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「觉醒向量」打造标准化数据标注系统，为AI海量数据应用铺路


根据上下游关系 ， 人工智能产业链条主要有“数据”、“算力”、“算法”三层 。 每个人工智能产品的落地 ， 都需要经过三层的推进 ， 最终实现“计算机视觉”、“语音处理”、“自然语言处理”等具体的应用 。
在算力和算法层面 ， 已经有了诸多的标准化解决方案 ， 譬如百度云、阿里云、TensorFlow、飞桨等 。 然而在“数据”层面 ， 如何准备海量数据 ， 目前行业仍没有通行的独立标准化方案 。
根据觉醒向量CEO杨洋介绍 ， 目前市面现存数据处理产品 ， 多是系统化人工智能方案的一部分 ， 而较少有单独的解决方案 。 而许多企业则对独立的数据处理平台有需求 ， 从而更有针对性地利用成熟的算力+算法产品 ， 解决相关问题 。
成立于2018年3月 ， 觉醒向量专攻AI的数据处理 ， 打造数据处理平台、助力各类人工智能方案高效开展 。
「觉醒向量」打造标准化数据标注系统，为AI海量数据应用铺路
本文插图
LabelHub图片标注、质检、验收界面
目前 ， 在企业自主开发方案过程中 ， 不可避免的会遇到数据准备的难题 。 数据准备流程包含了筛选、清洗、标注等诸多阶段 ， 数据量众多、步骤繁杂 ， 同时涉及人力上的部门与人员配合 ， 因此现存的解决方案有较大提升空间 。
觉醒向量认为 ， 此外现存市场上存在诸多痛点：其一 ， 许多企业对数据保密性要求较高 ， 他们对通用的方案平台往往存有顾虑 。 其二 ， 数据准备流程没有一款标准化平台提供给需求者 ， 现存的方案较为粗放、效能不足；其三 ， 目前中国市面上 ， 可见的针对数据处理的软件较少 ， 国产化需求高 。
针对上述痛点 ， 觉醒向量提出了TDM系统（Training Data Management ， 训练数据管理）的概念 ， 希望利用标准化的平台 ， 加速行业的数据处理标准化进程 ， 目前旗下已推出了AI数据处理系统LabelHub产品 ， 该产品主要用于数据处理流程中 ， 对项目、对人员的综合管理 。
LabelHub系统能够实现图像标注、视频标注、3D点云标注与文本标注等综合功能 。 并内含多个模块：在项目管理模块 ， 新建项目并实现实时跟踪进度 ， 定期生成报告从而及时反馈项目进程；在人员管理模块 ， 根据数据处理要求 ， 指派标注员、审核员、组长等角色 ， 并统计系统内人员的完成情况、正确率等信息；在数据管理模块 ， 实现数据集上传、常见格式导出 。
其中 ， 系统有绩效管理、模板管理、标注协作等多项特色功能 。 绩效管理能够及时统计角色工作完成情况 ， 提供绩效的排名 ， 从而加强团队进度的管理 。 同时 ， 系统内部集成了诸多模板 ， 依据不同项目选择合适的模板 ， 从而提升效率 。 标注协作功能则是觉醒向量平台提供专业标注团队 ， 用一支训练有素的标注队伍、达成高效标注任务目的 。
在业务流程上 ， 由如下步骤展开：
首先 ， 总管理员上传数据、创建项目 ， 指派人员角色、分配任务、自定义标注模板 ， 并实时监督人员的绩效 。 其次 ， 由数据标注员执行标注任务 。 接着 ， 质检员执行质检 ， 打回不通过的任务 。 最后总管理员导出数据 ， 从而给到下一步处理流程 。
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LabelHub项目管理界面
针对不同客户的需求 ， LabelHub系统可以私有化部署、SaaS、定制化开发三种方式使用 。 私有化部署业务主要在国内展开 ， 针对企业对隐私顾虑的痛点 ， 将整体方案在客户企业本地化安装完成 。 而SaaS服务则主要面向觉醒向量的海外业务 。 定制化开发则主要针对有具体要求的企业 ， 按需提供多种功能 。

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