未来，低质量的AI数据服务提供商将面临淘汰或转型

人工智能数据收集和注释负责人企业云调查数据最近发布了“ 2021年人工智能数据收集和注释行业的四个主要趋势的预测”。云策数据认为，未来，高精度数据将成为人工智能培训阶段的热点，主要需求方的特征保持稳定，股市将稳定增长; 3-5年，随着人工智能对长尾场景的数据需求进一步扩大，基于场景的数据将具有更广阔的增量空间，并成为加速行业发展的新引擎；同时，在成为核心竞争点之前，基础技术+服务功能将变得越来越重要，而人工智能需要能够提供集成的数据解决方案。
解决方案的服务提供商。 1.“数据准确性”将成为行业的热点和重要突破。
在算法训练阶段，有必要通过更高质量的数据来优化现有算法的准确性。产品终端的经验可以看出，在人工智能概念的普及和巨大的市场前景背后，国内消费者对AI应用程序的期望大大提高，但是AI应用程序经历了严重的同质化和其他问题。
目前，人工智能算法模型已经完善了很多年。它已经基本达到阶段性成熟。
成功的AI应用程序与其他应用程序之间的区别比较更多地来自准确且大量的训练数据。随着人们对人工智能算法的准确识别的要求达到了更高的水平，它们具有更高的准确性。
数据的程度也将成为培训阶段的主流需求。对于人工智能数据收集和标记服务提供商，作为业务追求来提高数据标记的准确性可以使用“两条腿”方法。
股票市场和增量市场稳步前进。低质量的AI数据服务提供商将面临淘汰或转型。
其次，人工智能正进入垂直领域，对基于场景的数据的需求正在增长。在算法着陆阶段，经过研发和培训，人工智能应用将从理论推向市场。
分段场景的数据准确性提出了更高的要求。从分段结构的角度来看，随着AI技术的不断成熟，越来越多的场景和行业开始使用AI技术，并且AI行业的应用场景逐渐趋于长尾化，而碎片化在新兴垂直领域中产生了大量的数据需求;从AI应用程序迭代和用户体验改善的角度来看，需要使用更适合特定使用场景的数据迭代更新AI应用程序。
这些数据收集要求相对复杂且集中。困难很大，并且对人工智能数据服务提供商基于场景的收集功能提出了很高的要求。
随着长尾场景的人工智能数据需求的进一步扩展，未来，场景数据将具有更广阔的增量空间，而具有相关收集工具，资源和功能的数据收集和标签服务提供商将拥有巨大的竞争优势。第三，“技术能力”包括：数据收集和标签服务提供商的地位将变得越来越重要，并且数据隐私和安全性仍需要提高技术水平。
随着AI培训数据需求的多样化和复杂性的增加，诸如客户类型丰富，数据需求多样化以及众多并行项目等因素对制造商的能力和效率提出了更高的要求。其中，一些行业有更高的要求。
数据敏感性。那些具有强大的独立研发能力，高技术水平，可以为需求者提供私有化部署服务，或拥有与需求者系统兼容的平台以确保数据的隐私和安全性的人，将成为人工智能数据服务提供商的形式差异化竞争的关键。
4.在未来三年中，人工智能将需要能够提供集成数据解决方案的服务提供商。 “服务能力”指的是“服务能力”。
是数据服务提供商的软实力，表现为能够积极合作并快速响应需求者的数据需求。通过调查