簡單來說，數據標注的過程就是通過人工貼標簽的方式，為機器提供可學習的樣本數據，最終使機器可以自主識別數據。

圖像標注的標注流程分為數據清洗、數據標注和標注檢驗三類。

1、清洗數據數據清洗就是排除數據所存在缺失值、噪聲數據、重復數據等質量問題。

2、數據標注數據標注是劃分標注任務和制定標注規范從而進行標注任務。

3、數據檢驗數據檢驗就是由標注審核員或者機器質檢機制來審核標注的質量。常見的數據標注方法包括：

一、圖像標注

圖像標注是對未經處理的圖片數據進行加工處理，轉換為機器可識別信息，然后輸送到人工智能算法和模型里完成調用。

常見的圖像標注方法有語義分割、矩形框標注、多邊形標注、關鍵點標注、點云標注、3D立方體標注、2D/3D融合標注、目標追蹤等。

二、語音標注

語音標注是標注員把語音中包含的文字信息、各種聲音先“提取”出來，再進行轉寫或者合成，標注后的數據主要被用于人工智能機器學習，使計算機可以擁有語音識別能力。

常見的語音標注類型有ASA語音轉寫、語音切割、語音清洗、情緒判斷、聲紋識別、音素標注、韻律標注、發音校對等。

三、3D點云標注

點云數據一般由激光雷達等3D掃描設備獲取空間若干點的信息，包括XYZ位置信息、RGB顏色信息和強度信息等，是一種多維度的復雜數據集合。

3D點云數據可以提供豐富的幾何、形狀和尺度信息，并且不容易受到光照強度變化和其它物體遮擋等影響，可以很好地了解機器的周圍環境。

常見的3D點云標注類型有3D點云目標檢測標注、3D點云語義分割標注、2D3D融合標注、點云連續幀標注等。

四、文本標注

文本標注是對文本進行特征標記的過程，對其打上具體的語義、構成、語境、目的、情感等數據標簽，通過標注好的訓練數據，我們可以教會機器如何來識別文本中所隱含的意圖或者情感，使機器可以更好地理解語言。常見的文本標注有ocr轉寫、詞性標注、命名實體標注、語句泛化、情感分析、句子編寫、槽位提取、意圖匹配、文本判斷、文本匹配、文本信息抽取、文本清洗、機器翻譯等。

在人工智能發展歷程中，數據一直被當作其“血液”。數據標注是人工智能算法得以有效運營的關鍵環節，想要實現人工智能就要先讓計算機學會理解并具備判斷事物的能力。數據標注的過程就是通過人工貼標的方式，為機器系統提供大量學習的樣本，數據標注是把需要機器識別和分辨的數據打上標簽，然后讓計算機不斷地學習這些數據的特征，最終實現計算機能夠自主識別。

可以說數據決定了AI的落地程度，精準的數據集產品和高度定制化數據服務更是受到各大企業的重視。