谷歌AI团队近日推出了一款新型图像标注方式——“流体标注”，即采用机器学习来注释分类标签并勾勒出图片中的每个对象和背景区域。谷歌官方表示其可将标记数据集的速度提高三倍。 　　“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。”美国加州科技大学校长秦志刚教授在接受科技日报记者采访时表示，机器识别事物主要通过物体的一些特征。被识别的物体还需要通过数据标注才能让机器知道这个物体是什么。 “谷歌推出的流体标注模型主要利用人工智能学习的基础，对图像数据进行自动标注，对于标注不准确或者出现偏差的地方可以通过人工调整，从而提高标注效率。”秦志刚指出，即便该模型可借助机器学习提升标注速度，但最初还需进行人为地数据标注，为其提供初始训练数据集。事实也正是如此，为了标注图片，谷歌预先以约一千张具有分类标签和信任分数的图片训练了语意分割模型。