要了解數據標注的意義與存在價值，要先明白“人工智能”這個詞所包含的意義，人工智能就是要讓機器的行為看起來就像是人所表現出的智能行為一樣。這是人工智能比較流行的一個定義，也是該領域較早的定義。因此人工智能的研究很大一部分在于如何讓機器的行為看起來像是人表現出來的智能行為一樣，標注在其中發揮了很大的作用。
人工智能自他創造出來的那一天就是完全智能化的嗎？并不是，它之所以稱之為“智能”在于經過了數據標注、模型訓練、模型數據和產品評估后才具有“辨別”與“思考”能力，在這個流程中還會不斷出現反饋數據問題以及反饋測試結果，以終得到準確的模型。
通常標注的類型包括:圖像標注、語音標注、文本標注、視頻標注等種類。標記的基本形式有標注畫框、3D畫框、文本轉錄、圖像打點、目標物體輪廓線等。機器也需要不斷理解多的內容，有數據標簽，它才能學習，才會有智能。數據的加工是一個長期存在的過程，由畫框到基礎詞匯，慢慢形成自己的知識圖譜，才能自我推理和思考。
數據的質量直接回影響到模型的質量，因此數據標注在整個流程中是非要重要的一點。一般來說標注部分可以有三個角色：
標注員：標注員負責標記數據。
審核員：審核員負責審核被標記數據的質量。
管理員：管理人員、發放任務、統計工資。
只有在數據被審核員審核通過后，這批數據標注的數據才能夠被算法同時利用。
關于數據標注的流程思考：
1.任務分配：假設標注員每次標記的數據為一次任務，則每次任務可由管理員分批發放記錄，也可將整個流程做成“搶單式”的，由后臺直接分發。
2.標記程序設計：需要考慮到如何提升效率，比如快捷鍵的設置、邊標記及邊存等等功能都有利于提高標記效率。
3.進度追蹤：程序對標注員、審核員的工作分別進行追蹤，可利用“規定截止日期”的方式淘汰怠惰的人。
4.質量追蹤：通過計算標注人員的標注正確率和被審核通過，對人員數據標注質量進行追蹤。
隨著行業的發展不斷前進變化?？v觀市面上標注行業的現狀，要想滿足需求，培養專業的數據標注人才迫在眉睫。AI優評在這樣的大背景下誕生，并致力于為行業培養更多優秀的專業人才，建立準入體系，使得行業發展更加規范化，以此為人工智能的發展，為社會經濟的進步作出自己的努力和貢獻。
伴隨著人工智能的發展，對于數據的需求大量增加，數據標注成為了受到很多人熱捧的職業。人工智能簡單來說是讓機器產生像人類一樣的認知力的過程，要實現這一結果，需要通過機器學習來完成。目前，人工智能主流的學習方法是監督學習，即通過為其輸入大量的特定的數據，使其對數據進行分析之后，形成對同類內容的識別，以此來實現認知。標注的作用便是通過專業的方法，對數據進行處理，使其可以被機器識別。