AI产业加速时代，我们为何要关注数据标注平台？

　　人工智能是否会取代你的工作？

　　站在当前的时间点，即2022年，大多数人会回答：不会。实际上，AI产业的蓬勃发展正在创造更多的工作岗位。

　　AI领域的工作机会不仅限于工程师岗位。从城市到乡村，从学生到上班族，越来越多的人开始将AI数据标注员作为兼职工作，为AI模型提供数据支持。然而，在AI数据标注领域，服务于数据标注的平台和工具仍然不够丰富，特别是可供中小企业和个人开发者使用的开源、免费标注工具更是少之又少。

　　为了应对这一需求，LabelFree数据标注平台发布了最新版本，提供高效的标注能力，并与YMIR开源AI模型生产平台原生对接，提供了一站式的AI解决方案。这些低门槛的AI数据标注解决方案有望在未来进一步加速AI的普及。

　　在AI产业中，数据是至关重要的。一个AI模型从诞生到完善，直至应用于产品并实现商业化落地，需要大量数据的支持。而数据标注为AI模型提供了学习数据的基础，是AI从“人工”到“智能”的第一步。目前，数据标注平台主要分为四类：大型企业开发的数据标注平台、SaaS类的数据标注解决方案、外包服务商以及开源的数据标注平台。

　　对于AI开发者而言，他们更倾向于使用低成本、开源、支持定制和本地部署的数据标注平台。为了满足这一需求，YMIR平台上线了LabelFree数据标注平台，提供免费、可定制、支持本地部署的解决方案，旨在提升数据标注平台的易用性。

　　LabelFree专注于计算机视觉领域的数据标注，依托顶尖的AI算法团队和成熟的数据标注体系，提供高效、低成本的数据标注能力。此外，LabelFree还优化了标注员的使用体验，通过引入辅助分割算法等技术提升标注效率，并原生支持分布式对象存储以解决海量数据的存储问题。

　　LabelFree与YMIR的无缝衔接简化了AI模型的训练流程，使得在LabelFree平台上完成标注后，AI工程师可以直接在YMIR上进行模型训练并检验成果。同时，LabelFree还支持本地化、私有化部署以确保数据安全。

　　未来，AI数据服务行业将继续发展壮大的趋势预计将持续。根据艾瑞咨询的数据，到2025年，国内AI基础数据服务市场的整体规模预计将达到101.1亿元。随着AI数据基础设施的不断完善，更多的数据将流动起来并投入到AI模型训练的应用中，从而缓解“数据烟囱”问题并挖掘数据的价值。正如“大数据之父”舍恩伯格所言：“在大数据时代我们不必非得知道现象背后的原因而是要让数据自己‘发声’。”