AI数据服务行业呈现四大趋势

姜红德

影响人工智能发展的三大要素分别是数据、算法、算力，在经历了算法研究、技术扩张和商业落地的发展之后，AI对数据提出了更高要求。未来3～5年，更加精细化、场景化、专业化的数据采集标注才能满足日益增长的人工智能细分场景、专业垂直的赋能需求。

2021年AI数据服务行业发展趋势显示，高精度数据将成人工智能训练阶段追逐热点，人工智能对长尾场景的数据需求进一步扩大，场景化数据将拥有更广阔的增量空间，底层技术+服务能力将愈发重要直至成为核心竞争点，人工智能更需要能提供一体化数据解决方案的服务商。

趋势一：高精度数据成为追逐热点

在算法训练阶段，需要通过更高质量的数据对已有算法的准确率、鲁棒性等能力进行优化。从产品终端体验来看，在人工智能概念热度和巨大的市场前景背后，国内消费者对AI应用的期待值大幅提升，但AI应用却出现同质化严重等问题。当前，人工智能算法模型经过多年的打磨，基本达到阶段性成熟，一个成功的AI应用与其他应用的差异化对比，更多的来自于精准大量的训练数据。

随着人们对人工智能算法识别准确的要求更上一个台阶，具有更高精准度的数据也将成为训练阶段的主流需求。云测数据在数据采集标注领域的重要优势之一，就是能提供足够精准的训练数据，因此其最高99.99%的精准度可较好的应对人工智能数据精准度提升的情况，行成企业护城河。对于人工智能数据采集标注服务商来讲，将提高数据标注精准度作为业务追求，才能用存量市场和增量市场“两条腿”稳健前行，而那些低质量的AI数据服务商在未来将面临淘汰或转型其他业务。

趋势二：场景化数据增长前景广阔

在算法落地阶段，经过研发与训练之后，人工智能应用从理论走向市场，对细分场景化的数据准确度提出了更高要求。从细分结构来看，随着人工智能技术的不断成熟，更多的场景和行业开始嵌入使用人工智能技术，AI行业应用场景逐渐趋于长尾和碎片化，产生了大量新兴垂直领域的数据需求，如疫情期间的口罩识别应用等；同时，从AI应用迭代、用户体验完善的角度来看，AI应用需要更加贴合具体使用场景的数据进行迭代更新。

这些数据采集需求相对复杂、聚焦，难度较大，对AI数据服务商的场景化采集能力提出了很高的要求。随着人工智能对长尾场景的数据需求进一步扩大，未来，场景数据将拥有更广阔的增量空间，具有相关采集工具、资源、能力的数据采集标注服务商将拥有极大的竞争优势。以云测数据为例，为进一步满足场景化数据的需求，首创了“数据场景实验室”进行相应的场景化数据生产。

随着“底层技术+服务能力” 更受数据需求方重视，数据服务商应提前布局。纵观国内外人工智能数据服务厂商，各家企业在模式、技术、服务等方面各有差异，但综合人工智能发展需求和服务厂商的情况来看，“技术+服务”将成为重要竞争核心。

趨势三：技术能力将成为核心竞争力

技术层面来讲，随着AI训练数据需求多样化，以及复杂程度的提升，客户类型丰富、数据需求多样、并发项目众多等因素对厂商的能力和效率提出了更高要求。如云测数据就拥有一套自主研发贯通创建任务、分配任务、数据处理、质检/抽检和数据安全管理等各环节于一体，并且能对图像、文本、语音、视频以及点云数据做到一站式加工处理的管理和执行一体化平台。这是AI数据服务商技术实力的集中体现，也是快速确立行业地位的关键一步。

其中，由于部分行业领域具有较高的数据敏感性，那些自主研发能力强、技术水平高、可向需求方提供私有化部署服务，或将自身平台与需求方系统兼容，来保证数据的隐私安全等能力，将成为人工智能数据服务商形成差异化竞争的关键。

趋势四：对一体化数据解决方案服务商需求更加强烈

服务能力属于数据服务商的一项软实力，具体表现为能够积极配合、快速响应需求方的数据要求。通过对数据需求方的调查研究，除了对精细化、质量、安全性、效率等业务层面的核心关注点之外，具备更深刻的行业领域知识、更懂场景、更懂技术、更具行业前瞻性，甚至为需求方提出采标优化建议的服务能力，将成为未来数据需求方选择合作企业的重要参考指标。

尤其在人工智能应用场景落地阶段，常规的数据采集或者数据标注已经不具备竞争优势。可以提供集调研、咨询、设计、采集、标注于一体的人工智能训练数据解决方案的服务商，在扩大人工智能数据服务的业务边界的同时，还将在开拓业务市场、行业地位的确立上具备更多的主动性。人工智能对数据提出更高需求，展现了在人工智能产业化落地进程中，数据发挥的重要作用。场景化、高精度的数据和专业化、技术化的服务，将成为未来3～5年人工智能全速发展的重要突破口，驱动人工智能深化发展。人工智能的发展加速各领域智能化的到来，而中国庞大的数据量又为人工智能技术在各个场景落地生长提供了肥沃土壤。叠加向好的政策、大力的技术研发投入和积极拥抱新技术的消费者，人工智能产业未来发展强劲，数据采集标注服务将成为主要拉力，并持续处于上升期，行业前景良好。