数据标注平台是专注于数据标注和数据处理的工具和平台。
景联文科技自研数据标注平台，提供完整的语音、图像、文本、视频的全领域数据处理能力，为智能驾驶、智慧城市、智能家居、智慧金融、智慧教育、智能安防、新零售等各领域的算法模型交付高质量的AI数据。
拥有实时量化的可视化管理系统，包括数据集管理、项目管理、人员管理、供应链管理等内容，拥有全面的质检流程，能够有效提高人机协作效率，扩大产能，及时调整标注方案，做好逾期风险管控，准确把控数据质量问题；对全职采标团队建立完善的人员培训、管理体系，推出整套AI产业人才培养解决方案，分别开通理论课程、实训课程、结业考试等培养项目，通过理论与实践相结合为行业输送高素质数据采集标注员。
严格把控项目进度，根据项目交付时间倒排项目计划，在编制计划时充分考虑各种可能影响进度的风险，明确责任，前紧后松，使进度留有一定的余地，具有一定的弹性，确保项目可以按期交付。
拥有稳定的采集标注团队，成熟的项目经理以及成熟的标注员，流动率较低。通过加强对员工的人文关怀，建立成熟的晋升机制，为不同岗位的员工打造清晰的职业成长规划和比较完善的培训体系，降低人员的流失率，保障大型项目对接的流畅性。
景联文标注平台拥有实时量化的可视化管理系统，集数据管理、项目管理、人员管理、供应链管理等功能为一体；可实现自动标注或半自动辅助标注、AI算法预处理、支自动质检等功能，支持本地化部署和SAAS服务，有效提高数据精度和质量，并缩短工期。
上述概念阐释的背后实际上潜藏着一个正在茁壮成长的商业机会，尤其随着AI行业的发展，优质数据甚至可能是公司发展的壁垒。
按照人员规模，现在的数据标注行业分为小型工作室（20 人左右）、中型公司以及巨头企业。它们之间有各自的短板：专业的数据标注、采集小团队没有标注工具，开始逐渐向拥有更好技术资源的大平台靠拢 。与之形成对比的是，花费巨大资源打造专业全职标注团队的数据公司，却也受困于人力成本不得不把一些业务外包给小团队。
诸如巨头企业，虽然在努力搭建平台，但一方面更多是以消化内部需求为主，另一方面在人员培训和质量管控上，更多是流程化操作，缺乏合理的运营模式。
“没有一个标准。”基于上述的调研结果，在京东金融众智平台项目负责人看来，数据标注行业比较混乱。
在这种行业状况下，京东金融要做一个“中立”平台，成为需求方和最终标注团队之间的连接者：为小型工作室提供标注工具，同时也对需求方提供数据标注方案。
“京东众智 ”就是这样一个产物，它是专注于人工智能数据标注和采集的科技平台。上述负责人特意强调了“科技”二字，这意味着该平台并不是传统的众包模式，而是通过自身的科技能力，优化标注流程，提升标注效率，保证标注质量。
“大部分算法在拥有足够多的普通标注数据的情况下很容易将准确率提升到 95%，但从 95% 再去提升到 99% 甚至 99.9% 就需要大量高质量的标注数据。可以说，高质量的数据是制约模型和算法突破瓶颈的关键指标。”
京东众智的科技能力恰好表现在提高标注质量、提升标注速度、降低标注成本以及保证数据安全四个方面。
标注质量为先，而它又与标注人员息息相关。针对专业标注人才培养的流程，他们甚至要跟一些公司建立数据标注师认证标准，对不同人员评估其标注等级。 这符合京东众智“三擎互驱”的理念：让最专业的人用最专业的工具，在严谨的工作流程中完成数据的标注，并且由选拔出来的高水平专家进行审核，保证正确率。
准确率与客户的要求也有很大关系，比如众智平台的图片标注准确率在实测状态下能达到 99%，为了确保准确性，他们有 ACC 和抽检等四层过滤流程。
在保证数据标注质量的前提后就要比拼标注速度了。
当下 AI 解决方案落地速度普遍较慢。“传统的方式是有 AI 需求，然后需要先获取样本数据进行数据标注，标注之后再做模型训练。”但在数据标注之后如果不满意，还需要把数据返回重新优化，上述负责人表示，这样的方式导致从方案确认到落地可能需要 1 个月甚至时间更长。
众智平台的标注工具很大程度上提升了标注速度。“鲁班模板标注工具”可以组件化去配置。如果不同的公司对标注数据有不同需求，他们只需调整几个组件的配置就可以完成操作。
京东众智 Pre-AI 方案与传统方案的对比
更重要的是京东众智提出的“Pre-A.I”方案。此方案在标注过程中会不断添加智能元素，机器做预标注，标注人员只需在此基础上做细微的调整即可。
这些技术的应用在很大程度上节省了标注时间，而在 AI 市场竞争激烈的环境中，速度对创业公司而言尤为重要。“原来完整的标注流程如果是 1 个月的话，我们可能 3、4 天就可以交付了。”该负责人如此评估众智平台的标注效率。
数据标注速度提升的直接结果是标注成本自然会降低。不过，在行业一片混乱的数据运营模式下，数据安全是需求方最为关注的问题。
对于政府、银行等企事业单位而言，它们担心数据被转手，一般要求数据必需在自己的环境内进行标注。为此，他们提供了数据与流程分离方案。数据与流程分离方案针对客户自有标注平台和客户没有标注平台两种情况。
京东众智 DCS 方案流程
对那些数据标注需求比较大的大公司，众智平台可以打通京东金融和客户两者的标注平台，同时为标注流程有严格的质量把控。需要注意的是，标注环境实际上还是在客户环境下。对于没有标注平台的客户，京东金融提供了一套名为“众智星”的标注系统，它可以让数据不出客户环境就能完成数据标注。
据负责人介绍，该平台已于去年 8 月正式上线。目前平台上数据标注注册人员在 3 万以上，而数据采集的注册人员更是超过了 10 万人。
“京东众智旨在为 AI 行业提供最优质的基础数据，希望在不久的将来，国内大部分的 AI 公司都可以使用我们提供的高质量标注数据训练出更优质的模型和算法。这些模型和算法不仅要服务国内的用户，更要把中国的 AI 能力服务于全世界。为全球的人工智能行业助力是我们的初心。”负责人如是说。
数据标注平台是专门为数据标注工作设计的软件平台，旨在提供高效、准确、可靠的数据标注服务。以下是几个主要的数据标注平台介绍：
Amazon Mechanical Turk（MTurk）：作为全球最大的在线劳动力市场之一，MTurk提供了海量的工人资源和灵活的任务管理工具。它支持多种标注类型，如图像、文本和音频等，并且具备较高的标注质量和效率。
Labelbox：Labelbox是一个功能强大的平台，集成了自动化工具和协作功能，使得团队可以高效地进行数据标注和质量控制。它还支持自定义标注模板和导出标注结果，方便与其他工作流程集成。
Scale AI：Scale AI专注于计算机视觉和自然语言处理领域的数据标注。其平台具备高度可扩展性和灵活性，支持各种标注任务，并且提供自动质量检查和审核功能。
Mighty AI（现为DefinedCrowd）：Mighty AI是一家专注于图像和语音数据标注的公司，其平台提供高质量的标注服务和自动化工具。它还支持复杂任务的分布式标注和多级质量审核。
除此外还有一些免费的接单平台，这些平台是有的是做众包服务，有的是做撮合的信息服务，大家可以根据自己的需求去查询了解
算力：为人工智能提供了基本的计算能力的支撑
算法：实现人工智能的根本途径，是挖掘数据智能的有效方法
场景：数据、算力、算法作为输入，只有在实际的场景中进行输出，才能体现出实际的价值
数据：人工智能的智能都蕴含在被标注过的结构化数据中，因此数据是对人类社会产生影响的重要要素，但是源数据是没有意义的，为了实现数据的价值，将其应用于机器使其变得智能，就必须把数据关联起来，并使其成为一种结构化的存在，这其中就需要数据标注的环节
而数据标注平台则是专门为数据标注工作这几的软件平台，你可以理解为是一个接单的平台，也可以理解为是一个做项目，给数据打标签的平台，毕竟一些标注平台是可以通过这个平台实现接单，完成多多样化的标注任务的，如图像标注、点云标注、文本标注等，从而满足各种应用场景下的数据需求。