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2021年人工智能數據采集標注行業的四大趨勢

姚小熊27 ? 來源:51cto ? 作者:51cto ? 2021-02-02 10:38 ? 次閱讀

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

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。

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

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