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内容概括

数据标注是在人类的帮助下，对机器学习和人工智能应用数据进行人工解决。标注数据至关重要，因为计算机有多个缺点，其中一些缺点在没有人工协助的情况下无法克服。一台机器可以被训练用于执行复杂的计算和管理人类手动处理会很费力的任务，但如果没有适当的训练，同样无法发现狗或汽车图片之间的差异。机器利用基于数据集的算法来理解通常需要有人监督的内容。这种现象被称为监督机器学习。根据数据类型，市场分为文本、图像、视频或音频，还可根据应用场景进行划分：零售和电子商务、医疗保健、自动驾驶等。《2023-2028年中国数据标注服务行业市场调查研究及发展战略规划报告》在大量周密的市场调研基础上，主要依据国家统计局、政府部门机构发布的最新权威数据，相关行业协会等单位相关资料，对中国数据标注服务行业现状与市场做了深入的调查研究，并根据行业的发展轨迹对未来的发展前景与趋势作了审慎的判断，为投资者寻找新的市场投资机会，进入数据标注服务行业投资布局提供了至关重要的决策参考依据。

报告目录

第一章数据标注服务的相关介绍

1.1 数据标注服务的内涵及类型
1.1.1 数据标注的内涵
1.1.2 数据标注的过程
1.1.3 数据标注的方法
1.1.4 数据标注服务类型
1.2 数据标注与人工智能的关系
1.2.1 人工智能产业链结构分析
1.2.2 人工智能开发的基本流程
1.2.3 数据标注是AI项目开发关键
1.3 数据标注服务发展的主要意义
1.3.1 数据标注的必要性
1.3.2 数据标注主要价值

第二章 2019-2022年数据标注行业发展环境分析

2.1 经济环境分析
2.1.1 宏观经济概况
2.1.2 工业经济运行
2.1.3 固定资产投资
2.1.4 经济转型升级
2.1.5 宏观经济展望
2.2 需求环境分析
2.2.1 互联网用户规模增加
2.2.2 物联网产生大量数据
2.2.3 数据产生量持续上升
2.2.4 数据标注处理容量大
2.2.5 数据标注应用领域广
2.3 政策环境分析
2.3.1 相关行业协会
2.3.2 相关利好政策
2.3.3 纳入职业认定
2.3.4 地区支持政策
2.3.5 技术规范文件

第三章 2019-2022年数据标注产业环境——人工智能行业分析

3.1 人工智能政策阶段特点分析
3.1.1 第一阶段
3.1.2 第二阶段
3.1.3 第三阶段
3.1.4 第四阶段
3.2 人工智能行业发展价值
3.2.1 人工智能催生智能经济
3.2.2 人工智能助力智能社会
3.2.3 AI带来全方位商业化
3.2.4 AI技术推动产业升级
3.2.5 AI进入机器学习时代
3.3 2019-2022年人工智能行业发展分析
3.3.1 人工智能应用需求加大
3.3.2 人工智能产业逐步成熟
3.3.3 人工智能市场发展规模
3.3.4 人工智能行业市场份额
3.3.5 人工智能产业发展特征
3.3.6 人工智能企业主体分类
3.4 人工智能行业发展前景展望
3.4.1 人工智能经济效益巨大
3.4.2 人工智能生产方式前景
3.4.3 人工智能投资机会分析
3.4.4 人工智能产业投资方向
3.4.5 人工智能技术发展方向
3.4.6 人工智能“十四五”发展机遇

第四章 2019-2022年数据标注行业发展情况分析

4.1 全球数据标注行业发展分析
4.1.1 数据标注行业发展历程
4.1.2 全球数据标注企业分布
4.1.3 全球数据标注市场规模
4.1.4 数据标注工具市场空间
4.1.5 数据标注行业发展趋势
4.2 中国数据标注行业发展分析
4.2.1 数据服务产业链结构
4.2.2 数据标注产业发展阶段
4.2.3 相关人才队伍建设状况
4.2.4 数据标注市场规模情况
4.2.5 数据标注细分市场结构
4.3 中国数据标注市场需求分析
4.3.1 数据标注市场需求客户
4.3.2 数据标注地区市场需求
4.3.3 数据标注市场需求趋势
4.4 中国数据标注行业竞争格局分析
4.5 中国数据标注行业发展的问题
4.5.1 行业发展面临的困难
4.5.2 标注速度与质量问题
4.5.3 定制场景化服务要求高
4.5.4 数据标注的核心需求痛点
4.5.5 数据标注的技术研发问题
4.6 中国数据标注行业发展的对策
4.6.1 构建专业数据标注平台
4.6.2 关注数据标注价值维度
4.6.3 保证数据标注质量的举措
4.6.4 数据标注企业发展要点

第五章 2019-2022年数据标注技术及发展模式分析

5.1 数据标注平台构成及核心技术
5.1.1 数据标注平台构成
5.1.2 数据标注核心技术
5.1.3 数据标注常用工具
5.2 数据标注服务模式分类
5.2.1 自建团队模式
5.2.2 众包模式
5.2.3 转包模式
5.3 数据标注定制化发展模式
5.3.1 定制化迎合发展需求
5.3.2 定制化应用案例分析
5.4 数据标注公益发展模式
5.4.1 模式发展背景
5.4.2 模式发展案例
5.5 智能数据标注服务模式分析
5.5.1 智能数据标注的基本内涵
5.5.2 智能数据标注的发展推力
5.5.3 智能数据标注的发展价值
5.5.4 智能数据标注的实现路径

第六章 2019-2022年数据标注典型应用领域

6.1 智能驾驶领域
6.1.1 智能驾驶领域发展状况
6.1.2 智能驾驶数据标注范围
6.1.3 需要关注长尾场景数据
6.1.4 数据标注主要应用领域
6.2 智能安防领域
6.2.1 智能安防行业发展状况
6.2.2 安防数据标注应用需求
6.2.3 数据标注主要应用领域
6.3 智能金融领域
6.3.1 智能金融行业发展状况
6.3.2 数据标注具体应用场景
6.3.3 数据标注主要应用领域
6.4 新零售领域
6.4.1 新零售市场的发展状况
6.4.2 数据标注具体应用价值
6.4.3 数据标注主要应用领域

第七章 2019-2022年国际数据标注典型企业分析

7.1 Appen
7.1.1 企业发展概况
7.1.2 企业财务状况
7.1.3 产业发展实力
7.1.4 数据标注工具
7.1.5 企业资本动态
7.2 Scale AI
7.2.1 企业发展概况
7.2.2 企业财务状况
7.2.3 企业发展实力
7.2.4 企业发展动态
7.3 Labelbox
7.3.1 企业发展概况
7.3.2 数据训练平台
7.3.3 主要产品技术
7.3.4 企业融资状况
7.3.5 企业合作动态

第八章 2019-2022年中国数据标注典型企业及平台分析

8.1 数据堂
8.2 云测数据
8.3 龙猫数据
8.4 星尘数据
8.5 文德数慧
8.6 格物钛
8.7 互联网企业性质的数据标注平台
8.7.1 腾讯云平台
8.7.2 京东众智平台
8.7.3 百度众测平台
8.7.4 阿里数据标注平台

第九章 2019-2022年数据标注行业投融资状况分析

9.1 数据服务产业链投资壁垒分析
9.1.1 数据库设计壁垒
9.1.2 数据采集壁垒
9.1.3 数据处理壁垒
9.1.4 数据质检壁垒
9.2 数据标注行业融资规模特点分析
9.2.1 融资数量规模
9.2.2 融资轮次分布
9.2.3 投资区域分布
9.2.4 资本投资偏好
9.3 数据标注企业投融资动态
9.4 数据标注基地项目投资动态分析
9.5 数据标注基地项目投资案例——百度（山西）人工智能基础数据产业基地
9.5.1 基地项目发展情况
9.5.2 基地核心发展优势
9.5.3 数据安全保障措施
9.5.4 基地入驻企业规模
9.5.5 数据交易平台合作

第十章 2023-2028年数据标注行业发展前景及趋势预测

10.1 中国数据标注行业发展前景及趋势分析
10.1.1 数据标注行业发展机遇
10.1.2 数据标注行业发展前景
10.1.3 数据标注产业发展趋势
10.1.4 数据标注产业发展重点
10.2 2023-2028年中国数据标注行业发展预测分析
10.2.1 2023-2028年中国数据标注发展的影响因素分析
10.2.2 2023-2028年中国数据标注市场规模预测

第十一章数据标注行业投资机会与风险

11.1 影响数据标注行业发展的主要因素
11.1.1 影响数据标注行业运行的有利因素分析
11.1.2 影响数据标注行业运行的稳定因素分析
11.1.3 影响数据标注行业运行的不利因素分析
11.1.4 我国数据标注行业发展面临的挑战分析
11.1.5 我国数据标注行业发展面临的机遇分析
11.2 数据标注行业投资风险及控制策略分析
11.2.1 数据标注行业市场风险及控制策略
11.2.2 数据标注行业政策风险及控制策略
11.2.3 数据标注行业经营风险及控制策略
11.2.4 数据标注行业技术风险及控制策略
11.2.5 数据标注同业竞争风险及控制策略
11.2.6 数据标注行业其他风险及控制策略

第十二章我国数据标注行业趋势前瞻及投资建议

12.1 数据标注行业发展趋势
12.1.1 数据标注行业发展影响因素
12.1.2 数据标注行业前景预测
12.2 数据标注行业特性分析
12.2.1 技术壁垒
12.2.2 资本壁垒
12.2.3 人才壁垒
12.3 数据标注行业投资机会分析
12.3.1 投资热点
12.3.2 投资价值
12.3.2 投资机会

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