随着科学技术的进步与发展，人工智能(Artificial Intelligence)技术已开始渗透进生活中越来越多的方面。人工智能时代悄然来临，AI的话题热度高居不下，越来越多的企业已将AI基础技术投入实际商业运作中，有的为了辅助传统人工，有的为了提升工作效率，当然有的也是为了增加企业估值。人工智能技术对于企业来说，已不再是optional，而成为了基本标配。当下科技企业的鄙视链中，已默默增加了"是否具有A.I.能力"这一环节，为了不被同行抛下，培养稳定增长的AI能力，变得格外重要。
高频的C端AI技术，包括人脸支付、语音助手、文字识别、智能客服等已有非常庞大的落地场景，吃瓜群众在这几年已能感受到AI技术远比“听上去”来得更接地气儿。这些通用的AI技术（人脸识别、声音识别、OCR、自然语言处理等)，已能将生活中常常遇到的基本情景加以智能化解读；而对于企业来说，某些专业领域的特定情况，例如工业器械、科研医疗、流水线车间等聚焦场景，则需要更加专业、定制化的AI解决方案，来帮助企业实现智能化转型。
目前来说，有预算的公司需要自己招聘深度学习人才组建团队，购买CPU/GPU，采集标注数据，发展深度学习算法等等，启动成本较大。对于一些初创公司或中小企业来说，这部分资金投入会成为阻碍他们使用AI技术的主要障碍。
EasyDL定制化模型训练与服务平台是一款百度发布的AI开发工具。其功能与微软的Custom Vision类似，是首款由我国科技公司推出的定制深度学习模型的开发平台。相比于Custom Vision, 最直观的感受是EasyDL的本土化交互页面对中国开发者以及入门用户使用起来更顺畅。同时，在EasyDL界面极简的模型后台中，每一步操作都介绍得非常清晰易懂，即使是AI入门级的企业用户或者个人开发者也能轻松理解。用户在EasyDL平台中，不用部署服务器，不用招聘研发团队，不用人工手写代码，仅需简单的上传和标注相关数据，就能零成本迅速获得一个量身定做的深度学习模型，这还是非常值得一试的。
目前百度的EasyDL支持用户定制自己的图像识别(图像分类、物体检测)，文本分类，声音分类，视频分类，搞零售的朋友还可以使用EasyDL行业版的定制化商品检测。EasyDL不设边界的产品特性其实还挺神奇的，之前用EasyDL测试的时候，上传了不到一百张照片就训练了一个识别猫狗小猪小兔子的图像分类模型，测试准确率居然达到了95%。
除此之外，在深度学习的模型开发过程中，充足的数据集及精准的数据标注对最终模型效果来说至关重要：就物体检测模型来说，预估开发者们花在数据标注上的时间平均会占据整个项目周期的50%以上。尤其是企业用户、科研人员做的高精度定制化模型，需要在深度学习的过程中投喂海量数据去训练。而通常情况下，面对这些庞大的数据集，开发者们只能人工手动去一张张标注图片，整个过程耗时长，另外还需要对标注人员进行相关知识培训，综合操作成本非常高。
最近，EasyDL的物体检测功能最近推出了“智能标注”服务，这是EasyDL数据中心的一个辅助功能，开发者们只需标注数据集中系统推荐优先处理的重点图片，就可以让EasyDL后台自动标注剩余的图片，还是十分值得试一试的。
使用 “智能标注”非常简单，只需在EasyDL的物体检测模型后台按照以下三个步骤操作即可，在此我们用一个简单的动物识别数据集为例来实测一下：
1. 启动智能标注
选择EasyDL定制化图像识别的“物体检测”模型后，在“数据中心”上传完训练数据集后，即可在标注页面下方找到“智能标注”功能的启动入口。启动前，先选择一个数据集，每个标签标注至少10个框，来为“智能标注”的开启做好准备工作。
点击右下角绿色的”启动智能标注“按钮即可开启该功能。
2. 标注代表图片
启动后，系统会自动筛选出数据集中最具有代表性、也是最需要优先标注的图片。开发者可根据提示，对需要优先标注的图片进行标注。除了人工标注之外，还可以勾选 “显示预标注”功能来提升标注效率：只需确认或调整系统预标注的标注框，即可完成重点图片的标注过程。
系统筛选出优先标注的图片，还可勾选“显示预标注”来协助处理数据集。
3. 一键标注剩余图片
标注重点图片后，当系统判断当前标注的图片已足够、且EasyDL展示的预标注已十分精准时，用户可随时启动“一键标注”来批量处理剩余图片的标注。“一键标注”完成后，所有系统标注的图片都会出现在“待确认”类别中，只需对系统标注结果进行确认即可轻松完成所有数据的标注。
好了，就是这么简单，三步即可完成数据集的智能标注。对比人工标注，我们发现开启”智能标注“功能，只需标注原数据集中30%的图片，就能让后台启动数据集预标注，并可以选择“一键标注”来处理剩余数据集。对比手工标注训练出的模型效果，开启智能标注训练的模型效果同样达到了95%以上，的确是又省时又省力，不要太方便啊！EasyDL的这个功能给开发者们省了很多时间，想到以后再也不用一张张手动无序地标注图片了，忍不住笑了出声。期待“智能标注”的功能也能尽快在文本、声音、和视频的模型中赋用吧。