人工智能數據收集和注釋負責人企業云調查數據最近發布了“ 2021年人工智能數據收集和注釋行業的四個主要趨勢的預測”。
云策數據認為，未來，高精度數據將成為人工智能培訓階段的熱點，主要需求方的特征保持穩定，股市將穩定增長; 3-5年，隨著人工智能對長尾場景的數據需求進一步擴大，基于場景的數據將具有更廣闊的增量空間，并成為加速行業發展的新引擎；同時，在成為核心競爭點之前，基礎技術+服務功能將變得越來越重要，而人工智能需要能夠提供集成的數據解決方案。
解決方案的服務提供商。
1.“數據準確性”將成為行業的熱點和重要突破。
在算法訓練階段，有必要通過更高質量的數據來優化現有算法的準確性。
產品終端的經驗可以看出，在人工智能概念的普及和巨大的市場前景背后，國內消費者對AI應用程序的期望大大提高，但是AI應用程序經歷了嚴重的同質化和其他問題。
目前，人工智能算法模型已經完善了很多年。
它已經基本達到階段性成熟。
成功的AI應用程序與其他應用程序之間的區別比較更多地來自準確且大量的訓練數據。
隨著人們對人工智能算法的準確識別的要求達到了更高的水平，它們具有更高的準確性。
數據的程度也將成為培訓階段的主流需求。
對于人工智能數據收集和標記服務提供商，作為業務追求來提高數據標記的準確性可以使用“兩條腿”方法。
股票市場和增量市場穩步前進。
低質量的AI數據服務提供商將面臨淘汰或轉型。
其次，人工智能正進入垂直領域，對基于場景的數據的需求正在增長。
在算法著陸階段，經過研發和培訓，人工智能應用將從理論推向市場。
分段場景的數據準確性提出了更高的要求。
從分段結構的角度來看，隨著AI技術的不斷成熟，越來越多的場景和行業開始使用AI技術，并且AI行業的應用場景逐漸趨于長尾化，而碎片化在新興垂直領域中產生了大量的數據需求;從AI應用程序迭代和用戶體驗改善的角度來看，需要使用更適合特定使用場景的數據迭代更新AI應用程序。
這些數據收集要求相對復雜且集中。
困難很大，并且對人工智能數據服務提供商基于場景的收集功能提出了很高的要求。
隨著長尾場景的人工智能數據需求的進一步擴展，未來，場景數據將具有更廣闊的增量空間，而具有相關收集工具，資源和功能的數據收集和標簽服務提供商將擁有巨大的競爭優勢。
第三，“技術能力”包括：數據收集和標簽服務提供商的地位將變得越來越重要，并且數據隱私和安全性仍需要提高技術水平。
隨著AI培訓數據需求的多樣化和復雜性的增加，諸如客戶類型豐富，數據需求多樣化以及眾多并行項目等因素對制造商的能力和效率提出了更高的要求。
其中，一些行業有更高的要求。
數據敏感性。
那些具有強大的獨立研發能力，高技術水平，可以為需求者提供私有化部署服務，或擁有與需求者系統兼容的平臺以確保數據的隱私和安全性的人，將成為人工智能數據服務提供商的形式差異化競爭的關鍵。
4.在未來三年中，人工智能將需要能夠提供集成數據解決方案的服務提供商。
“服務能力”指的是“服務能力”。
是數據服務提供商的軟實力，表現為能夠積極合作并快速響應需求者的數據需求。
通過調查