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。

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