中國人工智能技術市在不同產業的廣泛引用,展現了出可觀的商業價值和巨大的發展潛力。人工智能的產業化落地為AI數據服務行業提供巨大的發展紅利。產業化應用新產品、新應用、新場景層出不窮,產生了大量新興垂直領域的AI數據需求,作為算法訓練支撐的大量落地場景內訓練數據正成為行業需求痛點。
中國AI數據服務行業的上游包括AI數據生產者和AI數據生產組織者兩種,他們主要提供原料數據的采集服務;中游包括AI數據服務商,主要通過數據處理能力和項目管理能力完成訓練數據集結構設計、數據加工和質量檢測等工作,為下游客戶提供AI訓練數據產品和相關服務;下游包括科技公司、行業企業、AI公司和科研單位,主要負責算法研發。標貝科技位于基礎數據服務行業的中游,屬于基礎AI數據服務商。
在行業發展初期,基礎AI數據服務行業的門檻較低,玩家魚龍混雜,行業標準模糊,服務質量參差不齊。隨著AI產業落地成為主旋律、行業整體競爭愈發激烈,需求方對訓練數據質量的要求不斷提高,垂直場景的定制化訓練數據需求成為主流,需求方市場對訓練數據的要求逐漸向精細化轉型。
隨著人工智能技術的發展及與應用場景的深入結合,訓練需求和落地需求逐漸成為主流。
訓練需求時,數據需求方對訓練數據的精細化需求一般體現在兩方面。首先,人工智能算法應用要經歷研發、訓練和落地三個階段,需求方根據算法應用的不同階段對訓練數據提出差異化需求:研發需求是對新拓展領域或新建算法的訓練,對數據數量的要求較高,但數據標注內容傾向于標準化;其次,訓練需求一般是對算法的準確性和健壯性進行優化,對數據標注的內容需求較為豐富,對數據準確性要求較高;
落地需求一般為算法較成熟的核心場景,對訓練數據的內容有特定指向,采標難度較大,同時對基礎數據服務商的技術能力、服務意識、穩定性和效率有較高要求。
除此之外,數據需求方對基礎AI數據服務商的數據安全、采標能力、數據質量、管理能力、服務能力等核心能力提出了更高的要求;在涉及到數據安全方面時,數據需求方對數據授權、數據傳輸、存儲及結項后的數據銷毀等環節更加重視;在談及采標能力方面時,需求方更關注服務商在某些特定領域或垂直場景的采集能力、定制研發標注工具的能力以及對項目需求的理解程度;而對于數據質量來說,數據需求方對首次交付的準確率提出更高要求;在管理能力方面,需求方注重服務商的項目管理能力、服務效率以及執行團隊的素養與信譽;在服務能力方面,需求方希望基礎數據服務商具備快速響應能力和主動服務意識。
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