2025-2031年中國數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)鏈梳理及全景深度解析，中國數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)鏈代表性企業(yè)發(fā)展布局案例研究，中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)市場前瞻及投資策略建議等內(nèi)容。

報告編號R934266 報告屬性：共176頁、10.6萬字、79個圖表
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報告目錄
研究方法

內(nèi)容概況

為了深入解讀數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(jié)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(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況，細分市場包括數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)資源定制服務、數(shù)據(jù)集產(chǎn)品、其他數(shù)據(jù)資源應用服務，涉及數(shù)據(jù)標注行業(yè)產(chǎn)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(jīng)營情況，市場結(jié)構(gòu)等數(shù)據(jù)。

《報告》從國內(nèi)外經(jīng)濟環(huán)境、國內(nèi)政策、發(fā)展趨勢等方面入手，全方位分析了數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況，對業(yè)界廠商掌握產(chǎn)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(nèi)普遍認為算力、算法、算據(jù)三大要素構(gòu)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(shù)據(jù)。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(shù)據(jù)錄入模型，對模型訓練以優(yōu)化模型的參數(shù)，訓練后的模型可以進行推斷，數(shù)據(jù)越多，機器學習的效果就越好。因此機器學習的關鍵，在于數(shù)據(jù)規(guī)模及質(zhì)量。但數(shù)據(jù)多并不意味著質(zhì)量高，沒有標注的數(shù)據(jù)可用性非常低。數(shù)據(jù)標注便是深度學習下的產(chǎn)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(shù)據(jù)對特征進行歸類，才能做到自主識別并進一步做決策。數(shù)據(jù)標注是人工智能產(chǎn)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(jīng)過標注的數(shù)據(jù)就是無用數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)標注涉及對原始數(shù)據(jù)進行處理和標記，使其能夠被機器學習算法理解和利用。數(shù)據(jù)標注的過程通常涉及人工或自動方法對數(shù)據(jù)進行分類、標記、注釋和解釋。數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)將延續(xù)高速增長態(tài)勢。據(jù)統(tǒng)計，2023年中國數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)資源定制服務占比85%，約為59.3億元。

數(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)產(chǎn)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(chǎn)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)新增市場空間的發(fā)展，保持數(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)未來可觀的發(fā)展前景。

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

具體來看，目前國內(nèi)數(shù)據(jù)標注企業(yè)主要有兩類，一是專業(yè)數(shù)據(jù)標注企業(yè)，主要包括Testin云測、數(shù)據(jù)堂、龍貓數(shù)據(jù)、星塵紀元、文德數(shù)慧、標貝科技、愛數(shù)智慧等，二是數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、重點企業(yè)情況、產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢等方面進行深入分析，并針對數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)發(fā)展中存在的問題提出建議，為各地政府、產(chǎn)業(yè)鏈關聯(lián)企業(yè)、投資機構(gòu)提供參考。

【特別說明】
1）內(nèi)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(nèi)容概況中存在數(shù)據(jù)更新不及時情況，最終出具的報告數(shù)據(jù)以年度為單位監(jiān)測更新。
2）報告最終交付版本與內(nèi)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(nèi)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(shù)據(jù)標注行業(yè)界定及中國市場發(fā)展環(huán)境剖析

1.1 數(shù)據(jù)標注行業(yè)界定及統(tǒng)計說明

1.1.1 數(shù)據(jù)標注行業(yè)界定與分類

（1）數(shù)據(jù)標注在人工智能產(chǎn)業(yè)中的地位

（2）數(shù)據(jù)標注的界定

（3）數(shù)據(jù)標注發(fā)展模式

1.1.2 本行業(yè)關聯(lián)國民經(jīng)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(shù)據(jù)來源及統(tǒng)計標準說明

1.2 中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)政策環(huán)境

1.2.1 行業(yè)監(jiān)管體系及機構(gòu)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(shù)據(jù)標注行業(yè)經(jīng)濟環(huán)境

1.3.1 宏觀經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀

1.3.2 宏觀經(jīng)濟發(fā)展展望

1.3.3 行業(yè)發(fā)展與宏觀經(jīng)濟相關性分析

1.4 中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)社會環(huán)境

1.4.1 中國人口規(guī)模及結(jié)構(gòu)

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(jié)構(gòu)

1.4.4 中國居民消費支出水平及結(jié)構(gòu)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(shù)據(jù)標注行業(yè)技術環(huán)境

1.5.1 數(shù)據(jù)標注行業(yè)生產(chǎn)工藝及流程

1.5.2 數(shù)據(jù)標注行業(yè)核心關鍵技術分析

1.5.3 數(shù)據(jù)標注行業(yè)研發(fā)創(chuàng)新現(xiàn)狀

1.5.4 數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)標注行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢前景預判

2.1 全球數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)標注行業(yè)發(fā)展歷程

2.1.2 全球數(shù)據(jù)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(jīng)濟環(huán)境

（4）人口環(huán)境

2.2 全球數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)標注行業(yè)供給狀況

2.2.3 全球數(shù)據(jù)標注行業(yè)需求狀況

2.2.4 全球數(shù)據(jù)標注行業(yè)市場規(guī)模測算

2.3 全球數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)標注行業(yè)區(qū)域發(fā)展格局

2.3.2 重點區(qū)域數(shù)據(jù)標注行業(yè)發(fā)展分析

2.4 全球數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)標注行業(yè)市場競爭狀況

2.4.2 全球數(shù)據(jù)標注企業(yè)兼并重組狀況

2.4.3 全球數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)標注行業(yè)發(fā)展趨勢及市場前景分析

2.5.1 全球數(shù)據(jù)標注行業(yè)發(fā)展趨勢預判

2.5.2 全球數(shù)據(jù)標注行業(yè)市場前景分析

第3章中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與市場痛點分析

3.1 中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)發(fā)展歷程及市場特征分析

3.1.1 中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)發(fā)展歷程

3.1.2 中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)市場特征

3.2 中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)參與企業(yè)類型及數(shù)量規(guī)模

3.3 中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)市場需求分析

3.4 中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)服務價格走勢

3.5 中國數(shù)據(jù)標注基地建設現(xiàn)狀

3.6 中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)市場規(guī)模研究

3.7 中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)市場痛點分析

第4章中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)競爭狀態(tài)及市場格局分析

4.1 中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)市場進入與退出壁壘

4.2 中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)投融資、兼并與重組狀況

4.2.1 中國數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)標注行業(yè)市場格局及集中度分析

4.3.1 中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)競爭格局分析

4.3.2 中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)國際競爭力分析

4.3.3 中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)市場集中度分析

4.4 中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)市場結(jié)構(gòu)解析

第5章中國數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)鏈梳理及全景深度解析

5.1 數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)鏈梳理及成本結(jié)構(gòu)分析

5.1.1 中國數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)及生態(tài)

5.1.2 數(shù)據(jù)標注行業(yè)成本結(jié)構(gòu)分析

5.2 中國數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)標注的需求趨勢分析

第6章中國數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)鏈代表性企業(yè)發(fā)展布局案例研究

6.1 中國數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)鏈代表性企業(yè)發(fā)展布局對比

6.2 中國數(shù)據(jù)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