“随着人工智能产业的不断壮大，人工智能生态链也初现雏形，数据标注作为该生态链上重要的一个环节，被越来越多的人所关注。”
目前的人工智能还处在发展的早期阶段。虽然思必驰、地平线机器人等人工智能企业也率先提出了“闭环学习”的概念。但毋庸置疑的是，监督式学习依旧在长久的时间里会是机器学习的主流概念。
服务专业化 服务专业化是指在数据标注的某个领域，进行深耕。
数据标注根据需求基本可以分为3大类：图像、语音、文字，可以从这三类需求中选出一类，作为核心服务方向。
选定领域后，对其标注的底层逻辑进行学习，例如图像分割，你就得知道图像分割的逻辑是什么，为什么要这样分割。
选定领域后，只钻研该领域的数据标注需求，通过不断的该领域的需求获取，培训成本可以大大降低的同时，给需求公司的反馈会更为专业。
运营系统化 运营系统化是指通过系统，对人员、数据、绩效使用科学的方法，缩短每个流程所耗费的时间，最大限度的降低公司运营成本。
传统运营模式无法解决数据的分发和汇总、人员绩效的即时统计、问题数据的即时反馈等耗时耗力核心痛点问题。这些问题在整个数据标注公司运营当中所耗费的时间很多时候和单纯的数据标注几乎持平，更有甚者管理成本已经远远超过数据标注本身。这也是为什么越来越多数据标注公×××据标注，因为他们通过不断的运营公司，最后都会发现：实×××省下的钱，远远不够培训和纠错的成本。
LabelHub数据标注管理平台作为目前唯一的一款全免费的数据标注管理平台，可以很好的解决上述问题。当然，改变习惯并不容易，但是不破不立，就像很多国企拥抱AI技术一样，如果在降低成本这个重要环节丢掉了主动权，再强的竞争力都会随着时间的推移和成本的高居不下而渐渐丧失掉固有优势。
大而全、小而精会成为未来数据标注行业的基本格局，在格局没有完全形成之前，需要给公司定出一个清晰的未来。同时，在目标确定后确认另一个问题：在公司可预见的时间里，公司的资源是否可以逐步的接近目标，如果不行，一定要改变思路，尽快转变。
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