数据标注是什么？

数据标注是大部分人工智能算法得以有效运行的关键环节。简单来说，数据标注是对未

经处理过的语音、、文本、视频等数据进行加工处理，从而转变成机器可识别信息

的过程。

数据标注的类型主要是图像标注、语音标注、3D点云标注和文本标注。

图像标注

图像标注是对未经处理的数据进行加工处理，转换为机器可识别信息，然后输送到人工智能算法和模型里完成调用。

常见的图像标注方法有语义分割、矩形框标注、多边形标注、关键点标注、点云标注、3D立方体标注、2D/3D融合标注、目标追踪等。

语音标注

语音标注是标注员把语音中包含的文字信息、各种声音先“提取”出来，再进行转写或者合成，标注后的数据主要被用于人工智能机器学习，使计算机可以拥有语音识别能力。

常见的语音标注类型有ASA语音转写、语音切割、语音清洗、情绪判断、声纹识别、音素标注、韵律标注、发音校对等。

3D点云标注

点云数据一般由激光雷达等3D扫描设备获取空间若干点的信息，包括XYZ位置信息、RGB颜色信息和强度信息等，是一种多维度的复杂数据集合。

3D点云数据可以提供丰富的几何、形状和尺度信息，并且不容易受到光照强度变化和其它物体遮挡等影响，可以很好地了解机器的周围环境。

常见的3D点云标注类型有3D点云目标检测标注、3D点云语义分割标注、2D3D融合标注、点云连续帧标注等。

文本标注

文本标注是对文本进行特征标记的过程，对其打上具体的语义、构成、语境、目的、情感等数据标签，通过标注好的训练数据，我们可以教会机器如何来识别文本中所隐含的意图或者情感，使机器可以更好地理解语言。

常见的文本标注有ocr转写、词性标注、命名实体标注、语句泛化、情感分析、句子编写、槽位提取、意图匹配、文本判断、文本匹配、文本信息抽取、文本清洗、机器翻译等。

景联文科技在全国拥有四个大型数据处理基地，智能数据标注平台涵盖标注工作台和产能管理体系，提供完整的语音、图像、文本、视频的全领域数据处理能力。

景联文科技官网

目前的语音技术能力主要包含了四个方面：语音唤醒、语音识别、语音理解和语音合成

语音唤醒

语音唤醒指在待机的状态下，用户说出特定指令（唤醒词）使设备进入工作状态或完成某一操作；当前更多应用于手机、可穿戴设备、车载设备、智能家居等。

1、常见两种唤醒方式：“一呼一答”和“唤醒词+命令词”；即多轮对话（一次唤醒、一个任务、多轮交互）和连续对话（一次唤醒、多个任务，无需唤醒）

2、唤醒词设计原则：易唤醒、低误唤醒 、品牌性、易记易读性

3、华为和苹果手机语言助手唤醒交互：

· 手机的语音助手都是基于特定的人识别，非用户本人无法用同样的唤醒词唤醒手机语音指令，

· 采取的唤醒方式均为“一呼一答”

· 唤醒词设计，华为的“我的荣耀”基于品牌调性，但易读性不强

· 在语音交互过程中，用问答的方式给到用户强反馈，单纯的铃声不足以引起用户触达，通常情况下用户使用语音是在不方便查看手机或者有其他干扰的情况下的。

语音识别

语音识别技术，也被称为 自动语音识别 Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。

1、语音识别包括两个阶段 ：训练和识别。

训练阶段：收集大量的语音语料，经过预处理和特征提取后得到特征矢量参数，最后通过特征建模达到建立训练语音的参考模型库的目的。

识别阶段：将输入语音的特征矢量参数和参考模型库中的参考模型 进行相似性度量比较，把相似性最高的输入特征矢量作为识别结果输出。

2、语音识别对象：特定人识别（手机语音助手，设定只识别手机用户个人的声音）、非特定人识别（语音搜索，识别搜索词）。

特定人识别是指识别对象为专门的人，非特定人识别是指识别对象是针对大多数用户，一般需要采集多个人的语音进行录音和训练，经过学习，达到较高的识别率。

3、基于现有技术开发嵌入式语音交互系统，目前主要有两种方式：

一种是直接在嵌入式处理器中调用语音开发包；另一种是嵌入式处理器外围扩展语音芯片。第一种方法程序量大，计算复杂，需要占用大量的处理器资源，开发周期长；

第二种方法相对简单，只需要关注语音芯片的接口部分与微处理器相连，结构简单，搭建方便，微处理器的计算负担大大降低，增强了可靠性，缩短了开发周期。

语音理解

语义理解是指机器能够结合上下文，自然地理解用户的需求，并能给出正确以及人性化的反馈。

语音合成

语音合成是通过机械的，电子的方法产生人造语音技术。语音合成的关键点是真人音色模拟，一致性、流畅性、稳定和有情感。

语音合成，又称 文语转换（Text to Speech）技术 ，能将任意文字信息实时转化为标准流畅的语音朗读出来，相当于给机器装上了人工嘴巴。它涉及声学、语言学、 数字信号处理 、计算机科学等多个学科技术，是 中文信息处理 领域的一项前沿技术，解决的主要问题就是如何将文字信息转化为可听的声音信息，也即让机器像人一样开口说话。

TTS结构

语言处理

在文语转换系统中起着重要的作用，主要模拟人对自然语言的理解过程——文本规整、词的切分、 语法分析 和 语义分析 ，使计算机对输入的文本能完全理解，并给出后两部分所需要的各种发音提示。

韵律处理

为合成语音规划出音段特征，如音高、音长和音强等，使合成语音能正确表达语意，听起来更加自然。

声学处理

根据前两部分处理结果的要求输出语音，即合成语音。

认知科学是20世纪世界科学标志性的新兴研究门类，它作为探究人脑或心智工作机制的前沿性尖端学科，已经引起了全世界科学家们的广泛关注。一般认为认知科学的基本观点最初散见40年代到50年代中的一些各自分离的特殊学科之中，60年代以后得到了较大的发展。根据奥尔登大学认知科学研究所所长席勒尔（E Sheener）的意见，“认知科学”（Cognitive Science）一词于1973年由朗盖特•系金斯开始使用，20世纪70年代后期才逐渐流行。1975年，“斯隆基金会”（Alfred P Sloan Foundation，系纽约市的一个私人科研资助机构）开始考虑对认知科学的跨学科研究计划给予支持，该基金会的资助一直持续至今，对这门新学科的制度化起了重要的作用。因为斯隆基金会通过组织第一次认知科学会议并确立研究方案，在推动认知科学方面起了决定性作用。

　　认知科学是一门相当年轻的学科，然而却为揭示人脑的工作机制这一最大的宇宙之谜作出了不可磨灭的贡献。但是，认知科学尚未成熟，作为一个独立的学科，也尚未得到足够的统一和整合。对于什么是认知科学，也还存在着很大的分歧。1978年10月1日，“认知科学现状委员会”递交斯隆基金会的报告，（席勒尔，仕琦译，1989）把认知科学定义为“关于智能实体与它们的环境相互作用的原理的研究”。然后，该报告作者们沿着两个方向展开这一定义。第一个是外延的：列举了人认知科学的分支领域以及它们之间的交叉联系。列举的分支领域有计算机科学、心理学、哲学、语言学、人类学和神经科学。第二种展开是内涵的，指出共同的研究目标是“发现心智的表征和计算能力以及它们在人脑中的结构和功能表示”。以上对认知科学的界定集中体现了“符号处理”或“信息处理”范式，但是随着20世纪80年代中期联结主义重新崛起之后，关于认知科学的定义也就出现了及其微妙的变化。但是，符号主义和联结主义二者的争执主要影响到的认知科学定义的内涵，而对其外延却是没有什么影响的，因为这两种范式都能包含上面所提及的认知科学的分支学科。

　　对认知科学范围的了解，还可以从认知科学的内容上来看，到目前为止认知科学所涉及的主要内容，有感知觉（包括模式识别）、注意、记忆、语言、思维与表象、意识等。这似乎都是心理学家们所关注的问题，但其实也同样是哲学家、语言学家、计算机科学家、神经生理学家、人类学家们所关心的内容。只是不同专业背景的研究者，对这些同一个问题，所采取的具体研究方法不同罢了。我国学者李伯约指出，人工智能、认知心理学和心理语言学是认知科学的核心学科，神经科学、人类学和哲学是认知科学的外围学科。

　　由于认知系统的复杂性，对它要进行多维度的研究，认知科学需要运用多门学科所使用的工具和方法，从完整的意义上对认知系统进行全方位的综合研究。可以说，认知科学迄今为止所取得的成就，是与其跨学科的研究方法紧密联系在一起的。但是跨学科的研究方法，也给认知科学带来了不少问题和挑战。

　　认知科学是研究人类感知和思维信息处理过程的科学，包括从感觉的输入到复杂问题求解，从人类个体到人类社会的智能活动，以及人类智能和机器智能的性质。认知科学是现代心理学、信息科学、神经科学、数学、科学语言学、人类学乃至自然哲学等学科交叉发展的结果。

　　认知科学的兴起和发展标志着对以人类为中心的认知和智能活动的研究已进入到新的阶段。认知科学的研究将使人类自我了解和自我控制，把人的知识和智能提高到空前未有的高度。生命现象错综复杂，许多问题还没有得到很好的说明，而能从中学习的内容也是大量的、多方面的。如何从中提炼出最重要的、关键性的问题和相应的技术，这是许多科学家长期来追求的目标。要解决人类在21世纪所面临的许多困难，诸如能源的大量需求、环境的污染、资源的耗竭、人口的膨胀等笛单靠现有的科学成就是很不够的。必须向生物学习，寻找新的科技发展的道路。

　　一、知觉信息的表达和处理

　　知觉信息的表达是知觉研究的基本问题，是研究其它各个层次认知过程的基础。知觉过程是从那里开始的？外在物理世界的那些变量具有心理学的知觉意义？作为知觉的计算模型计算的对象是什么？这些围绕知觉信息表达的问题是建立任何知觉和跟知觉有关的学说和理论模型，无论是人类的还是计算机的，都必须首先回答的问题。知觉信息表达的研究可以有不同层次的问题，包括诸如知觉组织的问题、知觉学习的问题、知觉动态记忆的问题、以及面孔识别的问题等。

　　将在计算理论层次、脑的知识表达层次和计算机实现层次上，把认知神经科学实验研究和计算机视觉研究结合起来，将对上述科学问题提出崭新的理论（或思想）和解决的方法。

　　二、学习提升智能

　　学习是基本的认知活动，是经验与知识的积累过程，也是对外部事物前后关联地把握和理解的过程，以便改善系统行为的性能。

　　学习的神经生物学基础是神经细胞之间的联系结构突触的可塑性变化，已成为当代神经科学中一个十分活跃的研究领域。突触可塑性条件即在突触前纤维与相联的突后细胞同时兴奋时，突触的连接加强。1949年，加拿大心理学家Hebb提出了Hebb学习规则，他设想在学习过程中有关的突触发生变化，导致突触连接的增强和传递效能的提高。Hebb学习规则成为连接学习的基础。神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络。Kohonen提出自组织映射网络。Haken根据协同形成结构，竞争促进发展的规律，将协同的非线性动力理论与神经网络有机结合，提出了协同联想记忆网络。Amari提出用微分流形和统计推理来研究神经网络。在Amari理论的基础上史忠植等提出了一种神经场模型，由场组织模型和场效应模型构成。

　　感知学习是发生在感知水平上的学习，主要研究如何从低级的传感器输入的原始数据获取相关的抽象数据。感知学习主要考虑通过视觉和听觉的学习，研究从非结构与半结构信息到结构信息变换方法，研究图像的语义描述及其快速提取技术，研究感知学习中的注意机制与元认知等。

　　认知学习理论认为在人的行为背后都有一个相应的思维过程，行为的变化是可观察的，并且通过行为的变化也可以推断出学习者内心的活动。在认知学习理论中，如Ausubel提出的有意义学习理论（又称同化理论），其核心思想是获得新信息主要取决于认知结构中已有的有关观念；意义学习是通过新信息与学习者认知结构中已有的概念相互作用才得以发生；由于这种相互作用的结果，导致了新旧知识意义的同化。Gagne提出的信息加工学习理论则将学习过程类比成计算机的信息加工过程，学习结构由感受登记器、短时记忆、长时记忆、控制器、输出系统组成，认知过程可分为选择性接收、监控、调节、复述、重构。在这个信息加工过程中，非常关键部分是执行控制和期望。执行控制是指已有的学习经验对当前学习过程的影响，期望是指动机系统对学习过程的影响，整个学习过程都是在这两个部分的作用下进行的。

　　内省学习是一种自我反思、自我观察、自我认识的学习过程。在领域知识和范例库的支持下，系统能够自动进行机器学习算法的选择和规划，更好进行海量信息的知识发现。

　　内隐学习就是无意识获得刺激环境复杂知识的过程。在内隐学习中，人们并没有意识到或者陈述出控制他们行为的规则是什么，但却学会了这种规则。在80年代中期之后，内隐学习成了心理学界、尤其是学习和认知心理领域最热门和最受关注的课题，成了将对认知心理学的发展产生深远影响的最重要课题之一。内隐学习具有以下三个特点：

　　内隐知识能自动地产生，无需有意识地去发现任务操作的外显规则；

　　内隐学习具有概括性，很容易概括到不同的符号集合；

　　内隐学习具有无意识性，内隐获得的知识一般不能用语言系统表达出来。

　　三、语言开启智能之门

　　人类进化过程中，语言的使用使大脑两半球功能分化。语言半球的出现使人类明显有别于其他灵长类。一些研究表明，人脑左半球同串行的、时序的、逻辑分析的信息处理有关，而右半脑同并行的、形象的、非时序的信息处理有关。

　　语言是以语音为外壳、以词汇为材料、以语法为规则而构成的体系。语言通常分为口语和文字两类。口语的表现形式为声音，文字的表现形式为形象。口语远较文字古老，个人学习语言也是先学口语，后学文字。

　　语言是最复杂、最有系统、而应用又最广的符号系统。语言符号不仅表示具体的事物、状态或动作，而且也表示抽象的概念。汉语以其独特的词法和句法体系、文字系统和语音声调系统而显著区别于印欧语言，具有音、形、义紧密结合的独特风格。概念是反映事物的特有属性的思维形态，概念与语词有密切的联系。概念的产生和存在，必须依附于语词。语词所以能够表示其它事物，就是由于人们头脑中有相应的概念。所以，语词是概念的语言形式，概念是语词的思想内容。

　　从神经、认知和计算三个层次上研究汉语，给予我们开启智能之门极好的机遇。汉语的认知心理学研究已有多年历史，取得了世界一流的研究成果。但这些研究多侧重于汉字与词汇，对更高层次的句法和语句加工尚需深入探讨。对整个言语链的研究还不够系统，特别是对脑的语言加工机制知之不多。在智能系统领域，我国对汉语计算机信息处理极为重视，曾投入大量资金，支持计算语言学、机器翻译和自然语言理解系统的研究和开发，取得了一大批重要成果。但就整体而言，语言信息的智能处理存在许多悬而未决的问题，其解决必须需要以认知科学的研究为基础，以新的理论为指导才有可能取得突破。

　　1991年Mayeux和Kandel在Wernicke-Geschwind模型基础上提出新的语言信息处理模型。听觉输入的语言信息由听皮层传至角回，然后至Wernicke区，再传到Broca区。视觉输入的语言信息直接从视觉联合皮层传至Broca区。对一个词的视知觉与听知觉是由感觉模式不同的通路相互独立地处理的。这些通路各自独立地到达Broca区，以及与语言含义和语言表达相关的更高级区域。大脑中语言处理通路的每一步工作机理都有待深入研究。

　　用数学方法研究语言，寻找语言结构的形式、模型和公式，使语言的语法规则能象数学符号和公式一样具有系统化、形式化的特点，可以用来生成无限的句子。美国著名语言学家Chomsky于1956提出了语言的形式文法，为语言信息处理建立了理论基础。1996年，Yip和Sussman提出在语音学规则中使用双向约束传播机理，可以解释神经水平的听觉信号怎样对应思维层次的符号。

　　四、工作记忆蕴藏智能的玄机

　　记忆是人脑对过去经验中发生过的事物的反映，是新获得行为的保持。由于记忆，人才能保持过去的反映，使当前的反映在以前反映的基础上进行，使反映更全面、更深入。也就是有了记忆，人才能积累经验，扩大经验。

　　人类记忆有三种类型：感觉记忆、短时记忆和长时记忆。刺激作用停止后，它的影响并不立刻消失，可以形成后象。视觉后象最为明显。后象可以说是最直接、最原始的记忆。后象只能存在很短的时问，如最鲜明的视觉后象也不过持续几十秒钟，这就是感觉记忆。短时记亿的时间间隔比感觉记忆的要长些。但是，存储材料的时间也只有一分钟左右，或者甚至更短些。长时记忆是指保持时间在一分钟以上信息存储。人类的记忆可以分为过程记忆和命题记忆。过程记忆是保持有关操作的技能，主要由知觉运动技能和认知技能组成。命题记忆是存储用符号表示的知识，反映事物的实质。命题记忆更进一步分为情景记忆和语义记忆。前者是存储个人发生的事件和经验的记忆形式。后者是存储个人理解的事件的本质的知识，即记忆关于世界的知识。

　　1974年，Baddeley和Hitch在模拟短时记忆障碍的实验基础上提出了工作记忆的三系统概念，用“工作记忆”代替了原来“短时记忆”的概念。Baddeley认为工作记忆指的是一种系统，它为复杂的任务比如言语理解、学习和推理等提供临时的储存空间和加工时所必需的信息，工作记忆系统能同时储存和加工信息，这和短时记忆概念仅强调储存功能是不同的。工作记忆分成三个子成分，分别是中枢执行系统、视空初步加工系统和语音环路。大量行为研究和神经心理学上的许多证据表明了三个子成分的存在，有关工作记忆的结构和作用形式的认识也在不断地丰富和完善。人们发现工作记忆与语言理解能力、注意及推理等联系紧密，工作记忆蕴藏智能的玄机。

　　五、注意是智能的开关

　　50年代中期以来，随着认知心理学的兴起，人们重新认识注意在人类大脑信息加工中的重要性，提出了若干注意模型。其中有代表性的是注意的过滤模型和衰减模型，它们属于知觉选择模型。这两种模型把注意机制定位于信息加工的知觉阶段，在识别之前实现信息选择。与知觉选择模型形成对照的是反应选择模型，它认为注意的作用不是选择刺激，而是选择对刺激的反应。该模型认为，所有的信息都可以进入高级处理阶段，但只有最重要的信息才会引起中枢系统的反应。这两类模型的侧重点不同，知觉选择模型强调集中注意，而反应选择模型则注重分配注意。两者争论的焦点是注意机制在信息加工中的位置。注意的中枢能量模型就是在这一背景下产生的。该模型的理论基础是信息系统的有限加工能力。它避开了注意机制在信息加工中的位置这个难题，使知觉选择模型和反应选择模型的实验结果在形式上得到了统一；但缺点是没有揭示注意所涉及的信息加工过程。

　　随着脑成像技术和神经生理研究的迅速发展，使得把注意网络从其他信息处理系统中分离出来的努力成为现实。利用正电子断层扫描（PET）和功能磁共振成像（fMRI）技术，可以较精确地测量在完成特定的注意任务时大脑各区域脑血流的变化（rCBF），从而确定各个注意子网络的功能结构和解剖定位。80年代初期，Treisman提出的特征整合模型把注意和知觉加工的内部过程紧密地结合起来，并用“聚光灯”形象地比喻注意的空间选择性。根据这一模型，视觉处理过程被分为两个相互联系的阶段，即预注意和集中注意阶段。前者对视觉刺激的颜色、朝向和运动等简单特征进行快速、自动的并行加工，各种特征在大脑内被分别编码，产生相应的“特征地图”。特征地图中的各个特征构成预注意的表象。预注意加工是一个“自下而上”的信息处理过程，并不需要集中注意。特征地图中的各个特征在位置上是不确定的，要获得物体知觉就需要依靠集中注意，通过“聚光灯”对“位置地图”进行扫描，把属于被搜索目标的各个特征有机地整合在一起，实现特征的动态组装。1989年，Gray指出集中注意可以引起与被注意事件相关的神经元的同步发放，同步发放通常表现为40周左右的同步振荡。这一发现为注意的特征整合模型提供了神经生理证据。

　　根据已有的研究结果，Posner把注意网络分为三个子系统：前注意系统、后注意系统和警觉系统。前注意系统主要涉及额叶皮层、前扣带回和基底神经节。后注意系统主要包括上顶皮层、丘脑枕核和上丘。警觉系统则主要涉及位于大脑右侧额叶区的蓝斑去甲肾上腺素到皮层的输入。这三个子系统的功能可以分别概括为定向控制、指导搜索和保持警觉。

　　六、意识是智能的控制中枢

　　意识也许是人类大脑最大的奥秘和最高的成就之一。自1879年现代心理学建立以来，意识就成为心理学的主要研究对象。James认为，心理学是研究意识的科学。但由于方法问题，不可能对意识进行具体的科学研究。20世纪20年代兴起的行为主义心理学，不承认意识的存在。50年代出现的认知心理学重新提出意识问题，并且从知觉和觉知入手研究意识。对知觉的研究已取得较大的进展，但目前对觉知及其它问题的研究仍处于初步阶段。

　　对意识给予统一、确切的科学定义在当前是十分困难的。不同的领域，对意识的理解也是不同的。诺贝尔奖获得者Crick认为，意识所涉及的是注意和短时记忆相结合的神经机制，可以用科学的方法去研究[4]Crick关于意识的惊人假设和通过视觉注意和短时记忆研究视觉意识的具体建议，引起了大批认知心理学家、神经科学家和计算神经科学家的广泛兴趣。

　　80年代末90年代初在视觉生理研究方面有一个重大的发现：从不同的神经元的发放中记录到同步振荡现象，这种大约40Hz的同步振荡现象被认为是联系不同图像特征之间的神经讯号。Crick和Koch提出视觉注意的40Hz振荡的模型。并推测神经元的40Hz同步振荡可能是视觉中不同特征进行“捆绑”的一种形式。至于“自由意志”，Crick认为它与意识有关，牵涉到行为和计划的执行。另一位诺贝尔奖获得者Eccles，热衷于意识问题的研究。他与哲学家Popper合著的“自我与大脑”一书中，发表了“三个世界”的哲学观点。认为世界1包括所有物质世界（大脑也在内），世界2包括人的精神世界，世界3包括人的社会、语言、科学、文化等活动。他后期的著作中，根据神经系统的结构和功能，提出“树突子”（dendron）的假设，树突子是神经系统的基本结构和功能单元，由100个左右顶部树突构成。估计在人脑中有40万个树突子。他进而又提出“心理子”（Psychon）的假设，世界2的心理子与世界1的树突子相对应。由于树突中的微结构与量子尺度相近，所以量子物理有可能用于意识问题。

　　意识是一个复杂的问题，应该找一个切入点，并且结合当前可用的技术手段进一步深入地研究。研究意识可以将觉知（awareness）和非觉知作为切入点，找到神经相关物在脑活动中的区别。

用户终端也在一定程度上拥有更多更大的对有关应用进行具有“二次创新”色彩的自主配置，以更好地与其日常生活的方方面面对接。人们对移动终端的依赖，因无线网络基础设施的持续改善、各种应用产品的层出不穷，而日益加深。作为客体的移动终端在组织和管理作为主体的用户的日常生活、工作、娱乐、教育等方面的作用，越来越不可替代。所有这些主题，在该书的综合篇和产业篇中，都有深入、生动的描述和展望。

工智能计算机科支企图解智能实质并产种新能类智能相似式做反应智能机器该领域研究包括机器、语言识别、图像识别、自语言处理专家系统等。

人工智能（Artificial_Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

说起人工智能我们大家都很熟悉，各种人工智能概念，AI概念层不出穷，仔细想来无外乎智能音箱、智能打印机、智能售卖机等等诸如此类似乎没多少“智能”，和我们脑海中的“AI印象”，如：终结者、机器人、阿尔法狗、自动驾驶等技术大相径庭。

目前，普遍认为人工智能的研究始于1956年达特茅斯会议，早期人工智能研究中，如何定义人工智能是个喋喋不休的问题，但基调始终是：像人一样决策、像人一样行动、理性的决策、理性的行动等研究方向。

自动驾驶标注需求主要有以下几个方面：

1 视觉标注：自动驾驶系统需要通过摄像头、雷达、Lidar等传感器获得大量视觉数据，这些数据需要进行标注才能被自动驾驶系统识别和处理。需要标注的内容包括车辆和行人在图像中的位置、大小、方向、速度等信息，以及道路的分割线、路口和交通标志等信息。

2 语音标注：自动驾驶系统需要通过语音交互和语音识别功能与驾驶员或乘客进行交互。这些语音数据需要进行标注，包括对话对象、说话内容、语调、声音特征等方面的标注。

3 情感标注：为了提高自动驾驶系统的交互体验，需要将驾驶员或乘客的情感状态进行标注。这些情感可能包括焦虑、愉悦、安心等等，需要标注的内容包括情感信息的类型、程度等。

4 环境标注：自动驾驶系统需要对周围的环境进行感知和分析，包括道路状况、交通状况、天气状况等。这些数据需要进行标注，包括道路标识、交通规则、道路标志、行驶速度等方面的标注。

5 状态标注：自动驾驶系统需要对车辆和驾驶员的状态进行识别和监测，这些状态包括车辆的位置、速度、加速度，驾驶员的行为、疲劳状态、视觉状态等。这些数据需要进行标注，包括车辆的位置、速度、加速度，驾驶员的行为、疲劳状态、视觉状态等方面的标注。

总之，自动驾驶系统数据标注的需求非常复杂和巨大，需要标注大量的数据，有时需要专业的领域知识或技能，因此需要领域专家和标注平台来协助进行标注工作。

最近，防范治理电信网络诈骗论坛在中国互联网大会期间举行。花样翻新的诈骗手段令人防不胜防，那么AI诈骗主要有哪些形式呢？

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这四种“花式”AI诈骗形式要看清！

第一种：转发微信语音

骗子在**微信号后，向该微信号的好友提出转账要求。为取得信任，骗子会转发之前的语音，进而获得钱款。虽然目前微信语音是不能转发的，但骗子可以通过提取语音文件或安装增强版微信（插件），实现语音转发。

中国传媒大学政法学院法律系副主任郑宁：

对于这种诈骗形式，群众只需提高警惕，直接电话联系确认。此外，在要求对方语音回复时可提出具体的要求，比如要求对方提供身份信息、说明转账原因等。

第二种：声音合成

骗子通过骚扰电话等方式，录音提取某人的声音，并对素材进行合成，用伪造的声音实施诈骗。

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第三种：AI换脸

视频通话的可信度明显高于语音和电话，但利用AI换脸，骗子可以伪装成任何人。

第四种：通过AI技术筛选受骗人群

通过分析公众发布在网上的各类信息，骗子会根据所要实施的骗术对人群进行筛选，从而选出目标人群。

例如实施情感诈骗时，可以筛选出经常发布感情信息的人群；实施金融诈骗时，可以筛选出经常搜集投资信息的人群。

随着科技的进步，诈骗手法不断翻新，广大群众又该如何预防呢？

加强个人信息保护，提高警惕防范诈骗

一、多重验证

在涉及钱款时，群众要提高安全意识，通过电话、视频等方式确认对方是否为本人。在不能确定真实身份时，可将到账时间设定为“2小时到账”或“24小时到账”，以预留处理时间。

此外，可以选择向对方银行汇款，避免通过微信等社交工具转账。这样做，一方面便于核实对方信息，确认钱款去向；另一方面，对方能通过短信通知得知转账信息。

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二、保护个人信息

社交平台的发展加大了保护个人信息的难度，民众将越多的个人信息暴露在网络上，致使受骗的概率升高。

为避免骗子借用个人信息实施诈骗，民众应当加强个人信息保护意识，以防止骗子利用AI技术掌握大量个人信息并对人物性格、需求倾向等进行刻画，从而有针对性地实施诈骗。

三、相互提示，共同预防

青年人要及时做好家中老人的宣传防范工作。提醒、告诫老年人在接到电话、收到短信时，只要是不认识、不熟悉的人和事，均不要理睬，以免被诱被骗。

四、拒绝诱惑

民众应当避免占便宜心理，警惕陌生人提供的好处。

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那么，对于这种利用新技术的诈骗，该如何整治？

充分利用人工智能，提升反诈骗精准度

专家建议：

即时通信、网络社交等平台企业应当加强账户管理，防止他人盗用用户账号及密码，建立风险提示制度，出现账号异常登录等情况时对用户进行风险提示。

利用以大数据分析和智能预警算法为基础的AI技术进行反网络诈骗。在工信部等部门的主导下，利用大数据优势，将相关数据通过反诈骗机制进行共享，进而提高反诈骗的精准度。

建立专门人工智能安全机构，制定人工智能标准，对AI技术进行管理和监督，监督AI技术在不同领域内的应用。