2019年中国人工智能基础数据服务白皮书_43页_3mb

中国人工智能基础数据服务行业白皮书总结（2019年）

核心内容概述

中国人工智能基础数据服务行业在经历初期的野蛮生长后，已进入成长期，行业格局逐渐清晰。该行业作为人工智能发展的三大要素之一，为AI算法训练和优化提供数据采集、清洗、信息抽取和标注等服务，是实现人工智能技术落地的关键环节。数据作为AI的“燃料”，其质量和处理能力直接影响算法效果，因此，数据服务在人工智能产业链中占据重要地位。

主要观点

• 市场规模与增长：2018年中国人工智能基础数据服务市场规模为25.86亿元，预计2025年将突破113亿元，年复合增长率达23.5%。
• 行业结构：市场供给方主要包括人工智能基础数据服务供应商和算法研发单位，其中供应商是行业主要支撑力量，占比达79%。
• 产品形式：主要产品形式包括数据集产品和数据资源定制服务，其中定制服务占比达86.2%，是市场主流。
• 产业链交叉：AI基础数据服务方与上下游企业存在交叉，包括算法研发单位、数据采集外包团队等。
• 技术趋势：随着算法需求增长，人工标注已不能满足市场，机器学习和自动标注能力成为发展趋势。未来，长尾、小概率事件的数据需求将增加，机器模拟和生成数据将成为重要解决方案。
• 客户定位：主要客户包括AI公司、科技公司、科研机构和传统行业企业，其中AI公司和科技公司占主导地位。
• 需求分析：客户对数据安全、采标能力、数据质量、管理能力和服务能力有较高要求，尤其是采标能力和数据质量。
• 服务模式：AI基础数据服务行业是典型的To B业务，商业模式稳定，主要包括生产、获客和实施交付三个环节。
• 发展建议：行业应从被动执行向主动服务转变，注重算法理解、场景贴合及提供整体解决方案。政府引导数据基地建设将有助于行业整体发展。

关键信息

• 数据安全：需求方重视数据传输、存储及销毁流程，需建立明确的安全管理机制。
• 数据质量：首次交付准确率要求高，需通过技术审核、实时校验等方式保障数据质量。
• 管理能力：高效的项目管理系统和良好的团队培训机制有助于提升服务质量和效率。
• 服务能力：需具备配合度、响应速度和优化建议能力，以增强客户黏性。
• 行业集中度：预计2025年CR5将占26%市场份额，行业将向更高集中度发展。
• 技术趋势：2D图像标注仍为主流，但3D点云数据标注因复杂性高，成为未来技术重点。
• 区域发展：贵州、山西、重庆等地政府积极布局AI产业，推动数据基地和数据交易中心建设。
• 融资情况：行业融资多集中于千万级别，早期融资项目较多，资本活跃度不高。

市场现状与趋势

• 市场现状：2018年行业市场规模25.86亿元，其中数据资源定制服务占主导，数据集产品和其它应用服务占比较小。
• 发展趋势：随着AI技术落地，数据需求将向高精度、定制化、智能化方向发展。机器学习与自动标注技术将逐步替代人工标注，提升效率和准确性。同时，长尾数据和小概率事件的标注需求将推动机器模拟和生成数据技术的创新。

未来展望

• 技术革新：增强数据处理平台的持续学习能力，推动机器标注发展，提升整体数据处理效率。
• 行业整合：并购将成为市场趋势，头部企业将通过整合资源形成竞争优势。
• 政策支持：政府推动AI产业发展，数据基地和数据交易中心的建设将提升区域AI发展水平。
• 客户需求：AI公司和科技公司将成为主要需求方，对数据质量、安全性和服务响应有更高要求。

行业竞争要素

• 技术能力：包括数据处理工具、平台和算法研究，是提升竞争力的关键。
• 产能与调度：通过众包平台、自建团队等方式提升数据采集和标注能力，优化任务分配。
• 数据资产：建立高质量数据资产库，提升数据复用率和合规性。
• 管理与服务：完善项目管理平台、建立质量管理和人员培训机制，提升服务意识和响应能力。

代表性案例

• 百度数据众包：拥有自建标注基地和15辆一体化采集车，具备2D/3D道路数据采集和标注能力。
• 贵州惠水百鸟河数字小镇：建设了超1500个数据工场，提供大量数据标注和采集服务。
• 成都大数据产业：聚集了大量大数据相关企业，形成较为完整的产业链。

总结

中国人工智能基础数据服务行业正处于从初期扩张向成长期过渡的关键阶段，行业格局逐渐清晰，头部企业实力凸显。随着AI技术的深入应用，数据服务需求将向高精度、智能化和定制化方向发展，同时，机器学习和自动标注技术将成为重要趋势。行业将面临更高的技术门槛和竞争压力，唯有提升技术能力、优化服务流程、加强数据安全和管理，才能在未来的市场中占据有利位置。