人工智能数据标注领域的核心需求

随着人工智能落地商业化进入快车道，无人驾驶、人脸识别、智慧安防等领域成为了热门的应用场景，AI公司关注的重点开始聚焦于产业落地能力上。

作为人工智能行业的基础，数据是实现这一能力的决定性条件之一。因此，为机器学习算法训练提供高质量的标注数据服务成为了决定人工智能应用高度的重要条件之一。

相关资料统计显示，2025年产生的数据量将高达163ZB，其中90%是非结构化数据。这些非结构化数据只有经过清洗与标注才能被唤醒价值，这就产生了源源不断的清洗与标注需求。数据标注行业因此得以迅速繁荣扩张。

随着产业落地成为行业发展大势，更具前瞻性的海量数据集产品和高度定制化服务成为了数据标注行业的主要服务形式。然而，由于数据标注行业存在门槛较低、服务质量参差不齐等问题，需求方在选择数据服务时往往会遇到数据质量、服务效率、数据安全、管理能力、服务能力等痛点，这些痛点已成为阻碍行业发展的核心问题。

1. 数据质量

监督学习下的深度学习算法训练十分依赖于标注数据，数据集质量的高低将直接决定算法模型的效果。

然而，目前数据标注行业存在很严重的数据质量问题。相关数据显示，当下数据标注行业单次交付达标率低于50%，三次内交付达标率低于90%，远远不能满足AI企业的需求。

需求方希望数据服务公司可以提高首次交付项目的准确率，并大幅减少返工情况。

2. 服务效率

目前数据标注行业主流的项目运营方式是以“众包”以及“转包”为主，数据服务企业很难对标注团队做到直接有效的管理，因此项目延期成为了一种常态。

对于需求方来说，项目延期意味着在激烈的商业竞争中丧失先发优势，所以对于需求方来说，希望数据服务公司拥有高效的项目执行系统，提高工作效率，可以按时甚至提前完成项目。

3. 数据安全

数据标注行业的特殊性意味着要经常接触到很多敏感的数据，比如人脸数据、车牌数据等等，这些数据的存储、传输等对于安全性的要求极高。

因此，需求方希望基础数据服务商有明确具体的安全管理流程，对数据传输、存储，以及结项后的数据销毁等环节足够重视。

4. 管理能力

“众包”以及“转包”模式下，管理能力较弱的公司很难在兼顾多个项目时做到精力集中、高质量地服务客户，这样的后果就是项目延期、数据质量差。

因此，需求方希望数据服务企业能够建立完善的内部管理流程，优化项目流程体验，达到效率与质量的双提升。

5. 服务能力

数据标注业务从本质上来讲也属于一种服务业务，从项目对接到最终项目的完结，每一个环节都需要需求方与数据服务企业不断地商讨，从而做出最优解。

所以，需求方希望数据服务公司能够在项目进行中做到积极配合、快速响应，并可以对项目提出一定的优化建议。

以上五点是需求方对数据标注企业的核心诉求，如果这五点分别对应相应分数的话，那么总体得分越高就意味着越契合需求方的要求，就越能在激烈的竞争中占据排他性的优势。

对于数据标注企业而言，单纯依据客户项目的诉求进行执行略显被动，主观能动性低、行业边界有限，各家数据标注企业的产品和服务就将趋于同质化，竞争也会加剧，不仅不利于自身发展，同时也会制约着AI基础数据服务行业的发展。

所以，主动做出改变，迎合需求方的核心诉求，数据服务企业才能在激烈的市场竞争中建立差异化的优势，尤其在AI商业化落地加快的大背景下，能够在垂直场景中建立一套完整的数据整体解决方案，将在未来的市场竞争中增添重要的优势砝码。