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2022-2026年中國數據標注行業深度調研及投資前景預測報告

首次出版:2021年9月最新修訂:2021年9月交付方式:特快專遞(2-3天送達)

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十四五將是中國技術和產業升級的關鍵期,重點機會有哪些?
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報告目錄內容概述 定制報告

第一章 數據標注服務的相關介紹
1.1 數據標注服務的內涵及類型
1.1.1 數據標注的內涵
1.1.2 數據標注的過程
1.1.3 數據標注的方法
1.1.4 數據標注服務類型
1.2 數據標注與人工智能的關系
1.2.1 人工智能產業鏈結構分析
1.2.2 人工智能開發的基本流程
1.2.3 數據標注是AI項目開發關鍵
1.3 數據標注服務發展的主要意義
1.3.1 數據標注的必要性
1.3.2 數據標注主要價值
第二章 2019-2021年數據標注行業發展環境分析
2.1 經濟環境分析
2.1.1 宏觀經濟概況
2.1.2 工業經濟運行
2.1.3 固定資產投資
2.1.4 經濟轉型升級
2.1.5 宏觀經濟展望
2.2 需求環境分析
2.2.1 互聯網用戶規模增加
2.2.2 物聯網產生大量數據
2.2.3 數據產生量持續上升
2.2.4 數據標注處理容量大
2.2.5 數據標注應用領域廣
2.3 政策環境分析
2.3.1 相關行業協會
2.3.2 相關利好政策
2.3.3 納入職業認定
2.3.4 地區支持政策
2.3.5 技術規范文件
第三章 2019-2021年數據標注產業環境——人工智能行業分析
3.1 人工智能政策階段特點分析
3.1.1 第一階段
3.1.2 第二階段
3.1.3 第三階段
3.1.4 第四階段
3.2 人工智能行業發展價值
3.2.1 人工智能催生智能經濟
3.2.2 人工智能助力智能社會
3.2.3 AI帶來全方位商業化
3.2.4 AI技術推動產業升級
3.2.5 AI進入機器學習時代
3.3 2019-2021年人工智能行業發展綜況
3.3.1 人工智能應用需求加大
3.3.2 人工智能產業逐步成熟
3.3.3 人工智能市場發展規模
3.3.4 人工智能行業市場份額
3.3.5 人工智能產業發展特征
3.3.6 人工智能企業主體分類
3.4 人工智能行業發展前景展望
3.4.1 人工智能經濟效益巨大
3.4.2 人工智能生產方式前景
3.4.3 人工智能投資機會分析
3.4.4 人工智能產業投資方向
3.4.5 人工智能技術發展方向
3.4.6 人工智能“十四五”發展機遇
第四章 2019-2021年數據標注行業發展情況分析
4.1 全球數據標注行業發展綜況
4.1.1 數據標注行業發展歷程
4.1.2 全球數據標注企業分布
4.1.3 全球數據標注市場規模
4.1.4 數據標注工具市場空間
4.1.5 數據標注行業發展趨勢
4.2 中國數據標注行業發展綜況
4.2.1 數據服務產業鏈結構
4.2.2 數據標注產業發展階段
4.2.3 相關人才隊伍建設狀況
4.2.4 數據標注市場規模情況
4.2.5 數據標注細分市場結構
4.3 中國數據標注市場需求分析
4.3.1 數據標注市場需求客戶
4.3.2 數據標注地區市場需求
4.3.3 數據標注市場需求趨勢
4.4 中國數據標注行業競爭格局分析
4.4.1 市場集中度分析
4.4.2 整體市場競爭梯隊
4.4.3 市場主體主要分類
4.4.4 市場主體策略矩陣
4.4.5 企業數量規模特點
4.4.6 企業實力排名情況
4.4.7 企業競爭趨勢分析
4.5 中國數據標注行業發展的問題
4.5.1 行業發展面臨的困難
4.5.2 標注速度與質量問題
4.5.3 定制場景化服務要求高
4.5.4 數據標注的核心需求痛點
4.5.5 數據標注的技術研發問題
4.6 中國數據標注行業發展的對策
4.6.1 構建專業數據標注平臺
4.6.2 關注數據標注價值維度
4.6.3 保證數據標注質量的舉措
4.6.4 數據標注企業發展要點
第五章 2019-2021年數據標注技術及發展模式分析
5.1 數據標注平臺構成及核心技術
5.1.1 數據標注平臺構成
5.1.2 數據標注核心技術
5.1.3 數據標注常用工具
5.2 數據標注服務模式分類
5.2.1 自建團隊模式
5.2.2 眾包模式
5.2.3 轉包模式
5.3 數據標注定制化發展模式
5.3.1 定制化迎合發展需求
5.3.2 定制化應用案例分析
5.4 數據標注公益發展模式
5.4.1 模式發展背景
5.4.2 模式發展案例
5.5 智能數據標注服務模式分析
5.5.1 智能數據標注的基本內涵
5.5.2 智能數據標注的發展推力
5.5.3 智能數據標注的發展價值
5.5.4 智能數據標注的實現路徑
第六章 2019-2021年數據標注典型應用領域
6.1 智能駕駛領域
6.1.1 智能駕駛領域發展狀況
6.1.2 智能駕駛數據標注范圍
6.1.3 需要關注長尾場景數據
6.1.4 數據標注主要應用領域
6.2 智能安防領域
6.2.1 智能安防行業發展狀況
6.2.2 安防數據標注應用需求
6.2.3 數據標注主要應用領域
6.3 智能金融領域
6.3.1 智能金融行業發展狀況
6.3.2 數據標注具體應用場景
6.3.3 數據標注主要應用領域
6.4 新零售領域
6.4.1 零售市場的發展狀況
6.4.2 數據標注具體應用價值
6.4.3 數據標注主要應用領域
第七章 2019-2021年國際數據標注典型企業分析
7.1 Appen
7.1.1 企業發展概況
7.1.2 企業財務狀況
7.1.3 產業發展實力
7.1.4 數據標注工具
7.1.5 企業資本動態
7.2 Scale AI
7.2.1 企業發展概況
7.2.2 企業財務狀況
7.2.3 企業發展實力
7.2.4 企業發展動態
7.3 Labelbox
7.3.1 企業發展概況
7.3.2 數據訓練平臺
7.3.3 主要產品技術
7.3.4 企業融資狀況
7.3.5 企業合作動態
第八章 2018-2021年中國數據標注典型企業及平臺分析
8.1 數據堂
8.1.1 企業發展概況
8.1.2 企業財務狀況
8.1.3 商業發展模式
8.1.4 數據標注平臺
8.1.5 核心競爭力分析
8.1.6 企業發展展望
8.2 云測數據
8.2.1 平臺發展概況
8.2.2 主要產品服務
8.2.3 平臺發展歷程
8.2.4 平臺發展實力
8.3 龍貓數據
8.3.1 平臺發展概況
8.3.2 平臺主要業務
8.3.3 標注基地分布
8.3.4 平臺發展實力
8.3.5 開放標注工具
8.3.6 平臺融資動態
8.4 星塵數據
8.4.1 平臺發展概況
8.4.2 質量管控系統
8.4.3 服務特點分析
8.5 文德數慧
8.5.1 平臺發展概況
8.5.2 主要功能模塊
8.5.3 平臺建設動態
8.6 格物鈦
8.6.1 平臺發展概況
8.6.2 核心產品服務
8.6.3 解決方案分析
8.7 互聯網企業性質的數據標注平臺
8.7.1 騰訊云平臺
8.7.2 京東眾智平臺
8.7.3 百度眾測平臺
8.7.4 阿里數據標注平臺
第九章 2019-2021年數據標注行業投融資狀況分析
9.1 數據服務產業鏈投資壁壘分析
9.1.1 數據庫設計壁壘
9.1.2 數據采集壁壘
9.1.3 數據處理壁壘
9.1.4 數據質檢壁壘
9.2 數據標注行業融資規模特點分析
9.2.1 融資數量規模
9.2.2 融資輪次分布
9.2.3 投資區域分布
9.2.4 資本投資偏好
9.3 數據標注企業投融資動態
9.3.1 Graviti獲得Pre-A輪融資
9.3.2 Datasaur獲得百萬美元融資
9.3.3 愛數智慧完成B輪融資
9.3.4 倍賽科技完成B輪融資
9.4 數據標注基地項目投資動態分析
9.4.1 酒泉大數據標注中心項目
9.4.2 百度山東數據標注基地項目
9.4.3 淘丁數據標注基地項目
9.5 數據標注基地項目投資案例——百度(山西)人工智能基礎數據產業基地
9.5.1 基地項目發展情況
9.5.2 基地核心發展優勢
9.5.3 數據安全保障措施
9.5.4 基地入駐企業規模
9.5.5 數據交易平臺合作
第十章 中投顧問對2022-2026年數據標注行業發展前景及趨勢預測
10.1 中國數據標注行業發展前景及趨勢分析
10.1.1 數據標注行業發展機遇
10.1.2 數據標注行業發展前景
10.1.3 數據標注產業發展趨勢
10.1.4 數據標注產業發展重點
10.2 中投顧問對2022-2026年中國數據標注行業發展預測分析
10.2.1 2022-2026年中國數據標注發展的影響因素分析
10.2.2 2022-2026年中國數據標注市場規模預測

圖表目錄

圖表 常見的數據標注的方法
圖表 人工智能產業鏈結構
圖表 AI開發流程
圖表 2015-2019年國內生產總值及其增長速度
圖表 2015-2019年三次產業增加值占國內生產總值比重
圖表 2020年4季度和全年GDP初步核算數據
圖表 2015-2020年GDP同比增長速度
圖表 2015-2020年GDP環比增長速度
圖表 2021年GDP核算數據
圖表 2019-2020年中國規模以上工業增加值同比增長速度
圖表 2020年規模以上工業生產主要數據
圖表 2019-2020年固定資產投資(不含農戶)同比增速
圖表 2020年固定資產投資(不含農戶)主要數據
圖表 2018-2021年中國網民規模和互聯網普及率
圖表 2018-2021年中國手機網民規模及其占網民比例
圖表 2016-2020年全球每年數據產生量及其增長情況
圖表 2018-2019年中國數據產量及人均數據產量
圖表 2016-2020年全球需要被標注處理容量需求空間測算
圖表 2018-2019年中國數據標注處理容量需求空間測算
圖表 《人工智能訓練師國家職業技能標準(2021年版)》對人工智能訓練師的解釋
圖表 《針對內容安全的人工智能數據標注指南》標準編號
圖表 人工智能技術帶來的全方位變革
圖表 人工智能技術推動產業升級
圖表 人工智能各層級圖示
圖表 2020年中國人工智能市場行業份額
圖表 人工智能產業發展特征
圖表 全球數據標注行業發展歷程
圖表 2020年全球數據標注行業供給格局
圖表 2016年及2020年全球數據標注市場規模
圖表 AI數據服務產業鏈結構
圖表 AI數據服務的發展階段
圖表 2019年度普通高等學校高等職業教育(專科)增補專業
圖表 高職院校“人工智能技術服務”專業排行榜依據及權重
圖表 2018年-2020年中國數據標注行業市場規模及增長情況
圖表 2019年中國數據標注行業市場規模中各類型數據占比情況
圖表 AI數據標注服務市場不同客戶需求動力與需求差異
圖表 AI數據標注服務在不同階段的核心需求
圖表 2020年中國數據標注需求相關企業地區分布情況
圖表 中國數據標注需求TOP5城市各類型標注占比情況
圖表 2018-2019年中國數據標注行業市場集中度情況
圖表 中國數據標注行業市場集中度發展趨勢
圖表 中國數據標注行業競爭梯隊
圖表 中國數據標注行業主要玩家策略矩陣
圖表 中國代表性數據標注企業自建基地分布
圖表 2020年中國數據標注業務相關公司數量
圖表 2020年中國數據標注需求相關企業地區分布情況
圖表 2021年中國數據標注公司排行
圖表 人工智能數據標注及服務平臺
圖表 2019-2030年中國殘疾人數量預測
圖表 人工智能應用開發流程及時間占比
圖表 人工智能算法在業務流程中的應用
圖表 智能標注服務實現路徑
圖表 智能駕駛的本質——服務人與代替人
圖表 自動駕駛是高等級的智能駕駛
圖表 智能駕駛應用數據標注
圖表 智能安防應用數據標注
圖表 2018-2020年中國金融場景AI投入總規模
圖表 智能金融應用數據標注
圖表 傳統零售與新零售對比
圖表 推式供應鏈和拉式供應鏈對比
圖表 零售應用數據標注
圖表 2018-2019年Appen綜合收益表
圖表 2018-2019年Appen收入分地區資料
圖表 2019-2020年Appen綜合收益表
圖表 2019-2020年Appen收入分地區資料
圖表 2020-2021年Appen綜合收益表
圖表 2020-2021年Appen分部資料
圖表 2020-2021年Appen收入分地區資料
圖表 Appen擁有世界級AI的客戶
圖表 帶車道和邊界的帶標記點云分割示例
圖表 PandaSat數據內容展示
圖表 2018-2021年數據堂總資產及凈資產規模
圖表 2018-2021年數據堂營業收入及增速
圖表 2018-2021年數據堂凈利潤及增速
圖表 2019-2020年數據堂營業收分行業、產品、地區
圖表 2018-2021年數據堂營業利潤及營業利潤率
圖表 2018-2021年數據堂凈資產收益率
圖表 2018-2021年數據堂短期償債能力指標
圖表 2018-2021年數據堂資產負債率水平
圖表 2018-2021年數據堂運營能力指標
圖表 數加加Pro平臺結構
圖表 數加加Pro平臺功能亮點
圖表 數加加Edu功能亮點
圖表 Testin云測的分支機構
圖表 云測數據標注的私有化部署
圖表 云測數據標注流程與審核機制
圖表 云測數據發展歷程
圖表 龍貓數據發展歷程
圖表 龍貓數據標注實驗基地
圖表 龍貓數據平臺發展優勢分析
圖表 星塵數據的無人車閉環解決方案
圖表 星塵數據平臺服務特點
圖表 文德數慧解決方案及產品能力
圖表 文德數慧平臺功能模塊及應用場景
圖表 騰訊云數據采集標注服務方案架構
圖表 2014-2020年中國數據標注行業投融資事件數量規模
圖表 中國數據標注行業投融資事件匯總
圖表 中國數據標注行業投融資事件匯總(續)
圖表 中國數據標注行業投融資所處階段分布情況
圖表 中投顧問對2022-2026年中國數據標注市場規模預測

數據標注是指對未處理的初級數據,包括語音、圖片、文本、視頻等進行加工處理,并轉換為機器可識別信息的過程。目前,人工智能的商業化已經在計算能力和算法上達到了基本成熟的階段。為了更好地滿足真實需求并解決行業中的特定痛點,用于算法訓練的特定標注數據仍然必不可少,需要持續加碼。

從市場規模來看,根據Grand View Research公布的數據顯示,在全球人工智能快速發展的推動下,全球數據標注行業市場規模快速增長,2020年全球數據標注市場規模為13.1億美元,2016-2020年年均復合增速達17.8%。根據iResearch數據顯示,2020年我國數據標注市場規模突破36億元,預計2025年市場規模將突破100億元,說明我國數據標注行業處于高速發展階段。

目前,我國國內數據標注市場第一梯隊包括頭部公司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,都具有相當的規模,位于第二梯隊。

利好政策層面,2020年3月2日,人力資源社會保障部官網向社會發布了人工智能訓練師、智能制造工程技術人員、工業互聯網工程技術人員、虛擬現實工程技術人員等16個新職業。將人工智能訓練師納入到職業人才培養的范疇。2020年4月,國務院發布的《中共中央國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》將數據納入新型生產要素,并上升到國家戰略層面,提出“加快培育數據要素市場”。

地區政策方面,2019年,山西省人民政府發布《山西省人民政府關于加快我省數據標注產業發展的實施意見》。意見提到到2025年,基礎數據服務體系基本完善,人工智能基礎數據開放平臺影響力大幅提升,山西成為全國領先的基礎數據產業聚集地,數據標注產業年產值達到50億元,基礎數據服務產值達到150億元,帶動人工智能相關產值達到500億元。

中投產業研究院發布的《2022-2026年中國數據標注行業深度調研及投資前景預測報告》共十章。報告首先介紹了數據標注的基本概念、影響國內數據標注發展的經濟環境、需求環境、政策環境和產業環境。接著分析了數據標注市場的發展綜況、需求狀況、競爭格局等,然后對數據標注的發展模式及應用領域進行了系統的分析,并對國內外典型企業及平臺進行了透徹的研究,最后對其投資狀況和發展前景做了科學的分析和預測。

本研究報告數據主要來自于國家統計局、商務部、工信部、中國人工智能學會、中國人工智能產業發展聯盟、中投產業研究院、中投產業研究院市場調查中心以及國內外重點刊物等渠道,數據權威、詳實、豐富,同時通過專業的分析預測模型,對行業核心發展指標進行科學地預測。您或貴單位若想對數據標注行業有個系統深入的了解、或者想投資數據標注項目,本報告將是您不可或缺的重要參考工具。

本報告目錄與內容系中投顧問原創,未經中投顧問書面許可及授權,拒絕任何形式的復制、轉載,謝謝!

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