USD1的交易赛正在如火如荼的进行着，尤其是老项目中的排名中厮杀尤为激烈，其中不乏像 $Siren 和 $TAG 黑马冲众多的项目中杀出重围。

在做过项目调研之后我发现，其实Tagger这个项目不仅仅是一个单纯蹭AI热点的项目那么简单。Tagger的#Decorp 概念，是为数据标注样业提供了一个解决的范式。

在传统数据标注行业最大的痛点如下：

1. 劳动力密集，效率低下，依赖大量人力进行重复性任务且招聘、培训、管理成本高。
2. 标注人员专业能力不一以及缺乏统一标准，所导致的质量参差不齐
3. 缺少高效的任务分发、进度追踪和交付系统。
4. 隐私与合规风险问题无法处理，尤其是涉及图像、人脸、对话等敏感数据。
5. 自动化标注工具精度低、适配性差，尤其在语义理解、医疗、图像模糊识别等高复杂度领域，模型辅助效率低。
6. 数据资产缺乏流动性与确权机制，使得标注数据价值难以变现，数据归属模糊、易被平台独占。
7. 缺乏可验证的标注贡献机制，尤其是标注者的价值难以被量化记录，难以构建长期激励系统。

而Tagger的 #Decorp 本质上提出的去中心化企业架构：把任务分配、质检与结算写进智能合约，由链上公开规则和Peer-Driven RLHF审核机制自动运转，无需传统层级管理，这将允许 “百万员工” 级别的DeCorp规模能够在不怎么增加运维与管理成本的情况下始终完美运行。而标注的数据，无论从获取，到标注，再到最后的交付从头到尾都由通过区块链记录，使得数据的授权确权清晰无比。

而标注AI Copilot 工具极大的降低技能门槛，即时是任何未经训练的全球任何一名普通人，都可以通过Tagger 的预训练模型的协助下在没有专业领域知识的情况下也能标注专业数据集，尤其是针对。实现用户随时接单，企业可“即插即用”获取高质、低价、可追溯数据。