2020年的最后一天，人工智能数据采集标注头部企业云测数据发布了《2021年人工智能数据采集标注行业四大趋势预测》。据了解，这是云测数据结合多年人工智能数据采集标注实践，在积极参与协会机构与高校之间前沿探讨的同时，关注了众多合作伙伴的数据需求变化之后做出的预测。
云测数据分析认为人工智能在经历了算法研究、技术扩张和商业落地的发展，对人工智能数据提出了更高要求。未来，高精度数据将成人工智能训练阶段追逐热点，具备主要需求方稳定的特点，存量市场将稳步增长；而随着人工智能对长尾场景的数据需求进一步扩大，3-5年内，场景化数据将拥有更广阔的增量空间，成为行业加速发展的新引擎；同时，底层技术+服务能力”将愈发重要直至成为核心竞争点，人工智能更需要能提供一体化数据解决方案的服务商。
接下来我们就结合人工智能实际应用情况、数据采集标注行业成熟度、以及数据服务商的业务情况，详细分析趋势下的代表厂商的价值。
一、“数据的精准度”将成为行业追逐热点和重要突破项
云测数据：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，而那些低质量的AI数据服务商在未来将面临淘汰或转型其他业务。
笔者认为：作为人工智能三要素之一的数据,肩负着提升AI识别率和精准度的重要任务。可以说从某种程度讲,数据好坏决定了人工智能应用场景的智能程度。
以人工智能技术重要落地场景智能驾驶为例。对于智能驾驶而言，安全始终是第一的影响因素。现实交通场景复杂、安全威胁多，尤其是国内路况的复杂性和国内智能驾驶起步稍晚的现状，更需要高质、更精准的数据来进行算法训练。
云测数据在2020年发布的数据标注领域的重要成果“项目最高交付精准度高达99.99%”正是贴合行业发展需求的举措。
二、人工智能向垂直领域落地，场景化数据需求迎来增长
云测数据：从细分结构来看，随着人工智能技术的不断成熟，更多的场景和行业开始嵌入使用人工智能技术，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，如疫情期间的口罩识别应用等；同时，从AI应用迭代、用户体验完善的角度来看，AI应用需要更加贴合具体使用场景的数据进行迭代更新。
笔者认为：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。云测数据业内首创“数据场景实验室”的模式，可以进一步满足场景化数据的需求，在人工智能技术应用到更多的垂直场景中发挥重要的支撑作用。
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
云测数据：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。
笔者认为：云测数据通过自主研发，拥有贯通创建任务、分配任务、数据处理、质检/抽检、和数据安全管理等各环节于一体，并且能对图像、文本、语音、视频以及点云数据做到一站式加工处理的管理和执行一体化平台。这是AI数据服务商技术实力的集中体现，也是快速确立行业地位的关键一步。
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
云测数据：尤其在人工智能应用场景落地阶段，常规的数据采集或者数据标注已经不具备竞争优势。可以提供集调研、咨询、设计、采集、标注于一体的人工智能训练数据解决方案的服务商，在扩大人工智能数据服务的业务边界的同时，还将在开拓业务市场、行业地位的确立上具备更多的主动性。
笔者认为：云测数据在业内率先发布了智能驾驶、智能家居、智慧金融、智能安防等领域的AI训练数据解决方案，这些方案以全流程的AI数据服务、丰富的场景品类覆盖以及多品类的样本储备和高精准度著称。像这样具备行业领域知识、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的人工智能数据服务商更具行业竞争优势。
从人工智能产业化发展整体来看，高精度、场景化的AI数据服务趋势愈加凸显，以云测数据为首的数据采集标注服务商们正在重塑行业认知。未来，人工智能数据将迎来新一轮发展热潮，成为人工智能技术发展的新动力。
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