在ChatGPT掀起人工智能熱潮的當下，數據標注作為支持機器學習和人工智能發展的關鍵環節之一也成為了熱門話題。
一方面，人工智能的興起帶來模型訓練所用結構化數據的巨大需求，數據標注的重要性逐漸突顯。另一方面，人工智能在數據標注領域所取得的突破性進展，也推動數據標注行業從勞動密集型向技術驅動轉型，AI輔助標注、自動標注備受關注。
傳統的數據標注主要依靠標注員手動標注，輸出的數據結構和信息量簡單，無法處理高維數據，效率低周期長，標注成本也高。而以ChatGPT為代表的預訓練大模型不僅可以對數據進行自動化標注，節省時間和人力成本。同時利用先進算法技術支撐，還能盡可能地保證標注的準確率，特別是對于復雜和大規模的數據集。
標貝科技基于大模型能力的AI自動標注
面向大模型發展的時代趨勢，長期致力于為企業提供高質量AI數據服務的標貝科技審時度勢，提前瞄定大模型作為新的技術底座賦能，不斷對自研的AI數據標注平臺進行迭代升級，搭載AI模型的自動化標注能力，更高效地處理高復雜度的數據標注任務，實現規模化數據生產。
標貝科技AI自動標注基于大模型完善的知識儲備以及強大的泛化能力，能夠實現對于音頻、文本、圖像和點云等多種數據內容的理解和分析，根據需要對通用場景和定制化場景數據格式化處理和輸出，在保證高效處理的前提下，又能夠確保標注結果的高準確率。
同時，標貝科技基于大模型的底座，針對特定場景，進行模型的快速調優，實現3D點云、2D圖像等場景下，目標檢測、目標追蹤、車道線識別、可行駛區域識別、圖像分割、點云分割等多個方向的自動化標注，極大的提升標注效率和質量，降低人工成本。
3D點云追蹤標注場景
在實際項目中，經常出現不同幀采集的數據截斷、遮擋角度變化，或者標注員主觀偏差，導致標注效率降低，使得整個標注周期成倍增加等問題。
就此問題，標貝科技基于AI自動標注能力對點云連續幀數據進行預處理，通過濾波、降采樣、重采樣等操作優化點云文件。然后使用預處理模型進行特征提取，將相同物體進行目標關聯匹配，設定同一trackID，以達到對同一物體進行追蹤標記。保持數據標注的一致性，減少主觀偏差，縮短工期。
視頻車牌追蹤場景
標貝科技AI自動標注模型可以支持上百種物體識別，采用多目標追蹤算法對每個目標進行唯一標識，并通過目標的特征信息來實現目標連續追蹤。將同一物體識別后，再把標注結果賦予同一追蹤對象。
例如，在視頻追蹤對齊車輛并標記出車輛車牌項目中，由于每段視頻較長，需要標注的幀數達到幾千幀，特別是視頻里遠處的車輛無法很好的提取特征，使得標注難度大幅提升。
針對以上難點，標貝科技將此項目進行步驟拆解：
(1)模型識別：通過目標檢測模型對所需標注車輛進行預識別;
(2)模型追蹤：通過特征匹配深度學習追蹤等算法，對同一物體在上千幀的數據中標記出同一track;
(3)車牌OCR：找到最清晰的一幀并進行OCR車牌識別，并將這個車牌賦予相同track屬性。
OCR小票識別場景
在對大量不同類型的購物小票的內容進行定位和分類時，由于小票上含有各種干擾字體給標注識別帶來一定難度。
標貝科技利用AI模型自動對小票整體進行識別，去除小票上的干擾信息。然后OCR模型算法對小票上的信息進行定位和識別，將識別出的文字內容通過大模型數據理解，分類出文字的商品、價格、編號等屬性類別。
2D圖像與視頻交互分割場景
平均1.5分鐘一段的4K視頻，每秒30幀，抽幀后每份作業2000幀+，大量重復類似的分割工作就需要大量的人工成本。這時就需要利用模型能力快速完成標注。
基于深度學習的分割方法，標貝科技通過圖片像素分割模型對首幀進行智能分割，然后再將首幀分割結果，通過追蹤模型自動向后續目標幀進行追蹤對齊。整體過程中，標貝科技利用多目標追蹤技術，在場景中對多個物體進行智能追蹤，將大量重復性的工作交由模型自動完成。
ASR長語音標注場景
當語音數據的音頻質量較低，又有大量的要劃段及轉錄的內容，在同音字和多音字干擾下，通過輸入法打字，速度慢效率低。
標貝科技AI自動標注模型使用VAD能力自動切分，檢測語音信號中的有效語音部分，然后基于自動語音識別技術，將語音信號轉換為對應文本。
目前，標貝科技已經對數據平臺系統做了全面升級，在全棧數據標注場景式中使用AI自動標注的能力，并得到顯著成效。相較于過去的純人工標注，獲取同等數量的數據樣本，AI自動標注的周期至少可以提效70%以上，大幅降低數據生產成本。
面對未來AI產業的規模化商業落地趨勢，數據標注需求急劇上升，同時數據標注場景逐漸向個性化、復雜化的垂類進化。
標貝科技AI自動標注技術依托先進的機器學習算法，能夠快速處理大規模、多類型的數據，準確識別數據中的目標，進行高精度的標注。同時在標注過程中，不斷根據標注結果與實際結果的差異進行自我修正，調整模型參數，提高標注準確率，為各種垂直場景提供實時、準確的數據支持。
此外，標貝科技還將進一步優化平臺工具鏈，通過算法自動標注+人工校對，做到人機全鏈路高效結合，實現數據生產閉環流程，全方位提升數據生產及管理流程的效率。
