传统数据标注主要依赖人工完成，不仅成本高昂，效率也相对较低。如今，自动化标注逐渐成为行业主流，主要有以下几种形式：

1.预标注（Pre-Annotation）：先通过已有模型生成初步标注结果，再由人工进行修正完善。

2.模型辅助标注：利用深度学习模型自动完成目标框绘制、轮廓分割等工作，人工仅需验证结果准确性。

3.弱监督 / 半监督 / 主动学习：依靠少量已标注数据训练模型，让模型自主学习，仅在数据不确定性较高时请求人工干预。

4.合成数据标注：在仿真环境中生成数据的同时，自动输出对应的标签，典型场景如自动驾驶模拟器。

这种“人机协作”标注模式，既能大幅降低成本，又能提升规模化标注的效率。其中，X-AnyLabeling 是一款开源的工业级数据标注工具，可为深度学习模型训练提供高效、精准的标注支持。

信息来源：豚基Wisebase