算法、算力和數(shù)據(jù)共同構(gòu)成了AI產(chǎn)業(yè)鏈技術(shù)發(fā)展的三大核心要素。在人工智能行業(yè)發(fā)展進程中，有監(jiān)督的深度學習算法是推動人工智能技術(shù)取得突破性發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)理論，而大量訓練數(shù)據(jù)的支撐則是有監(jiān)督的深度學習算法實現(xiàn)的基礎(chǔ)。算法模型從技術(shù)理論到應用實踐的落地過程皆依賴于大量的訓練數(shù)據(jù)，訓練數(shù)據(jù)可以說是人工智能技術(shù)發(fā)展和進步的基礎(chǔ)“燃料”。標貝科技是我國早期進入基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務行業(yè)的企業(yè)之一，對于未來訓練數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢看法如下：

AI產(chǎn)業(yè)對訓練數(shù)據(jù)的持續(xù)性需求一直存在

基于成熟算法模型的拓展性需求和新生算法模型的前瞻性需求，AI產(chǎn)業(yè)對訓練數(shù)據(jù)的需求將會一直存在。在成熟的拓展性需求方面，標貝科技的研究報告表明：深度學習模型對訓練數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量、多樣性和更新速度方面都有著較高要求，為充分發(fā)揮技術(shù)潛能，深度學習模型需要海量且涵蓋圖像、視頻及語音在內(nèi)等多種類型的訓練數(shù)據(jù)進行模型訓練。

此外，人工智能技術(shù)要求算法模型根據(jù)潛在的應用場景變化而持續(xù)更新，因此，算法模型所使用的訓練數(shù)據(jù)亦需要定期更新。具體而言，大部分算法模型的訓練數(shù)據(jù)需要每月至少更新一次，部分算法模型的訓練數(shù)據(jù)需要每日至少更新一次，算法模型持續(xù)更新的特點將進一步拓展各領(lǐng)域AI數(shù)據(jù)服務的需求空間。

而在新生的前瞻性需求方面，隨著人工智能商業(yè)化進程的演進，新興應用場景如智聯(lián)網(wǎng)AIoT、AIPaaS、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等將展現(xiàn)出巨大的發(fā)展?jié)摿?，并逐步促進AI技術(shù)和算法模型的優(yōu)化和創(chuàng)新。因此，在創(chuàng)新應用場景和新型算法的帶動下，具有前瞻性的訓練數(shù)據(jù)產(chǎn)品和高定制化的AI數(shù)據(jù)服務需求也成為需求方越來越重視的數(shù)據(jù)要求之一。

定制化、精細化、場景化AI訓練數(shù)據(jù)將將成為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務市場主流

在行業(yè)發(fā)展前期，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務行業(yè)的門檻較低，行業(yè)標準模糊，服務質(zhì)量也參差不齊。隨著AI產(chǎn)業(yè)落地成為主流，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務行業(yè)整體競爭也愈發(fā)激烈，需求方對訓練數(shù)據(jù)質(zhì)量的要求不斷提高，垂直場景的定制化訓練數(shù)據(jù)需求成為主流，需求方市場對訓練數(shù)據(jù)的要求逐漸向精細化轉(zhuǎn)型。需求方對訓練數(shù)據(jù)的精細化需求主要體現(xiàn)在兩方面：

一方面，人工智能算法應用要經(jīng)歷研發(fā)、訓練和落地三個階段，需求方根據(jù)算法應用的不同階段對訓練數(shù)據(jù)提出差異化需求：

研發(fā)階段：需求方的數(shù)據(jù)需求是對新拓展領(lǐng)域或新建算法的訓練，對訓練數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量要求較高，但數(shù)據(jù)標注內(nèi)容傾向于標準化標注；

訓練階段：需求方的數(shù)據(jù)需求一般是對算法的準確性和健壯性進行優(yōu)化，對數(shù)據(jù)標注的內(nèi)容需求較為豐富，對數(shù)據(jù)準確性要求較高；

落地階段：需求方的數(shù)據(jù)需求一般為算法較成熟的核心場景，對訓練數(shù)據(jù)的內(nèi)容有特定指向，采標難度較大。

同時，數(shù)據(jù)需求方對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務商的技術(shù)能力、服務意識、穩(wěn)定性和效率有較高要求。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展及與應用場景的深入結(jié)合，訓練需求和落地需求逐漸成為主流。

另一方面，需求方對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務商的數(shù)據(jù)安全、采標能力、數(shù)據(jù)質(zhì)量、管理能力、服務能力等核心能力提出了更高的要求。標貝科技是較早進行進入基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務行業(yè)的企業(yè)之一，積極鉆研數(shù)據(jù)訓練核心技術(shù)，在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務市場積累了大量的落地實施案例，擁有自研數(shù)據(jù)采集以及數(shù)據(jù)標注平臺。

在數(shù)據(jù)安全方面，標貝可滿足需求方對數(shù)據(jù)授權(quán)、數(shù)據(jù)傳輸、存儲及結(jié)項后的數(shù)據(jù)銷毀數(shù)據(jù)安全技術(shù)；在采標能力方面，標貝可滿足需求方在某些特定領(lǐng)域或垂直場景的采集能力、定制研發(fā)標注工具的能力；在數(shù)據(jù)質(zhì)量方面，標貝科技可做到100%的數(shù)據(jù)準確率的交付；此外，標貝以出色的項目管理能力、服務效率以及執(zhí)行團隊的素養(yǎng)與信譽在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)行業(yè)具有較大的競爭優(yōu)勢；標貝科技可快速響應客戶需求，積極主動為客戶提供多種樣式的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務解決方案，滿足用戶定制化、精細化、場景化數(shù)據(jù)需求。