2020年的最后一天,人工智能數據采集標注頭部企業云測數據發布了《2021年人工智能數據采集標注行業四大趨勢預測》。據了解,這是云測數據結合多年人工智能數據采集標注實踐,在積極參與協會機構與高校之間前沿探討的同時,關注了眾多合作伙伴的數據需求變化之后做出的預測。
云測數據分析認為人工智能在經歷了算法研究、技術擴張和商業落地的發展,對人工智能數據提出了更高要求。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。
接下來我們就結合人工智能實際應用情況、數據采集標注行業成熟度、以及數據服務商的業務情況,詳細分析趨勢下的代表廠商的價值。
一、“數據的精準度”將成為行業追逐熱點和重要突破項
云測數據: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,而那些低質量的AI數據服務商在未來將面臨淘汰或轉型其他業務。
筆者認為:作為人工智能三要素之一的數據,肩負著提升AI識別率和精準度的重要任務?？梢哉f從某種程度講,數據好壞決定了人工智能應用場景的智能程度。
以人工智能技術重要落地場景智能駕駛為例。對于智能駕駛而言,安全始終是第一的影響因素?，F實交通場景復雜、安全威脅多,尤其是國內路況的復雜性和國內智能駕駛起步稍晚的現狀,更需要高質、更精準的數據來進行算法訓練。
云測數據在2020年發布的數據標注領域的重要成果“項目最高交付精準度高達99.99%”正是貼合行業發展需求的舉措。
二、人工智能向垂直領域落地,場景化數據需求迎來增長
云測數據:從細分結構來看,隨著人工智能技術的不斷成熟,更多的場景和行業開始嵌入使用人工智能技術,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,如疫情期間的口罩識別應用等;同時,從AI應用迭代、用戶體驗完善的角度來看,AI應用需要更加貼合具體使用場景的數據進行迭代更新。
筆者認為: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。云測數據業內首創“數據場景實驗室”的模式,可以進一步滿足場景化數據的需求,在人工智能技術應用到更多的垂直場景中發揮重要的支撐作用。
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
云測數據: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。
筆者認為:云測數據通過自主研發,擁有貫通創建任務、分配任務、數據處理、質檢/抽檢、和數據安全管理等各環節于一體,并且能對圖像、文本、語音、視頻以及點云數據做到一站式加工處理的管理和執行一體化平臺。這是AI數據服務商技術實力的集中體現,也是快速確立行業地位的關鍵一步。
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
云測數據:尤其在人工智能應用場景落地階段,常規的數據采集或者數據標注已經不具備競爭優勢?？梢蕴峁┘{研、咨詢、設計、采集、標注于一體的人工智能訓練數據解決方案的服務商,在擴大人工智能數據服務的業務邊界的同時,還將在開拓業務市場、行業地位的確立上具備更多的主動性。
筆者認為:云測數據在業內率先發布了智能駕駛、智能家居、智慧金融、智能安防等領域的AI訓練數據解決方案,這些方案以全流程的AI數據服務、豐富的場景品類覆蓋以及多品類的樣本儲備和高精準度著稱。像這樣具備行業領域知識、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的人工智能數據服務商更具行業競爭優勢。
從人工智能產業化發展整體來看,高精度、場景化的AI數據服務趨勢愈加凸顯,以云測數據為首的數據采集標注服務商們正在重塑行業認知。未來,人工智能數據將迎來新一輪發展熱潮,成為人工智能技術發展的新動力。
