在全行业都缺乏经验时，完成订单的效率和单价就成为主要考核因素，灵活的小团队们在这两点上，优势显得更大 。“想要找人来外包订单，快速完成，并不困难 。”靳建伟表示，“你在网上发个招聘信息，一天之内会有100家接不到活的团队找上门 。”
价格方面，小团队也更“狠心”，王馨就多次在招投标环节遇到开出不合理低价的小团队，“他们更想要的是客户案例积累 。”
环环相扣的数据标注行业像是一片挤满了鲤鱼的池塘 ， 偶尔一把鱼食撒下来，会被不择手段地立刻分食干净，然后饿着肚子等待下一场竞争 。
快要消失的围城？
过去几个月 ， 靳建伟看着周围的同行一个个开始转型、退?。?每天都处于焦虑状态中 。
他熟悉的一个同行，由于找不到标注的订单，接了一份猪脸数据采集的工作 ， 在乡下找猪圈拍照，三天时间收入2000元 。
“我也想好了，不能这样无限地砸钱进去，我的底线是再投入100万元 ， 如果还是这样的情况，就放弃 。”他说 。
数据标注行业越来越像一个围城，城中人痛苦不堪，找不到出路，城外人认为这里遍地黄金，会诞生下一个富士康 。
在中国政府大力支持AI产业发展的政策环境之下，不少地方政府都通过各项优惠政策 ， 吸引AI公司落户，但数据标注行业似乎是一块被忽视的死角 。
接受《财经》采访人员采访的数据标注相关团队都表示，目前他们没有发现任何相关的优惠政策 。
没有政策优惠，也几乎没有任何壁垒，数据标注只能存活于产业链底端，压价情况严重，生存艰难 。大部分时候，数据标注团队都会面临两个选择——要么无订单可做 ， 要么接受亏本价 。
由于业务的不确定性，大量小型数据标注团队都是有活就干、无活解散，这也导致标注质量无法得到有效保证 。
中国信息通信研究院在今年9月发布的《2018年人工智能发展白皮书》中表示 ， 在数据层面，主要存在流通不畅、数据质量良莠不齐和关键数据集缺失等问题 ， 尤其是数据标注主要通过外包形式，劳动力水平决定了产出的标注数据质量 。
多位接受《财经》采访人员采访的AI初创公司创始人表示，他们接触过的数据标注团队质量良莠不齐 。“那些数据标注团队能做到的，我们自己也能做，可能还能做得更好，为什么要花这个钱？”其中一位创始人说道 。
在商宇看来，没有技术壁垒的工作，完全可以通过平台众包模式 ， 分发给个人来做 ， “这样效率更高” 。
数据标注众包模式最早出现在美国，2005年，亚马逊推出劳务众包平台（Amazon Mechanical Turk），初衷是为了解决内需——管理库存、完成图片和产品分类、翻译文本、将语音或者图片转录成文本等工作 ， 随后平台渐渐对外开放 。截至2017年底，该平台注册用户量累计超过50万 。
亚马逊众包平台的一个标志性的成绩是帮助斯坦福人工智能实验室主管李飞飞完成了ImageNet的建立，ImageNet目前拥有超过1400万被分类的图片，大部分由该众包平台上5万名用户耗时两年完成 。
目前在中国，还没有面向个人的众包数据标注平台，百度众测官方平台仅对企业开放 。
一个现实的问题是 ， 众包模式如何保证质量？数据标准的准确度从95%提升到96%，需要团队多花费3倍的时间 。“很多时候，由于一点细微的问题，整个订单都要重新返工 。”靳建伟说道 。
质量问题也是王馨认为众包模式现阶段并不可行的主要原因 。
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