中投顧問重磅推出產業研究大腦，是"產業研究的數字化高效工具"，歡迎試用體驗！ | ||||
|---|---|---|---|---|
| 產品名稱 | 目標用戶 | 核心功能定位 | 產品介紹 | 試用申請 |
| 產業研究大腦 | 政府、企業內關注產業發展的領導及工作人員 | 產業研究工作的一站式解決方案 | 詳情 > | 申請 > |
聯系電話： 400 008 0586; 0755-82571568
微信掃碼： 
第一章 數據標注服務的相關介紹
1.1 數據標注服務的內涵及類型
1.1.1 數據標注的內涵
1.1.2 數據標注的過程
1.1.3 數據標注的方法
1.1.4 數據標注服務類型
1.2 數據標注與人工智能的關系
1.2.1 人工智能產業鏈結構分析
1.2.2 人工智能開發的基本流程
1.2.3 數據標注是AI項目開發關鍵
1.3 數據標注服務發展的主要意義
1.3.1 數據標注的必要性
1.3.2 數據標注主要價值
第二章 2022-2024年數據標注行業發展環境分析
2.1 經濟環境分析
2.1.1 宏觀經濟概況
2.1.2 工業經濟運行
2.1.3 固定資產投資
2.1.4 經濟轉型升級
2.1.5 宏觀經濟展望
2.2 需求環境分析
2.2.1 互聯網用戶規模增加
2.2.2 物聯網產生大量數據
2.2.3 數據產生量持續上升
2.2.4 數據標注處理容量大
2.2.5 數據標注應用領域廣
2.3 政策環境分析
2.3.1 相關行業協會
2.3.2 相關利好政策
2.3.3 納入職業認定
2.3.4 地區支持政策
2.3.5 技術規范文件
第三章 2022-2024年數據標注產業環境——人工智能行業分析
3.1 人工智能政策階段特點分析
3.1.1 第一階段
3.1.2 第二階段
3.1.3 第三階段
3.1.4 第四階段
3.2 人工智能行業發展價值
3.2.1 人工智能催生智能經濟
3.2.2 人工智能助力智能社會
3.2.3 AI帶來全方位商業化
3.2.4 AI技術推動產業升級
3.2.5 AI進入機器學習時代
3.3 2022-2024年人工智能行業發展綜況
3.3.1 人工智能應用需求加大
3.3.2 人工智能產業逐步成熟
3.3.3 人工智能市場發展規模
3.3.4 人工智能行業市場份額
3.3.5 人工智能產業發展特征
3.3.6 人工智能企業主體分類
3.4 人工智能行業發展前景展望
3.4.1 人工智能經濟效益巨大
3.4.2 人工智能生產方式前景
3.4.3 人工智能投資機會分析
3.4.4 人工智能產業投資方向
3.4.5 人工智能技術發展方向
3.4.6 人工智能“十四五”發展機遇
第四章 2022-2024年數據標注行業發展情況分析
4.1 全球數據標注行業發展綜況
4.1.1 數據標注行業發展歷程
4.1.2 全球數據標注企業分布
4.1.3 全球數據標注市場規模
4.1.4 數據標注工具市場空間
4.1.5 數據標注行業發展趨勢
4.2 中國數據標注行業發展綜況
4.2.1 數據服務產業鏈結構
4.2.2 數據標注產業發展階段
4.2.3 相關人才隊伍建設狀況
4.2.4 數據標注市場規模情況
4.2.5 數據標注細分市場結構
4.3 中國數據標注市場需求分析
4.3.1 數據標注市場需求客戶
4.3.2 數據標注地區市場需求
4.3.3 數據標注市場需求趨勢
4.4 中國數據標注行業競爭格局分析
4.4.1 市場集中度分析
4.4.2 整體市場競爭梯隊
4.4.3 市場主體主要分類
4.4.4 市場主體策略矩陣
4.4.5 企業數量規模特點
4.4.6 企業實力排名情況
4.4.7 企業競爭趨勢分析
4.5 中國數據標注行業發展的問題
4.5.1 行業發展面臨的困難
4.5.2 標注速度與質量問題
4.5.3 定制場景化服務要求高
4.5.4 數據標注的核心需求痛點
4.5.5 數據標注的技術研發問題
4.6 中國數據標注行業發展的對策
4.6.1 構建專業數據標注平臺
4.6.2 關注數據標注價值維度
4.6.3 保證數據標注質量的舉措
4.6.4 數據標注企業發展要點
第五章 2022-2024年數據標注技術及發展模式分析
5.1 數據標注平臺構成及核心技術
5.1.1 數據標注平臺構成
5.1.2 數據標注核心技術
5.1.3 數據標注常用工具
5.2 數據標注服務模式分類
5.2.1 自建團隊模式
5.2.2 眾包模式
5.2.3 轉包模式
5.3 數據標注定制化發展模式
5.3.1 定制化迎合發展需求
5.3.2 定制化應用案例分析
5.4 數據標注公益發展模式
5.4.1 模式發展背景
5.4.2 模式發展案例
5.5 智能數據標注服務模式分析
5.5.1 智能數據標注的基本內涵
5.5.2 智能數據標注的發展推力
5.5.3 智能數據標注的發展價值
5.5.4 智能數據標注的實現路徑
第六章 2022-2024年數據標注典型應用領域
6.1 智能駕駛領域
6.1.1 智能駕駛領域發展狀況
6.1.2 智能駕駛數據標注范圍
6.1.3 需要關注長尾場景數據
6.1.4 數據標注主要應用領域
6.2 智能安防領域
6.2.1 智能安防行業發展狀況
6.2.2 安防數據標注應用需求
6.2.3 數據標注主要應用領域
6.3 智能金融領域
6.3.1 智能金融行業發展狀況
6.3.2 數據標注具體應用場景
6.3.3 數據標注主要應用領域
6.4 新零售領域
6.4.1 新零售市場的發展狀況
6.4.2 數據標注具體應用價值
6.4.3 數據標注主要應用領域
第七章 2022-2024年國際數據標注典型企業分析
7.1 Appen
7.1.1 企業發展概況
7.1.2 企業財務狀況
7.1.3 產業發展實力
7.1.4 數據標注工具
7.1.5 企業資本動態
7.2 Scale AI
7.2.1 企業發展概況
7.2.2 企業財務狀況
7.2.3 企業發展實力
7.2.4 企業發展動態
7.3 Labelbox
7.3.1 企業發展概況
7.3.2 數據訓練平臺
7.3.3 主要產品技術
7.3.4 企業融資狀況
7.3.5 企業合作動態
第八章 2021-2024年中國數據標注典型企業及平臺分析
8.1 數據堂
8.1.1 企業發展概況
8.1.2 企業財務狀況
8.1.3 商業發展模式
8.1.4 數據標注平臺
8.1.5 核心競爭力分析
8.1.6 企業發展展望
8.2 云測數據
8.2.1 平臺發展概況
8.2.2 主要產品服務
8.2.3 平臺發展歷程
8.2.4 平臺發展實力
8.3 龍貓數據
8.3.1 平臺發展概況
8.3.2 平臺主要業務
8.3.3 標注基地分布
8.3.4 平臺發展實力
8.3.5 開放標注工具
8.3.6 平臺融資動態
8.4 星塵數據
8.4.1 平臺發展概況
8.4.2 質量管控系統
8.4.3 服務特點分析
8.5 文德數慧
8.5.1 平臺發展概況
8.5.2 主要功能模塊
8.5.3 平臺建設動態
8.6 格物鈦
8.6.1 平臺發展概況
8.6.2 核心產品服務
8.6.3 解決方案分析
8.7 互聯網企業性質的數據標注平臺
8.7.1 騰訊云平臺
8.7.2 京東眾智平臺
8.7.3 百度眾測平臺
8.7.4 阿里數據標注平臺
第九章 2022-2024年數據標注行業投融資狀況分析
9.1 數據服務產業鏈投資壁壘分析
9.1.1 數據庫設計壁壘
9.1.2 數據采集壁壘
9.1.3 數據處理壁壘
9.1.4 數據質檢壁壘
9.2 數據標注行業融資規模特點分析
9.2.1 融資數量規模
9.2.2 融資輪次分布
9.2.3 投資區域分布
9.2.4 資本投資偏好
9.3 數據標注企業投融資動態
9.3.1 Graviti獲得Pre-A輪融資
9.3.2 Datasaur獲得百萬美元融資
9.3.3 愛數智慧完成B輪融資
9.3.4 倍賽科技完成B輪融資
9.4 數據標注基地項目投資動態分析
9.4.1 酒泉大數據標注中心項目
9.4.2 百度山東數據標注基地項目
9.4.3 淘丁數據標注基地項目
9.5 數據標注基地項目投資案例——百度（山西）人工智能基礎數據產業基地
9.5.1 基地項目發展情況
9.5.2 基地核心發展優勢
9.5.3 數據安全保障措施
9.5.4 基地入駐企業規模
9.5.5 數據交易平臺合作
第十章 中投顧問對2024-2028年數據標注行業發展前景及趨勢預測
10.1 中國數據標注行業發展前景及趨勢分析
10.1.1 數據標注行業發展機遇
10.1.2 數據標注行業發展前景
10.1.3 數據標注產業發展趨勢
10.1.4 數據標注產業發展重點
10.2 中投顧問對2024-2028年中國數據標注行業發展預測分析
10.2.1 2024-2028年中國數據標注發展的影響因素分析
10.2.2 2024-2028年中國數據標注市場規模預測
數據標注是指對未處理的初級數據，包括語音、圖片、文本、視頻等進行加工處理，并轉換為機器可識別信息的過程。目前，人工智能的商業化已經在計算能力和算法上達到了基本成熟的階段。為了更好地滿足真實需求并解決行業中的特定痛點，用于算法訓練的特定標注數據仍然必不可少，需要持續加碼。
過去幾年中，人工智能的發展主要依賴于算力、算法和數據這三個核心要素。創新和迭代在算力、算法和數據技術方面取得了巨大進步，可稱之為“大爆炸”。ChatGPT的出現離不開海量訓練數據、人工標注指令微調以及基于人工反饋的強化學習。未來，實現人工智能在特定領域的應用需要大量經過標注處理的數據用于算法訓練。然而，當前階段的數據標注是一項勞動密集型工作，隨著人工智能和大模型的發展，數據標注將逐漸向AI輔助標注和自動標注方向發展，進入技能密集時代。
隨著人工智能的迅猛發展，數據標注需求急劇增加。數據標注是將各種類型的數據內容進行分類和標注，以便機器學習算法能夠理解和處理。這種需求激增主要是由于人工智能技術的快速發展和廣泛應用。在我國，數據標注市場規模巨大且不斷擴大。各個行業，包括自動駕駛、人臉識別、智能語音助手等，都需要大量經過標注的數據來進行算法訓練和模型優化。數據標注行業高速發展。我國數據產量持續增長，數據已成為我國重要的資源優勢。同時，政策支持和市場對高質量數據標注的需求激增，預計到2025年，我國數據標注市場規模有望突破百億元。
中投產業研究院發布的《2024-2028年中國數據標注行業深度調研及投資前景預測報告》共十章。報告首先介紹了數據標注的基本概念、影響國內數據標注發展的經濟環境、需求環境、政策環境和產業環境。接著分析了數據標注市場的發展綜況、需求狀況、競爭格局等，然后對數據標注的發展模式及應用領域進行了系統的分析，并對國內外典型企業及平臺進行了透徹的研究，最后對其投資狀況和發展前景做了科學的分析和預測。
本研究報告數據主要來自于國家統計局、商務部、工信部、中國人工智能學會、中國人工智能產業發展聯盟、中投產業研究院、中投產業研究院市場調查中心以及國內外重點刊物等渠道，數據權威、詳實、豐富，同時通過專業的分析預測模型，對行業核心發展指標進行科學地預測。您或貴單位若想對數據標注行業有個系統深入的了解、或者想投資數據標注項目，本報告將是您不可或缺的重要參考工具。
