数据标注是大部分人工智能算法得以有效运行的关键环节。简单来说，数据标注是对未经处理过的语音、图片、文本、视频等数据进行加工处理，从而转变成机器可识别信息的过程。
数据标注的主要类型
数据标注的类型主要是图像标注、语音标注、3D点云标注和文本标注。
l 图像标注
图像标注是对未经处理的图片数据进行加工处理，转换为机器可识别信息，然后输送到人工智能算法和模型里完成调用。
常见的图像标注方法有语义分割、矩形框标注、多边形标注、关键点标注、点云标注、3D立方体标注、2D/3D融合标注、目标追踪等。
l 语音标注
语音标注是标注员把语音中包含的文字信息、各种声音先“提取”出来，再进行转写或者合成，标注后的数据主要被用于人工智能机器学习，使计算机可以拥有语音识别能力。
常见的语音标注类型有ASA语音转写、语音切割、语音清洗、情绪判断、声纹识别、音素标注、韵律标注、发音校对等。
l 3D点云标注
点云数据一般由激光雷达等3D扫描设备获取空间若干点的信息，包括XYZ位置信息、RGB颜色信息和强度信息等，是一种多维度的复杂数据集合。
3D点云数据可以提供丰富的几何、形状和尺度信息，并且不容易受到光照强度变化和其它物体遮挡等影响，可以很好地了解机器的周围环境。
常见的3D点云标注类型有3D点云目标检测标注、3D点云语义分割标注、2D3D融合标注、点云连续帧标注等。
l 文本标注
文本标注是对文本进行特征标记的过程，对其打上具体的语义、构成、语境、目的、情感等数据标签，通过标注好的训练数据，我们可以教会机器如何来识别文本中所隐含的意图或者情感，使机器可以更好地理解语言。
常见的文本标注有ocr转写、词性标注、命名实体标注、语句泛化、情感分析、句子编写、槽位提取、意图匹配、文本判断、文本匹配、文本信息抽取、文本清洗、机器翻译等。
数据标注是把需要计算机识别和分辨的图片事先打上标签，让计算机不断地识别这些图片的特征，最终实现计算机能够自主识别。数据标注为人工智能企业提供了大量带标签的数据，供机器训练和学习，保证了算法模型的有效性。
标注是对未处理的初级数据，包括语音、图片、文本、视频等进行加工处理，并转换为机器可识别信息的过程。原始数据一般通过数据采集获得，随后的数据标注相当于对数据进行加工，然后输送到人工智能算法和模型里完成调用。
数据标注产业主要是根据用户或企业的需求，对图像、声音、文字等对象进行不同方式的标注，从而为人工智能算法提供大量的训练数据以供机器学习使用。
拓展资料：数据标注的应用场景
数据标注产业的发展，促进了人工智能的蓬勃兴起，其主要的应用行业和不同行业的标注场景总结如下。
(1)自动驾驶：利用标注数据来训练自动驾驶模型，使其能够感知周围的环境并在很少或没有人为输入的情况下移动。自动驾驶中的数据标注涉及行人识别、车辆识别、红绿灯识别、道路识别等内容，可以为相关企业提供精确的训练数据，为智能交通保驾护航。
(2)智能安防：数据标注扩大了现有安防系统的感知范围，通过融合各种来源的数据并进行协同分析，提高监控和报警的准确性;
其对应的标注场景有面部识别、人脸探测、视觉搜索、人脸关键信息点提取以及车牌识别等。
(3)智慧医疗：人工智能和大数据分析技术应用于医疗行业，可以深入洞察医学知识和数据，帮助医生和患者解决在医学影像、新药研发、肿瘤与基因、健康管理等领域所面临的影像识别困难、药物研发成本巨大、癌症治疗效果不佳等难题。其所涉及的场景有手术工具标识、处方识别、医疗影像标注、语音标注等。
(4)工业4.0：利用标注数据训练和验证机器人应用程序的计算机视觉模型，从而使模型对工业环境内的各类障碍物、机械设备和机器人有更加精确的感知，实现工业智能机器与所处环境中人和物的安全交互。对应的场景有机械手臂导航、仓储码垛、自动分拣或抓取、自动焊接等。
(5)新零售：将人工智能和机器学习应用于新零售行业，可以通过商品销售数据以及用户的真实反馈促进电子商务的销售，提高用户的个性化体验以及预测客户需求，并实现线上货物推荐的精准化。新零售中涉及的标注场景包括超市货架识别、无人超市系统和电子商务智能搜索与推荐等。
(6)
智慧农业：依托精准的数据标注实现对农作物的定位以及对其成熟度和生长状态的识别，实现农作物智能采摘并解决精准农药撒播问题，从而减少人力消耗并提高农药利用率。目前，智慧农业中有关数据标注的场景有栽培管理、精准水肥和安全监测等。
常见的数据标注任务包括分类标注、标框标注、区域标注、描点标注和其他标注等。