----数据是数字时代的石油
近年来，语音、人脸识别等“感知智能”技术已相对成熟，如何赋予机器常识和因果逻辑推理能力，实现“认知智能”，成为当下人工智能研究的核心，新一代人工智能技术也正在从“感知智能”向“认知智能”迈进。在这个转变过程中，人工智能算法的设计范式，也已经从关注算法转到关注数据。
吴恩达教授在21年的一次讲座中提到：优化模型效果，数据质量要比算法和调参更为重要。在这个大背景下，决定数据生产效率和质量的数据标注平台，值得引起我们关注。而标注平台的竞争优势取决于是否能构建出更高效的标注工具。
外部趋势：根据国际数据公司（ IDC ）的数据，业过去的三年间从事数据标注的人员数量正在以超过 100% 的速度增加。同类标注公司Scale.Ai，估值已超过70亿美元。【【【【【【如果说是数据是模型训练的燃料，那么标注工具就是石油开采平台】】】】】】，它的重要性不言而喻。
内部业务场景：在 iTAG 业务里，常见的标注业务场景有四大类：图像标注、文本标注、视频标注、音频标注。对应内部有大量的业务场景，比如：IOT人脸识别，智能客服对话，遥感标注，Tab3视频理解等。
现有问题：标注平台去年标注量已经超过2亿规模，现有标注工具方案（ AntLabel ）在满足业务需求上已经难以再负重前行：基于第三方渲染引擎导致交互定制难度高；没有稳定的插件机制，导致与达摩院，阿里云三方共建困难；在标注量较大的场景下交互卡顿性能不足；未考虑智能化，比如说集成端智能OCR能力。因此我们计划面向未来打造一款新的标注工具
