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近年来，我国的数据要素市场呈现出高速增长的趋势，根据国家工信安全中心的统计数据，截至2022年，我国数据要素市场规模已达到815亿元，同比增长49.51%。
人工智能的三大决定性因素是：算法、算力和数据。都说数据是人工智能的血液，而数据时候加上了标注才会显得有意义。未来，数据标注的精准度必将成为行业的一大重点，随着人工智能技术的不断成熟，对场景化数据的精准度要求必将越来越高，数据采集标注服务商的技术能力将变得越来越重要。人工智能的大力发展，推动了数据采集标注服务的不断发展。
景联文科技作为一家专业数据采集标注平台，在数据采集标注行业深耕多年，拥有经验丰富的采集标注团队，全职标注员工200名，自建数据标注平台，可支持图片标注、拉框标注、语义分割、关键点标注、3D点云标注、2D3D融合标注、NLP、文本标注、OCR转写、图片分类、声纹识别、ASR转写、韵律标注、情绪判断、语音标注等多种标注业务，涉及过多项AI应用场景，如智能安防、智慧医疗、智慧城市、自动驾驶等，可以根据客户的需求，迅速调配有关经验的员工，减少磨合的时间，降低沟通成本。可24小时为客户提供服务，有专业的项目经理为客户解答。我们对于质检有三层把控，第一层是标注人员进行自行质检，第二层是质检人员对完成数据进行百分百质检，最后再有经理对其进行抽检，大力保证了数据的质量。景联文还制定了一套数据安全保障体系，我们会与客户以及接触到项目的公司员工签订保密协议，降低数据泄露风险。
1、数据标注行业的未来充满了机遇和挑战。随着人工智能和机器学习的广泛应用，数据标注的需求将会持续增长。然而，随着行业的发展，对数据标注的质量和精度要求也将不断提高，这将给中小型数据服务供应商带来更大的压力。他们需要提高自身的技术实力、精细化管理能力、流程把控能力等，以适应市场的变化和需求。
2、同时，数据标注行业也将面临一些挑战，比如数据安全和隐私保护的问题。在数据标注过程中，可能会涉及到个人隐私数据和商业机密等敏感信息，因此需要采取有效的措施来保护数据的安全和隐私。
3、总的来说，数据标注行业在未来仍然具有广阔的发展前景，但是需要行业内的参与者不断提高自身能力，以适应市场的变化和需求。同时，也需要整个行业共同努力，推动数据标注技术的发展和创新，提高数据标注的质量和效率，以满足人工智能和机器学习领域的需求。
目前人工智能商业化在算力、算法和技术方面基本达到阶段性成熟，想要更加落地，解决行业具体痛点，需要大量经过标注处理的相关数据做算法训练支撑，可以说数据决定了AI的落地程度。目前，我国人工智能行业呈现良好的发展态势，而作为强关联性的数据标注行业，随人工智能发展而迎来高速增长。
数据决定了AI落地程度，基础数据服务是商业化过程中重要的一环
人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础;技术层是人工智能产业的核心;应用层是人工智能面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。
人工智能基础数据服务指为AI算法训练及优化提供的数据采集、清洗、信息抽取、标注等服务，以采集和标注为主。其中，数据标注为人工智能企业提供了大量带标签的数据，供机器训练和学习，保证了算法模型的有效性。
AI公司和科技公司占主要份额，AI应用三大阶段对数据标注服务产生差异化需求
从需求方来看，AI数据标注客户分为AI公司、科技公司、科研机构、行业企业四类。AI公司和科技公司占主要份额，AI公司更聚焦于视觉、语音等某一类型的基础数据服务，而科技公司结合集团优势，向人工智能整体发力，不同部门会产生多类型数据需求，科研机构需求占比较小。
此外传统意义上的行业企业，如汽车厂商、手机品牌商、安防厂商等传统企业围绕自身业务进行技术拓展，也开始产生AI基础数据需求，并且量级逐渐增大，未来将释放更多市场空间。
从不同阶段的AI数据标注服务需求来看，企业应用人工智能算法要经历研发、训练和落地三个阶段，不同阶段对于数据标注服务也有差异化需求。
研发需求是新算法研发拓展时产生的数据需求，一般量级较大，初期多采用标准数据集产品训练，中后期则需要专业的数据定制采标服务;
训练需求是通过标注数据对已有算法的准确率等能力进行优化，是市场中的主要需求，以定制化服务为主，对算法的准确性有较高要求;
落地场景的业务需求中算法较为成熟，涉及的数据采集和标注更贴合具体业务，如飞机保养中的涂料识别数据等，对于标注能力和供应商主动提出优化意见的服务意识有较强要求。
人工智能规模近2000亿，科技企业AI算法研发投入规模预计超370亿元
2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能上升到国家战略层面，受益于国家政策的大力支持，以及资本和人才的驱动，我国人工智能行业的发展走在了世界前列。根据沙利文的统计预测，2020年中国人工智能行业市场规模约为1858.2亿元。
2019年中国科技企业技术研发投入约为4005亿元，其中人工智能算法研发投入占比为9.3%，超370亿元，且大部分投入来自互联网科技公司。主要AI算法应用领域——计算机视觉、语音识别/语音合成，以及自然语言处理占比分别为22.5%、2.3%和7.1%，三者中计算机视觉相关算法研发投入占比最大，这与视觉相关创业公司数量、产业需求和政策导向呈正相关联系，计算机视觉目前仍是中国最具代表性的AI应用技术。
人工智能推动数据标注产业高速发展，以图像、语音类数据为主
如前文所述，我国人工智能行业如火如荼地兴起，落地化进程大大加速，应用场景逐渐广泛，数据标注行业作为人工智能的上游基础产业也在短短数年间迎来了爆发式的发展。根据iResearch数据显示，到2019年，数据标注行业市场规模为30.9亿元，到2020年行业市场规模突破36亿元，预计2025年市场规模将突破100亿元，说明我国数据标注行业处于高速发展阶段。
按数据类型划分，中国人工智能数据标注市场以语音、图像、NLP领域的标注服务为主。从前文中人工智能算法研发投入来看，计算机视觉、语音识别/语音合成等为主要研发领域，因此对图像类、语音类的数据标注需求占据主要比重。2019年，图像类、语音类、NLP类数据需求规模占比分别为49.7%、39.1%和11.2%。
一线及新一线城市数据标注需求旺盛，其中北京地区排名第一
从数据标注需求企业地区分布情况来看，截至2020年12月，北京、上海、成都、深圳、杭州为数据标注企业分布TOP5城市，企业数量分别达到185家、84家、68家、63家、46家;其中北京、上海、成都、深圳企业数量均较2020年4月有所上升，杭州企业数量较2020年4月有所下降。
分类型来看，大部分公司存在多种需求，如音频标注的不同语音，图片标注的不同方式等。在有数据标注需求的公司中，北京地区遥遥领先，占全国需求的30%左右，随后依次为上海、深圳、杭州、广州。各个类型标注在TOP城市中的占比情况如下：
定制化需求成为主流，数据服务市场步入需求常态化
监督学习下的深度学习算法训练十分依赖人工标注数据，近年来人工智能行业不断优化算法增加深度神经网络层级，利用大量的数据集训练提高算法精准性，ImageNet开源的1400多万张训练图片和1000余种分类在其中起到重要作用，为了继续提高精准度，保持算法优越性，市场中产生了大量的标注数据需求。
时至今日，人工智能从业公司的算法模型经过多年的打磨，基本达到阶段性成熟，随着AI行业商业化发展，更具有前瞻性的数据集产品和高定制化数据服务需求成为了主流。
据了解，目前一个新研发的计算机视觉算法需要上万张到数十万张不等的标注图片训练，新功能的开发需要近万张图片训练，而定期优化算法也有上千张图片的需求，一个用于智慧城市的算法应用，每年都有数十万张图片的稳定需求;语音方面，头部公司累计应用的标注数据集已达百万小时以上，每年需求仍以20%-30%的增速上升。
不仅如此，随着1oT设备的普及，语音交互场景越来越丰富，每年都有更多的新增场景和新需求方出现，对于标注数据的需求也是逐步增长。结合市场来看，随着AI商业化发展，AI数据标注服务需求步入常态化，存量市场具有较为稳定的需求源头，而增量市场随着应用场景的丰富，以及新型算法的诞生，拥有更广阔的想象空间。
更多数据来请参考前瞻产业研究院《中国数据标注行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
