1. 数据采集：获取或生成用于标注的原始数据。这可能涉及从互联网抓取数据、用户生成的内容、传感器数据或实验室实验产生的数据。

2. 数据清洗：对采集的数据进行预处理，移除噪声、重复或无关的信息，确保数据质量和一致性，以便于后续的标注工作。

3. 数据标注：这是核心阶段，标注者根据指定的规则和标准对数据进行标记。标注方法包括：

•分类标注：给数据样本打标签，如情感分类或主题分类。

•标框标注（Bounding Box）：在图像中框选目标物体的位置。

•区域标注（Polygon）：用多边形勾勒出目标区域，适用于复杂形状的物体。

•描点标注（Landmark）：标记图像中的关键点，如人脸特征点。

•序列标注（如语音转文字、自然语言处理中的命名实体识别）。

4. 数据质检：检查标注数据的准确性，通常由专门的质量控制团队进行抽样检查，确保标注结果符合预期的标准。

5. 数据存储与交付：将经过标注和质检的数据存储在数据库中，按照客户的需求格式化数据，然后交付给客户或集成到AI模型训练流程中。

6. 数据安全与隐私保护：在整个过程中，确保数据的安全性和个人隐私的保护，遵守相关法律法规。