如何找数据标注公司

⑴ 麻烦推荐几个可以做地图标注的公司

腾讯地图（9.1.2）、高德地图（7.8.3）、网络地图（8.7.4）这些都是可以坐地图标注的。地图标注就是在互联网电子地图、移动电子地图或导航地图上标注商家或企业的线下地址信息，使用户可以在本地电子地图上看到商家或企业的存储信息，地图标记信息也显示在商店的联系信息中。对于企业来说，地图有许多好处。可以为顾客提供店铺位置信息，方便顾客导航到店铺。在地图上显示商店名称，并将人员的流动引导到商店。同时，顾客可以通过搜索附近的类别来找到商店，增加商店的进店数量，加强电话咨询。最重要的是，可以经常搜索商店，以提高你的企业形象和声誉等等。
拓展资料
1、 公司注销是指公司被宣告破产、被其他公司取得的营业期限届满未续期、法定营业期限届满或者解散的，需要向登记机关申请注销法人资格的程序。公司注销程序是指注销程序的顺序或步骤。
2、 上市公司重组，首先要调查收集数据，调查重组公司的经济效益，资产财务状况，内部组织状况，公司办公室社会状况，产品技术设备状况，公司经营状况。理清楚思路，设计方案，成立公司重组领导小组，组织人才分析公司内外现状和问题，明确重组目的思路。并且还需要制定公司重组实施方案、章程及配套文件等一系列重组文件。与员工讨论，并将批准的“实施计划”提交给员工讨论。如果改制的原则能与职工商量，听取职工的意见，还要对职工进行思想动员和教育，对企业中级管理人员进行分类统一培训。对意识形态的理解。实施方案报有关部门征求意见，在政府有关部门的指导和帮助下进行最终修订，报国有资产监督管理机构批准。
操作环境：电脑端浏览器macbookpro_os14
google版本92.0.4515.131

⑵ 数据标注的平台哪个好

曼孚科技也挺不错的，我们在汽车自动驾驶领域有过合作。

⑶ 数据标注从哪里接单

数据标注从找标注网接单。

人工智能可能是现在最火热的名词，但是对于数据标注，不少人却知之甚少。近年来，在科学技术的不断发展及政策的不断推动之下，人工智能正在逐渐发展成为一条巨大的产业链。

并且在无人驾驶、人脸识别、智能医疗等等方面发挥着巨大的作用。在人工智能“神奇”的背后，数据标注发挥着巨大的作用，并且正在成为人工智能时代最重要的产业之一。

人工智能的发展速度肉眼可见。在一系列政策的引导以及资本和市场的双重激励之下，数据显示，目前人工智能行业市场规模已经接近100亿元，而与之直接相关的数据标注产业在这样的背景之下同样迎来了井喷式的发展。

乌鲁木齐蓉亭心流智能科技有限公司搭建的数据标注平台。

乌鲁木齐蓉亭心流智能科技有限公司搭建的数据标注平台又称“觉醒向量”通过对数据标注行业痛难点问题的深入研究通过Blog等网站渠道对行业内容进行分享。

乌鲁木齐蓉亭心流智能科技有限公司搭建的数据标注平台专注于为全球人工智能企业提供优质的数据标注服务；通过优质的质量控制体系以及优质的客户服务，帮助人工智能企业加快产品迭代速度。

⑷ 如何运营一家数据标注公司(2)

随着AI浪潮的斩头露角，数据标注 行业 也犹如雨后春笋般蓬勃的发展起来。

本文就目前国内数据标注行业存在的几个阶段性结构特征进行展开，让更多想了解数据标注的AI公司、AI实验室、准备加入数据标注的朋友们，快速熟悉目前数据标注行业的现状和运营数据标注公司应该注意的若干问题。

数据标注市场目前有下面几种结构：

众包结构

顾名思义，就是把需要完成的任务分发给大众志愿者（也就是市场上说的兼职）。这其中就出现了众包公司。众包公司联系到需求数据标注的客户，和客户建立合作关系后，将客户需求传达给合作的大众志愿者，从而形成一个“需求公司——数据标注众包公司——多个大众志愿者”这样一个众包结构 。

这种众包结构的优点就是可以组织起社会上的大众志愿者进行数据标注，而大众志愿者不用占用太多的公司资源，劳动力成本相对较低。对于数据标注众包公司费用支出的核心——人工来说，无疑是可以极大的减少公司的运营成本，从而使公司自身在面对需求数据标注的客户时的报价更具有竞争力。

当然，众包结构的缺点和优点一样显而易见，甚至可以说它的缺点已经慢慢的大过了它的优点，为什么这么说呢？

需要拥有大量的志愿者基数  由于上游客户的需求可能千变万化，同时客户的需求很大概率都是阶段性的，这就要求众包公司合作的大众志愿者首先自身得是稳定的。但是由于大众志愿者就是利用闲散时间进行工作的这种特性，长期稳定的大众志愿者几乎不太可能，这就要求数据标注众包公司必须拥有庞大的大众志愿者团队，形成一个体系。才能保证在发放任务的时候总是有充足的大众志愿者进行合作。

沟通成本高昂  而当大众志愿者的数量能够满足任务要求时，我们又不得不面对另一个事实：数据标注众包公司在与需求公司洽谈合作时只能有针对性的进行数据标注类型的选择。如果在选择数据标注项目上普遍撒网，就会面对公司自身需要投入巨大的精力去培训那些不断更迭的大众志愿者。而很多时候公司在大众志愿者合作方面节约下来的成本，其实已经全部转嫁到了公司培训、纠错诸如此类的沟通环节。

数据保密困难  目前国内的AI公司，AI实验室还没有形成井喷之势。但就现阶段而言依然有众多AI公司，AI实验室在进行着高度重叠的产品研发。对于有标注需求的公司来说，如果被标注数据都是真金白银获取来的，那么倘若在众包环节众包公司处理不当，很有可能AI公司辛苦获取的数据就成了其他AI公司的嫁衣。

无法给予需求公司灵活的服务  因为大众志愿者拥有流动性的特点，一旦需求公司改变原有标注需求，数据标注众包公司是没有办法在较短的时间进行调整的。同时，数据标注众包公司的客户群体也相对单一，由于大众志愿者的群体特点，数据标注众包公司只能把更多精力放在需要大批量数据标注，同时标注规则相对简单的需求公司。但是AI的训练是一个阶段性的过程，基本上都是：小批量找 特征训练 ——较小批量简单场景训练——较小批量复杂场景训练——大批量训练。在数据标注众包公司砍掉处在第一阶段的AI公司和AI实验室的时候，其实也就是砍掉了相当一部分潜在客户。

工厂结构

  有了众包结构里的兼职架构，下面就着重介绍一下全职架构，也就是工厂结构。

工厂结构相较于众包结构形式上要简单一些，省去了中间众包商这个环节，进而形成了一个“需求公司——数据工厂”这样的工厂结构。

相较于数据众包公司，数据工厂的优点就是标注人员稳定，能做到需求方和数据标注方即时沟通，沟通成本大大降低。同时，由于数据是以一对一的形式进行传递的，也大大降低了数据被泄露的可能性。

虽然工厂结构可以有效的规避很多众包结构中存在的种种问题，但是依旧有很多问题他是没办法解决的，那我们就看看有哪些问题工厂结构解决不了呢？

选择标注公司的困难  在市场上可能有成百上千个工厂结构的数据标注公司，但是有数据标注需求的公司应该如何选择呢？如果没有选择正确的标注公司，不仅得不到高质量的标注数据，更有可能因为数据大批量不合格而重复返工，进而耽误了原本项目的工期。而在这个AI公司百家争鸣的时代，时间才是最重要的，谁的产品最先出世，也就最有机会获得资本的垂青。但是有标注需求的公司如何在众生百态的标注市场中选择一个 质量和效率 双重过硬的公司其实是一件非常困难的事情。

工厂结构公司两极分化  因为各种各样的原因，工厂结构的公司两极化很明显：较大的可以达到上千人；而较小的，只有几个人。因为两级分化的原因，市场现在就会出现一个很有意思的现象：大的公司很少会去对接短期且数据量较少的项目，因为承接较少的数据量对于一个较大的工厂结构的标注公司来说很有可能都不够公司日常的管理运营成本；反之，小的标注公司可以承接短期数据量较少的项目，但是在大批量数据杀到的时候，又会显得捉襟见肘，难以承接。

人工成本风险较高  首先因为是全职，不论有没有任务，都涉及一个员工薪酬的发放。其次，需求方公司的需求有大概率是呈周期性的，就是有可能这周公司有项目做，下周可能就没有了。这就会映射出一个工厂结构的数据标注公司非常尴尬的处境：合同期限内需要完成的大项目可能需要大量人员进行参与。可是一旦合同结束了，公司却又没有找到后续能够进行人员分配的 项目 ，这就会给数据标注公司的运营带来挑战。

众包+ 工厂结构

有了众包和工厂结构的总结，我们不难发现，他们各有各的优点，也各有各的缺点。这里提出的众包+工厂结构，其实就是将两者进行了优缺点的融合，扬长避短。

那么大家肯定会有疑问，怎么融合呢？如何才能将这两种结构很好的在实际操作中统一起来呢，欢迎大家持续关注微博，在后面的篇幅里，会有详细介绍。

⑸ 如何选择一家标注公司

选择一家数据标注公司需要着重参考以下两种因素：

技术实力与服务水平

这其中，技术实力是基础，只有过硬的技术实力，才能高效率、高质量完成既定项目：

预标注技术加持，效率可提升2.5-4倍

此外，服务水平也是需要着重考量的因素之一。从项目的制定到项目执行再到后期项目的收尾，每一个环节都需要数据标注公司提供高水准的服务。

⑹ 有没有推荐的数据标注的兼职平台

1.通过我们调查，目前网络上还没有正规专业的数据标注兼职平台。因为数据标注项目的特殊性，有许多项目也是无法通过兼职平台来放任务的。
2.目前数据标注主要还是通过众包 ，分包任务的形式来分发任务
3.目前适合个人兼职的数据标注平形式主要有以下几类
a. 网络众包、京东众包、科大讯飞这类平台 也有很多适合个人的项目，这种大平台信誉价格方面都可以保证的
b. 还有就是目前主要的数据标注兼职途径，这类就是 微信QQ社群里面好多手上有项目的公司他们通过微信QQ群招收兼职人群做任务，这类途径的任务有些会因为信誉问题辛苦劳动而不结账找不到人的。
c. 数加加、数据堂等信息小程序的任务形式 ，这类平台一般价格低
d.像猪八戒这种微客平台，走任务担保形式。
f. 还有就是如找标注网这种专业的找标注项目，找标注团队，标注数据采集，供需双方信息交流数据标注接单平台，平台上活跃着相当多的项目团队，标注项目完全需要供需双方商谈。人工智能产业的迅猛发展带来与之相关的数据产业的爆发性成长，人工智能相关的数据标注需求是庞大的。数据标注是人工智能产业的基础，是机器感知现实世界的起点。从某种程度上来说，没有经过标注的数据就是无用数据。由于数据标注行业的行业入门门槛低，从而带动了大批数据标注从业人员，从业人员的大量增加对项目需求就会越来越多，也因此找数据标注项目、找数据标注团队、数据采集需求的综合性供需平台显的非常有必要。
数据标注项目从哪里接单？这些问题受到广大从业人员的格外关注。我们对行业进行分析调查之后，给大家介绍目前有哪些靠谱的数据标注接单平台：
一、网络、京东、科大讯飞，这类头部企业信誉是不会有任何问题的，加入门槛也不高，他们本身项目众多但参与做项目的团队人数也众多。
二、龙猫、海天瑞声、数据堂、数加加、倍赛这类专门做数据服务的公司，他们主要以承接甲方项目然后外包为主，做这类平台的业务基本上公司有实力，团队大，有关系渠道，数据质量稳定，个人或者小工作室基本上就接不到这种项目的
三、类似集合找数据标注项目，找数据标注团队 、数据采集供求，信息经验交流的平台，这类平台目前很少，大平台更少。目前就找标注网平台还算是人气项目比较活跃的，这种平台符合满足了工作室、个人，公司项目方的多样需求，但是信誉方面需要项目合作双方自己去判断。
以上这些是目前小编整理出的相对来说靠谱的数据标注接单平台，希望对大家有帮助。

⑺ 如何运营一家数据标注公司（资源特点篇）

    首先我们要能够准确的了解资源公司的特点，这样才能更好的为其提供符合自身特点的服务。

    目前市场上的AI公司、AI企业、AI研究所大致分为以下几种,对于与数据标注公司的合作来说他们各有各的优势和劣势，这里对以下突出的几类进行分析：

1. 初创型   这里指的初创型公司一般指未进行过阶段融资的初次创业型公司。

     优势：

        ◆  沟通成本低   初创型公司的核心创始人一般都是公司的核心技术人员，所以他们对数据标注的结果有清晰的需求认知，能够清楚严谨的表述出需要 标注数据 的规则，数据标注公司与此类 资源 公司在沟通上比较简单，能够快速的直入主题，迅速建立供需关系，省去冗长的上报、各级的批复等沟通环节。

        ◆  结算时间快   这类资源公司本身公司架构也相对简单，对于标注完成后的结款时间相对也较短。

     劣势：

        ◆  需求连贯性不强   因为初创型公司很多没有稳定的甲方，同时公司在同一时期对接的甲方数量并不是一定的，有可能在某个月中会有很多，同样也可能一个没有。这就导致了在数据的需求连贯性上并不是很强。

        ◆  标注需求量不大   在与甲方沟通合作的路上，展示型项目产品并不需要大量数据的验证。更多时候都是以小批量数据进行产品的小样展示，因为初创公司也要考虑项目的成功率和标注成本之间的关系。

2. 企业型   这里指已经形成一定规模的人工智能企业，同时可能已经获得多轮融资。

     优势：

        ◆  数据连贯性强   这里指的一定规模的人工智能企业可能已经是市场上第一梯队的领跑者，因为有成熟的产品和合作对象，其在产品需要进行迭代和研发关联 产品 时是需要大量标注数据作为模型训练的。同时因为其在业界的影响力，与新的需求商进行合作时的成单率也要远高于初创AI公司。

        ◆  数据价值高   因为大型公司需要综合保密、质量、工期等多方面因素，同时因为已经与需求公司建立了正式的合作关系，此类型的AI公司在提供的数据标注单价上是要略高于初创型企业。

     劣势：

        ◆  结算周期长   因为此类公司的结构相对复杂，同时结构越复杂的公司其对于支出资金的流程也越谨慎，这种谨慎就会导致合同内的结款周期远远高于初创型企业。

        ◆  沟通成本高   因为此类公司的架构相对复杂，一般一个项目的启动流程是“算法团队将需求提供给项目经理，项目经理联系数据标注公司试标-数据标注公司试标完毕反馈-项目经理检查并反馈给算法团队”。这其中就避免不了多人传达规则时出现的模糊情况，需要大量的时间进行沟通和验证。同时在项目启动时的流程也相对复杂，不仅需要算法确认规则，需要财务确认支付方式，需要法务进行合同审核，需要项目主管领导批准，这些都会使数据 标注公司 的沟通成本大大增加。

3. 科研型   这里指各类政府、大学等行政事业单位的科研部门。

     优势：

        ◆  结算时间短   一般的科技机构的审批方式都是先进行项目报备，在项目报备通过的时候其实这部分的项目资金就已经预留出来了，只要数据标注公司能够按时按量的完成项目内容同时提供合同内规定的相关发票，就可以顺利结算。

        ◆  沟通成本低   一般的科研机构都是由项目负责导师指定联系人进行与数据标注公司的沟通，同时被指定人一般也都是项目的参与人，所以在规则的制定上更为清晰，与初创公司一样，能够快速的进入主题，大大节省了数据标注公司在沟通方面所花费的时间。

     劣势:

        ◆  数据连贯性不强   因为此类科研所的项目基本都是阶段性的，一类产品上线后，相关产品再进行上线需要周期。

        ◆  找寻成本高   因为科研机构的特殊性，在市场上很难准确就定位到需求部门，在众多部门中确立需求部门并与之建立起合作关系是需要耗费大量的时间和精力。

4. 综合型   向AI化转型的各类传统 行业 企业。

     优势：

        ◆  数据连贯性强   因为涉及传统生产的转型，该类企业一般都有独立的AI产品研发组，同时因为此类公司本身的体量和市场占有率，会使其对于需要转型的领域和需求产品更为宽泛。

        ◆  数据量大   因为AI转型除了成熟的技术支撑之外，最重要的就是时间，越快将生产结合AI的企业，其市场竞争力也就越明显。而如何能让计算机快速的进行训练呢？除了算法团队的技术支撑，剩下的就是给计算机提供大量的符合模型识别的标注数据。

     劣势：

        ◆  结算周期长   和企业型公司性质相同，由于庞大的内部结构，项目资金的结款周期相较于初创型公司和研究所会大大增长。

        ◆  工期紧张   因为有转型这个宏观任务，所以一般此类企业都对转型项目的落地时间有明确的规定，说简单一些就是工期紧、任务重。由于这种特点， 数据标注公司 在承接此类公司的项目时，需要有大量的人手进行数据标注，这对于公司本身的管理无疑也是巨大的挑战。

本文所说的每种公司都有各自的渠道获取特点，请持续关注博客，我们会在接下来更新更多的相关内容。

⑻ 数据标注从哪里接单

数据标注从找标注网接单。

网络接单就是客户通过公司的官方网站、数据库、广告等网络媒体看到发布的出售信息，公司与客户在通过网络联系、电话等沟通方式，跟客户沟通后达成成交的这一个过程称之为网络接单。

网络接单是由中国首位网络沟通师，沟通专家龙毅经过对中国阿里巴巴网商，慧聪网商和自己等高质量成交经验的研究和总结。并把他归纳入网络沟通的新学说。又是网络营销的新学术。

网络上骗子们的行骗方式一般有以下几种：

步骤一：明显的格式化询盘单

询盘单抬头是他们公司的大名，一般都是非常显目，而且都是些外贸公司、实业公司、发展公司、集团公司、商贸公司、总公司等等的东西名称。

包括询盘单，询盘函，询价单什么的，字都非常的显眼，询盘下面一般左侧都是固定 TO FAX ATT 会写上你公司的全称，电话，收件人的名字，右侧跟左侧的格式也一样，只是写的是他们自己的电话，传真，和收件人。

步骤二：让你提供资料

询盘单一般简单的词句是，您好，很高兴能于贵公司取得联系，（事实上我们很多卖家都是生产行的，准确的说是工厂，但是他们不管你小大，都把你统称为公司），我公司是***市一家大型商贸或者外贸公司。

有的干脆就写是什么商界，***大型公司组成，（反正他们坐着打字也不会腰痛的），有着多年的出口经验，在海外有大量的客户，现有我海外客户急需贵公司的 产品名，如贵公司有此生产能力和质量保证的话，请速于我公司联系，并请贵公司提供以下资料。

⑼ 数据标注从哪里接单

1、

从专业大型的数据服务外包公司接单，如数据堂、倍赛、海天、数加加这类规模比较大的公司。

们有大量的投资人行业资源对接，行业影响力大项目相对来说比较多。

2、

有部分公司或者工作室他们有大的数据外包公司 人脉资源，从而能获得相对多的项目。

3、

就是从有些公司接二手三手的标注项目，这类公司在行业QQ群,帖吧非常活跃他们这种公司就是，以接包转包为主。

4、

靠长期行业积累的人脉及客户口碑给介绍来的一手项目。

5、

有相关一些小工作室 小公司他们主要是靠贴吧，行业QQ群来接一些二手项目，这类工作室公司。

⑽ 数据标注的任务是从哪来的

目前对于数据标注众包平台而言,其任务主要来源于提出标注需求的人工智能公司。

从专业大型的数据服务外包公司接单，如数据堂、倍赛、海天、数加加这类规模比较大的公司他们有大。量的投资人行业资源对接，行业影响力大项目相对来说比较多。有部分公司或者工作室他们有大的数据外包公司人脉资源，从而能获得相对多的项目。

就是从有些公司接二手三手的标注项目，这类公司在行业QQ群，帖吧非常活跃他们这种公司就是以接包转。网络、京东、科大讯飞，这类头部企业信誉是不会有任何问题的，加入门槛也高，他们本身项目众多但参与做项目的团队人数也众多。

龙猫、海天瑞声、数据堂、数加加、倍赛这类专门做数据服务的公司，他们主要以承接甲方项目然后外包为主，做这类平台的业务基本上公司有实力，团队大，有关系渠道，数据质量稳定，个人或者小工作室基本上就接不到这种项目的。