近年来，随着人工智能的兴起，数据标注与审核行业逐渐成为新兴的人们创业行业之一，对于数据标注与审核来讲，在诞生之初，由于行业需求较小，行业规模不大，因此被人们冠名“人工智能行业的“富士康”。
然而随着人工智能技术的发展落地，数据标注与审核行业正在悄然发生着变化，并将在未来呈现出新的趋势。
首先从智能停车场到无人驾驶，从煤矿挖掘到无人港口，人工智能在不断地改变着世界的潜力，好似没有它无法触及的角落。随着AI行业本身的发展，将进一步带动数据标注与与审核行业。
目前能被建模量化的数据只占真实世界中极少的一部分，现在的数据标注有审核业务主要在自动驾驶、安防、医疗等领域，而随着AI的商业化落地，新的场景数据将不断出现。
其次数据是人工智能底层逻辑中不可获取的支撑要素，标注的质量将成为未来竞争的核心优势。因为人工智能的本质就像人类要不断的通过训练来获取技能一样，AI的根基就是训练，需要经过大量数据进行训练，神经网络才能总结出规律，进而熟能生巧的应用到新样本上。
因此随着应用场景要求不断提升的趋势，机器所需求的数据质量和精度将会越来越高，能提供高质量标注数据的企业与把控标注质量的公司才是市场真正的核心优势。
再次，AI应用几乎囊括了各个行业：工业制造、农业、金融、政务、互联网、服务业等。人工智能的范畴也不再局限于早先的人脸识别、语音识别，而是越来越深化到自然语言处理、知识图谱、人机交互、大数据处理、隐私计算等。
在2021世界人工智能大会上，华为公布了盘古超大规模预训练模型，腾讯则宣布要提供AI技术与中国天眼一起寻找脉冲星。AI的每一次新领域探索，都是需要海量高质精准的数据做支撑的，市场对于数据标注与审核行业的需求量将会更多更精准。
最后，国内人工智能发展已迎来转折时期，从早先技术层面的炒概念，落到了实际应用中——无论消费互联网还是工业互联网领域，各个领域对AI技术及应用的需求大量涌现，推动着AI+行业落地开花。
AI的落地第一需求就是高质精准的数据。在数据标注与审核行业中有一个‘garbage in garbage out’的理论，即如果标注完的数据精度达不到标准，那么训练出来的算法也是不精准的。
在这样的大趋势下，数据标注与审核行业随着AI的纵向深入发展，将稳步向前。
