“抬头是山，低（dī）头是煤（méi）。”曾在山西传统煤矿工作8年， 整天盯在电脑屏幕前（qián）监测（cè）矿井（jǐng）瓦斯浓度（dù）的郭梅从来没（méi）有想过，有一天自己的工作会和人工智（zhì）能有了（le）联系。

两年前，因为（wéi）孩子来省（shěng）会城市太原（yuán）上学，郭梅在附近求职，做起了数据标（biāo）注。同样是（shì）盯在电脑屏幕前，现在（zài）郭梅每天的工作是给图片、文（wén）本（běn）或者声音进行标（biāo）注，再把它们交给机器训练和学习。从（cóng）一开始每（měi）天只能标注两三百（bǎi）张，到现在的日均（jun1）完成1300多（duō）张，郭梅按件计酬的收入逐渐提升，已（yǐ）高于当地平（píng）均收入水平。

人工智能行业里有句话：有多少（shǎo）智能，背后就有多少人工（gōng）。像郭梅一样，AI数据标注师（shī）成为了随着人工智能发（fā）展而出现的新兴就业岗位。2020年2月（yuè），“人工（gōng）智能训（xùn）练师”正式成为新职业并纳（nà）入国家职业分类（lèi）目录。

他们被称为（wéi）人工智能背后的人（rén）。数据采集和（hé）标注是他们的主要工（gōng）作，目的就是要（yào）教会AI认识数（shù）据，转化成AI能（néng）消化和吸收的“语言”。有了足够（gòu）多（duō）、足够好的（de）数据，AI才能够学会像人类一样去感知、思考和决（jué）策（cè），更（gèng）好地为（wéi）人类服务（wù）。

这项工作（zuò）看起来简单枯燥，但意义非常。“就像一台车没有汽油走不（bú）了，数据就是（shì）人工智能发展的燃料。有了（le）我们的数据，机器（算（suàn）法）不断迭代，就能推（tuī）动人工智能（néng）往（wǎng）更好的方向发（fā）展。” 从事数据标注的山（shān）西麟诺公司（sī）总经理李应维对第（dì）一财经表示（shì）。

“从没想过做人（rén）工（gōng）智（zhì）能”

20出头的（de）李宇龙（lóng）从未亲（qīn）眼见过（guò）自动驾（jià）驶汽车，但他的工作（zuò）却和自动（dòng）驾驶的AI算法息息相关。

他（tā）曾经在生产电子（zǐ）类产（chǎn）品的工厂工作，转做AI数据标（biāo）注后，老板交给他的第一个项目（mù）就是“车道线打点”。

简单来说，就是给无人驾驶进行车道线标注。当无人车行驶到一段路（lù）时，会自动连续拍（pāi）摄图（tú）片（piàn），李宇（yǔ）龙要做的，就是对图片上车辆所（suǒ）行驶的（de）车道旁边两侧的线进行标注，识别虚线还是（shì）实线，匹（pǐ）配所对（duì）应的属性（xìng），从而告（gào）诉人工（gōng）智（zhì）能遇到虚线时车辆可以进行（háng）变道，实线不可以进行（háng）变（biàn）道（dào）。

 当时的李宇龙，还不知道数据标注师到底是什么，更对人工智能（néng）没有具体概（gài）念，老板只交给他一套规则，让他按照（zhào）规则（zé）在电脑（nǎo）上认车道线。好学（xué）的他在短时间内（nèi）就掌握了规则和难点，总（zǒng）结出了标注车（chē）道（dào）的规律。

他把自己的（de）工作比作“幼教（jiāo）“，当他（tā）拿出一个红苹（píng）果给（gěi）机器并教会它识别，再拿一个绿苹（píng）果给（gěi）它时，因为颜（yán）色差异，机器就（jiù）无法认出了。李宇龙的工作（zuò）就（jiù）是不断地帮助机器识别（bié）不同的颜色、大小，甚至是被咬（yǎo）了一口的苹果或是坏苹果，直到随便拿出一个苹果，它都（dōu）能（néng）认出来。

李宇龙告诉第一财经记者，数据标注（zhù）的（de）工作是“按（àn）件计酬”，他的（de）日均收入在300元左右。数据显示，2019年，太原市的城镇（zhèn）居民全年人均（jun1）可支配收入36362元。他说，自己的工资水（shuǐ）平在（zài）整（zhěng）个基（jī）地标注师日均收入中处于中等水（shuǐ）平，“据（jù）我（wǒ）了（le）解，有人（rén）日均收入甚（shèn）至能破千（qiān）。”

对（duì）于（yú）自（zì）己的工作（zuò），李宇龙说，刚开始（shǐ）接（jiē）触时，只把它（tā）看做一个（gè）重（chóng）复性（xìng）的工作，并（bìng）没有想太多。直到后来（lái）接触项目多（duō）了，涉及（jí）的领域包括教育（yù）、安防、金融、交通医疗和电商等，每天都在挑（tiāo）战学习能力，也会想要更深入（rù）了（le）解（jiě）自己标注的内容可以应用到（dào）的行业。 虽然（rán）还没（méi）有坐过无（wú）人车，但他说（shuō），现在看到无人驾驶的时候，会（huì）想到这（zhè）里（lǐ）面也（yě）包含了自己的（de）标（biāo）注成果。

像李（lǐ）宇龙（lóng）、郭梅的工作一样，第一财（cái）经记者（zhě）看到（dào），在每一间数据标注（zhù）的办公室里，都是类似的工作场景：一排排电脑屏（píng）幕（mù）前，年轻的数据标注（zhù）师根据各自分（fèn）配的任（rèn）务，对文本、图片、语音和视（shì）频做标记（jì）、标重点（diǎn）、打标签、框（kuàng）对象、做注释等方式对数据集作出标注（zhù），他（tā）们（men）可（kě）能（néng）在为（wéi）无人车标注车（chē）道线、红绿灯，也可能（néng）是在为肺部（bù）影像标注病毒数据（jù）。

以人脸为（wéi）例，目前能实现对约150个特征点（diǎn）的标注。疫情期（qī）间，采集大量的戴口罩的人脸（liǎn）照片后，数据标注师对人脸的眉（méi）毛、眼镜、颧骨等（děng）人（rén）脸（liǎn）关键点进行（háng）精（jīng）准标注，标注（zhù）特（tè）征点越多（duō），AI就越（yuè）能精确识（shí）别出戴口（kǒu）罩场景下的人脸。最终实（shí）现（xiàn）即使不摘口罩，也能精（jīng）确测量体温，或是（shì）通过人脸闸机。

是不是（shì）“AI富士康”？

数据（jù）标注产业促进（jìn）了（le）不少城镇和农村就业，在河南（nán）、河北、贵州等地，还（hái）出（chū）现了一些（xiē）特色的“数据标注村（cūn）”。

据IDC统计，全球每年生产的数据量将从2016年的（de）16.1ZB猛（měng）增至2025年的163ZB，其（qí）中80%-90%是非结构化数据，这些数据经（jīng）过清洗与标注才能被唤醒价值。在我国（guó），每年需要进行标注的语（yǔ）音数据超（chāo）过200万（wàn）小（xiǎo）时（shí），图片则有数亿（yì）张，这就产生了源源不断（duàn）的清洗与标（biāo）注需求（qiú）。 李（lǐ）应（yīng）维对第一财经记者说， 他预计明年企业的用工将翻一倍，从160多人扩展到300人左右。

李应维公（gōng）司所在的百度（山西）人工（gōng）智（zhì）能（néng）基础数据产业基（jī）地，已经成为中国（guó）人员和产（chǎn）值规模第一的单体数据标注基地。AI数据标注师从业（yè）人员（yuán）超过2000人，实现营业收入超（chāo）亿元，企业入驻35家。该基地（dì）计（jì）划在未来5年培养（yǎng）5万名AI数据标注师（shī），并（bìng）引（yǐn）入（rù）更（gèng）多AI合作（zuò）伙伴（bàn）。

百（bǎi）度（山（shān）西）人工智能基础数据产业基地负责人尉赤告诉记者，人工智能是个（gè）高速发（fā）展的行（háng）业，数据服务又与人（rén）工智能息（xī）息（xī）相（xiàng）关。“我（wǒ）们的（de）线上（shàng）众包注册用户有将近2000万人（rén），目（mù）前每个月（yuè）在线上为（wéi）我们提供服务的人将近5万人。如果按照行业（yè）增长（zhǎng）速度来看（kàn），培（péi）养（yǎng）5万人（rén）还不一定（dìng）够。”

不过，数据标注师看上去是（shì）人工智能领域一个“入门”工种：技术（shù）门槛低，招工人群范（fàn）围广泛。他们（men）通过每天数千次的重复动作，和最前沿科技的人工智（zhì）能（néng）产生联系。也因此（cǐ），外界给这个行业贴上了“AI富士康”的标签。

数据标注带来了技术红利，但如果人工智能（néng）发（fā）展到一定程（chéng）度，甚至有可（kě）能够取代数据（jù）标注师的工作。

艾瑞咨询在一份人工智（zhì）能相关报告指出，随（suí）着算法需求越来越旺（wàng）盛，依赖人工标注不能满足市场需求，因此增强数据处理（lǐ）平台持续学习能力，由机器持续学习（xí）人（rén）工标注，提升预（yù）标注和自（zì）动标注能力对人工的替代率将成趋势。此外（wài），随着 AI对数据的要求越来越高，数据标注行业也正逐步进入精细化阶段。

对（duì）于数（shù）据标（biāo）注这一职业的未来，李应（yīng）维对记者（zhě）举例，自（zì）己（jǐ）公司一名员工入职后，因为表现（xiàn）优异（yì），不久（jiǔ）已被百度公司聘用。而且，数（shù）据标注（zhù）师也在为人工智能（néng）培养和发现人才。

尉赤则认为，目前（qián）大家更多地聚焦在数（shù）据加工这件事，但如果再往前（qián）看，更多的是数据的优化、还有一（yī）些（xiē）相关的解决方案。数据标注（zhù）是一个很好的入门，进来之（zhī）后有机会更深（shēn）度（dù）参与（yǔ）到产业链协作当中，例（lì）如后续当数据标注越来（lái）越机器化，人工（gōng）和自（zì）动化之间要有机的协同，这也对员工提出了更高的要求。

此外，当数据标（biāo）注越来越机器化，人工（gōng）智能训练师是一个转换工种的（de）机（jī）会，标注员们现在标注数据（jù），未来可能向数据治理、数据（jù）解决（jué）方（fāng）案（àn）设计和项目管理（lǐ）等方向发展（zhǎn）。

例如，现在李宇（yǔ）龙的工作重心（xīn）已经转向培训，同时接（jiē）触（chù）到更多的项目管理，根据每个项（xiàng）目对应（yīng）的特点判（pàn）断与之匹（pǐ）配的能力（lì）。 在他（tā）看（kàn）来，自己比很（hěn）多传统（tǒng）行业的人们更早地接触到未来的发展方向和（hé）未来（lái）的生活、工作场景，“看到了未来的发展需求（qiú），也（yě）就（jiù）比别人更早找到更多发展机会。”