摘要：資料加工包含資料清洗、資料标注、資料稽核等，本質上是提升資料資源品質的過程，資料資源的品質越高其價值越大。由于非結構化資料占比越來越大，對于資料标注行業的需求穩定提升，已經形成一個穩定成長的行業，市場标注行業市場規模不斷擴大，圖像類和語音類需求占比超八成。2022年中國資料标注行業市場規模約為51億元。
一、定義及分類
資料标注是指借助特定軟體标注工具以人工的方式将圖檔、語音、文本、視訊等資料内容打上特征标簽，使計算機通過大量學習這些帶有特征标簽的資料，最終具備自主識别特征的一種行為。資料标注技術作為提供訓練資料的必經環節，促進了人工智能的快速發展。常見的資料标注按照資料類型可以分為圖像标注、文本标注及語音标注。
二、商業模式
1、衆包模式
現在資料标注通常采取衆包的模式，衆包模式的優點就是成本較低響應較快。這種式适用較簡單的項目如點點拉框等項目。釋出者往往将任務詳細介紹和題目一同發送到平台上供廣大資料标注兼職人員作答。但衆包模式有一個很明顯的問題就是品質較難把控，每個人對規則的了解不盡相同且不可避免的會有一部分對任務亂答一通，影響項目品質。為此各平台也會使用一些方式減少問題的産生提高項目品質。比如增加改判環節一道題在答完之後會由他人進行改判如若判錯則不獲得任務報酬，此外為防止錯判維護答題人員利益還會設定申訴環節使答題人員對有疑問的題目進行申訴。設定标注人員級别，标注人員任務正确率較高答題數較多則能慢慢提高等級解鎖更多任務獲得更多的任務報酬且有機會進入改判環節成為改判員。
2、外包模式
外包模式與衆包模式相對是将任務外包給專門的資料标注公司和團隊，在項目一開始會對項目整體進行評估然後針對項目整體進行報價由資料标注公司自行安排教育訓練安排人手，隻需要保證在項目截止日期前保質保量傳遞資料即可。這種模式的優勢就是資料品質和項目周期有保證。但是響應速度較慢成本較高，因為一開始需要安排競标且平台需要安排專門的項目人員進行項目對接和項目跟進。現如今國内專門做資料标注的團隊較多，但是大多數隻是以工作室和幾十人的小團隊為主且業務類型集中在簡單的拉框圖像标注上。也有一些的較大型的公司如貴州的夢動科技已經形成産業化帶動了當地的發展。又或者是“點我科技”他們自建有平台可以自研工具同時擔任着資料标注平台和資料标注公司兩種角色。
三、行業政策
随着資料要素市場不斷壯大，資料要素市場的各個參與主體都投入到市場運作中。政府作為資料要素市場的管理者，将發揮政策扶持和積極引導作用，推動公共資料擴大開放，建構資料開放平台。相關政策檔案的密集出台推動大陸資料産業迅速發展，技術不斷進步，基礎設施不斷完善，融合應用不斷深入。2024年1月國家資料局等17部門釋出《“資料要素×”三年行動計劃（2024-2026年）》中指出：《行動計劃》選取工業制造、現代農業、商貿流通、交通運輸、金融服務、科技創新、文化旅遊、醫療健康、應急管理、氣象服務、城市治理、綠色低碳等12個行業和領域，推動發揮資料要素乘數效應，釋放資料要素價值。
四、行業壁壘
1、技術能力壁壘
随着大模型時代的到來，資料标注行業對技術能力的要求越來越高。企業需要具備強大的資料處理能力，包括資料閉環工具鍊的智能化水準、對大模型/AI算法的了解、資料工程化能力以及基礎設施建設等。這些技術能力的缺乏會限制企業的發展，尤其是在自動化标注和處理複雜資料集方面。
2、場景資源壁壘
資料标注服務需要緊密結合具體的應用場景，這意味着企業必須擁有高品質的場景資料和相應的領域專家或深度使用者。這些資源的擷取和維護需要大量的時間和成本投入，對于新進入者來說，缺乏這些資源會成為進入市場的障礙。
3、行業經驗壁壘
資料标注行業的發展需要積累豐富的行業經驗，這包括對客戶需求的深刻了解、資料标注流程的優化以及與客戶的長期合作關系建立。新進入者缺乏這些經驗，難以快速适應市場變化和客戶需求，進而在競争中處于不利地位。
五、産業鍊
資料标注位于産業鍊中遊，是AI商業化應用中重要的一環。行業的上遊為資料源與資料産能，多中繼資料包括個人資料、企業資料、政府資料等，産能醫院供應方包括标注自願提供方和硬體資源供應商。中遊為資料标注廠商，包括AI基礎資料服務商，如海天瑞聲等。下遊則是人工智能的應用，涉及智慧政務、金融、工業、自動駕駛等領域。其中，處于中遊的AI基礎資料服務商主要進行資料的采集與标注，面向AI的資料治理平台服務商則使用資料治理的各元件管治多源異構資料，使其形成資料資産，提高資料品質。二者處理後的資料可直接提供給下遊用于AI訓練，進而加速AI落地。
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