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中国数据标注行业深度调研及投资前景预测报告
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中国数据标注行业深度调研及投资前景预测报告

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第一章 数据标注服务的相关介绍

1.1 数据标注服务的内涵及类型

1.1.1 数据标注的内涵

1.1.2 数据标注的过程

1.1.3 数据标注的方法

1.1.4 数据标注服务类型

1.2 数据标注与人工智能的关系

1.2.1 人工智能产业链结构分析

1.2.2 人工智能开发的基本流程

1.2.3 数据标注是AI项目开发关键

1.3 数据标注服务发展的主要意义

1.3.1 数据标注的必要性

1.3.2 数据标注主要价值

第二章 数据标注行业发展环境分析

2.1 经济环境分析

2.1.1 宏观经济概况

2.1.2 工业经济运行

2.1.3 固定资产投资

2.1.4 经济转型升级

2.1.5 宏观经济展望

2.2 需求环境分析

2.2.1 互联网用户规模增加

2.2.2 物联网产生大量数据

2.2.3 数据产生量持续上升

2.2.4 数据标注处理容量大

2.2.5 数据标注应用领域广

2.3 政策环境分析

2.3.1 相关行业协会

2.3.2 相关利好政策

2.3.3 纳入职业认定

2.3.4 地区支持政策

2.3.5 技术规范文件

第三章 数据标注产业环境——人工智能行业分析

3.1 人工智能政策阶段特点分析

3.1.1 第一阶段

3.1.2 第二阶段

3.1.3 第三阶段

3.1.4 第四阶段

3.2 人工智能行业发展价值

3.2.1 人工智能催生智能经济

3.2.2 人工智能助力智能社会

3.2.3 AI带来全方位商业化

3.2.4 AI技术推动产业升级

3.2.5 AI进入机器学习时代

3.3 人工智能行业发展综况

3.3.1 人工智能应用需求加大

3.3.2 人工智能产业逐步成熟

3.3.3 人工智能市场发展规模

3.3.4 人工智能行业市场份额

3.3.5 人工智能产业发展特征

3.3.6 人工智能企业主体分类

3.4 人工智能行业发展前景展望

3.4.1 人工智能经济效益巨大

3.4.2 人工智能生产方式前景

3.4.3 人工智能投资机会分析

3.4.4 人工智能产业投资方向

3.4.5 人工智能技术发展方向

3.4.6 人工智能“十四五”发展机遇

第四章 数据标注行业发展情况分析

4.1 全球数据标注行业发展综况

4.1.1 数据标注行业发展历程

4.1.2 全球数据标注企业分布

4.1.3 全球数据标注市场规模

4.1.4 数据标注工具市场空间

4.1.5 数据标注行业发展趋势

4.2 中国数据标注行业发展综况

4.2.1 数据服务产业链结构

4.2.2 数据标注产业发展阶段

4.2.3 相关人才队伍建设状况

4.2.4 数据标注市场规模情况

4.2.5 数据标注细分市场结构

4.3 中国数据标注市场需求分析

4.3.1 数据标注市场需求客户

4.3.2 数据标注地区市场需求

4.3.3 数据标注市场需求趋势

4.4 中国数据标注行业竞争格局分析

4.4.1 市场集中度分析

4.4.2 整体市场竞争梯队

4.4.3 市场主体主要分类

4.4.4 市场主体策略矩阵

4.4.5 企业数量规模特点

4.4.6 企业实力排名情况

4.4.7 企业竞争趋势分析

4.5 中国数据标注行业发展的问题

4.5.1 行业发展面临的困难

4.5.2 标注速度与质量问题

4.5.3 定制场景化服务要求高

4.5.4 数据标注的核心需求痛点

4.5.5 数据标注的技术研发问题

4.6 中国数据标注行业发展的对策

4.6.1 构建专业数据标注平台

4.6.2 关注数据标注价值维度

4.6.3 保证数据标注质量的举措

4.6.4 数据标注企业发展要点

第五章 数据标注技术及发展模式分析

5.1 数据标注平台构成及核心技术

5.1.1 数据标注平台构成

5.1.2 数据标注核心技术

5.1.3 数据标注常用工具

5.2 数据标注服务模式分类

5.2.1 自建团队模式

5.2.2 众包模式

5.2.3 转包模式

5.3 数据标注定制化发展模式

5.3.1 定制化迎合发展需求

5.3.2 定制化应用案例分析

5.4 数据标注公益发展模式

5.4.1 模式发展背景

5.4.2 模式发展案例

5.5 智能数据标注服务模式分析

5.5.1 智能数据标注的基本内涵

5.5.2 智能数据标注的发展推力

5.5.3 智能数据标注的发展价值

5.5.4 智能数据标注的实现路径

第六章 数据标注典型应用领域

6.1 智能驾驶领域

6.1.1 智能驾驶领域发展状况

6.1.2 智能驾驶数据标注范围

6.1.3 需要关注长尾场景数据

6.1.4 数据标注主要应用领域

6.2 智能安防领域

6.2.1 智能安防行业发展状况

6.2.2 安防数据标注应用需求

6.2.3 数据标注主要应用领域

6.3 智能金融领域

6.3.1 智能金融行业发展状况

6.3.2 数据标注具体应用场景

6.3.3 数据标注主要应用领域

6.4 新零售领域

6.4.1 新零售市场的发展状况

6.4.2 数据标注具体应用价值

6.4.3 数据标注主要应用领域

第七章 国际数据标注典型企业分析

7.1 Appen

7.1.1 企业发展概况

7.1.2 企业财务状况

7.1.3 产业发展实力

7.1.4 数据标注工具

7.1.5 企业资本动态

7.2 Scale AI

7.2.1 企业发展概况

7.2.2 企业财务状况

7.2.3 企业发展实力

7.2.4 企业发展动态

7.3 Labelbox

7.3.1 企业发展概况

7.3.2 数据训练平台

7.3.3 主要产品技术

7.3.4 企业融资状况

7.3.5 企业合作动态

第八章 中国数据标注典型企业及平台分析

8.1 数据堂

8.1.1 企业发展概况

8.1.2 企业财务状况

8.1.3 商业发展模式

8.1.4 数据标注平台

8.1.5 核心竞争力分析

8.1.6 企业发展展望

8.2 云测数据

8.2.1 平台发展概况

8.2.2 主要产品服务

8.2.3 平台发展历程

8.2.4 平台发展实力

8.3 龙猫数据

8.3.1 平台发展概况

8.3.2 平台主要业务

8.3.3 标注基地分布

8.3.4 平台发展实力

8.3.5 开放标注工具

8.3.6 平台融资动态

8.4 星尘数据

8.4.1 平台发展概况

8.4.2 质量管控系统

8.4.3 服务特点分析

8.5 文德数慧

8.5.1 平台发展概况

8.5.2 主要功能模块

8.5.3 平台建设动态

8.6 格物钛

8.6.1 平台发展概况

8.6.2 核心产品服务

8.6.3 解决方案分析

8.7 互联网企业性质的数据标注平台

8.7.1 腾讯云平台

8.7.2 京东众智平台

8.7.3 百度众测平台

8.7.4 阿里数据标注平台

第九章 数据标注行业投融资状况分析

9.1 数据服务产业链投资壁垒分析

9.1.1 数据库设计壁垒

9.1.2 数据采集壁垒

9.1.3 数据处理壁垒

9.1.4 数据质检壁垒

9.2 数据标注行业融资规模特点分析

9.2.1 融资数量规模

9.2.2 融资轮次分布

9.2.3 投资区域分布

9.2.4 资本投资偏好

9.3 数据标注企业投融资动态

9.3.1 Graviti获得Pre-A轮融资

9.3.2 Datasaur获得百万美元融资

9.3.3 爱数智慧完成B轮融资

9.3.4 倍赛科技完成B轮融资

9.4 数据标注基地项目投资动态分析

9.4.1 酒泉大数据标注中心项目

9.4.2 百度山东数据标注基地项目

9.4.3 淘丁数据标注基地项目

9.5 数据标注基地项目投资案例——百度(山西)人工智能基础数据产业基地

9.5.1 基地项目发展情况

9.5.2 基地核心发展优势

9.5.3 数据安全保障措施

9.5.4 基地入驻企业规模

9.5.5 数据交易平台合作

第十章 数据标注行业发展前景及趋势预测

10.1 中国数据标注行业发展前景及趋势分析

10.1.1 数据标注行业发展机遇

10.1.2 数据标注行业发展前景

10.1.3 数据标注产业发展趋势

10.1.4 数据标注产业发展重点

10.2 中国数据标注行业发展预测分析

10.2.1 中国数据标注发展的影响因素分析

10.2.2 中国数据标注市场规模预测


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报告研究方法

报告主要采用的分析方法和模型包括但不限于:
- 波特五力模型分析法
- SWOT分析法
- PEST分析法
- 图表分析法
- 比较与归纳分析法
- 定量分析法
- 预测分析法
- 风险分析法
……
报告运用和涉及的行业研究理论包括但不限于:
- 产业链理论
- 生命周期理论
- 产业布局理论
- 进入壁垒理论
- 产业风险理论
- 投资价值理论
……
数据来源
报告统计数据主要来自智研瞻产业研究院、国家统计局、地方统计局、海关总署、行业协会、工信部数据等有关部门和第三方数据库;
部分数据来自业内企业、专家、资深从业人员交流访谈;
消费者偏好数据来自问卷调查统计与抽样统计;
公开信息资料来自有相关部门网站、期刊文献网站、科研院所与高校文献;

其他数据来源包括但不限于:联合国相关统计网站、海外国家统计局与相关部门网站、其他国内外同业机构公开发布资料、国外统计机构与民间组织等等。


报告研究基于研究团队收集到的大量一手和二手信息,研究过程综合考虑行业各种影响因素,包括市场环境、产业政策、历史数据、行业现状、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等。


通过对特定行业长期跟踪监测,分析行业供给端、需求端、经营特性、盈利能力、产业链和商业模式等方面的内容,整合行业、市场、企业、渠道、用户等多层面数据和信息资源,为客户提供深度的行业市场研究报告,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、细分数据、进出口及市场需求特征等,并根据各行业的发展轨迹及实践经验,对行业未来的发展趋势做出客观预测。


智研瞻产业研究院建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系,分析师采集信息后,需严格按照公司评估方法论和信息规范的要求,并结合自身专业经验,对所获取的信息进行整理、筛选,最终通过综合统计、分析测算得相关产业研究成果。