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。
目前主流的机器学习方式是以有监督的深度学习方式为主，对于标注数据有着强依赖性需求，未经标注处理过的原始数据多以非结构化数据为主，这些数据难以被机器识别和学习。只有经过标注处理后的结构化数据才能被算法模型训练使用。
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。
在人工智能发展历程中，数据一直被当作其“血液”。数据标注是人工智能算法得以有效运营的关键环节，想要实现人工智能就要先让计算机学会理解并具备判断事物的能力。数据标注的过程就是通过人工贴标的方式，为机器系统提供大量学习的样本，数据标注是把需要机器识别和分辨的数据打上标签，然后让计算机不断地学习这些数据的特征，最终实现计算机能够自主识别。
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数据标注是指将收集的数据包括文本、图片、语音等，通过整理和标注后，教会人工智能设备或系统能识人辨物，不断学习和成长，最终达到人工智能。
工作人员把手机的照片转化成机器识别的过程就是数据标注，机器无法分辨人类的语音，但是可以通过用机器识别的语言告诉它，这是某个物件，机器通过学习照片中的特征，直到它可以自行识别物品，然后再给机器任意一张物体的照片，它就能认出来这是某个物体了。
数据标注员是人工智能的基石，与人工智能行业“高科技”、“高附加值”的标签相比，数据标注员所从事的工作仍然属于劳动密集型工作，唯一与科技沾边的可能就是每天需要抱着电脑进行操作。
工作内容
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。
常见的几种数据标注工作包括分类标注，一般是从既定的标签中选择数据对应的标签，是封闭集合。第二个是标框标注，机器视觉中的标框标注，就是框选要检测的对象。第三个是区域标注，相比于标框标注，区域标注要求更加精确。第四个是描点标注，一些对于特征要求细致的应用中常常需要描点标注。
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经过不断的发展，目前的数据标注已经是人工智能领域的一个独立行业，行业本身是没有问题的，其实就行业本身而言，数据标注还是比较具有发展前景的，根据今年发布的《2023人工智能基础数据服务产业发展白皮书》数据指出，2022年，中国人工智能基础数据服务产业的市场规模为45亿元(人民币，下同)，预计今年将达到53.5亿元，这个行业的发展规模，空间，以及国家政策宏观支持都是非常好的，图像、语音类内容也继续在向新兴场景开拓，数据标注需求量将呈井喷式增长