助，例如對人臉進(jìn)行26點(diǎn)、54點(diǎn)、96點(diǎn)、206點(diǎn)的人臉關(guān)鍵點(diǎn)標(biāo)注、貼合度在3像素以內(nèi)的特定任務(wù)關(guān)鍵點(diǎn)追蹤，這使得標(biāo)注員的操作能夠更加精細(xì)化，且擁有不錯(cuò)的效率。

二是特殊數(shù)據(jù)的操作輔助，例如自動(dòng)駕駛中激光雷達(dá)形成的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)不同于攝像頭形成的2D圖像數(shù)據(jù)，標(biāo)注起來更有難度也更可能出現(xiàn)偏差，這時(shí)候，融合標(biāo)注工具（把3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)和2D圖像數(shù)據(jù)結(jié)合在一起對照）的價(jià)值就體現(xiàn)出來。

三是數(shù)據(jù)標(biāo)注的糾錯(cuò)保障，這類似于“精益制造”中人工質(zhì)檢前的機(jī)器自動(dòng)質(zhì)檢，在數(shù)據(jù)標(biāo)注過程中，工具根據(jù)AI項(xiàng)目需求設(shè)定查錯(cuò)規(guī)則，保障標(biāo)注的精準(zhǔn)度（例如，一個(gè)三米高的物體標(biāo)注為人體就錯(cuò)了）

當(dāng)然，工具質(zhì)檢只是一種輔助，在數(shù)據(jù)標(biāo)注的“精益制造”過程中，人工質(zhì)檢（抽檢）同樣必不可少。云測數(shù)據(jù)不僅在標(biāo)注流程上實(shí)現(xiàn)了正規(guī)化和科學(xué)化，設(shè)計(jì)了從創(chuàng)建任務(wù)、分配任務(wù)、標(biāo)注流轉(zhuǎn)，還完善了了從質(zhì)檢/抽檢環(huán)節(jié)到最后的驗(yàn)收的管理流程。

數(shù)據(jù)作業(yè)：應(yīng)對AI落地的深度需求，出現(xiàn)“數(shù)據(jù)工藝”般的精細(xì)化作業(yè)

生產(chǎn)工藝是“精益制造”的核心之一，工藝越好，產(chǎn)品往往更為優(yōu)質(zhì)，也更掌握市場的話語權(quán)。在“流水線”生產(chǎn)環(huán)境基礎(chǔ)上，隨著AI落地需求的加深，AI數(shù)據(jù)標(biāo)注開始出現(xiàn)可以稱之為“數(shù)據(jù)工藝”的類似精細(xì)化作業(yè)過程，99.99%的精準(zhǔn)度本身就是“數(shù)據(jù)工藝”的結(jié)果。

在云測數(shù)據(jù)的日常作業(yè)中，可以發(fā)現(xiàn)很多這種“數(shù)據(jù)工藝”般的做法，例如更豐富的數(shù)據(jù)標(biāo)注類型，“線段”這種看起來簡單的標(biāo)注對象也分出了折線、曲線、貝塞爾曲線等。

此外，如同制造業(yè)不斷積累工藝經(jīng)驗(yàn)，逐步提升工藝水準(zhǔn)生產(chǎn)出更高等級的產(chǎn)品一樣，數(shù)據(jù)標(biāo)注也存在一個(gè)經(jīng)驗(yàn)積累的過程來提升“數(shù)據(jù)工藝”水準(zhǔn)，例如，工業(yè)中的大量看起來差不多的零件的標(biāo)注，做到更細(xì)節(jié)層面才能區(qū)分出兩個(gè)型號類似的螺絲；零售行業(yè)大量相似的SKU，需要從品牌、標(biāo)簽等多種細(xì)化角度來標(biāo)注，幫助算法識別。

總的看來，對AI數(shù)據(jù)的復(fù)雜需求是促使數(shù)據(jù)標(biāo)注朝著“數(shù)據(jù)工藝”方向發(fā)展的直接原因。

當(dāng)下的AI數(shù)據(jù)呈現(xiàn)三個(gè)特征，一是由于AI產(chǎn)品落地場景的復(fù)雜性導(dǎo)致數(shù)據(jù)場景需求的多元化，如光線強(qiáng)度、拍攝角度、噪聲要求、室內(nèi)室外等；二是同類數(shù)據(jù)表現(xiàn)出樣本多樣性，僅就聲音的數(shù)據(jù)，可能就包括年齡、性別、口音等差別；三是針對同一應(yīng)用目標(biāo)的數(shù)據(jù)多維化，例如智能駕駛就可能同時(shí)需要攝像頭、激光雷達(dá)、超聲波雷達(dá)等不同傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。

很顯然，在這種背景下，AI發(fā)展初期那種直接應(yīng)用或者購買成品“數(shù)據(jù)集”的做法行不通了，它們可以幫助算法快速成型，但卻難以支撐更多樣化的AI落地需求。

于是，“數(shù)據(jù)工藝”般的精細(xì)化作業(yè)對數(shù)據(jù)標(biāo)注的需求自然而然就超出了單純數(shù)據(jù)標(biāo)注的業(yè)務(wù)范疇，必然要整合上游數(shù)據(jù)采集這個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。 可以看到，以云測數(shù)據(jù)為代表的企業(yè)都在大力提升場景化數(shù)據(jù)采集的能力。幫助客戶還原落地場景所需要的AI數(shù)據(jù)，從源頭保證AI數(shù)據(jù)的質(zhì)量，才能更好的應(yīng)用于AI產(chǎn)業(yè)化的深度落地。

或許正因?yàn)檫@樣的原因，可以看到，云測數(shù)據(jù)在發(fā)布了最高項(xiàng)目交付99.99%精準(zhǔn)度的同時(shí)，為了貼合實(shí)際場景、幫助更多行業(yè)實(shí)現(xiàn)“AI產(chǎn)品更快更好的落地”， 云測數(shù)據(jù)結(jié)合自身的服務(wù)能力積累和行業(yè)專業(yè)性，還推出了智慧城市、智能家居、智能駕駛、智慧金融四個(gè)場景下的“AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)解決方案”。

在這些整合了數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注的場景AI數(shù)據(jù)解決方案中，可以發(fā)現(xiàn)更明顯的“數(shù)據(jù)工藝”痕跡。

例如，在戶外場景中，攝像頭囊括了大量的行人、機(jī)動(dòng)車、自行車等道路場景數(shù)據(jù)，但智慧城市的AI應(yīng)用可能需要識別人流檢測、突發(fā)事件等長尾場景數(shù)據(jù)。

在云測數(shù)據(jù)的智慧城市解決方案中，就通過行業(yè)首創(chuàng)的數(shù)據(jù)場景實(shí)驗(yàn)室來還原搭建真實(shí)場景，用于采集長尾場景數(shù)據(jù)，例如多種不同光線下的人員檢測、危險(xiǎn)動(dòng)作檢測等。

類似的還有智能駕駛場景。智能駕駛的車外環(huán)境感知需要大量真實(shí)場景數(shù)據(jù)用于算法訓(xùn)練，為了確保行駛安全，需要覆蓋非常多的長尾場景數(shù)據(jù)，例如舉傘的行人、突然出現(xiàn)的寵物等，疫情發(fā)生后，帶口罩的行人也是另一種車外環(huán)境感知所需要的“場景AI數(shù)據(jù)”。

從細(xì)節(jié)上滿足更復(fù)雜深度的AI數(shù)據(jù)需求，提供獨(dú)特的、無法替代的AI數(shù)據(jù)獲取能力，將幫助數(shù)據(jù)標(biāo)注持續(xù)獲得更高的產(chǎn)業(yè)地位。

人力建設(shè)：應(yīng)對高精細(xì)化的“數(shù)據(jù)工藝”，出現(xiàn)專業(yè)的“人工智能訓(xùn)練師”

“流水線”的生產(chǎn)基礎(chǔ)加上更高的生產(chǎn)工藝之后，“精益制造”考驗(yàn)的還有產(chǎn)業(yè)工人是否能將工藝實(shí)現(xiàn)的能力，在產(chǎn)業(yè)升級的浪潮下，產(chǎn)業(yè)工人的素質(zhì)成為“精益制造”的關(guān)鍵因素之一。

映射到數(shù)據(jù)標(biāo)注，為了應(yīng)對高精細(xì)化的“數(shù)據(jù)工藝”，專業(yè)的“人工智能訓(xùn)練師”開始出現(xiàn)，這表現(xiàn)在三個(gè)方面。

一是體系化的人才培訓(xùn)，整體技能專業(yè)性、領(lǐng)域知識專業(yè)性、人員素養(yǎng)等都在提升。

以云測數(shù)據(jù)為例，云測數(shù)據(jù)不僅提供崗前培訓(xùn)，還帶有員工技能培訓(xùn)、職能培訓(xùn)、行業(yè)領(lǐng)域知識、責(zé)任培訓(xùn)、標(biāo)注內(nèi)容的培訓(xùn)，以及一對一的持續(xù)交流來提升員工的能力；與此同時(shí)，配備在線化、體系化的打分系統(tǒng)來評估員工的能力。

過去，數(shù)據(jù)標(biāo)注那種隨便在街上、學(xué)校里拉一些人，只要認(rèn)得圖片、懂基本的語法拼寫就開始干活的做法，已經(jīng)不再具備任何競爭力了。

二是匹配不同需求的“人才梯隊(duì)”開始出現(xiàn)。

這一點(diǎn)，如同“精益制造”里更復(fù)雜產(chǎn)品配以技藝手段更高的工人一樣，在數(shù)據(jù)標(biāo)注領(lǐng)域，出現(xiàn)了一些數(shù)據(jù)需求上的分化，倒逼企業(yè)培養(yǎng)某種意義上的“人才梯隊(duì)”。

典型的如醫(yī)療、法律、金融、家居等高度專業(yè)化的領(lǐng)域中，不論是CV還是NLP，人工智能訓(xùn)練師需要非常專業(yè)，才能進(jìn)行正確的數(shù)據(jù)標(biāo)注與解讀，這甚至不是光有培訓(xùn)就能解決的。云測數(shù)據(jù)在NLP領(lǐng)域就吸納了一些金融及家居行業(yè)的專才來提升對應(yīng)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)標(biāo)注能力，這也意味著數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)開始對人才來源口徑有了一些要求，不再是泛化的人群。

三是大量的操作細(xì)節(jié)和專業(yè)性不斷疊加。

產(chǎn)業(yè)工人變成“老師傅”，一方面來源于苛刻的工作要求，另一方面來自不斷的專業(yè)經(jīng)驗(yàn)積累。在數(shù)據(jù)標(biāo)注這里也是如此。

粗放式管理下，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)有一種“混亂”的旗氣質(zhì)，草臺(tái)班子稀里糊涂完成了大量的數(shù)據(jù)標(biāo)注工作。但現(xiàn)在，高精準(zhǔn)度的大旗下，數(shù)據(jù)服務(wù)團(tuán)隊(duì)的專業(yè)化能力被嚴(yán)格要求，在云測數(shù)據(jù)，智能客服單個(gè)場景的意圖標(biāo)注就分為10-20個(gè)大類、上百個(gè)子類（表達(dá)同一個(gè)意圖，算法面臨的用戶可能有不同的表達(dá)方式，故越細(xì)分越好），根據(jù)業(yè)務(wù)需求可能還會(huì)有進(jìn)一步的標(biāo)注細(xì)分。

這倒逼數(shù)據(jù)標(biāo)注員提升對話意圖的判斷能力，需要對句子進(jìn)行泛化、以不同的描述方式重組或擴(kuò)充句式、標(biāo)簽（比如，用戶只是單純口誤了，或者夾雜了方言，數(shù)據(jù)都需要標(biāo)注清晰，供AI算法去學(xué)習(xí)）。

在整體素質(zhì)不斷提升的基礎(chǔ)上，人工智能訓(xùn)練師呈現(xiàn)出更多樣化的梯度，更多優(yōu)質(zhì)的標(biāo)注人才將脫穎而出。

需求交互：應(yīng)對縱深的項(xiàng)目需求，出現(xiàn)深度交互的專業(yè)化服務(wù)模式

最后，“精益制造”階段的制造業(yè)，往往伴隨訂單方與生產(chǎn)方的深度溝通，需求方深度介入生產(chǎn)制造，才能生產(chǎn)出更符合初衷的產(chǎn)品。

這其實(shí)是支撐“精益制造”的專業(yè)化服務(wù)模式，在數(shù)據(jù)標(biāo)注領(lǐng)域也是如此。為了明確AI數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，云測數(shù)據(jù)這種追求高精準(zhǔn)度的企業(yè)早已要求項(xiàng)目經(jīng)理與AI項(xiàng)目方在項(xiàng)目開展前反復(fù)溝通需求，配合行業(yè)培訓(xùn)師對標(biāo)注員們進(jìn)行前期培訓(xùn)，并在標(biāo)注作業(yè)過程中保持實(shí)時(shí)的溝通和反饋。

這種反復(fù)溝通中，涉及到大量影響最終數(shù)據(jù)結(jié)果精準(zhǔn)度的細(xì)節(jié)，例如，CV項(xiàng)目中，什么樣的光線要標(biāo)注和定義為“強(qiáng)光線”？不同需求方的理解可能并不一樣。

除了明確數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的溝通，在作業(yè)方式上，數(shù)據(jù)標(biāo)注現(xiàn)在也更為靈活。

典型的是金融場景中，由于行業(yè)的特殊性，尤其是對數(shù)據(jù)安全的極高要求，數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)除了要提供了一套針對金融行業(yè)深度結(jié)合企業(yè)自身業(yè)務(wù)流程的AI數(shù)據(jù)服務(wù)方案，一些時(shí)候還必須改變部署與作業(yè)的物理方式，例如云測數(shù)據(jù)提供的私有化部署和駐場作業(yè)服務(wù)，在這種服務(wù)方式下，數(shù)據(jù)標(biāo)注“企業(yè)服務(wù)”的本質(zhì)也更明顯了一些。

值得強(qiáng)調(diào)的是，在數(shù)據(jù)隱私安全方面，云測數(shù)據(jù)設(shè)置了一系列嚴(yán)格措施。其中一條核心原則就是數(shù)據(jù)絕不復(fù)用，當(dāng)數(shù)據(jù)合格交付后從不留底，會(huì)清毀相關(guān)數(shù)據(jù)；其二，所有和云測數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集的用戶都會(huì)簽訂數(shù)據(jù)授權(quán)協(xié)議，從來源上確保企業(yè)用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)合法合規(guī)；同時(shí)，云測數(shù)據(jù)內(nèi)部還設(shè)定了數(shù)據(jù)隔離、質(zhì)量保障等一系列數(shù)據(jù)安全流程和技術(shù)。

總而言之，AI加速落地催生出更為復(fù)雜的AI數(shù)據(jù)需求，使得本來與制造業(yè)在過程上有些類似的AI數(shù)據(jù)標(biāo)注也走入屬于產(chǎn)業(yè)自身的“精益制造”過程，在生產(chǎn)環(huán)境、作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、人才建設(shè)以及服務(wù)模式上都有了很大的轉(zhuǎn)變。而云測數(shù)據(jù)帶來的這種轉(zhuǎn)變，不只是帶來了更高的精準(zhǔn)度、更高質(zhì)量的AI數(shù)據(jù)，也使得數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)在AI時(shí)代的產(chǎn)業(yè)鏈條中作用愈加突出。數(shù)據(jù)標(biāo)注就像是信息世界的新基建，只有基石的建設(shè)穩(wěn)妥了，AI產(chǎn)業(yè)的高樓才能拔地而起，才能加速人工智能更好的到來。

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