数据标注行业为迎合市场需求做出了诸多改变，但现阶段，数据标注仍难以满足AI商业化落地需求，数据服务行业痛点究竟是什么，如何才能克服？

回想2012年，那是人工智能真正走出实验室的一年，深度学习的重大突破为人工智能的发展做出了巨大贡献。随后，AlphaGo的出现成功唤起了市场的兴趣。自此开始，一条完整的产业链逐渐形成，数据标注作为一个新兴行业走入大众视野。

时间来到2023年，人工智能的三要素算力、算法、数据已基本达到阶段性成熟，这其中算力与算法经过多年投入，成长空间难以大幅度提升，想满足行业落地需求，数据就成为了重点关注对象，只有经过标注的数据才能被算法模型采用。

因为，数据集的质量对人工智能水平起着决定性作用。

换言之，数据是现阶段快速提升模型性能的最有效因素。以自动驾驶为例，自动驾驶对数据需求量是巨大的，如何量产高质量数据是数据标注企业该思考的现实问题。

自动驾驶真实路况极其复杂，就连人类司机面对突发状况时也很难应对，自动驾驶将面临许多无法预知的情况，如果没有足够的数据加以训练，提高模型泛化能力，自动驾驶将难以迈出下一步，潜在风险将无法估量。

因此，仅依靠人力模式的标注作业已难以满足车企数据需求，只有加入智能的力量，利用人机协作模式才能真正实现数据标注质量与效率的数倍提升。

MindFlow SEED平台中的AI预标注模式通过辅助人工标注的方式不仅大大缩短交付时间，且能将数据集的准确率升至99%，为人工智能提供更多优质数据。