數(shù)據(jù)，作為一種革命性的生產(chǎn)資源，與算力、算法共同構(gòu)成了人工智能產(chǎn)業(yè)的三大要素。受益于人工智能的蓬勃發(fā)展，人類加速進入到由數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)作為核心要素的作用越來越重要。

01 大模型幕后“功臣”，數(shù)據(jù)服務迎來歷史機遇

國家一直高度重視數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展。 2022年12月，《中共中央、國務院關(guān)于構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的意見》出臺，明確指出，“數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素，是數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的基礎(chǔ)”，并系統(tǒng)性布局了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度體系的“四梁八柱”。

更早些時候，2019年中國正式提出要全面發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，隨后又啟動數(shù)字中國建設(shè)。自此以來，數(shù)據(jù)——便被視為極其重要的戰(zhàn)略資源而備受關(guān)注。

作為驅(qū)動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的三大要素之一，數(shù)據(jù)正迎來歷史性發(fā)展機遇。

一方面，數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展，各產(chǎn)業(yè)對數(shù)據(jù)的需求日益增加。從本質(zhì)上看，數(shù)字經(jīng)濟即全產(chǎn)業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型升級，要完成這一目標就繞不開人工智能技術(shù)，最終落腳點必然要依靠大規(guī)模的數(shù)據(jù)支撐。

另一方面，AI大模型競賽如火如荼，作為提升大模型能力的重要“飼料”，訓練數(shù)據(jù)的規(guī)模、多樣性成為影響大模型競爭的關(guān)鍵因素。

在這種背景下，數(shù)據(jù)服務行業(yè)涌現(xiàn)出諸多新變化。標貝科技認為，主要體現(xiàn)在三個方面：

一是，數(shù)據(jù)安全要求越來越高。國家出臺了《數(shù)據(jù)安全法》《個人信息保護法》《數(shù)據(jù)出境安全評估辦法》《促進和規(guī)范數(shù)據(jù)跨境流動規(guī)定》等一系列法律法規(guī)，不斷規(guī)范數(shù)據(jù)治理體系。未來客戶將更加看重數(shù)據(jù)服務的安全與合規(guī)能力。

二是，新型數(shù)據(jù)需求將高速增長。隨著大模型全面提速、人工智能應用場景日益豐富，將產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)服務模式，數(shù)據(jù)服務向更高質(zhì)量、更低成本、更高效率方向發(fā)展。并且伴隨著全球化日益加深，多語種數(shù)據(jù)需求將持續(xù)上升。

三是，訓練數(shù)據(jù)規(guī)模將成為大模型競賽的“勝負手”。目前大模型技術(shù)的真正影響競爭力因素是場景化能力，而提升場景化能力必然要依靠大規(guī)模的數(shù)據(jù)訓練。因此在短期內(nèi)，加大訓練數(shù)據(jù)規(guī)模必然成為提升大模型能力的主流路徑。

據(jù)艾瑞咨詢預計，2025年，中國AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務市場規(guī)模將突破100億大關(guān)。德勤發(fā)布的另一則數(shù)據(jù)顯示，到2027年，市場規(guī)模有望達到130億-160億元，年復合增長率達23.6%-28.9%。

當然，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務行業(yè)還面臨著很多挑戰(zhàn)，從宏觀上看，受經(jīng)濟波動影響，部分客戶會縮減研發(fā)預算，對數(shù)據(jù)需求將出現(xiàn)短期階段性減緩，進而影響營收；從行業(yè)上看，市場競爭比較分散，依然存在數(shù)據(jù)安全與合規(guī)問題。

02 數(shù)據(jù)服務要能解決單點問題，提高場景化應用能力

AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務行業(yè)主要面向B端客戶，這讓外界看起來距離C端人群很遠。但事實上，在數(shù)字化時代，每個人都與數(shù)據(jù)息息相關(guān)，也都無時無刻不在使用數(shù)據(jù)。

尤其是“百模大戰(zhàn)”以來，業(yè)界普遍認為，相較于單純提高參數(shù)數(shù)量，訓練數(shù)據(jù)的規(guī)模、多樣性會帶來更好的效果提升。換句話說，訓練數(shù)據(jù)直接決定著大模型的能力，也進而影響著C端用戶的體驗感。

那么，AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)廠商到底如何為客戶賦能？

訓練數(shù)據(jù)過程主要包括設(shè)計、采集、加工、質(zhì)檢等環(huán)節(jié)。以標貝科技數(shù)據(jù)采集業(yè)務為例，可支持多場景、多渠道，覆蓋全球180多個國家和地區(qū)的超過250種語言和方言采集，以及多人種、特定場景及物體、特定語言及載體的圖像視頻采集等能力。

數(shù)據(jù)服務商最核心的能力是為客戶解決單點難題，在單點問題上取得突破，再由點及面，提升場景化服務能力。換言之，能否解決單點問題，是衡量數(shù)據(jù)服務商競爭力的標準。

為此，標貝科技進行了前瞻性布局。布局的核心是研發(fā)過硬的產(chǎn)品——AI數(shù)據(jù)平臺，以產(chǎn)品為抓手，針對特定的需求場景，為企業(yè)AI技術(shù)研發(fā)與場景化落地提供數(shù)據(jù)標注服務，包括文本、語音、圖像視頻、點云等全數(shù)據(jù)類型，可根據(jù)用戶需求提供定制化訓練數(shù)據(jù)解決方案。

03 競爭走向垂直細分化，高質(zhì)量數(shù)據(jù)服務成為趨勢

隨著未來AI技術(shù)的進一步發(fā)展，市場競爭格局將會朝著垂直化、細分化發(fā)展。 標貝科技認為，判斷高質(zhì)量的關(guān)鍵是對特定場景發(fā)揮有效作用。因此標貝科技致力于為客戶提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)及衍生服務。

從定位來看，標貝科技圍繞產(chǎn)業(yè)鏈提供一體化的AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務，通過持續(xù)的場景化賦能，用數(shù)據(jù)幫助用戶實現(xiàn)價值提升。 包括深化專業(yè)知識積累、優(yōu)化工作流程、加強數(shù)據(jù)安全與合規(guī)管理，以及嚴格把控質(zhì)量控制與服務支持等多方面能力的提升，在專業(yè)領(lǐng)域持續(xù)深耕細作，以更專業(yè)的姿態(tài)迎接市場機遇與挑戰(zhàn)。

目前，標貝科技已積累了海量可商用的通用及垂直領(lǐng)域多模態(tài)數(shù)據(jù)集。同時，憑借專業(yè)穩(wěn)定的定制化數(shù)據(jù)采集和標注能力，能夠為大模型、自動駕駛、智慧金融、智慧醫(yī)療、泛娛樂等領(lǐng)域提供量身定制的行業(yè)場景解決方案。

提供AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務，這門生意的門檻并不低，不僅要求數(shù)據(jù)廠商對數(shù)據(jù)要有專業(yè)理解能力，還要在擁有豐富的實踐經(jīng)驗，能夠根據(jù)客戶的實際需求，制定出最優(yōu)的數(shù)據(jù)處理方案。 這些要求不僅體現(xiàn)了數(shù)據(jù)服務商的專業(yè)素養(yǎng)和技術(shù)實力，也是其在市場上贏得客戶信任和份額的關(guān)鍵所在。

審核編輯 黃宇