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2019年新疆人工智能基礎數據服務行業白皮書

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2019年新疆人工智能基礎數據服務行業白皮書

發布日期:2019-12-05 作者: 點擊:

2019年新疆人工智能">新疆人工智能基礎數據服務行業白皮書

核心摘要:


在經曆了一段時期的野蠻生長之後,人工智能基礎數據服務行業進入成長期,行業格局逐漸清晰。人工智能基礎數據服務方的上遊是數據生產和外包提供者,下遊是AI算法研發單位,人工智能基礎數據服務方通過數據處理能力和項目管理能力為其提供整體的數據資源服務,不過AI算法研發單位和AI中台也可提供一些數據處理工具,產業上下遊普遍存在交叉。


2018年中國人工智能基礎數據服務市場規模為25.86億元,其中數據資源定製服務占比86%,預計2025年市場規模將突破113億元。市場供給方主要由人工智能基礎數據服務供應商和算法研發單位自建或直接獲取外包標注團隊的形式組成,其中供應商是行業主要支撐力量。


數據安全、采標能力、數據質量、管理能力、服務能力等仍是需求方的痛點,需要人工智能基礎服務商有明確具體的安全管理流程、能夠深入理解算法標注需求、可提供精力集中且高質量的服務、能夠積極配合、快速響應需求方的要求。


隨著算法需求越來越旺盛,依賴人工標注不能滿足市場需求,因此增強數據處理平台持續學習能力,由機器持續學習人工標注,提升預標注和自動標注能力對人工的替代率將成趨勢。遠期,越來越多的長尾、小概率事件所產生的數據需求增強,機器模擬或機器生成數據會是解決這一問題的良好途徑,及早研發相應技術也將成為AI基礎數據服務商未來的護城河。


人工智能基礎數據服務行業概述


人工智能基礎數據服務定義


意指為AI算法訓練及優化提供數據采集和標注等形式的服務


人工智能基礎數據服務指為AI算法訓練及優化提供的數據采集、清洗、信息抽取、標注等服務,以采集和標注為主。人工智能概念爆發伊始,算法、算力、數據就作為最重要的三要素被人們樂道,進入落地階段,智能交互、人臉識別、無人駕駛等應用成為了最大的熱門,AI公司開始比拚技術與產業的結合能力,而數據作為AI算法的“燃料”,是實現這一能力的必要條件,因此,為機器學習算法訓練、優化提供數據采集、標注等服務的人工智能基礎數據服務成為了這一人工智能熱潮中必不可少的一環。如果說計算機工程師是AI的老師,那基礎數據服務就是老師手中的教材。


新疆人工智能


人工智能基礎數據服務發展曆程


行業進入成長期,行業格局逐漸清晰


伴隨國內人工智能熱潮爆發,大量的AI公司拿到融資,為了不斷提高算法精度,數據采標需求也空前爆發,一度催生了行業的繁榮。但早期的AI基礎數據服務門檻較低,玩家魚龍混雜,使行業標準模糊、服務質量參差不齊。隨著競爭加快,AI公司對訓練數據的質量要求也不斷提高,並且當產業落地成為主旋律,需求方對垂直場景的定製化數據采標需求成為主流,眾多小型AI基礎數據服務公司從數據質量和采標能力上達不到要求,或被淘汰,或依附大平台,行業格局逐漸清晰,頭部公司實力逐漸凸顯。隨著算法需求越來越旺盛,目前機器輔助標注、人工主要標注的手段需要改進提升,增強數據處理平台持續學習和自學習能力,增加機器能夠標注維度、提升機器處理數據的精度,由機器承擔主要標注工作將成為下一階段的行業重心。未來,越來越多的長尾、小概率事件所產生的數據需求增強,人機協作標注的模式性價比不足,機器模擬或機器生成數據會是解決這一問題的良好途徑,及早研發相應技術也將成為AI基礎數據服務商未來的護城河。




人工智能基礎數據服務的行業價值


目前有監督的深度學習是主流,標注數據是其學習根本


人工智能是研究如何通過機器來模擬人類認知能力的科學,機器學習是現階段實現人工智能的主要手段。機器學習方法通常是從已知數據中學習規律或者判斷規則,建立預測模型,其中,深度學習可以通過對低層特征的組合,形成更加抽象的高層屬性類別,自動從信息中學習有效的特征並進行分類,而無需人為選取特征。憑借自動提取特征、神經網絡結構、端到端學習等優勢,深度學習在圖像和語音領域學習效果最佳,是當今最熱門的算法架構。在實際應用中,深度學習算法多采用有監督學習模式,即需要標注數據對學習結果進行反饋,在大量數據訓練下,算法錯誤率能大大降低。現在的人臉識別、自動駕駛、語音交互等應用都采用這類方法訓練,對於各類標注數據有著海量需求,可以說數據資源決定了當今人工智能的高度。由於應用有監督學習的AI算法對於標注數據的需求遠大於現有的標注效率和投入預算,無監督或僅需要少量標注數據的弱監督學習、小樣本學習成為了科學家探索的方向,但目前無論從學習效果和使用邊界來看,均不能有效替代有監督學習,人工智能基礎數據服務將持續釋放其對於人工智能的基礎支撐價值。




人工智能基礎數據服務的主要產品形式


定製服務為主要服務形式,數據集產品集中於語音類賽道


目前,國內AI基礎數據服務主要為數據集產品和數據資源定製服務,數據集產品往往是AI基礎數據服務商根據自身積累產出的標準數據集,以語音數據集為主,主體偏普通話語音、英文語音、方言語音等;為保證算法優勢,客戶更多采用定製化服務,由客戶提出具體需求,數據服務商或直接對客戶提供的數據進行標注、或對數據進行采集並標注。大型的需求方,為保障數據的安全,往往提供Web形式的自有標注平台給執行方,以此對整體項目進行把控,也有一些AI基礎數據服務商向客戶提供私有化平台建設服務,或將自身平台與甲方係統兼容;除以上兩種形式外,部分AI基礎數據服務商還向算法服務進行拓展,提供算法訓練、模型搭建等服務。




人工智能基礎數據服務的發展背景


人工智能經濟崛起為基礎數據服務提供長期向好的基本麵


2010年語音識別和計算機視覺領域產生重大突破,國內開始萌生AI概念。到2015年,國內迎來人工智能創業熱潮,獨角獸不斷湧現,融資記錄被不斷打破。2012年-2019年8月人工智能領域共發生2787件投融資事件,總融資額達4740億元,人工智能成為最炙手可熱的融資熱點,百度、阿裏、騰訊、京東、華為等科技企業也紛紛加注。2017年至今,產業落地成為AI行業的主流,人工智能賦能實體經濟保持高速發展態勢,涉及行業包括安防、金融、零售、交通、教育、醫療、營銷、工業、農業、企服等眾多領域。下遊的爆發式增長為人工智能基礎數據服務的發展提供了長期向好的基本麵。






數據量呈指數式增長,非結構化數據的應用依賴於清洗標注


PC、互聯網、消費級移動設備的興起宣告了數據時代的來臨,物聯網的發展更使線下業務產生的大量數據被采集起來,數據量呈指數式增長,據IDC統計,全球每年生產的數據量將從2016年的16.1ZB猛增至2025年的163ZB,其中80%-90%是非結構化數據。過去計算機主要處理結構化數據,人工智能模型卻以處理非結構化數據見長,但“玉不琢不成器”,數據經過清洗與標注才能被喚醒價值,這就產生了源源不斷的清洗與標注需求。在我國,每年需要進行標注的語音數據超過200萬小時,圖片則有數億張。


本文網址:http://www.inscritosempedra.com/news/444.html

相關標簽:新疆人工智能,人工智能基礎數據,人工智能基礎數據服務

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