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人工智能基础数据服务将持续释放其对于人工智能的基础支撑价值

2019-09-20 阅读888次

  伴随国内人工智能热潮爆发,大量的AI公司融了资,为了不断提高算法精度,数据采标需求也空前爆发,一度催生了行业的繁荣。但早期的AI基础数据服务门槛较低,玩家鱼龙混杂,使行业标准模糊、服务质量参差不齐。随着竞争加剧,AI公司对训练数据的质量要求也不断提高,并且当产业落地成为主旋律,需求方对垂直场景的定制化数据采标需求成为主流时,众多小型AI基础数据服务公司从数据质量和采标能力上达不到要求而被淘汰,或依附大平台,行业格局逐渐清晰,头部公司实力逐渐凸显。随着算法需求越来越旺盛,目前机器辅助标注、人工主要标注的手段需要改进提升,增强数据处理平台持续学习和自学习能力,增加机器能够标注维度、提升机器处理数据的精度,由机器承担主要标注工作将成为下一阶段的行业重心。未来,越来越多的长尾、小概率事件所产生的数据需求增加,人机协作标注的模式性价比不高,机器模拟或机器生成数据是解决这一问题的良好途径,及早研发相应技术也将成为AI基础数据服务商未来的“护城河”。

人工智能基础数据服务将持续释放其对于人工智能的基础支撑价值

  从产品形式来看,目前,国内AI基础数据服务主要为数据集产品和数据资源定制服务,数据集产品往往是AI基础数据服务商根据自身积累产出的标准数据集,以语音数据集为主,主体偏普通话语音、英文语音、方言语音等;为保证算法优势,客户更多采用定制化服务,由客户提出具体需求,数据服务商直接对客户提供的数据进行标注,或对数据进行采集并标注。大型的需求方为保障数据的安全,往往提供Web形式的自有标注平台给执行方,以此对整体项目进行把控,也有一些AI基础数据服务商向客户提供私有化平台建设服务,或将自身平台与甲方系统兼容;除以上两种形式外,部分AI基础数据服务商还向算法服务进行拓展,提供算法训练、模型搭建等服务。

  从 商业 模式来看,生产、获客、部署合力驱动发展。人工智能基础数据服务行业是典型的To B型业务,商业模式较为稳定。在生产方面,主要通过自建标注基地或标注团队、搭建众包平台、采购供应商外包服务(BPO)等模式实现生产运营,大多企业主要采取众包与外包模式,百度数据众包、倍赛等企业自建标注基地或全职标注团队,对于培训较高素质工作人员、完善团队管理有积极意义;在获客方面,主要通过口碑传播、学术会议与展会及代理渠道等模式进入市场,对销售人员熟悉市场趋势、客户需求的要求较高;在实施交付方面,有私有化部署和公有部署两类,能够较为灵活地应对客户对数据安全、交付周期与成本的个性化需求。


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