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2021年人工智能数据采集标注行业四大趋势预测

时间:2021-01-14 10:36 来源:网络整理 编辑:admin

核心提示

人工智能应用三大发展阶段,对应数据需求各有差异。研发、训练和落地是企业应用人工智能算法必须要经历的三个...

原标题:2021年人工智能数据采集标注行业四大趋势预测

人工智能应用三大发展阶段,对应数据需求各有差异。研发、训练和落地是企业应用人工智能算法必须要经历的三个阶段,由于不同发展阶段算法所处的状态不同,所以不同发展阶段对AI数据的要求也有着差异化表现,但每个阶段都需要大量的数据支撑。

云测数据认为,未来,高精度数据将成人工智能训练阶段追逐热点,具备主要需求方稳定的特点,存量市场将稳步增长;而随着人工智能对长尾场景的数据需求进一步扩大,3-5年内,场景化数据将拥有更广阔的增量空间,成为行业加速发展的新引擎;同时,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。

一、“数据的精准度”将成为行业追逐热点和重要突破项

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。

二、人工智能向垂直领域落地,场景化数据需求迎来增长

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。

“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。目前,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”将成为未来3-5年内的重要竞争核心。

三、数据采集标注服务商的“技术能力”将变得更加重要,数据的隐私安全依旧需要完善

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。

四、未来3年,人工智能更需要能提供一体化数据解决方案的服务商

“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,甚至给出需求方提出采标优化建议等等的服务能力,将成为未来数据需求方选择合作企业的重要参考指标。

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