1樓：匿名使用者
在2017年***就頒佈了《新一代人工智慧發展規劃》，明確了我國新一代人工智慧發展的戰略目標，人工智慧成為我國產業公升級和經濟轉型的主要動力。
2樓：匿名使用者
人工智慧產業***在釋出檔案時就講述了，鼓勵地方圍繞人工智慧產業鏈和創新鏈，集聚高階要素、高階企業、高階人才，打造人工智慧產業叢集和創新高地。
3樓：寶爸日記
資料標準是人工智慧的基礎環節，對於推動產業發展和經濟轉型具有非常重要的意義。
**方面，山西省大力推動數字經濟，並建設了國家級資料標註產業基地，同時出臺了一系列相關政策，並設立了超過百億的產業投資**，對人工智慧、資料標註產業的發展進行補助，助力人工智慧產業的發展，這事還上過央視新聞聯播。
艾瑞諮詢相關統計資料顯示，2019年國內資料標註行業市場規模為億元，未來幾年的平均年增長率為，預計到2025年，國內資料標註市場規模將突破100億元。資料標註行業歷經多年發展，目前已進入乙個快速增長期。
4樓：匿名使用者
國家在加快培育人工智慧產業領軍企業。在無人機、語音識別、影象識別等優勢領域加快打造人工智慧全球領軍企業和品牌。在智慧機器人、智慧型汽車、可穿戴裝置、虛擬實境等新興領域加快培育一批龍頭企業。
國家正在大力扶持人工智慧產業，但是需要有資料標註與稽核的技術才可以，系統化學習和技能提公升可以聯絡ai優評。
2020年，資料標註行業會有什麼新趨勢？
5樓：宦怡乜杉月
資料標註行業將迎來一次大洗牌，高質量、場景化、精細化的標註資料集將成為ai企業的首選。
資料標註產業會成為下乙個「富士康」嗎？
6樓：某個平行世界
隨著大型科技公司、銀行和其他機構嘗試利用人工智慧來改善其產品和服務，中國對資料標註的需求正在呈現爆發式的增長。
做人工智慧的都是靠腦力勞動的高階程式設計師嗎？真相並不是這樣的。目前人工智慧的深度學習演算法是建立在大資料的基礎上，人工智慧在工作過程中首先要對大資料進行挖掘，然後再利用大資料訓練人工智慧模型。
對於**資料來說，這一工作說起來好像很簡單，但實際上整個工作過程並不智慧型，這背後隱藏著乙個賺錢十分辛苦而且工作內容非常枯燥的勞動密集型的產業。
人工智慧發展帶動了資料標註行業的興起，尤其在自動駕駛領域，其廣泛使用的ai深度學習演算法，需要大量訓練樣本進行不斷的演算法優化，這些訓練樣本就是被標註過的原始資料。資料標註行業已經開始為中國一些偏遠城市和農村的勞動力創造新的就業機會，他們放下農耕工具，開始投入ai發展的浪潮中。
目前，許多資料標註公司仍然主要集中在北京和上海等大城市，但技術含量較低的標註業務正在將部分新技術資金分流到較小的城鎮，為當地提供農業和製造業之外的就業機會。
不過，這個行業短時間內仍將屬於勞動密集型行業。「我們認為資料標註的很多工作還是要依靠人類標註員，因為機器的能力目前可能還達不到所需的精度。我們也注意到機器在資料標註方面的發展潛力，但至少在今天這並不會對我們的業務造成影響。
資料標註產業的發展還有很多空間，它和富士康還是不同的。
7樓：哈哈噠噠麼麼哈
機器在資料標註方面的發展潛力，但暫時不會造成影響。
8樓：蠟筆小新快樂
是可以的，如果是市場所需求的，都是可以發展起來的。
9樓：我學吧我學吧
這是很有可能的，因為現在對這方面的需求是特別大的。
10樓：就是這個範兒
如果繼續發展下去的話，是有這個趨勢的，畢竟這個行業目前為止還是屬於勞動密集型產業的。
11樓：網友
這個我認為是有這個可能的，因為畢竟這個行業屬於勞動密集型產業，
12樓：覺醒向量資料標註
個人認為雖然性質不一樣，但是結果不會差太多。人工智慧必將成為未來生活的核心，而資料標註則是人工智慧是否成功的關鍵，在目前大家的演算法、算力都是差不多水平的時候，拼的就是資料，而誰能在資料的**中得到優勢，那麼他們必將會比同行業的競品有競爭力。但是目前市面上的標註模式都是中間商賺差價，導致整個市場的標註**非常昂貴，覺醒向量目前推出新的服務模式與資訊平臺，讓需求方直接對接到**商，去除中間商從而大大降低標註成本，同時因為是點對點，溝通效率會更高，並且有網頁連結標註平臺做輔佐，會讓整個專案的進度效率大大提高。
13樓：lyl零壹零
我覺得應該是有可能的因為現在資料標註產業發展的很不錯。
14樓：網友
這個不確定市場的風險永遠是不可控制的啊誰也不知道。
15樓：網友
我覺得還是有可能的，因為他們的發展前景都很好。
16樓：奧茲子
我覺得還是有可能的，畢竟市場有向這一方面發展的趨勢。
17樓：晚七戀
我認為是可能的。但是這個也說不準，市場變化太大。
資料標註行業，在接下來幾年將是怎樣的發展趨勢？
18樓：曼孚科技
伴隨著上一輪ai創業熱潮的平息，行業經過了一輪洗牌，脫穎而出的品牌資料服務商和中小型資料**商形成了主要的**方力量，但隨著需求方市場由粗獷向精細化過渡，專案要求提高、利潤壓縮、管理成本上公升等問題迫使了一眾中小型廠商提前離場，在未來一到兩年內行業將再次迎來洗牌。
這對於品牌公司的生產力、精細化管理能力、利潤把控能力、營銷能力和品牌影響力都帶來了巨大的考驗，為應對競爭，品牌公司應在紅利期就早早佈局，以技術應用和研發為驅動力，產生更多行業壁壘換取更多主動性。
資料標註行業目前的痛點是什麼？
19樓：曼孚科技
人工智慧行業，痛點是資料領域無法滿足ai商業化落地的需求。
自從2012年深度學習在影象和語音方面產生重大突破後，人工智慧便真正具備了走出實驗室步入市場的能力，2016年alphago的勝利再次引爆行業，成功喚起了中國市場的興趣，時至今日，人工智慧的商業化在中國得到了長足發展，在安防、金融、企服等領域紛紛落地開花，同時也真正意義上衍生出了一套完整的產業鏈。
目前人工智慧商業化在算力、演算法層面已達到階段性基本成熟，不過想要更加契合落地需求、解決行業具體痛點，還需要大量經過標註處理的相關資料做演算法訓練支撐。
人工智慧行業內有乙個很重要的共識：資料集質量的高低直接決定最終模型效果的好壞。
換句話說，資料對於模型效能的貢獻是最大的，資料越多越豐富、代表性越強、模型效果越好，演算法的健壯性和魯棒性就越強。
隨著ai企業商業化落地程序的加快，越來越多的企業開始意識到標註資料的重要性。
以自動駕駛為例，目前很多企業都已經生產出自己的無人駕駛汽車樣車，並頻頻出現在公共視野內。
然而，雖然這些樣車在實驗室內表現良好，但距離真正的商用仍然有很遙遠的距離，乙個很重要的原因就是真實路況場景與實驗室場景差距過大。
在實驗室內，只需要少量的道路資料即可滿足實驗的需要，但是到了真實的道路上，無人駕駛汽車將會遇到很多無法預知的情況，在沒有足夠資料支撐的前提下，車載電腦無法做出自己的判斷，導致潛在的風險劇增。
可以說資料決定了ai的落地程度，更具前瞻性的資料集產品和高度定製化資料服務成為了行業發展的主流。
未來幾年，資料標註行業面臨什麼挑戰？
20樓：曼孚科技
1)不同的行業、不同的業務場景對資料標註的需求存在一定的差異性，現有的標註任務還不夠細化， 缺乏定製化標註能力。
2)標註效率與資料質量均較低，且欠缺人機協作能力。
3)品牌資料標註服務提供商依賴眾包、轉包模式，造成標註結果質量的層次不齊。
4)基於眾包、轉包模式下的資料標註任務會造成使用者資料缺乏安全性， 並面臨私隱洩露的風險。
21樓：大資料小庫
挑戰就是標註難度越來越大。
機器學習需要高質量資料，但高質量資料如果成本太高，必然會拋棄。
所以甲方會不斷壓低資料**，因為模型已經很成熟，只需要低端的資料，低端資料會越來越廉價，到時候可能越來越沒人願意做這件事。
智慧型化標註是資料標註行業的未來嗎？
22樓：曼孚科技
在某種程度上代表了資料標註行業未來發展的乙個重要發展方向。
目前的資料標註行業本質上是勞動密集型產業，人力成本在總成本中佔據相當高的比例。
同時，由於資料標註員業務能力水平參差不齊，產出的標註資料集質量也很難***。
智慧型化標註的應用不僅可以減輕對人力的依賴，在演算法水平更高的前提下，還可以提公升標註準確率。
以曼孚科技語音資料標註工具為例，預標註加持下，工具本身會自動對語音內容進行轉寫，標註員只需要的預標註的結果上略作修改即可：
資料標註行業有什麼新的趨勢嗎？
23樓：曼孚科技
目前，相關ai企業在標註資料的質量上提出了更高的要求，資料標註行業正在向著精細化方向發展。
24樓：生活小助手小喵
回答資料標註指使用自動化工具通過分類、畫框、註釋等等對收集來的資料進行標記以形成可供計算機識別分析的優質資料的過程。2019年，我國資料產量總規模為，較2018年有所上公升，2020年中國大資料市場整體規模預計首次超過100億美元，資料量的增加推動大資料行業支出規模逐年上公升。
在此背景下，資料標註需求隨資料量增長而上公升，2019年需求量約為36eb，市場規模達億元，2020年在36億元左右。從供給端來看，大資料產業發展必將推動非結構化資料的清洗標註需求，從而帶動資料標註相關企業數量上公升。
資料量上公升，大資料支出增加。
近年來，我國網際網絡產業高速發展，帶來資料量的迅猛增加。2019年，我國資料產量總規模為，同比增加，佔全球資料總產量的。人均資料產量方面，2019年我國人均資料產量為3tb，同比增加25%。
資料標註行業的未來是什麼？
25樓：大資料小庫
就是低端的資料採集工作。
這個裡面，需要從事技術的崗位不多，95%的人都在從事打標籤的工作，說白了，這部分工作目前還沒有辦法自動獲取，只能靠收集人的結果。
除非你能做到管理層，不然一線打標籤的員工是沒有什麼價值的，跟橫店的群眾演員一樣。
26樓：曼孚科技
資料標註行業需要提公升精細化、場景化、智慧型化標註能力，高質量的資料集才是人工智慧行業的未來。
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