一双眼睛的局部细节图出现在电脑屏幕上，小慧对着放大的眼睛，一步步地做好标记点。

一眼望过去，一排排的电脑屏幕上，都是类似的画面。也许是因为窗帘的遮光效果太好，略显昏暗的办公环境加上电脑屏幕上被放大的各种物体细节，颇为惊悚。

在某人工智能研究院看到这一幕，不觉惊叹即使是头部的AI创业公司，最关键的一环依然是从数据标注员开始的。

而这是一群被称作第一批被AI累死的人。

AI的老师：画框的这些人

伴随着AI兴起的最关键的技术莫过于深度学习，作为深度学习的基础，神经网络是一种以输入为导向的算法，其结果的准确性取决于接近“无穷”量级的数据。

所以摒除那些复杂的中间环节，深度学习最关键的就是需要大量的数据训练，这也是为什么在互联网大数据的时代，AI可以崛起。而在数据训练之前，又必须先对大量的数据进行标注，作为机器学习的先导经验。

因此，催生了大量数据标注员的产生。

简单的说，数据标注员类似于AI的老师，举个形象的例子，我们要教机器认识一个苹果，你直接给它一张苹果的图片，它是完全不理解的。我们得先有苹果的图片，然后在上面标注着“苹果”两个字，机器通过学习了大量的图片中的特征，这时候再给它任意一张苹果的图片，它就能认出来了。

据了解，目前标注员的工作内容常见的有拉框标点、打标签、分割、批注等等。其中分类就是最常见的打标签，比如标注画面上动物毛发颜色、动物耳朵等等；框选是将画面中相对应的对象标框标注；还有一种是描点标注，一般用于更细致的人脸标注：需要在眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等关键点做二十多个标记点。

从他们的基本工作内容就可以看出来，数据标注是个非常枯燥而又考验人耐力的工作，并且相比较AI所代表的高科技，标注看起来毫无技术含量。

一条产业链的开始

但巧妇难为无米之炊，AI算法的训练离不开这些大量的数据标注，与之相伴生的数据标注外包业务也成了热门的产业。

在IT桔子的大数据标注公司专辑中，一共收纳了6家，其中，有5家都在2017年到2018年这个时间周期内获得千万的融资：

2017年7月，BasicFinder完成1000万人民币Pre-A轮融资；

2017年11月，龙猫数据获得A轮3370万人民币融资；

2018年1月，星尘数据获得1000万人民币Pre-A轮融资；

2018年3月，爱数智慧获得A轮融资；

2018年5月，周同科技完成2000万人民币A轮融资。

同时，他们业务方向也有一定细分区别，有的以处理图像见长，有的数据标注公司更擅长做一些视频标注。而这些公司的服务企业有百度、小米、京东、今日头条这样的互联网公司，也有出门问问、云从、深鉴等AI公司。

另外，像京东、百度、腾讯、阿里其实都有自己的标注平台和工具。

而在国外方面，亚马逊有推出众包数据平台Amazon Mechanical Turk，初创公司方面则有CrowdFlower、Mighty AI等。

这些已经算是这个领域的佼佼者了，在他们的下面，还有成百上千的小的数据标注公司。

据悉，数据标注行业实行这样一套分工流程：上游的科技巨头把任务交给中游的数据标注公司，再由中游众包给下游的小公司、小作坊，有的小作坊还会进一步众包给“散兵游勇”，比如学生或家庭主妇。

这条产业链上，分包现象越严重，最终落到最底层的数据服务公司的价格就越低，一层层的“数据黄牛”压缩了利润空间，所以一些任务经过数手转包，酬劳已低得惊人。