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預見2022:中國數(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)產業(yè)鏈全景、發(fā)展歷程、市場規(guī)模、競爭格局及發(fā)展趨勢分析[圖]

核心關鍵詞:機器學習發(fā)展歷程  數(shù)據(jù)標注與審核市場規(guī)模  數(shù)據(jù)標注與審核競爭格局  數(shù)據(jù)標注與審核產業(yè)鏈全景  數(shù)據(jù)標注與審核發(fā)展趨勢

 

1、監(jiān)督學習為主流,數(shù)據(jù)標注與審核成基石

 

人工智能是研究如何通過機器來模擬人類認知能力的科學,機器學習是現(xiàn)階段實現(xiàn)人工智能的主要手段。機器學習的處理系統(tǒng)和算法是主要通過找出數(shù)據(jù)里隱藏的模式進而做出預測的識別模式。機器學習是一個范圍寬闊、內容繁多、應用廣泛的領域,并不存在(至少現(xiàn)在不存在)一個統(tǒng)一的理論體系涵蓋所有內容。根據(jù)技術的路線的不同,可以分為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、強化學習三大類。

 

                                                                     機器學習分類

機器學習分類

資料來源:智研咨詢整理

 

通過比較可以看出,監(jiān)督學習與其他兩類方法主要區(qū)別在于模型訓練過程中是否需要標注數(shù)據(jù)。監(jiān)督學習模式,需要標注數(shù)據(jù)對學習結果進行反饋,在大量數(shù)據(jù)訓練下,算法錯誤率能大大降低。自動駕駛、藥物醫(yī)療、安防等領域主要采用了此種方法,因此監(jiān)督學習成為機器學習的主流,海量的標注數(shù)據(jù)也成為機器學習蓬勃發(fā)展的基石。

 

三類方法比較

三類方法比較

資料來源:公開資料整理

 

2、行業(yè)產業(yè)鏈及業(yè)務流程

 

數(shù)據(jù)標注就是對文本、圖像、語音、視頻等待標注數(shù)據(jù)進行歸類、整理、編輯、糾錯、標記和批注等操作,為待標注數(shù)據(jù)增加標簽,生成滿足機器學習訓練要求的機器可讀數(shù)據(jù)編碼。

數(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)產業(yè)鏈涉及到上游人力供給和設備供給,下游則主要應用在智能識別的人工智能領域。

上游產業(yè)包括標注員勞動力、計算機軟硬件設備。上游市場的正向發(fā)展有利于數(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)在業(yè)務的深度和業(yè)務能力的快速提升。下游主要以人工智能為主,下游市場的持續(xù)擴張有利于數(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)新增市場空間的發(fā)展,保持數(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)未來可觀的發(fā)展前景。

 

數(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)產業(yè)鏈結構

數(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)產業(yè)鏈結構

資料來源:智研咨詢整理

 

數(shù)據(jù)標注的主要過程,其中包括: 需求承接、標注準備、正式標注、驗收交付、模型訓練、上線運營等。

 

數(shù)據(jù)標注流程架構

數(shù)據(jù)標注流程架構

資料來源:智研咨詢整理

 

3、行業(yè)高速增長,數(shù)據(jù)資源定制服務為主要細分市場

 

十多年時間,國內數(shù)據(jù)標注與審核大致經歷三個發(fā)展階段。近年來運營模式、標注工具及管理工具、數(shù)據(jù)流存儲管理等多方面創(chuàng)新,行業(yè)進入了新的發(fā)展階段。作為勞動密集型產業(yè)以及數(shù)據(jù)產業(yè)的一個處理環(huán)節(jié),正好是當前疫情形勢下解決大量就業(yè)并促進人工智能發(fā)展的大好機會,各地政府大舉投入數(shù)據(jù)標注產業(yè)園區(qū)建設。

 我國數(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)發(fā)展階段

我國數(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)發(fā)展階段

資料來源:智研咨詢整理

 

智研咨詢發(fā)布的《2022-2028年中國數(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)投資策略探討及市場規(guī)模預測報告》顯示,2015-2021年,我國數(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)市場規(guī)模保持穩(wěn)步增長態(tài)勢,2021年達到44.40億元。2015年以來,我國AI行業(yè)尚處在啟動期,預計在之后的幾年里,伴隨AI戰(zhàn)略被更多企業(yè)認同,更多資金和資源的投入,以及各項技術的實際應用落地,我國數(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)將延續(xù)高速增長態(tài)勢。

 2015-2022年我國數(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)市場規(guī)模走勢圖

2015-2022年我國數(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)市場規(guī)模走勢圖

資料來源:智研咨詢整理

 

2021年,我國數(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)數(shù)據(jù)資源定制服務市場規(guī)模37.92億元,同比增長19.02%;數(shù)據(jù)集產品市場規(guī)模5.92億元,同比增長21.31%;其他數(shù)據(jù)資源應用服務市場規(guī)模0.56億元,同比增長51.35%。

2015-2021年我國數(shù)據(jù)標注與審核細分產品市場集中度

2015-2021年我國數(shù)據(jù)標注與審核細分產品市場集中度

資料來源:智研咨詢整理

 

4、行業(yè)受到資本市場青睞

 

人工智能的發(fā)展和興起帶動了與其相關產業(yè)的發(fā)展,而數(shù)據(jù)標注作為其中重要的一環(huán),毫無疑問成為了新興的代表行業(yè)。對于投資方而言,之所以選擇數(shù)據(jù)標注,一方面,AI公司在算力、算法方向投入的增量梯度逐漸下降,未來市場存在巨大的數(shù)據(jù)需求;另一方面,這類公司的智能標注工具不僅提升了數(shù)據(jù)的產出效率,同時也在數(shù)據(jù)、輔助標注模型的迭代中打造出了完善的AI基礎設施。AI的未來就是數(shù)據(jù)到模型的無縫輸出。

近年來我國數(shù)據(jù)標注與審核市場部分企業(yè)融資情況

近年來我國數(shù)據(jù)標注與審核市場部分企業(yè)融資情況

資料來源:公司公告

 

5、行業(yè)外包機構占據(jù)主導地位

 

目前我國的數(shù)據(jù)標注與審核業(yè)務的參與者主要包括兩類,一是人工智能公司內部的標注部門,二是商務流程外包公司。隨著人工智能的持續(xù)發(fā)展,人工智能企業(yè)對數(shù)據(jù)質量要求逐漸提升,數(shù)據(jù)標注與審核市場需求持續(xù)增長,同時大量中小初創(chuàng)人工智能企業(yè)為了降低成本,更愿意選擇專業(yè)的第三方數(shù)據(jù)采集服務商,數(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)規(guī)模持續(xù)擴大。

數(shù)據(jù)標注行業(yè)參與者類型

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資料來源:智研咨詢整理

 

AI行業(yè)的蓬勃發(fā)展,對數(shù)據(jù)的需求呈井噴式增長,數(shù)據(jù)標注行業(yè)是伴隨著AI的興起而產生的一個新興行業(yè)。目前,我國國內市場越來越多的互聯(lián)網巨頭公司開始組建自己的數(shù)據(jù)標注平臺,京東(京東眾智)、百度(百度眾測)都已經擁有自己的標注平臺和工具。頭部公司之外,國內近年興起眾多數(shù)據(jù)標注公司,如龍貓數(shù)據(jù)、Testin云測、倍賽BasicFinder、數(shù)據(jù)堂等,這些公司僅次于第一梯隊,都具有相當?shù)囊?guī)模。

數(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)企業(yè)格局

數(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)企業(yè)格局

資料來源:智研咨詢整理

 

6、行業(yè)維持高增長,AI+、高精準、定制為行業(yè)主要發(fā)展趨勢

 

目前的人工智能(有監(jiān)督機器學習)由標注數(shù)據(jù)驅動,也可以說標注數(shù)據(jù)是人工智能的血液。隨著人工智能成為國家發(fā)展戰(zhàn)略,其勢頭銳不可擋,預計2028年我國數(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)市場規(guī)模將達262.74億元。

 2023-2028年數(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)市場規(guī)模預測

2023-2028年數(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)市場規(guī)模預測

資料來源:智研咨詢整理

 

隨著AI技術的發(fā)展,數(shù)據(jù)標注工具需要從只支持人工標注逐漸轉化為人工標注+AI輔助標注的方法。其基本思路為:基于以往的標注,可以通過AI模型對數(shù)據(jù)進行預處理,然后由標注人員在此基礎上做一些校正。因此,數(shù)據(jù)標注工具的發(fā)展趨勢是開發(fā)以人工標注為主機器標注為輔的半自動化標注工具,同時減少人工標注的比例,并逐步提高機器標注的占比。隨著機器標注占比提升,未來數(shù)據(jù)標注與審核產品/服務價格仍然存在下降空間。

 

數(shù)據(jù)標注得越精準、對算法模型訓練的效果就越好。大部分算法在擁有足夠多普通標注數(shù)據(jù)的情況下,能夠將準確率提升到95%,但從95%再提升到99%甚至99.9%,就需要大量高質量的標注數(shù)據(jù)??梢哉f,高質量的數(shù)據(jù)是制約模型和算法突破瓶頸的關鍵指標。


隨著人工智能對數(shù)據(jù)采標的復雜度和精細度要求變高,眾包在現(xiàn)有技術條件下,很難實現(xiàn)品控。隨著人工智能產品進入落地多元行業(yè)和場景,作為基礎的數(shù)據(jù)也向著場景化發(fā)展。在算法、算力沒有重大突破的前提下,場景化的數(shù)據(jù)就是核心優(yōu)勢。因此貼合度較高的定制化服務能力就顯得尤為重要。

 

以上數(shù)據(jù)及信息可參考智研咨詢(www.rainbowgiftswholesale.com)發(fā)布的《2022-2028年中國數(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)投資策略探討及市場規(guī)模預測報告》。智研咨詢是中國領先產業(yè)咨詢機構,提供深度產業(yè)研究報告、商業(yè)計劃書、可行性研究報告及定制服務等一站式產業(yè)咨詢服務。您可以關注【智研咨詢】公眾號,每天及時掌握更多行業(yè)動態(tài)。

本文采編:CY249
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2025-2031年中國數(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)投資策略探討及市場規(guī)模預測報告
2025-2031年中國數(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)投資策略探討及市場規(guī)模預測報告

《2025-2031年中國數(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)投資策略探討及市場規(guī)模預測報告》共十四章,包含2025-2031年數(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)投資機會與風險,數(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)投資規(guī)劃建議研究,研究結論及投資建議等內容。

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