在人工智慧快速興起和發展的背景下，資料標註作為人工智慧的上游產業，以更快的速度快速成長。其中，一方面是因為人工智慧對資料的需求越來越大，另一方面也是因為資料表明對人才的需求很大，吸收人才的能力很強。

在資料進行標註行業企業發展的前期，資料資訊標註一度被稱為“人工智慧技術背後的人工”，這一過程描述從某種程度上也符合了資料標註前期經濟發展的特點。然而隨著我國人工智慧的迅速提高發展，這樣的描述早已經不能夠適用相關資料標註目前的發展學生特點。

資料標籤行業也開始進入人機協作階段，資料標籤市場需求量很大，需要更多的專業人才和高效的機器輔助，機器標籤的比例將不斷提高，人工智慧技術和資料相輔相成，透過人工智慧技術提高資料效率，資料反過來為技術服務。

為了降低勞動力成本和提高效率，許多網際網路技術公司和第三方資料服務提供商正在開發自己的標籤工具。去年10月，Google釋出了流體註釋，這是一個用於完整影象標籤的人機協作介面，它使用影象中每個物件和背景區域的類標籤和輪廓，將標籤資料集的建立量增加三倍。資料標籤人群平臺也不斷湧現，JD。com、百度人群測試、圖八、亞馬遜的機械土耳其等。

未來，機器進行標註、人工智慧輔助將成為我們可以透過預見的發展變化趨勢。這對“資料資訊標註村”來說或許並不是一件好事。但無論何時，機器學習都不可能沒有完全不同取代傳統人工。現階段我國人工標註的準確度要高於機器，機器只能跑出有一定時間比例的正確分析結果，更精確的結果仍需要人工來標註，且發揮的作用更關鍵。

此外，在質量檢驗過程中，人的作用是不可替代的。標準外殼資料校對採用人工處理方法，遵循“一審、二審、三審”程式。機器會對部分資料進行檢驗和接受，並給出預處理結果，最終的結果取決於精細的人工校對。

資料標註的人機結合無疑對資料標註行業的人才提出了更高的要求。不可否認，資料標註行業還缺乏相應的人員培訓標準和准入機制。AI卓越測評作為行業人才中心，獲得了聯合國國家職業資格培訓與考核實驗基地統一頒發的“人工智慧技術服務——資料標註與稽核”高科技能力證書，為行業輸送了優秀人才，直接接收了用人單位，為行業的發展做出了自己的貢獻和努力。