国产成人亚洲综合app网站丨色91丨欧美精品久久久久久久久大尺度丨日本特黄aaaaaa片在线观看丨久久久人人人婷婷色东京热丨欧美一区二区三区四区在线丨国产一级特黄aaa大片丨俄罗斯a级毛片丨亚洲自拍网站丨九九视频麻婆豆腐在线观看丨嫩草www丨欧美国产在线视频丨九月婷婷人人澡人人添人人爽丨中国一级一级全黄丨91在线免费视频丨国产免费永久精品无码丨国产日本欧美在线丨亚洲电影天堂av2017丨色屁屁ts人妖系列二区丨中文字幕一线产区和二线

人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)指為AI算法訓(xùn)練及優(yōu)化提供的數(shù)據(jù)采集、清洗、信息抽取、標注等服務(wù)，以采集和標注為主。人工智能概念爆發(fā)伊始，算法、算力、數(shù)據(jù)就是重要的三要素；進入落地階段，智能交互、人臉識別、無人駕駛等應(yīng)用成為最大的熱門，AI公司開始比拼技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的結(jié)合能力，而數(shù)據(jù)作為AI算法的“燃料”，是實現(xiàn)這一能力的必要條件，因此，為機器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練、優(yōu)化提供數(shù)據(jù)采集、標注等服務(wù)的人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)成為這一人工智能熱潮中必不可少的一環(huán)。如果說計算機工程師是AI的老師，那基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)就是老師手中的教材。

近日，艾瑞咨詢發(fā)布了《2019年中國人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)白皮書》（以下簡稱《白皮書》），對中國人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)進行了深度分析?！栋灼分赋?， 2018年中國人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)市場規(guī)模為25.86億元，預(yù)計2025年市場規(guī)模將突破110億元，人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)將持續(xù)釋放其對于人工智能的基礎(chǔ)支撐價值。

行業(yè)進入成長期

格局逐漸清晰

伴隨國內(nèi)人工智能熱潮爆發(fā)，大量的AI公司融了資，為了不斷提高算法精度，數(shù)據(jù)采標需求也空前爆發(fā)，一度催生了行業(yè)的繁榮。但早期的AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)門檻較低，玩家魚龍混雜，使行業(yè)標準模糊、服務(wù)質(zhì)量參差不齊。隨著競爭加劇，AI公司對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量要求也不斷提高，并且當(dāng)產(chǎn)業(yè)落地成為主旋律，需求方對垂直場景的定制化數(shù)據(jù)采標需求成為主流時，眾多小型AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)公司從數(shù)據(jù)質(zhì)量和采標能力上達不到要求而被淘汰，或依附大平臺，行業(yè)格局逐漸清晰，頭部公司實力逐漸凸顯。隨著算法需求越來越旺盛，目前機器輔助標注、人工主要標注的手段需要改進提升，增強數(shù)據(jù)處理平臺持續(xù)學(xué)習(xí)和自學(xué)習(xí)能力，增加機器能夠標注維度、提升機器處理數(shù)據(jù)的精度，由機器承擔(dān)主要標注工作將成為下一階段的行業(yè)重心。未來，越來越多的長尾、小概率事件所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)需求增加，人機協(xié)作標注的模式性價比不高，機器模擬或機器生成數(shù)據(jù)是解決這一問題的良好途徑，及早研發(fā)相應(yīng)技術(shù)也將成為AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)商未來的“護城河”。

從產(chǎn)品形式來看，目前，國內(nèi)AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)主要為數(shù)據(jù)集產(chǎn)品和數(shù)據(jù)資源定制服務(wù)，數(shù)據(jù)集產(chǎn)品往往是AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)商根據(jù)自身積累產(chǎn)出的標準數(shù)據(jù)集，以語音數(shù)據(jù)集為主，主體偏普通話語音、英文語音、方言語音等；為保證算法優(yōu)勢，客戶更多采用定制化服務(wù)，由客戶提出具體需求，數(shù)據(jù)服務(wù)商直接對客戶提供的數(shù)據(jù)進行標注，或?qū)?shù)據(jù)進行采集并標注。大型的需求方為保障數(shù)據(jù)的安全，往往提供Web形式的自有標注平臺給執(zhí)行方，以此對整體項目進行把控，也有一些AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)商向客戶提供私有化平臺建設(shè)服務(wù)，或?qū)⒆陨砥脚_與甲方系統(tǒng)兼容；除以上兩種形式外，部分AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)商還向算法服務(wù)進行拓展，提供算法訓(xùn)練、模型搭建等服務(wù)。

從商業(yè)模式來看，生產(chǎn)、獲客、部署合力驅(qū)動發(fā)展。人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)是典型的To B型業(yè)務(wù)，商業(yè)模式較為穩(wěn)定。在生產(chǎn)方面，主要通過自建標注基地或標注團隊、搭建眾包平臺、采購供應(yīng)商外包服務(wù)（BPO）等模式實現(xiàn)生產(chǎn)運營，大多企業(yè)主要采取眾包與外包模式，百度數(shù)據(jù)眾包、倍賽等企業(yè)自建標注基地或全職標注團隊，對于培訓(xùn)較高素質(zhì)工作人員、完善團隊管理有積極意義；在獲客方面，主要通過口碑傳播、學(xué)術(shù)會議與展會及代理渠道等模式進入市場，對銷售人員熟悉市場趨勢、客戶需求的要求較高；在實施交付方面，有私有化部署和公有部署兩類，能夠較為靈活地應(yīng)對客戶對數(shù)據(jù)安全、交付周期與成本的個性化需求。

市場規(guī)模不斷擴大

行業(yè)穩(wěn)健發(fā)展

2018年中國人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)市場規(guī)模為25.86億元，其中數(shù)據(jù)資源定制服務(wù)占比為86.2%，數(shù)據(jù)集產(chǎn)品占比為12.9%，其他數(shù)據(jù)資源應(yīng)用服務(wù)占比為0.9%；行業(yè)年復(fù)合增長率為23.5%，預(yù)計2025年市場規(guī)模將突破110億元。從整體增速來看，行業(yè)發(fā)展較為穩(wěn)健，下游人工智能行業(yè)持續(xù)發(fā)力將形成長期利好。

從細分結(jié)構(gòu)來看，2018年中國人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)市場以語音、視覺、NLP領(lǐng)域的標注服務(wù)為主，同時提供采集與標注服務(wù)占比較少，這是由于生數(shù)據(jù)由需求方提供的情況較多，但這并不意味著市場中數(shù)據(jù)采集需求弱，相反，人工智能技術(shù)落地后產(chǎn)生了大量新興垂直領(lǐng)域的數(shù)據(jù)需求，然而這些數(shù)據(jù)采集難度大，能夠提供相關(guān)采集工具和服務(wù)的供應(yīng)商將獲取競爭優(yōu)勢。市場供給方主要由企業(yè)自建或直接獲取外包團隊的形式以及供應(yīng)商組成，又以供應(yīng)商為行業(yè)主要支撐力量，占比為79%。

從市場格局來看，目前人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)CR5占26%的市場份額，行業(yè)集中度較為適中，既非寡占型市場也非充分競爭市場，這一方面是由于百度數(shù)據(jù)眾包、海天瑞聲、數(shù)據(jù)堂等企業(yè)進入市場較早，積累了較多客戶資源；另一方面則是由于下游企業(yè)之前多采用公開數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型，對數(shù)據(jù)的高精度要求時間尚短，受生態(tài)傳導(dǎo)效應(yīng)滯后影響，市場門檻還不顯著，資金與研發(fā)實力較為薄弱的中小企業(yè)還有較肥沃的發(fā)展土壤。然而未來，隨著下游企業(yè)發(fā)展壯大，直接使用外包團隊成本低廉、數(shù)據(jù)安全可控性強，一些基礎(chǔ)性需求將由下游企業(yè)自給自足，外部的數(shù)據(jù)服務(wù)商現(xiàn)有的存量市場面臨下降，因此必須承擔(dān)高難度、前沿獨特性任務(wù)，這就要求其自身投入高精度、專業(yè)化數(shù)據(jù)處理工具的研發(fā)和人工智能算法基礎(chǔ)研究，以把握客戶需求，開拓增量市場，因此資金與研發(fā)實力成為較高行業(yè)門檻，同時受近年資本市場冷卻影響，一批中小型廠商面臨業(yè)務(wù)收縮，再者部分廠商如倍賽開始在業(yè)內(nèi)并購，參考海外數(shù)據(jù)服務(wù)市場發(fā)展情況（海外行業(yè)巨頭Appen多次并購其他企業(yè)），并購也將成為市場趨勢，在多種因素疊加的影響下，行業(yè)集中度將提升。

五大需求痛點

決定服務(wù)標準

目前需求方在選擇數(shù)據(jù)服務(wù)時往往會遇到數(shù)據(jù)安全、采標能力、數(shù)據(jù)質(zhì)量、管理能力、服務(wù)能力等痛點。對于數(shù)據(jù)安全，需求方希望基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)商有明確具體的安全管理流程，對數(shù)據(jù)傳輸、存儲，以及結(jié)項后的數(shù)據(jù)銷毀等環(huán)節(jié)比較重視。在采標能力方面，需求方算法越來越貼近業(yè)務(wù)，希望數(shù)據(jù)服務(wù)商對于自動駕駛、工業(yè)等有一定門檻的領(lǐng)域有采集能力，并且能理解客戶意圖，配合標注，甚至可以提出標注建議；根據(jù)市場反應(yīng)，大多數(shù)數(shù)據(jù)服務(wù)公司首次交付項目時，數(shù)據(jù)的準確率普遍偏低，都需要一到兩次的返工，故需求方對無效數(shù)據(jù)少、準確率高的公司更加青睞。對于執(zhí)行效率，一般AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)商都能在項目周期內(nèi)完成，但管理能力較弱的公司很難在兼顧多個項目時做到精力集中、高質(zhì)量地服務(wù)客戶，同時執(zhí)行團隊的素養(yǎng)與信譽也是重要影響因素。服務(wù)意識是一項軟實力，需要AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)商能夠積極配合、快速響應(yīng)需求方要求。

單純依據(jù)客戶各個項目的訴求進行數(shù)據(jù)采集和標注屬于被動執(zhí)行，主觀能動性低、行業(yè)邊界有限，各家公司的產(chǎn)品和服務(wù)趨于同質(zhì)化、競爭呈膠著狀態(tài)，制約著AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)的發(fā)展。《白皮書》指出，通過對需求方的研究，發(fā)現(xiàn)除安全性、質(zhì)量、效率等核心關(guān)注點之外，越來越多的需求方對數(shù)據(jù)服務(wù)公司產(chǎn)生了主動服務(wù)的需求。希望數(shù)據(jù)公司能夠更懂算法技術(shù)、更懂需求場景，甚至能參與算法的研發(fā)，給出數(shù)據(jù)采標方面的優(yōu)化建議，這也為數(shù)據(jù)服務(wù)商形成差異化競爭帶來了契機，尤其是在AI落地階段，在垂直場景中能夠形成一套集調(diào)研、咨詢、設(shè)計、采集、標注于一體的AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)整體解決辦法，將在收入和業(yè)務(wù)邊界上實現(xiàn)突破。

林創(chuàng)科技，專業(yè)解決手機信號問題！詳情請與客服聯(lián)系