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数据标注在人工智能产业中的地位

人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步打造新引擎，重构生产、分配、交换、消费等经济活动的各个环节，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。

近年来，我国政府高度重视人工智能的技术进步和产业发展，目前人工智能已经上升为国家战略。全国人大常委会提到，要加强立法理论研究，重视人工智能、区块链、基因编辑等新技术、新领域相关法律问题的研究。

人工智能技术的应用正在改变我们的生活。人工智能行业快速发展的背后，数据标注员这一新兴职业的需求和数量也在不断增长。标签行业有一句流行的话，“有多少智能，就会有多少工人”。目前AI算法能学习的数据都要靠人工一个一个标注。这些人力被称为“人工智能的老师”，为人工智能打下基础。

目前人工智能的应用主要基于有监督的深度学习算法，对标注数据有很强的依赖性。

相关数据显示，到2025年，产生的数据量将高达163ZB，其中90%为非结构化数据。这些非结构化的数据只有经过清洗和标记后才能被唤醒，这就导致了对数据清洗和数据标记的持续需求。

中国数据标注行业市场规模分析

统计数据显示，2017年中国数据标签行业市场规模为17.9亿元，2021年中国数据标签行业市场规模为43.28亿元。2017-2022年中国数据标签行业市场规模如下:

图表:2017-2022年中国数据标签行业市场规模

数据来源：智研瞻产业研究院整理

中国数据标注产业链结构及生态

数据标记是使用自动化工具从互联网上捕获和收集数据，包括文本、图片、语音等。，然后对抓取的数据进行整理和标记。数据标注和审计行业的上游是计算机软硬件厂商和人力资源行业，下游主要是贴片、自动驾驶等人工智能领域。

图表:数据标签和审计行业产业链图

资料来源：智研瞻产业研究院整理

中国数据标注行业发展问题

1.提高对数据服务商场景标注能力的要求。

不同的场景对应不同的标注需求，比如驾驶领域主要包括识别、车辆识别、红绿灯识别、道路识别等。安全领域主要涉及零件识别、人脸检测、人脸关键信息提取和车牌识别。银行和金融行业需要文档验证和实时客户交互；农业部门需要检查农作物，评估土壤等。，这些都需要高度专业化、细致化的标注流程，这就对数据服务商的定制化标注提出了更高的专业性要求。

2.高门槛贴标项目人力成本太高。

数据标注本质上还是一个劳动密集型行业。以自动驾驶为例。常见的数据标注任务如车道线、交通标志、车辆等数据都是很容易的常识。对贴标人员的专业能力没有要求，所以人力成本相对较低。一些特殊领域，如金融、医疗、语言、法律等。，涉及专业术语，对数据标注的专业性要求较高，通过传统标注方式难以满足当前行业需求。所以要想满足现在的行业需求，必须有更多的专业人才流失，这和人力成本高有直接关系。

3.贴标效率有待提高。

虽然数据贴标行业在中国得到了蓬勃发展，但能够更熟练操作的贴标机依然稀缺。虽然标注工具可以帮助标注者完成标注任务，但是整体标注效率还是比较低的。所以数据标注需求快速增长，人力成本高，标注效率低并存。

4.数据标注的质量有待提高。

数据集的质量直接决定了最终模型的质量。人工应用对数据质量要求非常高。开发一个优秀的AI模型，必须保证训练数据的高质量。但目前很多数据标注平台采用众包结构，将标注任务分配给兼职人员，导致标注数据质量参差不齐，影响AI最终能否顺利落地。因此，随着科技的不断发展，相关企业对标注数据的准确性要求越来越高。目前标注数据的准确率需要达到99%，甚至99.99%才能满足企业的需求。

5.无法保证数据安全。

数据安全一直是许多企业关注的焦点。众包结构下的数据标注任务可能会导致数据泄露的风险。众包结构是兼职数据标注人员的组织，人力成本更低，在给数据需求者报价时更有竞争力。但如果众包模式下数据安全处理不当，可能会造成数据泄露。比如在安防领域，因为涉及到需要采集很多人的人脸等隐私数据，所以保证数据的安全就成了很多公司的刚性需求。很多团队没有自己独立开发的标注平台或者数据存储服务器，很难保证数据在采集、标注、存储三个环节不会泄露。

图表:中国数据标签行业的发展问题

资料来源：智研瞻产业研究院整理

行业发展现状总结

1.市场保持快速增长。

数据显示，在全球人工智能快速发展的推动下，全球数据标签行业市场规模快速增长，国内数据服务市场前景向好。

2.应用场景越来越广泛。

近年来，随着技术的不断成熟，AI不断落地，与各行各业深度融合，尤其是在自动驾驶、智能安防、新零售、人工智能教育、工业机器人、智慧农业等领域。AI商业化加速，数据标签化的应用场景越来越广泛。但是不同的场景有不同的标注要求。比如自动驾驶行业，主要集中在行人识别、车辆识别、红绿灯识别、道路识别等。智能安防主要集中在人脸识别、面部检测、行为轨迹、车牌识别等方面。在实际发展过程中，AI行业的应用场景逐渐趋于长尾和碎片化，导致新兴垂直领域出现大量数据需求，比如疫情期间的口罩识别应用。

图表:数据标注在不同行业的应用场景

资料来源：智研瞻产业研究院整理

总之，基于场景的数据采集服务需求成为行业发展的关键。高精度的数据标注、基于场景的数据采集和数据标注平台能力是当前混合数据标注服务行业竞争的核心要素。

中国数据标注行业发展趋势预判

目前，数据标签行业正处于野蛮生长的时代。在高速发展的同时，也面临着诸多挑战，如人机协作能力不足、依赖众包和分包模式、标注结果质量参差不齐、隐私泄露风险高等。随着AI商业化的加速和数据服务提供商需求的变化，数据标签行业已经从婴儿期逐渐步入成长期，未来将呈现出新的发展趋势:

第一，场景化、定制化会成为主流。精细化、场景化、专业化的数据采集和标注，可以满足日益增长的人工智能细分和专业垂直赋能需求，数据标注行业将继续向专业服务方向发展。

第二，数据标注行业将从单一模式向多模式标注发展。多模态是指对多维时间、空间和环境数据的感知和融合。比如大家熟知的“地图搜索”功能，就是通过图像、文本、高层语义属性等多模态下的信息融合实现的。未来，数据标注服务企业应基于AI技术发展的多模态特征，掌握多维传感器融合的数据采集和标注能力，在更多场景、更多业务中辅助人类工作。

第三，新的人机耦合标注将成为大势所趋。虽然贴标披着人工智能的“外衣”，但本质上还是一个劳动密集型行业。人力成本高成为数据标注行业发展的痛点之一，人机耦合将大大提高数据标注的效率和质量。

图表:中国数据标签行业发展趋势预测

资料来源：智研瞻产业研究院整理

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数据标注行业市场前景如何？智研瞻产业研究院发布的《2023-2029年中国数据标注行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》详细分析了数据标注行业相关定义 、全球数据标注行业市场发展现状、中国数据标注产业发展环境、中国数据标注行业运行情况、中国数据标注所属行业运行数据监测、中国数据标注市场格局、中国数据标注行业需求特点与动态、中国数据标注行业区域市场现状、中国数据标注行业竞争情况、中国数据标注行业发展前景分析与预测、中国数据标注行业发展策略及投资建议等，帮助企业和投资者了解数据标注行业市场投资价值。您若想对数据标注行业有个系统的了解或者想投资数据标注行业，本报告是您不可或缺的重要工具。