數據標注是在人類的幫助下,對機器學習和人工智能應用數據進行人工解決。標注數據至關重要,因為計算機有多個缺點,其中一些缺點在沒有人工協助的情況下無法克服。一臺機器可以被訓練用于執行復雜的計算和管理人類手動處理會很費力的任務,但如果沒有適當的訓練,同樣無法發現狗或汽車圖片之間的差異。機器利用基于數據集的算法來理解通常需要有人監督的內容。這種現象被稱為監督機器學習。根據數據類型,市場分為文本、圖像、視頻或音頻,還可根據應用場景進行劃分:零售和電子商務、醫療保健、自動駕駛等。《2023-2028年中國數據標注服務行業市場調查研究及發展戰略規劃報告》在大量周密的市場調研基礎上,主要依據國家統計局、政府部門機構發布的最新權威數據,相關行業協會等單位相關資料,對中國數據標注服務行業現狀與市場做了深入的調查研究,并根據行業的發展軌跡對未來的發展前景與趨勢作了審慎的判斷,為投資者尋找新的市場投資機會,進入數據標注服務行業投資布局提供了至關重要的決策參考依據。
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 2019-2022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 2019-2022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 2019-2022年人工智能行業發展分析
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 2019-2022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分析
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分析
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
4.5 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 2019-2022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 2019-2022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 2019-2022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 2019-2022年中國數據標注典型企業及平臺分析
8.1 數據堂
8.2 云測數據
8.3 龍貓數據
8.4 星塵數據
8.5 文德數慧
8.6 格物鈦
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 2019-2022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
9.4 數據標注基地項目投資動態分析
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 2023-2028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 2023-2028年中國數據標注行業發展預測分析
10.2.1 2023-2028年中國數據標注發展的影響因素分析
10.2.2 2023-2028年中國數據標注市場規模預測
第十一章 數據標注行業投資機會與風險
11.1 影響數據標注行業發展的主要因素
11.1.1 影響數據標注行業運行的有利因素分析
11.1.2 影響數據標注行業運行的穩定因素分析
11.1.3 影響數據標注行業運行的不利因素分析
11.1.4 我國數據標注行業發展面臨的挑戰分析
11.1.5 我國數據標注行業發展面臨的機遇分析
11.2 數據標注行業投資風險及控制策略分析
11.2.1 數據標注行業市場風險及控制策略
11.2.2 數據標注行業政策風險及控制策略
11.2.3 數據標注行業經營風險及控制策略
11.2.4 數據標注行業技術風險及控制策略
11.2.5 數據標注同業競爭風險及控制策略
11.2.6 數據標注行業其他風險及控制策略
第十二章 我國數據標注行業趨勢前瞻及投資建議
12.1 數據標注行業發展趨勢
12.1.1 數據標注行業發展影響因素
12.1.2 數據標注行業前景預測
12.2 數據標注行業特性分析
12.2.1 技術壁壘
12.2.2 資本壁壘
12.2.3 人才壁壘
12.3 數據標注行業投資機會分析
12.3.1 投資熱點
12.3.2 投資價值
12.3.2 投資機會
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