随着人工智能技术的不断发展，从智能家居到智能驾驶，从气象诊断到金融风控，AI的应用范围越来越广泛，其带来的效益也越来越显著。大模型的训练需要企业提供海量的训练数据，对安全和隐私保护要求极高，而目前大模型的数据还需要大量的人工标注。
9月21日，华为全联接大会2023上，华为云CTO张宇昕分享了华为云AI标注云桌面为标注行业，提供安全高效的解决方案以及应用实践。
华为云CTO 张宇昕
以汽车智能驾驶为例，在智驾过程中，智能驾驶系统根据周边环境信息，如其他车辆、红绿灯、行人等数据反馈，做出具体行为决策，如刹车、变道、超车等行为。要训练出一套合格的感知算法，让汽车处理更多、更复杂的场景，就需要有海量、准确、高质量的道路场景数据，由专业人员对数据进行标注，将其转化为支撑算法训练的数据。
然而，智能驾驶标注数据包含大量的地理信息3D点云、地理信息、轨迹等，大量涉及地理要素和场所位置信息，国家法规要求严格管控。当前，通过大模型，车企已经可以对这些敏感数据进行智能标注，然而，至少还有10%的数据需要由标注人员进行微调和手工标注。在这整个过程中，数据安全、标注效率、标注质量，无疑是车企最为关注的3大核心要素。
在数据安全方面，智能驾驶标注的海量地理数据都是敏感数据，以往的数据标注通过浏览器或客户端进行，仍存在浏览器及本地缓存数据导致数据泄露的风险。现在，华为云提供安全合规的云上汽车专区，可实现数据存储、标注，模型训练、仿真、部署全云上完成。通过AI标注云桌面，进一步保障数据标注环节的敏感数据不落地。
数据标注作为劳动密集型产业，往往通过第三方专业标注外包完成标注任务。为了满足数据安全要求，企业要求标注人员集中到办公区办公并部署隔离网络，或者给异地的外包团队开通企业内网专线，成本高昂。通过华为云AI标注云桌面，分散在全国各地的标注员均可接入到安全的标注环境中，进入通过标注平台进行安全标注。针对智能驾驶点云标注这类对显卡有要求的标注场景，还可以通过GPU云应用降低企业标注终端的成本。
在标注效率方面，3D点云、图片、视频等在本地加载都要缓存，20M左右的标注数据往往要等待4到5秒才能加载完成。尤其是3D点云，一旦进行拖动，部分数据还需重新加载。现在华为云上数据互通，云端实时加载，结合华为云HDP高清显示协议毫秒级传输，可即时加载高清图片和视频，实现图像本地显示时延降低50%以上，让标注员快速流畅标注。
在标注质量方面，当遇到模糊数据，如恶劣天气采集的路况图像，往往需要多人研判，确保数据标注精准无误。为了降低返工率，标注员一般通过即时消息软件与同事求助研判，有时还需要截图来解决标注难题，不仅低效，而且存在数据安全隐患。这个问题也可以通过华为云的多用户协同桌面解决，其协同能力可支持标注员一键拉起协同，由经验丰富的同事或专家进行标注操作，快速解决数据疑点，实现准确标注。
目前，华为云AI标注云桌面已经在华为智能汽车自动驾驶数据标注中使用，实现了7个城市的2000多名标注员跨地域在云上实现安全高效标注。
面向智能家居、安防、金融、互联网等行业，在图片、视频、语音等人工标注场景，AI标注云桌面也将以其安全、高效、协同的能力，助力人工智能不断向前。
