問 若水 AI 數據服務事業部 產品經理沈柏均，怎麼形容自家的 AI 數據服務平台？他笑聲爽朗、不假思索地，「用幸福構築的。」

在講數據、講 AI 模型的人工智慧產業裡，談「幸福」乍聽很怪。他卻有其妙解。

「天底下最痛恨 AI 數據標註的，大概就是工程師」沈柏均打趣地說。

學資工出身，從學界新創團隊再到業界，沈柏均是開發標註工具的好手，也在過程中不斷探索使用者的行為和痛點。

在他觀察，雖然現在很多大廠會釋出免費的 AI 數據標註工具，但多為陽春版本，AI 專案需求一有變動，工程師就得自己花時間先修改資料標註工具。再來，企業現行也不太可能為了幾個 AI 專案去特別設計標註介面，當標註時間一拉長，人的專注力下降，產能和品質也會往下掉，間接影響模型訓練品質。

「整個 若水 AI 數據匯流處理平台 的設計主軸就在於：怎麼透過科技的力量，協助 AI 數據標註師在工作中順手、有品質，進而讓數據標註專案能進行的更流暢」，沈柏均篤定地說。

圖／ 若水AI數據服務事業部 產品經理沈柏均每週固定與若水各部門、PM 專案經理、數據科學家，開會討論AI數據的處理策略和平台優化細節

以人為本的平台設計

目前在若水的 AI 數據匯流平台上，有各式各樣的智慧數據標註工具 (Smart Tool)：拉框(Bounding Box)、描線標註 (Polyline）、分群(Category）、關鍵點（Keypoint）⋯⋯，這些都是依照不同行業的 AI 專案需求，所必備的基本標註工具。

沈柏均和他的團隊，有兩個工作目標：

先做到高效有品質，才有機會為使用者們創造幸福。

他仔細介紹著平台上各種標註工具的效能，「像在多邊形描邊(polygon）和逐像素標註(Pixel-Wise)上，目前 2D 的電腦影像標註，只要打四個圓點就能切出來，速度至少加快 5倍，並大幅提升準確度。」

在若水的經驗裡，AI 數據的標註品質和良率上的重大突破，往往來自 AI 數據標註師的親身回饋。比如：在下關鍵點 (Key Point）的功能，一般的開放數據標註工具打一次點，就選一次標籤，但長時間操作下來會很繁瑣。

在AI 數據標註師的回饋下，IT 團隊改成只要打點，系統就會自動下標籤。「這其實只是個很小、很小的例子，但日覆一日持續優化，就會省下很龐大的時間。」

若水 AI 的專案管理經驗，也轉化到數據標註工具的設計裡。

因為標註過的專案超過200個，類型橫跨自駕車、橋梁公共安全、瑕疵檢測、電商、智慧農業及智慧醫療等，工程師們收集 PM 專案經理們的各種專案經驗值，一旦哪些標註條件不夠清楚，或者容易造成數據標註師誤解、操作不易，在標註工具端都能預先跳出提示，給予建議修正方向，還能做到即時線上檢核。

圖／沈柏均座位的後方，就是若水 AI 工程師、UI UX 設計師、資料科學家、AI 數據標註平台工程師的每日工作排程，沈柏均表示每天都像趕進度一樣，標注平台開發和科學家團隊的工作量已經排到 2021 年。

看見 AI 數據的流動

沈柏均分析，硬體、模型和數據是支撐起人工智慧的三隻腳。這幾年拜 Nvidia 等大廠帶動硬體發展所賜，也讓 AI 人工智慧產業快速發展，接下來就看

「誰擁有的數據愈多、愈特別，就有機會佔有一席之地。」

所以，除了為客戶做到又快又好的標註服務，若水 AI 正在往下一步走。

在沈柏均的藍圖裡，他希望透過 IT 的力量，「打造全球唯一用幸福構築的高效數據策略平台。」讓客戶、讓若水 AI 團隊、讓數據標註師們在 AI 數據的長流裡，互助合作，用科技創造更多的共好。

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