数据采集标注未来三大发展趋势

标贝（青岛）科技有限公司提供数据采集标注未来三大发展趋势。

随着---技术开始广泛应用于不同产业，数据采集标注行业展现出的商业价值和的发展潜力。---的产业化落地为数据采集标注服务行业提供的发展红利的同时，也产生了大量新兴垂直领域的数据采集标注需求，作为算法训练支撑的大量落地场景内训练数据正成为行业需求痛点。下游的---产业应用快速增长，为基础数据服务的发展提供了长期向好的基本面。未来，数据将工智能训练阶段追逐，数据采集标注行业也将向着数据度、场景化、性三个方面发展。

一、“数据的度”成为数据采集标注行业“竞技”的重要指标

在行业发展初期，数据采集标注服务行业的门槛较低，玩家鱼龙混杂，行业标准模糊，服务参差不齐。随着 ai 产业落地成为主旋律、行业整体竞争激烈，需求方对训练数据的要求不断提高，垂直场景的定制化训练数据需求成为主流，需求方市场对训练数据的要求逐渐向精细化转型。

---算法应用要经历研发、训练和落地三个阶段，需求方根据算法应用的不同阶段对训练数据提出差异化需求：研发需求是对新拓展领域或新建算法的训练，对数据数量的要求较高，但数据采集标注内容倾向于标准化；训练需求一般是对算法的准确性和健壮性进行优化，对数据采集标注的内容需求较为丰富，对数据准确性要求较高；

从产品终端体验来看，在---概念和的市场前景背后，国内消费者对ai应用的期待值大幅提升，但ai应用却出现同质化等问题。当前，---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，更多的来自于大量的训练数据。对于---数据采集标注服务商来讲，将提高数据标注度作为业务追求，才能用存量市场和增量市场“两条腿”前行，而那些低的ai数据服务商在未来将面临淘汰或转型其他业务。



二、“场景化数据”助力垂直行业---落地融合

---的发展必然伴随着其在垂直行业的落地融合，场景化需求一般为算法较成熟的场景。其对训练数据的内容有特定指向，采标难度较大，同时对基础数据服务商的技术能力、服务意识、稳定性和效率有较高要求。随着---技术的发展及与应用场景的深入结合，场景化的数据采集标注需求和落地需求也将逐渐成为主流。

随着---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的竞争优势。以标贝科技为例，为进一步满足场景化数据的需求，了“数据场景实验室”进行相应的场景化数据生产。


三、数据采集标注服务商的数据性同样影响客户选择

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。如标贝科技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，来数据的安全等能力，将成为---数据服务商形成差异化竞争的关键。

---对数据提出更高需求，展现了在---产业化落地进程中，数据发挥的重要作用。标贝科技认为，场景化、的数据和化、技术化的服务，将成为未来3-5年---全速发展的重要突破口，驱动---深化发展。---的发展加速各领域智能化的到来，而庞大的数据量又为---技术在各个场景落地生长提供了肥沃土壤，叠加向好的政策、大力的技术研发投入和积极拥抱新技术的消费者，---产业未来发展，数据采集标注服务将成为主要拉力，并持续处于上升期，行业前景。

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