企業搶AI落地先機，卻碰到標註師的選擇困難症！怎麼找才有效？|數位時代 BusinessNext

找工程師標？大材小用

AI專案起跑之初，有些公司一下子找不到人，會讓工程師先幫忙標註，但不到一個月，工程師大概就會想離職，光跑模型都來不及了，怎麼有空標？

而且工程師一身武藝，也不會只想做標註而已。再不久，老闆也會跳腳，因為工程師很貴，用來做標註非常浪費。

眾包平台或自行開發？必須三思後行

國外有些公司會利用Amazon Mturk等眾包平台，這類平台的標註師來自不同國家，多為家庭主婦、學生兼職，標註師彼此認知判斷不同且缺乏品管，品質較容易有落差。

此外，如何確保數據資安會是一大隱憂。若水有客戶曾經用過這類的平台，最後因為熟悉平台介面耗了不少時間，而且還需要自行開發用來描點的標註工具套件而作罷，在台灣的大企業基本上不太會考慮這個選項。

也許你會想開發自己的標註平台，但從投資報酬的觀點來看，不一定划算。除非標註的類型、數量從頭到尾都不會改變，否則從零到一建置平台，持續開發標註工具，以及後續的平台維護及優化，一樣需要投入人力和時間。

找工讀生標？勞心勞力

請少數幾位工讀生自行標註，在專案開發初期確實是個好方法。有個新創圈客戶，一開始也是用in house工讀生標註了一陣子，但在與若水合作半年後，就不再請工讀生標註。為什麼？

這位新創公司的副總對我大吐苦水：原來，標註的工作畢竟重覆性高，工讀生常常做了一陣子就嚷嚷著要請假或是不做，公司在核心業務之外，為了管標註工讀生又要加請一個主管，同時PM或工程師還要自己花很多時間檢查工讀生做的標註，另外還有辦公室空間的問題，整個算下來人事費用偏高，根本不划算；有時碰上AI新產品開發階段，或是突然專案變多，臨時根本找不到好手支援。

或許對你而言，多花點錢請工讀生標註，為了自己掌控進度一切還能忍受。但在若水的經驗觀察中，

這樣長期下來可能會讓你錯過AI專案開發中最寶貴的資源：時間

選對AI數據外包服務商，優勢在哪？

在監督式機器學習的領域，大量且優質的數據是AI應用成功的關鍵之一。當餵進模型的資料數據標註的不夠精確，機器學習模型（Machine Learning Model）的學習效果就會受到影響，也就是人們常說的「Garbage in,Garbage out」，換言之，在此之前的投資都浪費掉了。

在若水有一套品質檢測回饋制度，來確保客戶交付的數據如期如質完成，進而帶動機器學習模型的品質和成效。

每位標註師都接受過各種標註圖形的訓練、認證，參與專案前再針對該專案的標註特徵考試，以確保標註時有精確的認知和下標動作，還有QA、QC人員分批進行品質抽測。

對許多客戶來說，他們最重視若水在標註時給的原則回饋，機器學習模型需要數據訓練，但需要餵什麼樣「特徵」的數據，往往不太好定義。

之前，有位日本客戶本想讓公司內部的工程師和工讀生去標註橋上的鐵鏽，一試才發現太過耗時、且無法全面檢測標註品質，轉而找上若水幫忙。

因為有協助過建築業的經驗，同仁們馬上想到要請教建築專家，才掌握到鐵鏽的物理特色，不會把橋上的光影、污漬或顏色較深的青苔，標註成鐵鏽，讓機器誤學。

加上鐵鏽形狀太不規則，業界往往都是用「Polygon多邊形描邊標註」的方式來處理，若水AI數據處理顧問審慎評估後，決定以「Pixel－wise逐像素標註」進行數據標註，因為可以讓機器學習所需的Training Data品質更優質、精準，進而達到AI應用快速推展。

究竟數據標註該怎麼解？端看企業開發AI的速度和數量。有一個數據可以參考：我們內部算過，比起找工讀生要花的招募、薪酬（含勞健保）、主管薪資、場地、設備建置等條件來估算，找到一個經驗豐富、品質管理系統穩定的外包標註團隊，至少可以節省20％的成本。

最後，如果你正在思考外包數據標註服務，不妨參考以下4個原則：

是否能協助精準定義標註原則？
是否有品質和品管的內控流程？
是否有及時與客戶回饋的機制？
是否有可靠、穩定的資安系統？

如何處理學習數據，優化機器學習模型並擷取正確的特徵，讓團隊可以快速的產出AI，其實不是單一的執行層面議題，而是一種全面性的策略。以標註數據為例，在思考上光是「有人標就好」還不夠，企業應該思考的是：

如何在達成省時、省力、省成本下，同時藉由精準標註，推動AI落地。

責任編輯：林芳如

本文授權轉載自：若水AI Blog

若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。

企業搶AI落地先機，卻碰上標註師的選擇困難症！怎麼找才有效？