江苏龙网

  1. 首页 > 生活 > >

#AI#今年我国AI数据资料服务业行业分析报告( 四 )


为了在后续的竞争中占据先发优势，品牌数据服务商在这1-2年内应该“居安思危”，面对存量市场时注重品牌认可度塑造、增加技术投入提高规模化生产能力、提高技术壁垒发展精细化运营方式、增加如语音合成数据处理等差异化服务，最终追求的是单位价格的利润最大化；增量市场尚未形成充分的竞争环境，应注重打造品牌影响力，增加曝光度、提高服务意识，增加自身对AI算法的理解能力，积极主动配合客户的探索性需求、重视培养海外营销团队，将业务出海视作重要战略、增加数据采集能力，快速迭代自身业务以适应需求变化，最终追求打造品牌与实力的双重口碑效应，扩大市场影响力。
人工智能基础数据服务行业壁垒
人工智能基础数据服务业务流程和壁垒
分四步流程，壁垒体现在经验、渠道、能力、管理和技术上
AI基础数据服务行业的产品形式主要为数据集产品和数据资源定制服务，二者在业务流程方面基本相同，都按照数据库设计→数据采集→数据处理→质检的步骤执行， AI基础数据服务商凭借多年的服务经验，在各环节中均可建立壁垒，以巩固行业地位。通过对需求方和供应方样本的调研分析，发现拥有对计算机视觉、智能语音、NLP等算法训练需求的深刻理解能力、拥有更专业的数据库设计能力、拥有更具前瞻性的数据集产品设计能力，以及参与过更多探索型项目的公司在获取新客户和新任务时具有明显优势；拥有更丰富的方言，小语种，全球各地人脸采集渠道、场景搭建能力，特殊场景数据采集能力和如语音合成、3D点云等高门槛数据标注能力的公司业务更加稳定；拥有稳定的供应链团队、实时量化的可视化管理系统，以及AI算法加持的公司在精细化管理和利润把控方面更具优势。
#AI#今年我国AI数据资料服务业行业分析报告
文章图片
管理和执行系统平台化融合能力
集数据标注、项目管理和质量把控于一身，以平台管理替代人员管理，是该行业科技化转型的关键一步
随着AI基础数据需求多样化，以及复杂程度的提升，以往项目经理“人管人”的管理方式和使用单一工具应对单一需求的执行方式在能力和效率上都显得捉襟见肘，尤其对于品牌数据服务商而言，客户类型丰富、数据需求多样、并发项目众多，仍使用传统方式，将会因产能天花板的压力，而限制发展规模，如单纯扩大人员团队又会陷入重资产运营和边际效益低的漩涡，难以快速确立行业地位以面对下一阶段的竞争。因此，拥有一套自主研发贯通数据库设计、数据采集、数据处理、质量检测、质量控制和数据安全管理等各环节于一体，并且能对图像、文本、语音、视频以及点云数据做到一站式加工处理的管理和执行一体化平台，能在提升人机协作效率，扩大产能，灵活可变地增加标注能力之外，准确地把控每一环节的数据安全和质量问题，将全公司综合实力集中体现出来，是实现人力驱动向技术驱动的关键一步。
#AI#今年我国AI数据资料服务业行业分析报告
文章图片
人工智能算法预处理能力
在数据采集和处理环节中应用感知智能，进行人机协作，能降低标注难度，提升生产力
如果说人工智能是加速数字化革命的发动机，那数据资源服务行业就在为其生产汽油，同时这台发动机也在反哺行业。AI在数据标注领域主要应用于数据采集和数据处理环节，在数据采集中无论是图像或是语音数据都会出现重复样本和不合格样本，人工通过抽查或是遍历每一个样本的方式校验，在准确率、成本把控和时效性方面都大有不足，而通过使用计算机视觉和语音识别技术对采集到的样本进行初步识别，可以在短时间内达到90%以上的校验正确率，实现几倍于人力的工作效率，更有如海天瑞声的应用案例，将其研发的语音识别设备直接用于声音收录阶段，省去了校验后的返工流程，进一步减少执行阻力。在数据处理环节中，标注员需要对图像数据中每一个目标元素进行拉框或标点，目标边界需要勾描的十分精准，进行语音标注时需要聆听每一个词语的发音，判断并转写其语义，这对于标注员在长时间多任务下的专注力有着极高要求，在此环节应用人工智能可以对图像数据进行场景分割、人脸和物体识别，对于语音数据进行语音识别、文字转写和自然语言理解的预处理操作，自动完成标注后，再由人工进行校对，不仅降低了标注难度还变相增加了生产力。目前人工智能尚不能取代人力，清楚认识其价值，并积极应用到人机协作中，将成为AI基础数据服务行业精细化管理中鲜明的竞争壁垒。


推荐阅读


上一篇：为啥关于旅游内容一直没能有一枝独秀的网站，像书籍有豆瓣、电影有时光这样的网站呢

下一篇： 『阶梯』世界上最难爬的“楼梯”，几乎垂直，上去之后想下都难