人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

而数据标注是人工智能产业的基础，是机器感知现实世界的起点。从某种程度上来说，没有经过标注的数据就是无用数据。美国加州科技大学校长秦志刚教授在接受科技日报记者采访时表示“机器识别事物主要通过物体的一些特征。被识别的物体还需要通过数据标注才能让机器知道这个物体是什么。”

但是数据标注助推了人工智能的发展可不是随便说说哟。试想一下，一成不变的任务又怎么能支撑越来越复杂、越来越细分的智能产品落地呢？

今天我们就来说一说人工智能的核心技术——标注任务

标注任务是从图像和视频中提出数值或符号信息的一个计算。形象点说的话，就是研究如何让计算机具备像人一样的眼睛去看到图像，并且理解图像。其任务范围相当广泛，包括且不限于：图像分类，人脸识别，车辆检测，行人检测，语义分割，实例分割，目标跟踪，视频分割，图像生成，视频生成。

Ø 图像分类（Classification）

根据图像内容，选择图像或图像中物体所属的标签，比如所属场景标签、物体种类标签、物体属性标签、人物性别标签、人物年龄标签等等。

Ø 物体画框（Dectetion）

根据标注需求，对图像中的目标物体进行画框，比如图像中的车辆、车牌、行人、道路、建筑、船只、文字、人体部位等画框并打上对应标签。

Ø 语义分割（Segmentation）

根据标注需求，使⽤用多边形标注图像中目标物体的轮廓，返回所有轮廓组成点的坐标。

Ø 视频追踪（Object Tracking）

从目标视频中按指定频率抽取关键帧，然后对每帧进行画框标注，各帧中同一目标的标签和序号保持一致。

现在已经广泛的运用到了生活中的方方面面，将人工智能在各个行业产业落地应用。想让AI真正走进普通人的生活中，从点点滴滴中造福我们的生活。AI做出的研发努力，AI才真正可以和我们的生活结合起来。