中國數(shù)據(jù)標(biāo)注與審核行業(yè)供需態(tài)勢、競爭格局及投資前景分析報告（智研咨詢）

中國數(shù)據(jù)標(biāo)注與審核行業(yè)供需態(tài)勢、競爭格局及投資前景分析報告（智研咨詢）核心關(guān)鍵詞：機器學(xué)習(xí)發(fā)展歷程市場規(guī)模競爭格局產(chǎn)業(yè)鏈全景發(fā)展趨勢1、監(jiān)督學(xué)習(xí)為主流，數(shù)據(jù)標(biāo)注與審核成基石人工智能是研究如何通過機器來模擬人類認(rèn)知能力的科學(xué)，機器學(xué)習(xí)是現(xiàn)階段實現(xiàn)人工智能的主要手段。機器學(xué)習(xí)的處理系統(tǒng)和算法是主要通過找出數(shù)據(jù)里隱藏的模式進(jìn)而做出預(yù)測的識別模式。機器學(xué)習(xí)是一個范圍寬闊、內(nèi)容繁多、應(yīng)用廣泛的領(lǐng)域，并不存在（至少現(xiàn)在不存在）一個統(tǒng)一的理論體系涵蓋所有內(nèi)容。根據(jù)技術(shù)的路線的不同，可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)三大類。機器學(xué)習(xí)分類資料來源：智研咨詢整理通過比較可以看出，監(jiān)督學(xué)習(xí)與其他兩類方法主要區(qū)別在于模型訓(xùn)練過程中是否需要標(biāo)注數(shù)據(jù)。監(jiān)督學(xué)習(xí)模式，需要標(biāo)注數(shù)據(jù)對學(xué)習(xí)結(jié)果進(jìn)行反饋，在大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練下，算法錯誤率能大大降低。自動駕駛、藥物醫(yī)療、安防等領(lǐng)域主要采用了此種方法，因此監(jiān)督學(xué)習(xí)成為機器學(xué)習(xí)的主流，海量的標(biāo)注數(shù)據(jù)也成為機器學(xué)習(xí)蓬勃發(fā)展的基石。三類方法比較資料來源：公開資料整理2、行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈及業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)標(biāo)注就是對文本、圖像、語音、視頻等待標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類、整理、編輯、糾錯、標(biāo)記和批注等操作，為待標(biāo)注數(shù)據(jù)增加標(biāo)簽，生成滿足機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練要求的機器可讀數(shù)據(jù)編碼。數(shù)據(jù)標(biāo)注與審核行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈涉及到上游人力供給和設(shè)備供給，下游則主要應(yīng)用在智能識別的人工智能領(lǐng)域。上游產(chǎn)業(yè)包括標(biāo)注員勞動力、計算機軟硬件設(shè)備。上游市場的正向發(fā)展有利于數(shù)據(jù)標(biāo)注與審核行業(yè)在業(yè)務(wù)的深度和業(yè)務(wù)能力的快速提升。下游主要以人工智能為主，下游市場的持續(xù)擴張有利于數(shù)據(jù)標(biāo)注與審核行業(yè)新增市場空間的發(fā)展，保持?jǐn)?shù)據(jù)標(biāo)注與審核行業(yè)未來可觀的發(fā)展前景。數(shù)據(jù)標(biāo)注與審核行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)資料來源：智研咨詢整理數(shù)據(jù)標(biāo)注的主要過程，其中包括:需求承接、標(biāo)注準(zhǔn)備、正式標(biāo)注、驗收交付、模型訓(xùn)練、上線運營等。數(shù)據(jù)標(biāo)注流程架構(gòu)資料來源：智研咨詢整理3、行業(yè)高速增長，數(shù)據(jù)資源定制服務(wù)為主要細(xì)分市場十多年時間，國內(nèi)數(shù)據(jù)標(biāo)注與審核大致經(jīng)歷三個發(fā)展階段。近年來運營模式、標(biāo)注工具及管理工具、數(shù)據(jù)流存儲管理等多方面創(chuàng)新，行業(yè)進(jìn)入了新的發(fā)展階段。作為勞動密集型產(chǎn)業(yè)以及數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的一個處理環(huán)節(jié)，正好是當(dāng)前疫情形勢下解決大量就業(yè)并促進(jìn)人工智能發(fā)展的大好機會，各地政府大舉投入數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)園區(qū)建設(shè)。我國數(shù)據(jù)標(biāo)注與審核行業(yè)發(fā)展階段資料來源：智研咨詢整理智研咨詢發(fā)布的《2022-2028年中國數(shù)據(jù)標(biāo)注與審核行業(yè)投資策略探討及市場規(guī)模預(yù)測報告》顯示，2015-2021年，我國數(shù)據(jù)標(biāo)注與審核行業(yè)市場規(guī)模保持穩(wěn)步增長態(tài)勢，2021年達(dá)到44.40億元。2015年以來，我國AI行業(yè)尚處在啟動期，預(yù)計在之后的幾年里，伴隨AI戰(zhàn)略被更多企業(yè)認(rèn)同，更多資金和資源的投入，以及各項技術(shù)的實際應(yīng)用落地，我國數(shù)據(jù)標(biāo)注與審核行業(yè)將延續(xù)高速增長態(tài)勢。2015-2022年我國數(shù)據(jù)標(biāo)注與審核行業(yè)市場規(guī)模走勢圖資料來源：智研咨詢整理2021年，我國數(shù)據(jù)標(biāo)注與審核行業(yè)數(shù)據(jù)資源定制服務(wù)市場規(guī)模37.92億元，同比增長19.02%；數(shù)據(jù)集產(chǎn)品市場規(guī)模5.92億元，同比增長21.31%；其他數(shù)據(jù)資源應(yīng)用服務(wù)市場規(guī)模0.56億元，同比增長51.35%。2015-2021年我國數(shù)據(jù)標(biāo)注與審核細(xì)分產(chǎn)品市場集中度資料來源：智研咨詢整理4、行業(yè)受到資本市場青睞人工智能的發(fā)展和興起帶動了與其相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，而數(shù)據(jù)標(biāo)注作為其中重要的一環(huán)，毫無疑問成為了新興的代表行業(yè)。對于投資方而言，之所以選擇數(shù)據(jù)標(biāo)注，一方面，AI公司在算力、算法方向投入的增量梯度逐漸下降，未來市場存在巨大的數(shù)據(jù)需求；另一方面，這類公司的智能標(biāo)注工具不僅提升了數(shù)據(jù)的產(chǎn)出效率，同時也在數(shù)據(jù)、輔助標(biāo)注模型的迭代中打造出了完善的AI基礎(chǔ)設(shè)施。AI的未來就是數(shù)據(jù)到模型的無縫輸出。近年來我國數(shù)據(jù)標(biāo)注與審核市場部分企業(yè)融資情況資料來源：公司公告5、行業(yè)外包機構(gòu)占據(jù)主導(dǎo)地位目前我國的數(shù)據(jù)標(biāo)注與審核業(yè)務(wù)的參與者主要包括兩類，一是人工智能公司內(nèi)部的標(biāo)注部門，二是商務(wù)流程外包公司。隨著人工智能的持續(xù)發(fā)展，人工智能企業(yè)對數(shù)據(jù)質(zhì)量要求逐漸提升，數(shù)據(jù)標(biāo)注與審核市場需求持續(xù)增長，同時大量中小初創(chuàng)人工智能企業(yè)為了降低成本，更愿意選擇專業(yè)的第三方數(shù)據(jù)采集服務(wù)商，數(shù)據(jù)標(biāo)注與審核行業(yè)規(guī)模持續(xù)擴大。數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)參與者類型資料來源：智研咨詢整理AI行業(yè)的蓬勃發(fā)展，對數(shù)據(jù)的需求呈井噴式增長，數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)是伴隨著AI的興起而產(chǎn)生的一個新興行業(yè)。目前，我國國內(nèi)市場越來越多的互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司開始組建自己的數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺，京東（京東眾智）、百度（百度眾測）都已經(jīng)擁有自己的標(biāo)注平臺和工具。頭部公司之外，國內(nèi)近年興起眾多數(shù)據(jù)標(biāo)注公司，如龍貓數(shù)據(jù)、Testin云測、倍賽BasicFinder、數(shù)據(jù)堂等，這些公司僅次于第一梯隊，都具有相當(dāng)?shù)囊?guī)模。數(shù)據(jù)標(biāo)注與審核行業(yè)企業(yè)格局資料來源：智研咨詢整理6、行業(yè)維持高增長，AI+、高精準(zhǔn)、定制為行業(yè)主要發(fā)展趨勢目前的人工智能（有監(jiān)督機器學(xué)習(xí)）由標(biāo)注數(shù)據(jù)驅(qū)動，也可以說標(biāo)注數(shù)據(jù)是人工智能的血液。隨著人工智能成為國家發(fā)展戰(zhàn)略，其勢頭銳不可擋，預(yù)計2028年我國數(shù)據(jù)標(biāo)注與審核行業(yè)市場規(guī)模將達(dá)262.74億元。2023-2028年數(shù)據(jù)標(biāo)注與審核行業(yè)市場規(guī)模預(yù)測資料來源：智研咨詢整理隨著AI技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)標(biāo)注工具需要從只支持人工標(biāo)注逐漸轉(zhuǎn)化為人工標(biāo)注+AI輔助標(biāo)注的方法。其基本思路為：基于以往的標(biāo)注，可以通過AI模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，然后由標(biāo)注人員在此基礎(chǔ)上做一些校正。因此，數(shù)據(jù)標(biāo)注工具的發(fā)展趨勢是開發(fā)以人工標(biāo)注為主機器標(biāo)注為輔的半自動化標(biāo)注工具，同時減少人工標(biāo)注的比例，并逐步提高機器標(biāo)注的占比。隨著機器標(biāo)注占比提升，未來數(shù)據(jù)標(biāo)注與審核產(chǎn)品/服務(wù)價格仍然存在下降空間。數(shù)據(jù)標(biāo)注得越精準(zhǔn)、對算法模型訓(xùn)練的效果就越好。大部分算法在擁有足夠多普通標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下，能夠?qū)?zhǔn)確率提升到95%，但從95%再提升到99%甚至99.9%，就需要大量高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)?？梢哉f，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是制約模型和算法突破瓶頸的關(guān)鍵指標(biāo)。隨著人工智能對數(shù)據(jù)采標(biāo)的復(fù)雜度和精細(xì)度要求變高，眾包在現(xiàn)有技術(shù)條件下，很難實現(xiàn)品控。隨著人工智能產(chǎn)品進(jìn)入落地多元行業(yè)和場景，作為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)也向著場景化發(fā)展。在算法、算力沒有重大突破的前提下，場景化的數(shù)據(jù)就是核心優(yōu)勢。因此貼合度較高的定制化服務(wù)能力就顯得尤為重要。以上數(shù)據(jù)及信息可參考智研咨詢（）發(fā)布的《中國數(shù)據(jù)標(biāo)注與審核行業(yè)投資策略探討及市場規(guī)模預(yù)測報告》。智研咨詢專注產(chǎn)業(yè)咨詢十五年，是中國產(chǎn)業(yè)咨詢領(lǐng)域?qū)I(yè)服務(wù)機構(gòu)。公司以“用信息驅(qū)動產(chǎn)