热议：2023年AI基础数据服务持续服务发展分析

1、人工智能正在加速渗透应用到各行各业

中国人工智能产业处于高速增长期，正在加速向各行各业渗透，包括互联网娱乐、智能制造、智慧医疗、智能安防及自动驾驶等，而自动驾驶等应用场景的复杂性又反向推动了人工智能的迭代演进。

2、结构化数据是人工智能快速发展的基石

(相关资料图)

结构化数据是人工智能算法模型开发和迭代的基础，从设计、训练、评测、仿真到整个算法更新迭代的全生命周期都需要持续不断的结构化数据的输入作为支撑。

3、对结构化数据的需求催生基础数据服务产业

基于结构化数据的重要性，人工智能产业逐渐诞生了一批专业人工智能基础数据服务商—通过数据采集与数据标注，有效衔接数据源与具有算法开发需求的企业人工智能基础数据服务商处于产业链中游，通过提供数据采集和标注服务，连接上游数据来源方和下游人工智能算法研发方。

· 市场上现存的大量数据均为非结构化数据，无法直接应用于人工智能算法的研发与训练，需要通过数据的采集与标注将其转化为结构化数据，以供下游人工智能算法研发商使用。

· 这个采集与标注的过程逐渐形成了一项专项工作，主要由专业的基础数据服务商来提供，少量由算法研发企业的自有团队执行。

4、基础数据服务受AI商业化落地驱动高速增长

人工智能技术经历数十载的发展，近年来深度学习加速了人工智能技术的商业化落地，同时也带来了大量AI算法训练需求，推动基础数据服务市场的快速增长。

5、基础数据服务在不同场景的需求各不相同

人工智能基础数据服务应用于众多下游场景，但不同下游场景对数据采集类型以及数据标注对象有着各自的差异化需求，自动驾驶当前是人工智能基础数据服务最重要的应用领域，并将在未来继续维系这一地位。

6、自动驾驶将在未来持续释放数据基础服务需求

自动驾驶AI算法的升级迭代及模型训练数据量的指数级增长，将持续拉动人工智能基础数据服务需求。

7、自动驾驶将在未来持续释放数据基础服务需求

目前自动驾驶主要聚焦于L2+级别开发和应用，随着算法趋于成熟，算法开发对于数据的需求量呈周期性收敛趋势，而高级别L3和L4自动驾驶技术场景更为复杂，算法模型训练所需的数据量将逐步呈现指数级上升。

关键词：