深圳2021年5月26日 /美通社/ -- 近日，澳鵬Appen憑借業界高度認可的“人工智能輔助數據標注平臺”在2021第二屆深圳（國際）人工智能展上斬獲“優秀產品獎”。活動現場，澳鵬Appen（中國）高級研發總監蔣孟杰接受CSDN記者鄧曉娟Carol的專訪。訪問原文如下：
澳鵬Appen（中國）高級研發總監蔣孟杰接受CSDN記者專訪
2021年5月20日~23日，由深圳市科學技術協會、深圳市商務局、深圳市福田區人民政府共同指導，深圳市科技開發交流中心、深圳市人工智能行業協會聯合主辦的2021第二屆深圳國際人工智能展開幕式暨智能制造創新高峰論壇在深圳會展中心（福田）圓滿舉行。
深圳市科協主席蔣宇揚在大會致辭中指出：“人工智能既是引領未來的戰略性技術，也是新一輪產業變革的核心驅動力”。誠然，在當今社會發展中，人工智能技術所占據的地位已是舉足輕重。
#01 人工智能到底“智不智能”？
正如蒸汽時代的蒸汽機、電氣時代的發電機、信息時代的計算機和互聯網，人工智能正在成為推動人類進入智能時代的決定性力量。
然而回溯過往，我們會發現熱門如人工智能技術，在發展的過程中也未必“星途坦蕩”的。在人工智能歷史上曾出現過“三次高潮”：
在世紀50年代~80年代，由于許多應用難題無法解決和基礎研究知識難以突破而沒有達到人們預期的成果和推進。從起步-應用-低迷-平穩-蓬勃發展，人工智能的道路上充滿著未知的探索，道路曲折起伏。
如今，我們正處于信息時代到智能時代的過渡期中，人工智能作為主要的推動因素，讓全球產業界充分意識到人工智能技術引領新一輪產業變革的重大意義，紛紛轉型發展。而“新基建”的提出與疫情的影響，讓2020年成為人工智能史上的一個重要拐點。如果說在2020年之前人工智能技術還在摸索著落地應用場景，那么在2020年開始，人工智能已經加速進入人們的生活。
只是，在人工智能飛速發展的今天，人們的需求也不斷在上升。對于人工智能企業或轉型企業而言，如何跟上時代是首要考慮的問題。但落到群眾當中，落到人們的衣食住行當中，人工智能到底“智不智能”，才是人們所關注的重點。
企業想要把AI技術/產品真正落地，真正做出“好的人工智能”，首先不能讓AI技術/產品只停留在實驗或原型階段，AI模型的高質量訓練是重中之重。
那么，AI模型如何才能得到高質量訓練？在AI項目部署的生命周期當中，有哪些可優化的地方？數據在這個過程中起到了哪些關鍵性作用？企業在轉型路上又該如何挑選數據平臺/相關服務商？帶著這些問題，CSDN記者對話了知名人工智能數據服務商澳鵬Appen的高級研發總監蔣孟杰。
值得一提的是，澳鵬在2021第二屆深圳國際人工智能展開幕式暨智能制造創新高峰論壇中斬獲“優秀產品獎”，也曾連續六年入圍德勤高科技成長50強企業（澳大利亞）、維科杯·OFweek2020人工智能行業優秀產品應用獎（澳鵬人工智能輔助數據標注平臺）、CIAI 2020年度中國人工智能行業“十大創新力企業獎”等獎項。
GAIE2021第二屆深圳國際人工智能展 “優秀產品獎”
這樣一個專注于人工智能數據標注的行業領軍服務商，是如何用數據推動人工智能技術與產品的？一起來聽聽蔣孟杰的真知灼見。
#02 “用AI的方式服務AI”
蔣孟杰在加入澳鵬之前，曾在國際知名電商公司eBay任職，主要專注于搜索引擎搜索算法領域。大約在11年前，也就是2010年互聯網蓬勃發展的階段，就與澳鵬合作利用人工審核商品和搜索關鍵字之間的相關性來做相關度算法以及線下算法評測平臺，在該領域有著豐富的經驗及思考。
2019年3月加入澳鵬后，蔣孟杰負責中國區技術團隊的研發、及全球部分模塊研發等。他所帶領的團隊致力于打造全流程的數據平臺，包含數據采集，數據標注和數據管理。另外，針對成熟且復雜的場景開發更加高效的標注工具，如自動駕駛、人臉關鍵點、長語音轉寫等。
蔣孟杰表示，越來越多的企業正在走向AI的道路，與此同時，對訓練數據也有了更高的要求。AI模型想要真正落地，需要大量高質量的、安全無偏差的數據，澳鵬的目標是幫助企業能夠把AI技術/產品真正的落地,，而不是只停留在實驗或者原型階段，將采標流程一體化。
深耕行業20多年澳鵬，在數據采集和數據標注的過程中，積累了大量的行業經驗和案例，同時也擁有了自己先進的技術、資深的項目管理和標注團隊，并且提出“用AI的方式服務AI”的理念。
澳鵬如今擁有一個數據科學家團隊，一方面會在服務企業之前了解場景，設計如何采集數據/標注數據能真正幫助到企業成功訓練模型，以結果導向。另一方面也把AI技術應用到整個服務的流程中。用AI模型進行以下工作：
澳鵬人工智能輔助數據標注平臺-多輪質檢
#03 技術不能閉門造車
在人工智能數據標注領域，純自動化標注是不現實的，邏輯上也不成立。“你用算法生成的數據去訓練另一個算法，最完美的情況下，也就是訓練出跟之前一模一樣的一個算法。”蔣孟杰說道。但也不能只做純手工標注，傳統的數據標注是個純人力密集型的任務，對于技術從業者而言是非常誘人的領域，因為稍微有一點技術的引入，就能給企業降本增效。
在平臺的設計理念和系統架構上，蔣孟杰有著自己的思考。業務在設計之初就引入AI中臺的概念， 圍繞著AI中臺為業務賦能，引入Apache Pulsar作為數據湖，圍繞這個核心組件設計了靈活的標注任務的分發和工作流管理。因為業務數據都落地Pulsar里面，借助Pulsar的高吞吐量，可以多次重復高效得消費這些數據進行快速且松耦合得進行業務擴展，比如結合 Flink 做實時進度/工作量/質量的報表計算用來做項目管理，也可以對標注員進行畫像，可以實時進行反欺詐監測，另外也可以對在線標注數據實現邊標注邊訓練，同時反過頭來輔助標注等。
澳鵬在全球市場已經累積了25+年的行業經驗，進入中國市場后，澳鵬借鑒了海外的平臺實踐，在中國獨立自主打造了適合國內行業特點的高精度AI數據服務平臺。那么，中國區的技術和產品方面如何與其他地區并進？迭代過程又是怎樣的？
蔣孟杰認為，產品迭代一定要跟隨業務發展一起錨定的。在平臺設計和技術架構搭建初期，事先做好技術的總體架構設計，在此基礎上做未來的發展規劃。同時，要確保團隊成員的目標一致，再定期討論調整優先級。在剛起步的時候，每個迭代只能完成MVP，非核心的功能會提供功能上的兼容支持，在真正的使用過程中，這些未被產品化的功能使用起來相當痛苦，比如招人的時候，最開始的版本中先專注在標注業務本身，如果要添加，標注員就上傳一個Excel文件, 而沒有一個完整人員招募和審核流程。
令記者感到意外的是，澳鵬的技術團隊并沒有閉門造車，關起門來自己解決問題。他們還擁有一支項目支持工程師團隊，所有當下平臺滿足不了的功能，該團隊就會準備一次性的腳本和工具進行處理。隨后，平臺一步步根據優先級把手工處理的任務產品化，平臺發布一個版本后及時拿到反饋，然后在下一個版本中進一步提升。所以，在與產品研發團隊、項目管理團隊、業務團隊的緊密合作下，技術/產品迭代速度是相當快的。
#04 人工智能數據與質量決定上層建筑
如果說優秀技術架構與高效迭代是決定一家人工智能數據服務商是否站得穩的關鍵，那么真正決定它是否走得更遠的，就在于產品本身解決問題的能力到底有多強。
在這個問題上，蔣孟杰提出了一個關鍵點：“AI項目部署生命周期”。
一般 AI 項目部署的生命周期會包含：數據采集、數據標注、數據探索、模型開發、模型發布、定期監控。
那么，數據在這個生命周期里扮演著怎樣的角色？澳鵬又解決了哪些問題？蔣孟杰描述數據的重要性時引用了Andrew Ng（吳恩達，人工智能和機器學習領域國際最權威學者之一）的話：成功的 AI 部署, 80%是數據準備(包括數據清洗/數據標注等)， 20%是花在模型開發上。而澳鵬在整個生命周期中幫助客戶解決數據采集，數據標注， 模型發布后期監控。
除此之外，數據的可用性質量也是澳鵬服務的核心。蔣孟杰打了個比喻：“AI模型就像小孩子，你教給他什么，他便學會什么。如果數據質量很糟糕，那么AI模型學會的也是這些錯誤。”所以在澳鵬有一整套方案保障數據的質量:
蔣孟杰認為，項目管理是一門藝術，尤其是人工參與的場景，可能會在整個流程中任意環節出現變化。澳鵬的優勢在于其針對各個企業的業務進行深度的打磨，融入了自己的高效的項目管理方式以及標注細節優化。
#05 撥開迷霧
CSDN：聽說澳鵬正在密切關注自動駕駛領域，那么在自動駕駛領域的數據方面，目前存在哪些挑戰？澳鵬又做了哪些解決方案？
蔣孟杰：這個問題可以分為5個部分。
CSDN：每個企業的技術架構與實力不同，對于初創、中型、大型的企業來說，如何選擇合適的數據標注平臺/相關服務商？其中有哪些不同嗎？
蔣孟杰：初創業務場景變化非常快，一般標注需求量不會很大。而且公司沒有精力或者資源開發或維護數據標注平臺。我們會推薦純SaaS模式，可以讓初創企業快速開啟標注，快速試錯調整方向。
中型企業已經有較為成熟的業務模式和自有系統，另外也有資源去開發或者運維數據標注平臺，會比較關心是否有開放 API 進行系統集成和二次開發，是否有全面的功能。這類企業，我們會推薦混合云部署模式或者私有化部署模式，并且結合我們 Managed Service 進行數據標注。
而一般大型的互聯網企業比較早地使用AI 技術，已經自己開發了一些標注平臺。在選服務商的時候會特別看重服務商“是否有能力快速得招到大量高質量的標注員、是否標注工具層面會比自己公司的效率更高、數據安全是否有保障”等。這類企業我們也會推薦混合云部署模式或者私有化部署模式，并且結合我們Managed Service 進行數據標注。
CSDN：您認為未來人工智能數據標注領域或該領域的服務商，會有哪些發展趨勢？
蔣孟杰：現階段標注領域魚龍混雜，價格競爭激烈，其中不乏大量傳統人力服務商進入這個領域。隨著行業的洗牌，有快速招人能力、擁有大量項目管理經驗、有自有平臺研發能力的供應商會逐漸脫穎而出。
標注平臺會沿著采集和標注一體化方向發展。對很多AI 企業來說，往往同時需要數據采集和標注。比如剛才的例子，采集日常交流語音，采集完以后需要對語音進行文字轉寫。如果把采集和標注分成兩個獨立階段，時間交付周期很長，另外如果標注覺得采集的語音里面完全沒法聽清，很難及時打回給采集人員重新錄制。
另一方面，未來可能會向AI數據中臺發展。不僅管理非結構化數據的，也會慢慢延伸到結構化數據的管理。數據標注在整個生命周期中不會是一個獨立的存在。如果分裂的多個系統，數據科學家會浪費大量時間在搬運數據上，效率不高，另外也影響創新。如果以集成式的AI數據中臺為基礎，數據科學家可以開發算法和數據標注互相迭代提升。比如邊標注邊實時訓練模型，效果沒法再次提升的時候就停止標注，這個在業界叫主動學習。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/117256727
