数据标注行业分析报告 2022年数据标注行业发展前景及规模分析.docx

数据标注行业分析报告2022年数据标注行业发展前景及规模分析数据标注在人工智能产业中的地位人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步创造新的引擎，重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。近年来，我国政府高度重视人工智能的技术进步与产业发展，目前人工智能已上升国家战略。在全国人大常委会中提到要加强立法理论研究，重视对人工智能、区块链、基因编辑等新技术新领域相关法律问题的研究。人工智能技术的应用正在改变着我们的生活。而在人工智能产业高速发展的背后，数据标注师这个新职业的需求及人数也正在壮大。数据标注行业流行着一句话，“有多少智能，就有多少人工”。目前AI算法能学习的数据，必须通过人力逐一标注，这些人力被称为“人工智能的老师”为人工智能搭建基础。目前，人工智能应用主要以有监督的深度学习算法为主，对于标注数据有着强依赖性需求。相关数据显示，到了2025年产生的数据量将高达163ZB，其中90%为非结构化数据，这些非结构化的数据只有经过清洗与标注后才能被唤醒价值，这就产生了源源不断的数据清洗与数据标注需求。行业监管体系及机构介绍中国电子工业标准化技术协会（以下简称"中电标协"），是全国电子信息产业标准化组织和标准化工作者自愿组成的社会团体。我国的电子信息行业的相关标准大多由该单位裁定。中国电子工业标准化技术协会（以下简称"中电标协"），是全国电子信息产业标准化组织和标准化工作者自愿组成的社会团体。中电标协的对外英文名称是：ChineseElectronicsStandardizationAssociation（英文缩写为：CESA）。中电标协的性质是：由全国电子信息产业各有关部门、各地区企、事业单位，各级标准化管理机构、技术组织，广大标准化工作者和科技人员自愿组成的行业性团体，属非营利性社会组织。数据标注行业流程分析1业务分析产品经理与算法工程师要对业务进行理解，明确原始数据的意义与数据标注的价值。业务理解是所有产品工作的基础。2确定原始数据与标注结果产品经理需要与算法工程师共同确认原始数据及数据标准结果，并确定标注工具。数据标注的结果必须得到算法工程师确认，确保后续建模过程的顺利开展。3撰写标注教程在确认原始数据与标注结果后，产品经理需要撰写标注教程。标注教程就好像软件说明书，需要将标注过程按顺序一一列出。标注教程包含4个要素：标注软件（平台）标注要求、标注对象、标注流程。撰写的标注教程同样需要得到算法工程师确认。4数据标注该过程为数据标注过程，产品经理需要不定时进行标注结果抽查。5标注结果验收产品经理与算法工程师共同对标注结果进行质量验收，验收不合格需要搞清异常原因并重新标注。对于有行业壁垒的数据，标准准确性需要行业专家进行判断。针对不同的数据类型有不同的标注工具。图像类标注可以使用LabelMe，文本标注可以使用Brat或DeepDive等，当然还有很多后期的标注平台可以使用。图表：数据标注的流程通常分为五个步骤资料来源：中国数据标注行业市场规模分析数据表明，中国数据标注行业市场规模逐年增长。2016年中国数据标注行业市场规模为11.18亿元。2020年中国数据标注行业市场规模为36.30亿元增长了17.48%。由此可见，中国数据标注行业市场规模呈现逐年增长的态势，但每年的增长率不稳定。2016-2021中国数据标注行业市场规模如下：图表：2016-2021年中国数据标注行业市场规模走势中国数据标注行业市场痛点分析目前中国数据标注行业面临的主要问题为本身的局限性、平台管理水平落后、供应链整合度低、行业服务无序化与研发设计能力不足。图表：数据标注行业面临的问题分析资料来源：中国数据标注行业发展趋势预判数据标注行业目前正处于野蛮生长时代，在高速发展的同时，也面临着诸多挑战，比如人机协作能力欠缺，依赖众包、转包模式，标注结果质量参差不齐，隐私泄露风险较大等。随着AI商业化落地进程的加快以及数据服务商的需求变化，数据标注行业也逐步从幼儿期步入成长期，并将在未来呈现出新的发展趋势：一是场景化、定制化将成为主流。精细化、场景化、专业化的数据采集标注才能满足日益增长的人工智能细分场景、专业垂直的赋能需求，数据标注产业将不断向着专业服务化方向发展。二是，数据标注产业将由单模态向多模态标注发展。多模态是指对多维时间、空间、环境数据的感知与融合，比如我们熟知的“以图搜图”功能就是使用了图像、文本和高层语义属性等多模态下的信息融合才得以实现的。未来，数据标注服务企业要基于AI技术发展的多模态特征要求，掌握对多维传感器融合的数据采集与标注的能力，才能在更多场景、更多业务上辅助人类工作。三是，人机耦合新型标注将成为大势所趋。数据标注虽然披着人工智能的“外衣”，但是本质上仍然属于劳动密集型行业。人力成本居