小伙伴们年终福利送书啦！！！重点：免邮、有签名首先跟小伙伴们汇报一下最近的情况，因为参与的几个项目最近几周比较忙所以一直没有更新，小伙伴们也有很多留言没有来得及回复，还请谅解。最近主要在忙三个方面的项目，目前进行比较顺利，如果有小伙伴也在做类似的项目欢迎交流合作：基础数据人才培养在几个地市推进落地。产学院的推进，已经和多家公司（包含一家世界500强公司）及学校达成合作意向。基础数据处理结合行业（农

好久没有分享好用的标注工具了，今年针对公众号也想主要想从4个方面和小伙伴进行分享，主要是行业信息、相关工具、行业知识和其他，其他的话就是我个人的一些经历和学习感悟，如果有好的想法也可以留言和我交流。言归正传，小伙伴们在音频处理工作过程中是否遇到了如下问题呢？采集的音频数据由于数量过多或者工作人员操作不慎导致数据混合又不好区分，需要大量的精力来重新处理？在分发音频或回收音频时导致多人音频数据有重复现

最近好多小伙伴留言问关于如果开发数据标注平台怎么做？需要注意哪些问题？有没有相关资料？但是目前开源的相关资料几乎没有，刚好之前工作也设计过几款数据平台以及数据处理平台的设计、研发、测试的工作，所以就想单独写一篇文章来做概要的介绍，给大家提供一个参考。为什么要做数据标注平台？基于解决“效率”问题的讨论一.为什么要做数据标注平台？首先目前行业是以服务为主，产品为辅的状态，也就是说大部分客户更关心的是服

标注猿的第61篇原创一个用数据视角看AI世界的标注猿

但由于粉丝关注的增多，每天咨询的小伙伴也非常多，有很多没有及时回复的还请见谅。讲不好故事可能对于数据标注行业80%的供应商公司都没有什么太大的影响，大部分公司还是把标注当成外包项目在做，所以说对于是否能讲好故事对于他们不重要，重要的是有没有项目能给他们做，有没有好项目给他们，再就是有没有更好的项目给他们了。本文就从行业发展的角度，梳理数据标注行业发展所面临的4大问题以及思考，一方面是给新入行的小伙

标注猿的第54篇原创一个用数据视角看AI世界的标注猿上一篇文章我们从“环境感知”数据的采集设备上进行了详细说明，已经了解了相应设备采集的数据及采集前中要对设备进行的标定工作。感兴趣的小伙伴可以查看一下上一篇文章。自动驾驶采标系列二：车载感知与车载传感器标定（内附标注猿专属定制新年礼品）本文会从基于图像的目标检测技术和相关的标注方法上进行讲解。基于2D图像的目标检测基于3D图像的目标检测基于2D图像

23岁、美籍华裔、E轮融资3.25亿美元、估值达到73亿美元、AI创业公司（数据标注方向）。上面是目前美国硅谷的一家名为“Scale AI”的以数据标注为核心业务的创业公司5年所取得的成绩。无疑是对国内还在数据标注行业苦苦挣扎的小伙伴们是一剂强心剂，但也却感觉非常尴尬。强心剂的原因是，国内的大部分标注公司不管是头部的还是下游的供应商的境遇都还是非常挣扎的，被所谓的”劳动密集型“等行业问题所困扰，无

“数字经济”至从2016年首次被列入到G20峰会的议题以来，得到广泛的关注。2017年政府报告中也首次提出了数字经济，指要推动“互联网+”深入发展、促进数字经济快速成长。但至从提出以来各个行业对数字经济的理解依然非常宽泛。在实际的政策落实、行业划分、统计等等都遇到了麻烦。而《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》（以下简称“数字经济分类”）的发布对社会在数据经济的发展有非常重要的指导意义。所以

标注猿的第56篇原创一个用数据视角看AI世界的标注猿前几篇文章分别介绍了基于图像的目标检测方法和基于激光雷达的检测方法，对图片和激光雷达各自的检测方案有了一定了解，但是我们在标注过程中也会发现，这两年在自动驾驶领域单独的标注需求还是比较少的，点云的联合标注和融合标注等是比较常见的。那么我们就用本篇文章的篇幅来学习图像与激光雷达联合的目标检测方法，来从算法理论的角度来尝试理解，点云联合标注和融合标注

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