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全球及中国数据标注行业市场现状分析 一、数据标注行业概况 数字经济是全球新一轮科技和产业革命最典型的标志,其中最关 键的动力来自人工智能等前沿技术的创新突破。近年来,得益于人工 智能的兴起,数据标注产业应运而生,它主要是根据人工智能企业的 要求,对图像、声音、文字等进行不同方式的标注,从而为人工智能 企业提供大量的数据供机器训练和学习。发展数据标注产业,对我省 绿色健康发展转型,有着重大现实意义。 目前数据标注有3种常用的划分方式:(1)按照标注对象进行分类, 包括图像标注、视频标注、语音标注和文本标注;(2)根据标注的构 成形式,将其分为结构化标注非结构化标注和半结构化标注(3)根据 标注者类型,分为人工标注和机器标注: 数据标注产业的发展,促进了人工智能的蓬勃兴起,其主要的应 用行业和不同行业的标注场景总结如下: 二、全球数据产生现状分析 近年来,全球数据量依然增长迅速,据统计,2019年全球数据产 量为41ZB,同比增长24.24%,预计2020年全球数据产生量约为47ZB。 从全球数据标注处理容量需求空间来看,目前市场上有1%的数据 能被收集保存下来,据统计,2019年全球数据标注处理容量需求量 为378EB,同比增长24.34%,预计2020年全球数据标注处理容量需 求空间约为433EB。 三、中国数据标注行业市场现状分析 数据标注行业的发展带动了中国许多城市和城镇的就业,促使中 国逐渐成为世界数据标注的中心,据统计,2019年我国数据标注行 业市场规模达到30.9亿元,同比增长19.31%,预计到2025年我国数 据标注行业市场规模将突破100亿元。 从各类型数据标注市场来看,2019年我国图像类数据标注市场占 比最高,占比49.7%,其次是语音类数据标注市场,占比39.1%,NLP 类数据标注市场占比11.2%。 从我国数据标注需求相关企业区域分布来看,据统计,2020年4 月我国数据标注相关企业数量为565家,截至2020年12月增长至 705家,其中企业数量排名前五的分别是北京市、上海市、成都市、 深圳市与杭州市。 投融资方面,2020年我国数据标注行业投融资事件数量为6起, 在新冠疫情的影响下热度依然未减少,截至2021年4月我国数据标 注行业投融资事件数量为2起。 目前,语音标注质量评估算法主要有词错误率(worderrorrate,简 称WER)算法和句子错误率(sentenceerrorrate,简称SER)算法。词错 误率表示为了让识别出来的词序列和标准的词序列之间保持一致,而 需要进行替换、删除或者插入的某些词。各数据标注质量评估算法对 比如下: 四、中国数据标注行业竞争格局分析 目前我国数据标注行业参与企业主要分为三个梯队,其中第一梯 队头部企业主要有京东(京东众智)、百度(百度众测)、腾讯、阿 里(阿里数据标注);第二梯队中部企业主要有龙猫数据、Testin云 测、倍赛BasicFinder、数据堂;第三梯队主要为其他广大中小型企业。 五、数据标注行业发展趋势 1、细化数据标注任务 随着人工智能技术在一些行业的广泛应用,这些行业原有的数据 标注任务已经不再满足业务需求。以智能安防为例,为了促进智能安 防系统从传统的被动防御走向智能化的主动预警,一些新的数据标注 任务也应运而生。例如,当一个神情紧张或者头戴面罩的小偷手握一 根棍子准备翻越小区外墙企图实施盗窃行为时,安防系统应该马上启 动报警系统,并及时向安防人员发出警告,以保障住户的财产安全。 实现异常情况预警的新标注任务,包括表情标注、危险品标注和行为 标注,利用这些数据标注就能帮助安防系统识别紧张的表情、违法的 面罩和违规的翻越行为以及可能的凶器——棍子。从技术角度来看, 新标注任务为异常行为的识别与建模提供了高质量的训练数据,也有 利于提高模型训练的准确性。因此,针对特定的行业需求细化标注任 务,将是今后数据标注的一个发展趋势。 2、半自动化数据标注工具的研发 随着AI技术的发展,数据标注工具需要从只支持人工标注逐渐转 化为人工标注+AI辅助标注的方法。其基本思路为:基于以往的标注, 可以通过AI模型对数据进行预处理,然后由标注人员在此基础上做 一些校正。以图像标注为例,标注工具首先通过预训练的语义分割模 型来处理图像,并生成多个图像片段、分类标签及其置信度分数。置 信度分数最高的片段用于对标签的初始化,呈现给标注者。标注者可 以从机器生成的多个候选标签中为当前片段选择合适的标签,或者对 机器未覆盖到的对象添加分割段。AI辅助标注技术的应用,能够极 大地降低人力成本并使标注速度大幅提升。目前,已经有一