快速变化的市场环境要求企业必须提高研发效率进对AI基础数据的交付效率提出更高要求

市场构成

市场生态

当前人工智能数据服务市场的产业链并不冗长，市场参与主体主要为已成规模的数据标注服务商当然，在数据标注平台背后，还存在诸多提供数据采标服务的小型团队伴随着传统行业开始自研AI，传统的人力资源服务商也开始参与市场竞争伴随着市场的竞争，规模化效应将更加突出mdash，mdash，成规模的平台型厂商将占据越来越高的市场份额

市场格局

根据IDC追踪的人工智能基础数据采标服务市场规模，在2020—2021H1的市场格局中，百度在中国AI基础数据服务市场持续保证市场份额第一，其次是海天瑞声其他值得关注的厂商包括云测，Appen，龙猫数据，数据堂，标贝数据等

展望未来，人工智能行业发展不断涌现出新技术新趋势，例如联邦学习，大模型等都对AI基础数据采标服务提出新要求:

数据采标需求范围更广:数据采标服务需满足的AI应用场景比以往明显更加广泛。

数据标注精度要求更高:在自动驾驶等诸多场景中，为进一步提升AI系统的准确度，要求数据标注精度不断提升。

交付效率要求更高:快速变化的市场环境要求企业必须提高研发效率，进而对AI基础数据的交付效率也提出更高要求。。

数据标注复杂度提升:伴随着AI应用场景日益融合，复杂，对数据标注的难度和复杂度也带来了一定的挑战有经验有实力的企业才能适应这一市场变化

数据安全相关风险:根据法律规章的更新要求，及时调整现行业务开展方式，数据安全管理体系等。据了解，交行在“十四五”规划中明确提出了打造普惠金融，贸易金融，科技金融，财富金融四大业务特色，其中科技金融旨在对接科技强国战略，为战略性新兴产业，先进制造业，科技创新，绿色低碳，传统产业升级等领域提供综合金融服务。

标注人员培养模式转变:过去通过扶贫，再就业，产学研等方式快速降低了人工标注的成本，需要进一步探索职业教育，优化标注工具。

IDC中国助理研究总监卢言霞表示: 市场竞争瞬息万变，引入AI基础数据服务有助于帮助企业快速进入AI模型开发在选择外部数据采标服务时，确保基础的数据安全保障的同时，亦应多考虑标注质量，标注效率，知识经验的积累，也应考虑为AI构建专有数据集管理系统

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