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| 本文作者： 劉琳 | 2020-06-03 17:50 |
中央定調(diào)，“新基建”與社會(huì)各領(lǐng)域融合發(fā)展的步伐正在加速。在加大對(duì)新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)“硬”實(shí)力建設(shè)投入的同時(shí)，“軟”實(shí)力同樣不容忽視。
近日，艾瑞咨詢發(fā)布《2020 中國 AI 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)發(fā)展報(bào)告》，指出作為與“新基建”有著強(qiáng)關(guān)聯(lián)性的 AI 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)，將迎來潛力較大的市場(chǎng)空間。同時(shí)指出，目前人工智能商業(yè)化在算力、算法和技術(shù)方面基本達(dá)到階段性成熟，想要更加落地， 解決行業(yè)具體痛點(diǎn)，需要大量經(jīng)過標(biāo)注處理的相關(guān)數(shù)據(jù)做算法訓(xùn)練支撐。
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文檔來源：艾瑞咨詢
1、數(shù)據(jù)決定了 AI 的落地程度，而 AI 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)卻鮮有關(guān)注
人工智能的商業(yè)化在中國得到了長(zhǎng)足發(fā)展，在安防、金融、企服等領(lǐng)域紛紛落地開花，同時(shí)也真正意義上衍生出了一套完整的產(chǎn)業(yè)鏈。
AI 產(chǎn)業(yè)鏈可以分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層?；A(chǔ)層按照算力、數(shù)據(jù)和算法再次劃分，對(duì)整體上層建筑起到支撐作用；技術(shù)層根據(jù)算法用途分為計(jì)算機(jī)視覺、 智能語音、自然語言處理等，是 AI 最引人注目的環(huán)節(jié)；應(yīng)用層則按照不同場(chǎng)景的需求定制開發(fā)專屬服務(wù)，是 AI 真正賦能行業(yè)的方式。
目前人工智能商業(yè)化在算力、算法和技術(shù)方面基本達(dá)到階段性成熟，想要更加落地，解決行業(yè)具體痛點(diǎn)，需要大量經(jīng)過標(biāo)注處理的相關(guān)數(shù)據(jù)做算法訓(xùn)練支撐，可以說數(shù)據(jù)決定了 AI 的落地程度，而 AI 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)又鮮有關(guān)注。
2、機(jī)器學(xué)習(xí)是主流，深度學(xué)習(xí)是主要方式，但泛化能力有待突破
機(jī)器學(xué)習(xí)按照訓(xùn)練方式可分為使用人工標(biāo)注分類標(biāo)簽訓(xùn)練的監(jiān)督學(xué)習(xí)、無分類標(biāo)簽且自動(dòng)聚類推斷的無 監(jiān)督學(xué)習(xí)、使用少量人工標(biāo)注+自動(dòng)聚類的半監(jiān)督學(xué)習(xí)和根據(jù)現(xiàn)實(shí)情況自動(dòng)“試錯(cuò)+調(diào)整”的強(qiáng)化學(xué)習(xí)四類，而最著名的深度學(xué)習(xí)同樣是機(jī)器學(xué)習(xí)的分支，但因?yàn)槟Ｐ徒Y(jié)構(gòu)的不同而與上述訓(xùn)練方式不在一個(gè)區(qū)分范疇，深度學(xué)習(xí)在訓(xùn)練方式上均可與四種方式發(fā)生重疊。
目前來看 AI 應(yīng)用最廣泛的計(jì)算機(jī)視覺和智能語音更依賴于監(jiān)督學(xué)習(xí)下的深度學(xué)習(xí)方式，半監(jiān)督和無監(jiān)督是學(xué)術(shù)界嘗試突破的方向，當(dāng)下僅在如無人駕駛中急轉(zhuǎn)彎場(chǎng)景訓(xùn)練等特定領(lǐng)域中得以嘗試應(yīng)用，而強(qiáng)化學(xué)習(xí)被認(rèn)為是更接近人類在自然界中學(xué)習(xí)知識(shí)的方式，在最佳路徑選擇、最優(yōu)解探尋等方面有所應(yīng)用，但泛化能力還有待突破。
3、定制化需求成為主流
隨著 AI 商業(yè)化發(fā)展，AI 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)需求步入常態(tài)化，存量市場(chǎng)具有較為穩(wěn)定的需求源頭，而增量市場(chǎng)隨著應(yīng)用場(chǎng)景的豐富，以及新型算法的誕生，擁有更廣闊的想象空間。
4、全球市場(chǎng)呈集群式發(fā)展
2019 年全球人工智能行業(yè)發(fā)展依舊火熱，重點(diǎn)圍繞北美、歐洲和亞洲三大區(qū)域發(fā)展，共有 5386 家活躍企業(yè)，27400 名高級(jí) 研究人員，20 座重點(diǎn)發(fā)展城市，產(chǎn)生了約 374 億美元融資，其中自動(dòng)駕駛、藥物醫(yī)療、人臉識(shí)別、視頻內(nèi)容和金融反欺詐是獲得融資最多的領(lǐng)域。
綜合來看，美國仍然是人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊，每年不僅向全球輸出最前沿的 AI 應(yīng)用概念，提供最接近市場(chǎng)需求的應(yīng)用場(chǎng)景，同時(shí)也吸收著世界各地不斷涌入的人才、數(shù)據(jù)資源和創(chuàng)意靈感。以英國、德國為代表的歐洲發(fā)展區(qū)和以中國、日本、新加坡、印度為代表的亞洲發(fā)展區(qū)整體實(shí)力相近，但走出了兩條完全不同的路徑，雖然歐洲儲(chǔ)備 了大量的 AI人才，但市場(chǎng)活性不強(qiáng)，對(duì)于創(chuàng)新業(yè)務(wù)的發(fā)展并不友好，而亞洲雖然人才儲(chǔ)備不充裕，但市場(chǎng)活力十足，對(duì) AI 技術(shù)充滿了期待。
5、中國 AI 發(fā)展屬世界前列，并處于上升期
對(duì)比 2019 年中國與全球人工智能發(fā)展情況，在 AI 相關(guān)論文發(fā)布數(shù)量、企業(yè)數(shù)量、融資總額、產(chǎn)業(yè)規(guī)模、專利申請(qǐng)數(shù)量等方面中國均居世界頭部陣營，具有充分的市機(jī)場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。
補(bǔ)足短板方面，目前全國已經(jīng)有 35 所高等院校開設(shè)了 AI 專業(yè)，國際交流和國際人才引進(jìn)也在不斷加深。政府開始重視 AI 基礎(chǔ)層創(chuàng)業(yè)公司的培養(yǎng)，資本方也更加關(guān)注 AI 芯片、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)處理等產(chǎn)業(yè)鏈上游企業(yè)的發(fā)展，科技巨頭企業(yè)更是提前進(jìn)行了 AI 生態(tài)布局，建立了產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，在各方的努力中，中國 AI 市場(chǎng)處于從局部向整體發(fā)展的上升期，行業(yè)前景良好。
1、2025 年市場(chǎng)規(guī)模將突破 100 億元
數(shù)據(jù)顯示，2019 年中國 AI 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)市場(chǎng)規(guī)?？蛇_(dá) 30.9 億元，其中圖像類、語音類、NLP 類數(shù)據(jù)需求規(guī)模占比分別為 49.7%、39.1% 和 11.2%；根據(jù)需求方投入情況和供應(yīng)方營收增長(zhǎng)情況推算，預(yù)計(jì) 2025 年市場(chǎng)規(guī)模將突破 100 億元， 年化增長(zhǎng)率為 21.8%，該行業(yè)核心業(yè)務(wù)與當(dāng)下以監(jiān)督學(xué)習(xí)為主的人工智能市場(chǎng)具有強(qiáng)相關(guān)聯(lián)系，市場(chǎng)發(fā)展前景向好。
2、從需求角度看，增量市場(chǎng)將替代存量市場(chǎng)成為主要拉力
AI 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)市場(chǎng)從需求角度看可以分為存量市場(chǎng)和增量市場(chǎng)，存量市場(chǎng)中巨頭互聯(lián)網(wǎng)科技公司和 AI創(chuàng)業(yè)公司為主要需求方，項(xiàng)目落地所需要的采集、標(biāo)注數(shù)據(jù)逐漸成為需求核心，存量市場(chǎng)仍是目前 AI 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)市場(chǎng)的需求主體；增量市場(chǎng)是相對(duì)于存量市場(chǎng)而存在的，以海外市場(chǎng)、國內(nèi)新需求方市場(chǎng)、國內(nèi)新興業(yè)務(wù)拓展和國內(nèi)新成立的 AI 創(chuàng)業(yè)公司需求為主，增量市場(chǎng)雖然近些年對(duì)于整體市場(chǎng)規(guī)模的貢獻(xiàn)率不夠明顯，但隨著中國人工智能技術(shù)的不斷深入與國際化，在未來將成為主要的拉動(dòng)力量。
從短期來看，AI 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)市場(chǎng)增速仍然與存量市場(chǎng)增速緊密相關(guān)，主要依賴于已有客戶常規(guī)業(yè)務(wù)委 托，以及如語音識(shí)別業(yè)務(wù)中方言、小語種數(shù)據(jù)需求增加等內(nèi)容更新需求支撐發(fā)展，隨著存量市場(chǎng)需求逐漸長(zhǎng)尾化，供應(yīng)方將會(huì)更加關(guān)注增量市場(chǎng)的拓展，來減輕對(duì)已有客群的依賴，達(dá)到良性的可持續(xù)發(fā)展。
3、中小型數(shù)據(jù)供應(yīng)商仍然是市場(chǎng)中的主要供應(yīng)力量
2019 年 AI 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè) CR5（前五大企業(yè)市場(chǎng)份額）為 26.2%，處于低集中競(jìng)爭(zhēng)階段，行業(yè)活力充足， 發(fā)展空間良好。
前五大企業(yè)中，海天瑞聲與百度數(shù)據(jù)眾包越眾而出，國內(nèi)整體供應(yīng)方中，以提供圖像類數(shù)據(jù)采標(biāo)服務(wù)的公司居多，內(nèi)容涉及人像數(shù)據(jù)、OCR 數(shù)據(jù)、自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)等，業(yè)務(wù)需求較為分散，其中以百度數(shù)據(jù)眾包營收份額占比最大。相比而言，語音類數(shù)據(jù)需求較為集中，且供應(yīng)門檻高于圖像類數(shù)據(jù)，內(nèi)容包含語音識(shí)別數(shù)據(jù)、語音合成數(shù)據(jù)等。
從供應(yīng)方的發(fā)展來看，行業(yè)內(nèi)部處于“洗牌”階段，雖然中小型數(shù)據(jù)供應(yīng)商的整體體量仍然可觀，但隨著業(yè)務(wù)門檻提升、 客戶需求多樣化、價(jià)格戰(zhàn)中利潤被壓縮等情況成為常態(tài)，越來越多的中小型數(shù)據(jù)供應(yīng)商在苦惱生存問題，加之業(yè)務(wù)斷檔期人員成本的壓力，該群體在未來1-2 年內(nèi)將迎來一陣“倒閉潮”。
數(shù)據(jù)顯示，2019 年中小型數(shù)據(jù)供應(yīng)商份額比預(yù)期值縮小了20.8%，而這部分份額按 7:3 的比例，向品牌數(shù)據(jù)服務(wù)商和需求方自建團(tuán)隊(duì)釋放，作為行業(yè)的頭部陣營品牌數(shù)據(jù)服務(wù)商在這一階段受益最多，不僅營收方面得以增長(zhǎng)，也逐步穩(wěn)固了自身領(lǐng)頭羊的地位。
根據(jù)增量市場(chǎng)的特征，品牌數(shù)據(jù)服務(wù)商在品牌效益、團(tuán)隊(duì)建設(shè)、資質(zhì)、服務(wù)意識(shí)、業(yè)務(wù)能力等方面均有優(yōu)勢(shì)，在未來增量市場(chǎng)成為主要拉動(dòng)力的競(jìng)爭(zhēng)階段將占有更大的主動(dòng)性，從這兩方面看，未來品牌數(shù)據(jù)服務(wù)商陣營將替代中小型供應(yīng)商陣營，占有市場(chǎng)的主要份額。
4、圖像、語音、NLP數(shù)據(jù)是核心需求
人工智能主要算法應(yīng)用領(lǐng)域集中在計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別/語音合成，以及自然語言處理。
圖像方面，一個(gè)新研發(fā)的計(jì)算機(jī)視覺算法需要上萬張到數(shù)十萬張不等的標(biāo)注圖片訓(xùn)練，新功能的開發(fā)需要近萬張圖片訓(xùn)練，而定期優(yōu)化算法也有上千張圖片的需求，一個(gè)用于智慧城市的算法應(yīng)用，每年都有數(shù)十萬張圖片的穩(wěn)定需求。
語音方面，頭部公司累計(jì)應(yīng)用的標(biāo)注數(shù)據(jù)集已達(dá)百萬小時(shí)以上，每年需求仍以 20%-30% 的增速上升，要求數(shù)據(jù)服務(wù)商不僅要掌握專業(yè)的聲學(xué)知識(shí)、數(shù)據(jù)標(biāo)注經(jīng)驗(yàn)，還要擁有語音合成的算法能力。
自然語言處理方面，隨著工業(yè)、醫(yī)療、教育的AI應(yīng)用產(chǎn)品進(jìn)一步爆發(fā)，將會(huì)有更多交互方式出現(xiàn)，自然語義數(shù)據(jù)處理的需求將會(huì)持續(xù)增長(zhǎng)，有望成為繼圖像、語音之后的第三大增量市場(chǎng)。
5、一體化數(shù)據(jù)平臺(tái)是大勢(shì)所趨
隨著 AI 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)需求多樣化，以及復(fù)雜程度的提升，以往項(xiàng)目經(jīng)理“人管人”的管理方式和使用單一工具應(yīng)對(duì)單一需求的執(zhí)行方式在能力和效率上都顯得捉襟見肘。因此，擁有一套自主研發(fā)貫通數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、質(zhì)量檢測(cè)、質(zhì)量控制和數(shù)據(jù)安全管理等各環(huán)節(jié)于一體，并且能對(duì)圖像、文本、語音、視頻以及點(diǎn)云數(shù)據(jù)做到一站式加工處理的管理和執(zhí)行一體化平臺(tái)，是實(shí)現(xiàn)人力驅(qū)動(dòng)向技術(shù)驅(qū)動(dòng)的關(guān)鍵一步。
6、感知智能助力形成行業(yè)壁壘
AI 在數(shù)據(jù)標(biāo)注領(lǐng)域主要應(yīng)用于數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)。在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)，通過使用計(jì)算機(jī)視覺和語音識(shí)別技術(shù)對(duì)樣本進(jìn)行初步識(shí)別，可以在短時(shí)間內(nèi)達(dá)到 90% 以上的校驗(yàn)正確率，實(shí)現(xiàn)幾倍于人力的工作效率。在數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)中，應(yīng)用人工智能可以對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行場(chǎng)景分割、人臉和物體識(shí)別，對(duì)于語音數(shù)據(jù)進(jìn)行語音識(shí)別、文字轉(zhuǎn)寫和自然語言理解的預(yù)處理操作，自動(dòng)完成標(biāo)注后，再由人工進(jìn)行校對(duì)，不僅降低了標(biāo)注難度還變相增加了生產(chǎn)力。在數(shù)據(jù)采集和處理環(huán)節(jié)中應(yīng)用感知智能，進(jìn)行人機(jī)協(xié)作，將成為 AI 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)精細(xì)化管理中鮮明的競(jìng)爭(zhēng)壁壘。
7、語音合成需求持續(xù)增長(zhǎng)
目前語音合成的主流方式可以分為波形拼接合成和參數(shù)合成兩種，其中參數(shù)合成是利用文本參數(shù)和聲學(xué)參數(shù)間形成映射模型，從而完成文本內(nèi)容向語音轉(zhuǎn)化的過程，所以在有限樣本數(shù)據(jù)的情況下，參數(shù)合成語音成為了眾多智能語音算法團(tuán)隊(duì)的首選， 隨著深度學(xué)習(xí)在語音領(lǐng)域的突破，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取代傳統(tǒng)映射建模的參數(shù)合成方式，在合成效果上更進(jìn)一步，逐漸減少了合成語音的機(jī)械感。
目前該領(lǐng)域主要由海天瑞聲和標(biāo)貝科技兩家數(shù)據(jù)公司提供服務(wù)，未來隨著物聯(lián)網(wǎng)的普及，將會(huì)有更多交互設(shè)備出現(xiàn)，語音合成需求將會(huì)持續(xù)增長(zhǎng)，在此趨勢(shì)下，擁有語音合成數(shù)據(jù)處理能力，將成為具有排他性的競(jìng)爭(zhēng)壁壘。
目前人工智能行業(yè)仍以有監(jiān)督學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練方式為主，對(duì)于標(biāo)注數(shù)據(jù)有著強(qiáng)依賴性需求，但隨著 AI 商業(yè)化進(jìn)程的演進(jìn)，更具有前瞻性的數(shù)據(jù)集產(chǎn)品和高定制化服務(wù)成為了 AI 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)的主要服務(wù)形式。
從全球角度來看，人工智能發(fā)展依舊火熱，逐漸形成以北美、歐洲和東亞為代表的發(fā)展集群，產(chǎn)學(xué)研各方人才向其中涌入，世界范圍內(nèi)的產(chǎn)業(yè)交流與合作逐漸形成規(guī)模，并日趨常態(tài)化。對(duì)比中國與世界的發(fā)展情形來看，中國正處于補(bǔ)全短板，豐富產(chǎn)業(yè)，培養(yǎng)人才，進(jìn)而向外輸出技術(shù)能力的快速發(fā)展階段，人工智能行業(yè)發(fā)展前景良好，而作為強(qiáng)關(guān)聯(lián)性的 AI 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù) 行業(yè)受其發(fā)展紅利的影響，未來市場(chǎng)仍有不小的上升空間。
從行業(yè)內(nèi)部來看，伴隨著上一輪 AI 創(chuàng)業(yè)熱潮的平息，行業(yè)經(jīng)過了 一輪洗牌，脫穎而出的品牌數(shù)據(jù)服務(wù)商和中小型數(shù)據(jù)供應(yīng)商形成了主要的供應(yīng)方力量，但隨著需求方市場(chǎng)由粗獷向精細(xì)化過渡，項(xiàng)目要求提高、利潤壓縮、管理成本上升等問題迫使了一眾中小型廠商提前離場(chǎng)，在未來一到兩年內(nèi)行業(yè)將再次迎來洗牌。
下游行業(yè)發(fā)展帶來的利好，以及行業(yè)內(nèi)部洗牌的趨勢(shì)，對(duì)于品牌數(shù)據(jù)服務(wù)商而言是機(jī)會(huì)也是挑戰(zhàn)，存量市場(chǎng)和增量市場(chǎng)具有穩(wěn)步向上的潛力，洗牌后空白市場(chǎng)留出的空窗期將成為剩下企業(yè)的紅利，但競(jìng)爭(zhēng)也在悄然發(fā)生，紅利過后市場(chǎng)將進(jìn)入品牌間的正面較量階段，對(duì)于存量市場(chǎng)和增量市場(chǎng)的搶奪將成為主旋律，這于對(duì)品牌公司的生產(chǎn)力、精細(xì)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(yàn)，為應(yīng)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)，品牌公司應(yīng)在紅利期就早早布局，以技術(shù)應(yīng)用和研發(fā)為驅(qū)動(dòng)力，產(chǎn)生更多行業(yè)壁壘換取更多主動(dòng)性。
當(dāng)前，AI 已經(jīng)成為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，我國在人工智能領(lǐng)域的科學(xué)技術(shù)研究和產(chǎn)業(yè)發(fā)展，起步稍晚于以美國為代表的發(fā)達(dá)國家，但是，在最近十余年的人工智能爆發(fā)發(fā)展期我國抓住了機(jī)遇，進(jìn)入了快速發(fā)展階段。隨著人工智能成為“新基建”重點(diǎn)領(lǐng)域，AI 產(chǎn)業(yè)化正加速向產(chǎn)業(yè) AI 化邁進(jìn)，最終將形成一個(gè)萬億級(jí)規(guī)模的龐大市場(chǎng)。
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