人工智能數據采集標注頭部企業云測數據近日發布了《2021 年人工智能數據采集標注行業四大趨勢預測》。云測數據認為 未來 高精度數據將成人工智能訓練階段追逐熱點 具備主要需求方穩定的特點 存量市場將穩步增長;而隨著人工智能對長尾場景的數據需求進一步擴大 3-5年內 場景化數據將擁有更廣闊的增量空間 成為行業加速發展的新引擎;同時 底層技術+服務能力” 將愈發重要直至成為核心競爭點 人工智能更需要能提供一體化數據解決方案的服務商。

一、“數據的精準度”將成為行業追逐熱點和重要突破項

在算法訓練階段 需通過更高質量的數據對已有算法的準確率等能力進行優化。

從產品終端體驗來看 在人工智能概念熱度和巨大的市場前景背后 國內消費者對AI應用的期待值大幅提升 但AI應用卻出現同質化嚴重等問題。當前 人工智能算法模型經過多年的打磨 基本達到階段性成熟 一個成功的AI應用與其他應用的差異化對比 更多的來自于精準大量的訓練數據。

隨著人們對人工智能算法識別準確的要求更上一個臺階 具有更高精準度的數據也將成為訓練階段的主流需求。

對于人工智能數據采集標注服務商來講 將提高數據標注精準度作為業務追求 才能用存量市場和增量市場“兩條腿”穩健前行 而低質量的AI數據服務商將面臨淘汰或轉型。

二、人工智能向垂直領域落地 場景化數據需求迎來增長

在算法落地階段 經過研發與訓練之后 人工智能應用從理論走向市場 對細分場景化的數據準確度提出更高要求。

從細分結構來看 隨著AI技術的不斷成熟 更多的場景和行業開始嵌入使用AI技術 AI行業應用場景逐漸趨于長尾和碎片化 產生了大量新興垂直領域的數據需求;從AI應用迭代、用戶體驗完善的角度來看 AI應用需更貼合具體使用場景的數據進行迭代更新。

這些數據采集需求相對復雜、聚焦 難度較大 對人工智能數據服務商的場景化采集能力提出了很高的要求。隨著人工智能對長尾場景的數據需求進一步擴大 未來 場景數據將擁有更廣闊的增量空間 具有相關采集工具、資源、能力的數據采集標注服務商將擁有極大的競爭優勢。

三、數據采集標注服務商的“技術能力”將變得更加重要 數據的隱私安全依舊需要完善

技術層面來講 隨著AI訓練數據需求多樣化 以及復雜程度的提升 客戶類型豐富、數據需求多樣、并發項目眾多等因素對廠商的能力和效率提出更高要求。

其中 由于部分行業領域具有較高的數據敏感性 那些自主研發能力強、技術水平高、可向需求方提供私有化部署服務 或將自身平臺與需求方系統兼容 來保證數據的隱私安全等能力 將成為人工智能數據服務商形成差異化競爭的關鍵。

四、未來3年 人工智能更需要能提供一體化數據解決方案的服務商

“服務能力”屬于數據服務商的一項軟實力 具體表現為能夠積極配合、快速響應需求方的數據要求。通過對數據需求方的調查研究 除了對精細化、質量、安全性、效率等業務層面的核心關注點之外 具備更深刻的行業領域知識、更懂場景、更懂技術、更具行業前瞻性 甚至給出需求方提出采標優化建議等等的服務能力 將成為未來數據需求方選擇合作企業的重要參考指標。

人工智能對數據提出更高需求 展現了在人工智能產業化落地進程中 數據發揮的重要作用。場景化、高精度的數據和專業化、技術化的服務 將成為未來3-5年人工智能全速發展的重要突破口 驅動人工智能深化發展。責任編輯：YYX