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数据标注值得做吗？

数据,人工智能,行业数据标注值得做吗？

发布时间：2016-12-08加入收藏来源：互联网点击：

数据标注值得做吗？

回答于 2019-09-11 08:43:50

回答于 2019-09-11 08:43:50

数据标注是大部分人工智能算法得以有效运行的关键环节。简单来说，数据标注是对未经处理过的语音、图片、文本、视频等数据进行加工处理，从而转变成机器可识别信息的过程。

目前主流的机器学习方式是以有监督的深度学习方式为主，对于标注数据有着强依赖性需求，未经标注处理过的原始数据多以非结构化数据为主，这些数据难以被机器识别和学习。只有经过标注处理后的结构化数据才能被算法模型训练使用。

数据标注的类型主要是图像标注、语音标注、3D点云标注和文本标注。

在人工智能发展历程中，数据一直被当作其“血液”。数据标注是人工智能算法得以有效运营的关键环节，想要实现人工智能就要先让计算机学会理解并具备判断事物的能力。数据标注的过程就是通过人工贴标的方式，为机器系统提供大量学习的样本，数据标注是把需要机器识别和分辨的数据打上标签，然后让计算机不断地学习这些数据的特征，最终实现计算机能够自主识别。

可以说数据决定了AI的落地程度，精准的数据集产品和高度定制化数据服务更是受到各大企业的重视。

景联文科技作为专业的Al数据标注公司，致力于推进数据资源标准体系建设，从数据生产、数据管理平台、数据资产市场化流通、数据资源规划等方面提供高质量的数据要素供给服务。

景联文科技｜AI基础数据服务｜数据采集｜数据标注｜假指纹制作｜指纹防伪算法

助力人工智能技术加速数字经济相关产业质量变革，赋能传统产业智能化转型升级

回答于 2019-09-11 08:43:50

近年来，人工智能的发展和兴起带动了与其相关产业的发展，而数据标注作为其中重要的一环，毫无疑问成为了新兴的代表行业，受到了资本市场的青睐。尽管数据标注公司投融资事件总体数量较少，但投资前景良好。

对于投资方而言，之所以选择数据标注，一方面，AI公司在算力、算法方向投入的增量梯度逐渐下降，未来市场存在巨大的数据需求;另一方面，这类公司的智能标注工具不仅提升了数据的产出效率，同时也在数据、辅助标注模型的迭代中打造出了完善的AI基础设施。

投融资事件数量总体较少，投资热度未减

由于数据标注行业于2015年后随人工智能行业兴起而迅速发展，行业中多数企业成立时间均晚于2016年，专门的数据标注公司投融资事件数量较少。

从时间维度来看，2015年人工智能数据标注服务商获得的融资金额相对较高，标志着行业初露头角，受到资本的认可。2017年，行业投融资数量达到近年小高峰，共有9起投融资事件。

2020年，数据标注行业投融资事件数量为6起，可以看出在2018年后资本寒冬时期，数据标注行业投融资热度未减，说明行业仍然处于上升期。

从融资规模来看，人工智能数据标注市场的融资多集中在千万级别。从获得融资的企业数量来看，目前获得融资的玩家并不多。根据前瞻汇总统计，截至2021年4月，国内数据标注行业投融资事件共39起。

融资多分布在早期阶段，企业集中在北京地区

从融资轮次来看，根据前瞻汇总数据显示，截至2021年4月，中国数据标注行业天使轮投资事件12起，占比31%;A轮(包含Pre-A轮、A+轮)投资事件16起，占比41%。由此可见，中国数据标注行业企业投融资事件大多分布在早期阶段，目前上市的企业仅挂牌新三板的数据堂及海天瑞声IPO。

从获投企业地区分布来看，中国数据标注行业中获投企业主要分布在北京、浙江、广东、上海等地。其中，北京地区企业较为集中，目前已有至少12家企业获得投资，此外，Testin云测、倍赛BasicFinder、海天瑞声、数据堂、星尘数据等行业内代表性龙头企业也位于北京，说明北京地区数据标注产业相对来说较为发达。

具有智能标注能力的企业受资本青睐，数据标注企业兼并技术型企业以提升竞争力

目前，以数据标注为代表的基础数据服务市场规模快速增长，资本市场进一步推高专业数据标注企业的估值。2020年，专业数据标注企业Label box完成2500万美元B轮融资;龙猫数据获得3300万元Pre-B轮融资。

目前，数据的智能化标注能力成为这一时期数据服务企业的发展重点;一方面，传统数据众包平台企业向专业数据标注企业发展，快速布局智能标注工具，数据服务企业澳鹏(APPEN)花费3亿美元收购数据标注公司Figure Eight，大幅提升企业数据服务竞争力;另一方面，智能标注工具企业不断涌现，如Scale Al、Supervisely、马达智数等。

—— 更多数据来请参考前瞻产业研究院《中国数据标注行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

回答于 2019-09-11 08:43:50

现在还是有很大的操作空间的

据工业和信息化部公布的测算数据显示，我国人工智能核心产业规模已超过4000亿元，企业数量超过3000家，2021年全球人工智能产业规模达3619亿美元，其中中国占576亿美元。无论是市场规模、场景效果、技术水平，还是数据质量、人才储备、产业基础等，成熟度都在不断提升，AI正成为智能社会的重要基础设施

可以说一个好的数据质量，直接决定了AI模型效率及人工智能的发展阶段，但是呢现在的数据标注操作模式已经不再是简单的承接项目来做了，而是结合当下数据标注行业的发展需求，融入人才培养的模式，要知道行业越发展，人才越重要，相比于蓬勃的数据质量需求，能做数据处理的人才对于行业发发展更重要，在人工智能产业数据缺乏的背景下，需要不断加强面向人工智能训练师的人才技能培养，补齐数据标注的人才短板是关键

因此如果说您想用好做数据标注行业呢，不如考虑一下AI训练师认证中心的项目，这个项目运营模式是既可以做项目，又能够了解做行业人才培养，而且考试通过的学员还能获得由工业和信息化部教育与考试中心核发的人工智能数据标注技术证书

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