USD1的交易賽正在如火如荼的進行着，尤其是老項目中的排名中廝殺尤爲激烈，其中不乏像 $Siren 和 $TAG 黑馬衝衆多的項目中殺出重圍。

在做過項目調研之後我發現，其實Tagger這個項目不僅僅是一個單純蹭AI熱點的項目那麼簡單。Tagger的#Decorp 概念，是爲數據標注樣業提供了一個解決的範式。

在傳統數據標注行業最大的痛點如下：

1. 勞動力密集，效率低下，依賴大量人力進行重復性任務且招聘、培訓、管理成本高。
2. 標注人員專業能力不一以及缺乏統一標準，所導致的質量參差不齊
3. 缺少高效的任務分發、進度追蹤和交付系統。
4. 隱私與合規風險問題無法處理，尤其是涉及圖像、人臉、對話等敏感數據。
5. 自動化標注工具精度低、適配性差，尤其在語義理解、醫療、圖像模糊識別等高復雜度領域，模型輔助效率低。
6. 數據資產缺乏流動性與確權機制，使得標注數據價值難以變現，數據歸屬模糊、易被平台獨佔。
7. 缺乏可驗證的標注貢獻機制，尤其是標注者的價值難以被量化記錄，難以構建長期激勵系統。

而Tagger的 #Decorp 本質上提出的去中心化企業架構：把任務分配、質檢與結算寫進智能合約，由鏈上公開規則和Peer-Driven RLHF審核機制自動運轉，無需傳統層級管理，這將允許 “百萬員工” 級別的DeCorp規模能夠在不怎麼增加運維與管理成本的情況下始終完美運行。而標注的數據，無論從獲取，到標注，再到最後的交付從頭到尾都由通過區塊鏈記錄，使得數據的授權確權清晰無比。

而標注AI Copilot 工具極大的降低技能門檻，即時是任何未經訓練的全球任何一名普通人，都可以通過Tagger 的預訓練模型的協助下在沒有專業領域知識的情況下也能標注專業數據集，尤其是針對。實現用戶隨時接單，企業可“即插即用”獲取高質、低價、可追溯數據。