IDC：到2025年中國(guó)人工智能數(shù)據(jù)采標(biāo)服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)123.4億元人民幣

智通財(cái)經(jīng)APP獲悉，IDC表示，在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)條例不斷完善、國(guó)家大舉培育數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)、數(shù)據(jù)流通持續(xù)改善的今天，IDC首次發(fā)布中國(guó)人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)市場(chǎng)追蹤報(bào)告。報(bào)告預(yù)測(cè)，到2025年，中國(guó)人工智能數(shù)據(jù)采標(biāo)服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到123.4億元人民幣。市場(chǎng)的發(fā)展驅(qū)動(dòng)力一方面來(lái)源于人工智能市場(chǎng)的迅猛發(fā)展，另一方面來(lái)源于行業(yè)用戶加大數(shù)據(jù)采集力度。

市場(chǎng)構(gòu)成

從用戶需求來(lái)看，人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采標(biāo)服務(wù)市場(chǎng)需求主要來(lái)源于自動(dòng)駕駛——包括車內(nèi)駕駛艙以及車外道路環(huán)境感知等場(chǎng)景、AI技術(shù)提供商和智能安防。此外，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、智能終端行業(yè)也依然是AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)的投資主體。隨著傳統(tǒng)行業(yè)對(duì)人工智能技術(shù)的引入，金融、醫(yī)療、工業(yè)領(lǐng)域也開(kāi)始在垂深場(chǎng)景的AI應(yīng)用中引入數(shù)據(jù)采標(biāo)服務(wù)。發(fā)展到現(xiàn)在，市場(chǎng)對(duì)于AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)的需求已基本清晰：標(biāo)注質(zhì)量要高、標(biāo)注效率要快、知識(shí)經(jīng)驗(yàn)要多、數(shù)據(jù)安全有保障、整體成本具有較高性價(jià)比。

市場(chǎng)生態(tài)

當(dāng)前人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)市場(chǎng)的產(chǎn)業(yè)鏈并不冗長(zhǎng)，市場(chǎng)參與主體(下圖所示)主要為已成規(guī)模的數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)商。當(dāng)然，在數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)背后，還存在諸多提供數(shù)據(jù)采標(biāo)服務(wù)的小型團(tuán)隊(duì)。隨著傳統(tǒng)行業(yè)開(kāi)始自研AI，傳統(tǒng)的人力資源服務(wù)商也開(kāi)始參與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。隨著市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)，規(guī)?；?yīng)將更加突出——成規(guī)模的平臺(tái)型廠商將占據(jù)越來(lái)越高的市場(chǎng)份額。

市場(chǎng)格局

根據(jù)IDC追蹤的人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采標(biāo)服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模，在2020-2021H1的市場(chǎng)格局中，百度在中國(guó)AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)市場(chǎng)持續(xù)保證市場(chǎng)份額第一;其次是海天瑞聲。其他值得關(guān)注的廠商包括云測(cè)、Appen、龍貓數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)堂、標(biāo)貝數(shù)據(jù)等。

展望未來(lái)，人工智能行業(yè)發(fā)展不斷涌現(xiàn)出新技術(shù)新趨勢(shì)，例如聯(lián)邦學(xué)習(xí)、大模型等都對(duì)AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采標(biāo)服務(wù)提出新要求：

數(shù)據(jù)采標(biāo)需求范圍更廣：數(shù)據(jù)采標(biāo)服務(wù)需滿足的AI應(yīng)用場(chǎng)景比以往明顯更加廣泛。

數(shù)據(jù)標(biāo)注精度要求更高：在自動(dòng)駕駛等諸多場(chǎng)景中，為進(jìn)一步提升AI系統(tǒng)的準(zhǔn)確度，要求數(shù)據(jù)標(biāo)注精度不斷提升。

交付效率要求更高：快速變化的市場(chǎng)環(huán)境要求企業(yè)必須提高研發(fā)效率，進(jìn)而對(duì)AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的交付效率也提出更高要求。

數(shù)據(jù)標(biāo)注復(fù)雜度提升：隨著AI應(yīng)用場(chǎng)景日益融合、復(fù)雜，對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注的難度和復(fù)雜度也帶來(lái)了一定的挑戰(zhàn)。有經(jīng)驗(yàn)有實(shí)力的企業(yè)才能適應(yīng)這一市場(chǎng)變化。

數(shù)據(jù)安全相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)：根據(jù)法律規(guī)章的更新要求，及時(shí)調(diào)整現(xiàn)行業(yè)務(wù)開(kāi)展方式、數(shù)據(jù)安全管理體系等。

標(biāo)注人員培養(yǎng)模式轉(zhuǎn)變：過(guò)去通過(guò)扶貧、再就業(yè)、產(chǎn)學(xué)研等方式快速降低了人工標(biāo)注的成本，需要進(jìn)一步探索職業(yè)教育、優(yōu)化標(biāo)注工具。

IDC中國(guó)助理研究總監(jiān)盧言霞表示：“ 市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)瞬息萬(wàn)變，引入AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)有助于幫助企業(yè)快速進(jìn)入AI模型開(kāi)發(fā)。在選擇外部數(shù)據(jù)采標(biāo)服務(wù)時(shí)，確?；A(chǔ)的數(shù)據(jù)安全保障的同時(shí)，亦應(yīng)多考慮標(biāo)注質(zhì)量、標(biāo)注效率、知識(shí)經(jīng)驗(yàn)的積累，也應(yīng)考慮為AI構(gòu)建專有數(shù)據(jù)集管理系統(tǒng)?！?/p>