2021年人工智能数据采集标注行业四大趋势预测

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一、“数据的精准度”将成为行业追逐热点和重要突破项

在算法训练阶段，需通过更高质量的数据对已有算法的准确率等能力进行优化。

从产品终端体验来看，在人工智能概念热度和巨大的市场前景背后，国内消费者对AI应用的期待值大幅提升，但AI应用却出现同质化严重等问题。当前，人工智能算法模型经过多年的打磨，基本达到阶段性成熟，一个成功的AI应用与其他应用的差异化对比，更多的来自于精准大量的训练数据。

随着人们对人工智能算法识别准确的要求更上一个台阶，具有更高精准度的数据也将成为训练阶段的主流需求。

对于人工智能数据采集标注服务商来讲，将提高数据标注精准度作为业务追求，才能用存量市场和增量市场“两条腿”稳健前行，而低质量的AI数据服务商将面临淘汰或转型。

二、人工智能向垂直领域落地，场景化数据需求迎来增长

在算法落地阶段，经过研发与训练之后，人工智能应用从理论走向市场，对细分场景化的数据准确度提出更高要求。

从细分结构来看，随着AI技术的不断成熟，更多的场景和行业开始嵌入使用AI技术，AI行业应用场景逐渐趋于长尾和碎片化，产生了大量新兴垂直领域的数据需求;从AI应用迭代、用户体验完善的角度来看，AI应用需更贴合具体使用场景的数据进行迭代更新。

这些数据采集需求相对复杂、聚焦，难度较大，对人工智能数据服务商的场景化采集能力提出了很高的要求。随着人工智能对长尾场景的数据需求进一步扩大，未来，场景数据将拥有更广阔的增量空间，具有相关采集工具、资源、能力的数据采集标注服务商将拥有极大的竞争优势。

三、数据采集标注服务商的“技术能力”将变得更加重要，数据的隐私安全依旧需要完善

技术层面来讲，随着AI训练数据需求多样化，以及复杂程度的提升，客户类型丰富、数据需求多样、并发项目众多等因素对厂商的能力和效率提出更高要求。

其中，由于部分行业领域具有较高的数据敏感性，那些自主研发能力强、技术水平高、可向需求方提供私有化部署服务，或将自身平台与需求方系统兼容，来保证数据的隐私安全等能力，将成为人工智能数据服务商形成差异化竞争的关键。

四、未来3年，人工智能更需要能提供一体化数据解决方案的服务商

“服务能力”属于数据服务商的一项软实力，具体表现为能够积极配合、快速响应需求方的数据要求。通过对数据需求方的调查研究，除了对精细化、质量、安全性、效率等业务层面的核心关注点之外，具备更深刻的行业领域知识、更懂场景、更懂技术、更具行业前瞻性，甚至给出需求方提出采标优化建议等等的服务能力，将成为未来数据需求方选择合作企业的重要参考指标。

人工智能对数据提出更高需求，展现了在人工智能产业化落地进程中，数据发挥的重要作用。场景化、高精度的数据和专业化、技术化的服务，将成为未来3-5年人工智能全速发展的重要突破口，驱动人工智能深化发展。