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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》。
数据标注是一个新兴的行业，随着互联网和人工智能技术的不断发展，数据标注行业也逐渐崛起。数据标注员是互联网兴起的一门行业,这有点类似运营编辑,简单来说就是给人工智能AI大脑灌输一些特定的符号和标记,例如在文本、语音、图像、视频等方面做出标记,从而让算法可以理解这些标记,并不断学习,最终达到智能的效果。
数据标注行业的主要工作就是对语音、图片、文本、视频等数据进行处理,通过分类、画框、标注、注释等,对数据进行标记,使得机器能够识别和理解这些数据,为人工智能算法提供训练数据。
景联文科技是AI基础行业的头部数据供应商，可协助人工智能企业解决整个人工智能链条中数据标注环节的相对应问题。
随着全球新一轮AI热潮来袭，大量训练数据已成为推动AI算法模型进步和演化的不可或缺的重要因素。数据的质量和数量直接影响了模型训练和性能优化的效果，高质量的AI数据有助于提升人工智能应用的服务能力。
根据相关统计资料，2022年我国数据要素市场规模已达到815亿元，预计到2025年，国内数据标注市场规模将突破100亿元大关。这个增长趋势反映出数据标注市场的活力以及对数据服务的需求在不断增加。
景联文科技已与全球500+科技厂商、政府研究院达成深度合作。连续三年入选中国科学院《互联网周刊》数据标注公司排行榜，入选IDC中国AI大模型生态图谱，参与7项国家数据安全标准制定，累计获得44项软件著作权、实用新型和发明专利，荣获“国家高新技术企业”、是全国信标委生物特征识别分委会、人工智能分委会等多个行业协会会员。
景联文科技目前在全国拥有四个大型数据处理基地，1000+全职标注员工。自研智能标注平台涵盖标注工作台和产能管理体系，支持AI算法预处理，提供半自动辅助标注、自动质检等功能，有完整的语音、图像、文本、视频的全领域数据处理能力。已通过ISO9001、ISO27001、ISO27701等国际认证，为智慧教育、智慧医疗、智能驾驶、智慧城市、智能家居、智慧金融、智能安防、新零售等各领域算法模型交付高质量的AI数据。
1、我国在十三五规划中提出发展大数据产业以来，数据标注与审核产业在国内发展迅速，预计在2023年前后市场规模突破30亿元。同时随着5G及物联网的普及和落地，未来人类还将产生更多的数据，能极大地促进数据标注行业的发展。随着产业的发展，不仅各大互联网公司，连一些老牌的传统制造商也都在积极布局各自的人工智能领域，比如海尔冰箱希望借助人工智能技术来分辨冰箱中哪些食材快要变质、过期了，而实现这类功能的背后也离不开数据标注。所谓先人工，后智能，只要人工智能产业持续向好、功能需求稳定增长，数据标注行业就会伴其长远的发展。
2、与此同时，在日常生活中，人工智能所涉及到的领域非常多，如教育、安防、金融、交通、医疗、电商等。在加入人工智能行业做数据标注员的同时，能更早地接触到未来各行各业的发展方向以及未来生活的真实场景。可以使我们快人一步，打开眼界率先看到未来的发展和需求，这样我们才能在时间差中寻找更多的生存机会。
3、数据标注是对未处理的非机构化初级数据，包括语音、图片、文本、视频等，通过大量的人力进行加工处理，并转换为机器可识别信息的过程。原始数据一般通过数据采集获得，随后的数据标注相当于对数据进行加工，然后输送到人工智能算法和模型里完成调用。
4、数据标注员就是对图像、声音、文字等初级数据，进行打标签、分类和整理等不同方式的标注，常见的数据标注任务包括分类标注、标框标注、区域标注、描点标注和其他标注等。
目前，各个行业都在积极布局各自的人工智能领域，通过人工智能的实时数据分析和数据挖掘，助力实现企业的业绩目标，发现新的业务场景。人工智能同样离不开大数据，数据决定了AI的落地程度，因此，数据标注行业在人工智能的快速发展中“应运而生”，根据相关报道，数据标注市场规模预计在2023年前后突破30亿元。那么数据标注应用在哪些生活场景，为什么会如此的火热？
近年来，国内许多汽车公司都陆续投入到了自动驾驶和无人驾驶的研究。智能驾驶场景下的数据标注通常是对车舱内驾驶员的面部表情、行为动作及语言进行采集和标注，实现对驾驶员精神状态的全方位监测。以及不同车速、不同噪音环境、不同光线、不同通道的车内和车外的语音、图像、视频采集标注。无人驾驶场景的数据标注涉及到图像与视频的语义分割、3D点云标注、视频跟踪标注、车辆与行人标框标注、车道线标注等。
运用智能中控配合设备的联动性实现声纹识别的语音数据，轻松识别家庭成员的不同角色，给出智能的反馈及交互，助力打造全屋智能生活。包括智能音箱、智能电视、扫地机器人、陪伴机器人、可视门铃、智能门锁、智能灯、智能空调、等家居智能设备。
数据标注为城市安防扩大了现有的系统感知范围，精细准确地对车辆、行人、道路标识、车道线等的标注，帮助安防系统在不同环境中追踪目标更快速、更准确。在智能安防场景下，数据标注通过对人体姿态标注、3D骨骼数据标注、语音标注、图像标注等，帮助系统在多元化场景下的行为识别检测、行人多重识别、音频行为检测中，能很好的为纯人为安防弥补缺陷，使安防由被动防御转为主动预警。
为更好地推进智慧交通平台，塑造城市化的智能交通，在交通中将行人、车辆、路况等数据信息进行标注处理，根据毫米波雷达的目标感知、事项检测、信号接收与处理等技术对路口的环境、道路、车辆、行人等要素进行实时检测，为交通管理提供精细化的分析、优化、预测等，让路况更安全、交管更高效，为行人通过道路路口提供更安全的保障。
在互联网、社交媒体、智能应用场景中，通过对图像、语音、视频、文本等多种数据的采集标注，可以应用于聊天机器人、语音搜索、在线客服等多种智能应用。同时可根据用户的网络习惯，助力应用程序新闻资讯展示、信息检索等，提升用户的使用体验。
以上是精数标注研究院为大家总结的在日常生活中常见的人工智能数据标注应用场景，它所涉及到的领域还有非常多，如教育、金融、医疗、物联网等。
各个领域的AI落地都需要海量的数据流入，供机器学习和数据分析，而这些数据几乎都依赖于数据标注员的手工标注。所以，随着人工智能应用场景逐渐多领域化，数据标注在各行业中已经产生了极广的应用，业务需求量也在不断的增长。数据标注行业在快速发展的同时，从业者的机遇和挑战并行，行业人才的培养必然是最大的驱动力。
