随着如今科学技术的发展， AI 也逐渐渗透到我们生活中的各个方面，全球越来越多的行业开始选择 AI 技术辅助传统人工操作来提升工作效率。通用的 AI 技术，例如图像识别、文字识别、声音识别、人脸识别等，可将生活中时常遇到的情景加以智能化解读;然而智能的背后依然是大量的人工——
基于深度学习的人工智能技术，核心在于通过计算找寻数据中的规律，运用该规律对具体任务进行预测和决断。源数据需要进行采集、标注等处理后才能够使用，从数据采集到数据标注，人工都在其中扮演了非常重要的角色。如何简化、优化人工服务过程，成为专业的数据服务公司一直思考的问题。
作为行业引领者，龙猫数据一直致力于为整个AI领域提供最专业的数据服务，并通过持续的技术投入，不断增强自身服务平台数据处理能力。例如在国内率先推出的超像素分割标注技术，就很好的解决了精细化语义分割对标注员专业技能和标注效率要求较高的问题。在龙猫数据标注平台最近的升级中，利用AI技术，对数据标注进行反哺，更是平台一大亮点。
传统的图像标注过程中，对图像进行拉框是一个常见操作，用矩形框或多边形框对人物、车辆或其他物体进行标记，需要尽可能将框的边缘和物体边缘精准贴合，这使得标注难度提高，标注效率降低。龙猫数据标注平台将计算机视觉技术与拉框相结合，推出了矩形拉框自动贴边功能：在做矩形拉框时，可以先拉一个比物体大一些的框，算法会将矩形框的四条边自动贴近物体，极大提升了标注员工作效率。
计算机视觉领域，人脸识别是应用最为广泛的技术之一。从手机解锁到商超客流统计，从火车站酒店关卡到移动支付，人脸识别技术的实现都缺少不了对人脸位点的标注。龙猫数据标注平台根据常见的标注需求，利用AI技术配置了人脸自动打点技术，只需要简单的拉框，算法即可按要求对人脸进行固定点位的预打点，标注人员只需对点位进行简单调整即可。
OCR识别是目前应用较多的另一项AI技术，借助OCR(光学字符识别)，停车场可以轻松识别车牌号，从而进行收费计时;身份证和驾驶证等证件类识别也在有了OCR之后方便了很多。无论是各类文档，票据，还是商店门头，OCR技术的应用也都离不开标注员们的拉框与转写。升级后的龙猫数据标注平台可对OCR进行预转写，只需对文字区域进行框选，便会自动进行OCR 识别，并将识别结果填入转写区域，可根据需要直接保存或者修改后保存。毫无疑问，AI技术的发展不仅改变了各行各业，也使AI数据标注本身变得智能而高效，但这并不意味着未来数据标注工作的减少甚至消失。一方面，当前正处于人工智能落地应用的爆发期，未来越来越多的长尾、小概率事件所产生的数据需求将会持续增强;另一方面，已有的算法模型若要继续提升准确性，特别是在一些对准确性有极高要求的安防、医疗、金融等领域，则必须由人工提供准确度更高的数据。AI与为它提供大量学习资料的数据标注，将长期呈现出一种教学相长、相得益彰的美妙关系。
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