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2025-2031年中國數據標注行業(yè)市場供需形勢分析及投資前景評估報告
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2025-2031年中國數據標注行業(yè)市場供需形勢分析及投資前景評估報告

發(fā)布時間:2021-03-01 08:24:57

《2025-2031年中國數據標注行業(yè)市場供需形勢分析及投資前景評估報告》共七章,包含中國數據標注產業(yè)鏈梳理及全景深度解析,中國數據標注產業(yè)鏈代表性企業(yè)發(fā)展布局案例研究,中國數據標注行業(yè)市場前瞻及投資策略建議等內容。

  • R934266 共176頁、10.6萬字、79個圖表
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內容概況

為了深入解讀數據標注行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀以及研判未來走向,智研咨詢精心編撰并推出了《2025-2031年中國數據標注行業(yè)市場供需形勢分析及投資前景評估報告》(以下簡稱《報告》)。這份報告不僅是對中國數據標注市場的一次全面而細致的梳理,更是智研咨詢多年來持續(xù)追蹤、實地踏訪、深入研究與精準分析的結晶。它旨在幫助行業(yè)精英和投資者們更加精準地把握市場脈搏,洞察行業(yè)趨勢,為未來的決策提供有力支持。

《報告》主要研究中國數據標注產業(yè)發(fā)展情況,細分市場包括數據數據資源定制服務、數據集產品、其他數據資源應用服務,涉及數據標注行業(yè)產值、行業(yè)市場規(guī)模、行業(yè)供應商區(qū)域分布,重點企業(yè)經營情況,市場結構等數據。

《報告》從國內外經濟環(huán)境、國內政策、發(fā)展趨勢等方面入手,全方位分析了數據標注產業(yè)發(fā)展狀況,對業(yè)界廠商掌握產業(yè)動態(tài)與未來創(chuàng)新趨勢提供相應的建議和決策支持。

在當前的技術體系下,業(yè)內普遍認為算力、算法、算據三大要素構筑了人工智能的基礎,這三個要素缺一不可,相互促進、相互支撐?,F(xiàn)在主流發(fā)展的傳統(tǒng)人工智能,是基于機器學習特別是深度學習的人工智能,在機器學習系統(tǒng)中,算法本身只是系統(tǒng)的一部分,另一個部分是數據。目前的主流算法模型是“監(jiān)督學習”,這種算法需要有標注的數據錄入模型,對模型訓練以優(yōu)化模型的參數,訓練后的模型可以進行推斷,數據越多,機器學習的效果就越好。因此機器學習的關鍵,在于數據規(guī)模及質量。但數據多并不意味著質量高,沒有標注的數據可用性非常低。數據標注便是深度學習下的產物,常應用于文字識別、人臉技術、語義分析、自動駕駛、智能監(jiān)控等領域,機器通過學習大量的標簽數據對特征進行歸類,才能做到自主識別并進一步做決策。數據標注是人工智能產業(yè)的基礎,是機器感知現(xiàn)實世界的起點。從某種程度上來說,沒有經過標注的數據就是無用數據。

數據標注涉及對原始數據進行處理和標記,使其能夠被機器學習算法理解和利用。數據標注的過程通常涉及人工或自動方法對數據進行分類、標記、注釋和解釋。數據標注對于訓練各種人工智能和機器學習模型至關重要,特別是在圖像識別、自然語言處理和語音識別等領域。伴隨AI戰(zhàn)略被更多企業(yè)認同,更多資金和資源的投入,以及各項技術的實際應用落地,我國數據標注與審核行業(yè)將延續(xù)高速增長態(tài)勢。據統(tǒng)計,2023年中國數據標注年行業(yè)市場規(guī)模達到69.72億元,同比增長25.8%,其中數據資源定制服務占比85%,約為59.3億元。

數據標注涉及對原始數據進行處理和標記,使其能夠被機器學習算法理解和利用。數據標注的過程通常涉及人工或自動方法對數據進行分類、標記、注釋和解釋。數據標注對于訓練各種人工智能和機器學習模型至關重要,特別是在圖像識別、自然語言處理和語音識別等領域。伴隨AI戰(zhàn)略被更多企業(yè)認同,更多資金和資源的投入,以及各項技術的實際應用落地,我國數據標注與審核行業(yè)將延續(xù)高速增長態(tài)勢。據統(tǒng)計,2023年中國數據標注年行業(yè)市場規(guī)模達到69.72億元,同比增長25.8%,其中數據資源定制服務占比85%,約為59.3億元。

數據標注與審核行業(yè)產業(yè)鏈涉及到上游人力供給和設備供給,下游則主要應用在智能識別的人工智能領域。上游產業(yè)包括標注員勞動力、計算機軟硬件設備。上游市場的正向發(fā)展有利于數據標注與審核行業(yè)在業(yè)務的深度和業(yè)務能力的快速提升。下游主要以人工智能為主,下游市場的持續(xù)擴張有利于數據標注與審核行業(yè)新增市場空間的發(fā)展,保持數據標注與審核行業(yè)未來可觀的發(fā)展前景。

數據標注與審核行業(yè)產業(yè)鏈涉及到上游人力供給和設備供給,下游則主要應用在智能識別的人工智能領域。上游產業(yè)包括標注員勞動力、計算機軟硬件設備。上游市場的正向發(fā)展有利于數據標注與審核行業(yè)在業(yè)務的深度和業(yè)務能力的快速提升。下游主要以人工智能為主,下游市場的持續(xù)擴張有利于數據標注與審核行業(yè)新增市場空間的發(fā)展,保持數據標注與審核行業(yè)未來可觀的發(fā)展前景。

根據AI數據標注猿統(tǒng)計數據顯示,2020年4月,國內數據標注業(yè)務相關公司數量為565家,2020年12月,數量增長至705家。2021年企業(yè)數量近800家,截止2024年2月,國內相關企業(yè)數接近1100家。隨著AI行業(yè)的蓬勃發(fā)展,對數據的需求呈井噴式增長,數據標注行業(yè)是伴隨著AI的興起而產生的一個新興行業(yè)。目前,我國國內市場越來越多的頭部公司開始組建自己的數據標注部門,京東(京東眾智)、百度(百度眾測)、騰訊、阿里(阿里數據標注)都已經擁有自己的標注平臺和工具。頭部公司之外,國內近年興起眾多數據標注公司,如龍貓數據、Testin云測、倍賽 BasicFinder、數據堂等,這些公司僅次于頭部公司,都具有相當的規(guī)模。

具體來看,目前國內數據標注企業(yè)主要有兩類,一是專業(yè)數據標注企業(yè),主要包括Testin云測、數據堂、龍貓數據、星塵紀元、文德數慧、標貝科技、愛數智慧等,二是數據標注眾包平臺,主要有京東眾智、百度眾測、龍貓眾包、有道眾包、螞蟻眾包、點我科技等。

具體來看,目前國內數據標注企業(yè)主要有兩類,一是專業(yè)數據標注企業(yè),主要包括Testin云測、數據堂、龍貓數據、星塵紀元、文德數慧、標貝科技、愛數智慧等,二是數據標注眾包平臺,主要有京東眾智、百度眾測、龍貓眾包、有道眾包、螞蟻眾包、點我科技等。

智研咨詢研究團隊圍繞中國數據標注產業(yè)規(guī)模、產業(yè)結構、重點企業(yè)情況、產業(yè)發(fā)展趨勢等方面進行深入分析,并針對數據標注產業(yè)發(fā)展中存在的問題提出建議,為各地政府、產業(yè)鏈關聯(lián)企業(yè)、投資機構提供參考。

【特別說明】
1)內容概況部分為我司關于該研究報告核心要素的提煉與展現(xiàn),內容概況中存在數據更新不及時情況,最終出具的報告數據以年度為單位監(jiān)測更新。
2)報告最終交付版本與內容概況在展示形式上存在一定差異,但最終交付版完整、全面的涵蓋了內容概況的相關要素。報告將以PDF格式提供。

報告目錄

第1章數據標注行業(yè)界定及中國市場發(fā)展環(huán)境剖析

1.1 數據標注行業(yè)界定及統(tǒng)計說明

1.1.1 數據標注行業(yè)界定與分類

(1)數據標注在人工智能產業(yè)中的地位

(2)數據標注的界定

(3)數據標注發(fā)展模式

1.1.2 本行業(yè)關聯(lián)國民經濟行業(yè)分類

1.1.3 本報告行業(yè)研究范圍的界定說明

1.1.4 本報告的數據來源及統(tǒng)計標準說明

1.2 中國數據標注行業(yè)政策環(huán)境

1.2.1 行業(yè)監(jiān)管體系及機構介紹

(1)行業(yè)主管部門

(2)行業(yè)自律組織

1.2.2 行業(yè)標準體系建設現(xiàn)狀

(1)標準體系建設

(2)現(xiàn)行標準匯總

(3)行業(yè)相關最新標準

(4)重點標準解讀

1.2.3 行業(yè)發(fā)展相關政策規(guī)劃匯總及解讀

(1)行業(yè)發(fā)展相關政策匯總

(2)行業(yè)發(fā)展相關規(guī)劃匯總

1.2.4 行業(yè)重點政策規(guī)劃解讀

1.2.5 政策環(huán)境對行業(yè)發(fā)展的影響分析

1.3 中國數據標注行業(yè)經濟環(huán)境

1.3.1 宏觀經濟發(fā)展現(xiàn)狀

1.3.2 宏觀經濟發(fā)展展望

1.3.3 行業(yè)發(fā)展與宏觀經濟相關性分析

1.4 中國數據標注行業(yè)社會環(huán)境

1.4.1 中國人口規(guī)模及結構

1.4.2 中國城鎮(zhèn)化水平變化

1.4.3 中國居民收入水平及結構

1.4.4 中國居民消費支出水平及結構演變

1.4.5 中國消費新趨勢

1.4.6 社會環(huán)境變化對行業(yè)發(fā)展的影響分析

1.5 中國數據標注行業(yè)技術環(huán)境

1.5.1 數據標注行業(yè)生產工藝及流程

1.5.2 數據標注行業(yè)核心關鍵技術分析

1.5.3 數據標注行業(yè)研發(fā)創(chuàng)新現(xiàn)狀

1.5.4 數據標注行業(yè)相關專利的申請及公開情況

(1)專利申請

(2)專利公開

(3)熱門申請人

(4)熱門技術

1.5.5 技術環(huán)境對行業(yè)發(fā)展的影響分析

第2章全球數據標注行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢前景預判

2.1 全球數據標注行業(yè)發(fā)展歷程及發(fā)展環(huán)境分析

2.1.1 全球數據標注行業(yè)發(fā)展歷程

2.1.2 全球數據標注行業(yè)發(fā)展環(huán)境

(1)技術環(huán)境

(2)社會環(huán)境

(3)經濟環(huán)境

(4)人口環(huán)境

2.2 全球數據標注行業(yè)供需狀況及市場規(guī)模測算

2.2.1 全球人工智能行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

2.2.2 全球數據標注行業(yè)供給狀況

2.2.3 全球數據標注行業(yè)需求狀況

2.2.4 全球數據標注行業(yè)市場規(guī)模測算

2.3 全球數據標注行業(yè)區(qū)域發(fā)展格局及重點區(qū)域市場分析

2.3.1 全球數據標注行業(yè)區(qū)域發(fā)展格局

2.3.2 重點區(qū)域數據標注行業(yè)發(fā)展分析

2.4 全球數據標注行業(yè)市場競爭格局及代表性企業(yè)案例

2.4.1 全球數據標注行業(yè)市場競爭狀況

2.4.2 全球數據標注企業(yè)兼并重組狀況

2.4.3 全球數據標注行業(yè)代表性企業(yè)布局案例

(1)澳洲Appen公司

(2)Google發(fā)布Fluid Annotation

(3)美國Scale AI, Inc.

2.5 全球數據標注行業(yè)發(fā)展趨勢及市場前景分析

2.5.1 全球數據標注行業(yè)發(fā)展趨勢預判

2.5.2 全球數據標注行業(yè)市場前景分析

第3章中國數據標注行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與市場痛點分析

3.1 中國數據標注行業(yè)發(fā)展歷程及市場特征分析

3.1.1 中國數據標注行業(yè)發(fā)展歷程

3.1.2 中國數據標注行業(yè)市場特征

3.2 中國數據標注行業(yè)參與企業(yè)類型及數量規(guī)模

3.3 中國數據標注行業(yè)市場需求分析

3.4 中國數據標注行業(yè)服務價格走勢

3.5 中國數據標注基地建設現(xiàn)狀

3.6 中國數據標注行業(yè)市場規(guī)模研究

3.7 中國數據標注行業(yè)市場痛點分析

第4章中國數據標注行業(yè)競爭狀態(tài)及市場格局分析

4.1 中國數據標注行業(yè)市場進入與退出壁壘

4.2 中國數據標注行業(yè)投融資、兼并與重組狀況

4.2.1 中國數據標注行業(yè)投融資發(fā)展狀況

(1)行業(yè)資金來源

(2)投融資主體

(3)投融資方式

(4)投融資事件匯總

(5)投融資信息匯總

(6)投融資趨勢預測

4.2.2 中國數據標注行業(yè)兼并與重組狀況

(1)兼并與重組事件匯總

(2)兼并與重組動因分析

(3)兼并與重組案例分析

(4)兼并與重組趨勢預判

4.3 中國數據標注行業(yè)市場格局及集中度分析

4.3.1 中國數據標注行業(yè)競爭格局分析

4.3.2 中國數據標注行業(yè)國際競爭力分析

4.3.3 中國數據標注行業(yè)市場集中度分析

4.4 中國數據標注行業(yè)市場結構解析

第5章中國數據標注產業(yè)鏈梳理及全景深度解析

5.1 數據標注產業(yè)鏈梳理及成本結構分析

5.1.1 中國數據標注產業(yè)鏈結構及生態(tài)

5.1.2 數據標注行業(yè)成本結構分析

5.2 中國數據標注行業(yè)上游職業(yè)認定情況

5.3 中國人工智能行業(yè)發(fā)展狀況及對數據標注的需求趨勢分析

第6章中國數據標注產業(yè)鏈代表性企業(yè)發(fā)展布局案例研究

6.1 中國數據標注產業(yè)鏈代表性企業(yè)發(fā)展布局對比

6.2 中國數據標注公司及眾包平臺代表發(fā)展布局案例

6.2.1 北京云測信息技術有限公司(TESTIN云測)

(1)企業(yè)發(fā)展歷程及基本信息

(2)企業(yè)發(fā)展狀況

(3)企業(yè)數據標注及關聯(lián)業(yè)務布局狀況

(4)企業(yè)數據標注及關聯(lián)業(yè)務布局的優(yōu)劣勢分析

6.2.2 京東科技控股股份有限公司(京東眾智)

(1)企業(yè)發(fā)展歷程及基本信息

(2)企業(yè)發(fā)展狀況

(3)企業(yè)數據標注及關聯(lián)業(yè)務布局狀況

(4)企業(yè)數據標注及關聯(lián)業(yè)務布局的優(yōu)劣勢分析

6.2.3 百度在線網絡技術(北京)有限公司(百度眾測)

(1)企業(yè)發(fā)展歷程及基本信息

(2)企業(yè)發(fā)展狀況

(3)企業(yè)數據標注及關聯(lián)業(yè)務布局狀況

(4)企業(yè)數據標注及關聯(lián)業(yè)務布局的優(yōu)劣勢分析

6.2.4 北京安捷智合科技有限公司(龍貓數據+龍貓眾包)

(1)企業(yè)發(fā)展歷程及基本信息

(2)企業(yè)發(fā)展狀況

(3)企業(yè)數據標注及關聯(lián)業(yè)務布局狀況

(4)企業(yè)數據標注及關聯(lián)業(yè)務布局的優(yōu)劣勢分析

6.2.5 數據堂(北京)科技股份有限公司(數據堂)

(1)企業(yè)發(fā)展歷程及基本信息

(2)企業(yè)發(fā)展狀況

(3)企業(yè)數據標注及關聯(lián)業(yè)務布局狀況

(4)企業(yè)數據標注及關聯(lián)業(yè)務布局的優(yōu)劣勢分析

6.2.6 浪潮軟件集團有限公司(浪潮電子)

(1)企業(yè)發(fā)展歷程及基本信息

(2)企業(yè)發(fā)展狀況

(3)企業(yè)數據標注及關聯(lián)業(yè)務布局狀況

(4)企業(yè)數據標注及關聯(lián)業(yè)務布局的優(yōu)劣勢分析

6.2.7 北京晴數智慧科技有限公司(晴數智慧)

(1)企業(yè)發(fā)展歷程及基本信息

(2)企業(yè)發(fā)展狀況

(3)企業(yè)數據標注及關聯(lián)業(yè)務布局狀況

(4)企業(yè)數據標注及關聯(lián)業(yè)務布局的優(yōu)劣勢分析

6.2.8 北京深度搜索科技有限公司(倍賽BASICFINDER)

(1)企業(yè)發(fā)展歷程及基本信息

(2)企業(yè)發(fā)展狀況

(3)企業(yè)數據標注及關聯(lián)業(yè)務布局狀況

(4)企業(yè)數據標注及關聯(lián)業(yè)務布局的優(yōu)劣勢分析

6.2.9 標貝(青島)科技有限公司(標貝科技)

(1)企業(yè)發(fā)展歷程及基本信息

(2)企業(yè)發(fā)展狀況

(3)企業(yè)數據標注及關聯(lián)業(yè)務布局狀況

(4)企業(yè)數據標注及關聯(lián)業(yè)務布局的優(yōu)劣勢分析

6.2.10 科大訊飛股份有限公司(科大訊飛)

(1)企業(yè)發(fā)展歷程及基本信息

(2)企業(yè)發(fā)展狀況

(3)企業(yè)數據標注及關聯(lián)業(yè)務布局狀況

(4)企業(yè)數據標注及關聯(lián)業(yè)務布局的優(yōu)劣勢分析

第7章中國數據標注行業(yè)市場前瞻及投資趨勢分析建議

7.1 中國數據標注行業(yè)發(fā)展?jié)摿υu估

7.1.1 行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀總結

7.1.2 行業(yè)影響因素總結

7.1.3 行業(yè)發(fā)展?jié)摿υu估

(1)行業(yè)生命發(fā)展周期

(2)行業(yè)發(fā)展?jié)摿υu估

7.2 中國數據標注行業(yè)趨勢預測分析

7.3 中國數據標注行業(yè)發(fā)展趨勢預判

7.4 中國數據標注行業(yè)投資前景預警與防范策略

7.4.1 中國數據標注行業(yè)投資前景預警

7.4.2 中國數據標注投資前景防范策略

7.5 中國數據標注行業(yè)投資價值評估

7.6 中國數據標注行業(yè)投資機會分析

7.7 中國數據標注行業(yè)投資趨勢分析與建議

7.8 中國數據標注行業(yè)可持續(xù)發(fā)展建議

圖表目錄

圖表1:數據標注行業(yè)研究內容

圖表2:數據標注行業(yè)相關現(xiàn)行標準

圖表3:行業(yè)相關最新標準

圖表4:國家層面數據標注行業(yè)相關政策

圖表5:地方層面數據標注行業(yè)相關政策

圖表6:我國人工智能行業(yè)相關政策

圖表7:部分省市人工智能行業(yè)相關政策

圖表8:2016-2024年中國GDP發(fā)展運行情況

圖表9:2014-2024年中國人口數量情況

圖表10:2012-2024年中國人口性別數量情況

圖表11:2014-2024年中國城鎮(zhèn)化率變化趨勢圖

圖表12:2011-2024年中國居民人均可支配收入情況

圖表13:2008-2024年中國城鎮(zhèn)及農村居民收入及消費支出情況

圖表14:2024年居民人均消費支出構成占比

圖表15:2024年居民人均消費支出情況 單位:元

圖表16:數據標注行業(yè)生產工藝流程

圖表17:2014-2024年中國數據標注相關專利申請數量

圖表18:2014-2024年中國數據標注相關專利公開數量

圖表19:中國各單位數據標注相關專利申請情況

圖表20:中國數據標注相關專利各類專利申請情況

圖表21:數據工程約占AI工程80%時長

圖表22:96%的全球受訪者在訓練模型的過程中遇到訓練數據質量不佳、效率不足的問題

圖表23:AI數據工程發(fā)展歷程及展望

圖表24:人工智能發(fā)展歷程

圖表25:人工智能的發(fā)展階段

圖表26:2016-2024年全球數據產生量及處理容量

圖表27:2013-2022年全球GDP總量情況

圖表28:2023-2024年世界經濟最新增長預測(單位:%)

圖表29:人工智能發(fā)展歷程

圖表30:2017-2024年全球人工智能市場規(guī)模

圖表31:2016-2024年全球需要被標注的數據量

圖表32:2015-2024年全球數據標注市場規(guī)模統(tǒng)計圖

圖表33:2024年全球數據標注區(qū)域分布格局

圖表34:2015-2024年全球各區(qū)域數據標注市場規(guī)模統(tǒng)計圖

圖表35:2020-2024年Appen Ltd營業(yè)總收入

圖表36:2025-2031年全球數據標注市場規(guī)模預測

圖表37:人工智能發(fā)展歷程

圖表38:人工智能產業(yè)相關的政策文件

圖表39:人工智能行業(yè)產業(yè)鏈結構

圖表40:2016-2024年我國人工智能核心產業(yè)及帶動產業(yè)規(guī)模統(tǒng)計圖

圖表41:我國數據標注行業(yè)發(fā)展階段

圖表42:算法訓練數據的四個來源

圖表43:國家推動數據共享、開放及保護的相關政策文件

圖表44:借助機器學習提升數據標注效率的工具

圖表45:我國數據標注行業(yè)主要企業(yè)

圖表46:近年來我國數據標注市場部分企業(yè)融資情況

圖表47:2017-2024年我國主要區(qū)域數據標注產業(yè)規(guī)模統(tǒng)計圖

圖表48:2015-2024年我國數據標注市場規(guī)模走勢圖

圖表49:數據標注投融資信息匯總

圖表50:數據標注行業(yè)兼并與重組事件

圖表51:國內主要數據標注公司

圖表52:中國數據標注主要眾包平臺

圖表53:2024年數據標注行業(yè)細分領域市場占比情況

圖表54:2015-2024年中國數據標注應用市場需求結構

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◆ 本報告分析師具有專業(yè)研究能力,報告中相關行業(yè)數據及市場預測主要為公司研究員采用桌面研究、業(yè)界訪談、市場調查及其他研究方法,部分文字和數據采集于公開信息,并且結合智研咨詢監(jiān)測產品數據,通過智研統(tǒng)計預測模型估算獲得;企業(yè)數據主要為官方渠道以及訪談獲得,智研咨詢對該等信息的準確性、完整性和可靠性做最大努力的追求,受研究方法和數據獲取資源的限制,本報告只提供給用戶作為市場參考資料,本公司對該報告的數據和觀點不承擔法律責任。

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