艾瑞-2019年中国人工智能基础数据服务白皮书-2019.8-43页_5mb

中国人工智能基础数据服务行业白皮书总结

核心内容

中国人工智能基础数据服务行业在经历了一段时间的快速发展后，已进入成长期，行业格局逐渐清晰。该行业为AI算法训练和优化提供数据采集、清洗、标注等服务，是人工智能发展的关键环节。随着AI技术在更多场景的落地，数据服务行业面临新的挑战与机遇，需在数据安全、质量、管理、服务能力等方面不断提升，以满足日益增长的市场需求。

主要观点

• 行业现状：2018年市场规模为25.86亿元，预计2025年将突破113亿元，年复合增长率达23.5%。定制服务占比86.2%，数据集产品占比12.9%。
• 行业格局：行业集中度适中，CR5占26%市场份额。随着市场需求的提升，头部企业逐渐显现，中小企业面临发展压力。
• 产品形式：主要分为数据集产品和数据资源定制服务，其中数据资源定制服务为行业主流。部分企业还拓展至算法训练和模型搭建。
• 技术趋势：数据处理平台需增强持续学习能力，提升预标注和自动标注效率。未来，机器生成数据将成为解决长尾、小概率事件数据需求的重要手段。
• 市场需求：AI公司、科技公司、科研机构及传统行业企业是主要客户，需求呈现多样化和复杂化趋势。
• 服务模式：行业以ToB模式为主，商业模式包括生产、获客、部署等环节，强调私有化部署、数据安全和高质量服务。
• 发展建议：企业需从被动执行转向主动服务，提升对算法和场景的理解，形成差异化竞争优势。政府应推动数据基地建设，以促进行业发展。

关键信息

市场规模

• 2018年市场规模：25.86亿元
• 2025年预计市场规模：113亿元
• 年复合增长率：23.5%

数据服务类型

• 数据集产品：包括开源和收费，主要为语音、图像、NLP等类型
• 数据资源定制服务：涵盖采集与标注，是行业主要服务形式
• 其他数据资源应用服务：包括算法训练、模型搭建等，偏向AI中台能力

技术趋势

• 2D图像标注为主，3D点云标注门槛高
• 机器学习辅助人工标注，提升效率与质量
• 长尾数据需求增加，推动机器生成数据的发展

服务模式

• 生产模式：自建标注团队、众包平台、外包服务
• 获客模式：口碑传播、学术会议、代理合作
• 实施模式：私有化部署、公有部署，注重数据安全与效率

客户定位

• AI公司、科技公司、科研机构、行业企业（如汽车厂商、手机品牌商、安防厂商等）
• 需求类型分为研发、训练、落地三个阶段，对数据服务有不同的要求

需求痛点

• 数据安全
• 采标能力
• 数据质量
• 管理能力
• 服务能力

行业发展建议

• 提升服务意识，从被动执行向主动服务转变
• 加强数据处理平台与工具的研发
• 增强对长尾数据的处理能力
• 与政府合作，推动数据基地建设，促进区域发展

行业图谱

• 上游：数据生产和外包提供者
• 下游：AI算法研发单位
• 行业存在交叉，AI公司和科技公司均有自建团队或外包团队，部分企业具备全职标注团队或众包平台

代表案例

• 百度（山西）人工智能基础数据产业项目：拥有近1万平方米办公场地，1500名专业标注员和审核员，覆盖多种数据类型
• 贵州惠水百鸟河数字小镇：拥有超1500个数据工场席位，服务多个垂直领域

数据安全与质量

• 数据安全是客户关注的重点，需建立明确的安全管理流程
• 数据质量直接影响算法效果，需提升标注准确率，减少无效数据
• 服务响应速度和配合度也是客户选择的重要因素

技术发展与竞争

• 头部企业（如百度、阿里、腾讯、京东、商汤科技）具备较强的技术与服务能力
• 未来，行业将向高集中度发展，CR5有望提升
• 并购将成为行业趋势，以增强技术能力和市场竞争力

未来展望

• 随着AI技术的深入应用，数据服务行业将从“数据作坊”向“技术驱动”转变
• 数据采集与标注将成为AI技术落地的关键支撑
• 企业需重视数据资产的积累与合规管理，以提升竞争力
• 政府支持与区域合作将为行业提供新的发展土壤

艾瑞咨询

• 艾瑞专注于大数据洞察与咨询服务，致力于为企业赋能
• 提供专业、精准的市场分析与预测，助力商业决策
• 重视人才培养和创新，推动行业发展

注：本总结基于《中国人工智能基础数据服务行业白皮书》内容整理，数据与观点均来自艾瑞研究与分析。