影響人工智慧發展的三大要素分別是資料、演算法、算力，限於篇幅，本篇內容將重點分析未來幾年內人工智慧所需要的資料趨勢及**資料服務商發展方向。作為ai資料採集標註的領先企業，雲測資料分析認為人工智慧在經歷了演算法研究、技術擴張和商業落地的發展，對人工智慧資料提出了更高要求。未來3-5年，更加精細化、場景化、專業化的資料採集標註才能滿足日益增長的人工智慧細分場景、專業垂直的賦能需求。
人工智慧應用三大發展階段，對應資料需求各有差異。研發、訓練和落地是企業應用人工智慧演算法必須要經歷的三個階段，由於不同發展階段演算法所處的狀態不同，所以不同發展階段對ai資料的要求也有著差異化表現，但每個階段都需要大量的資料支撐。
未來，高精度資料將**工智慧型訓練階段追逐熱點，具備主要需求方穩定的特點，存量市場將穩步增長；而隨著人工智慧對長尾場景的資料需求進一步擴大，3-5年內，場景化資料將擁有更廣闊的增量空間，成為行業加速發展的新引擎；同時，底層技術+服務能力」 將愈發重要直至成為核心競爭點，人工智慧更需要能提供一體化資料解決方案的服務商。
在演算法訓練階段，需要通過更高質量的資料對已有演算法的準確率、魯棒性等能力進行優化。
從產品終端體驗來看，在人工智慧概念熱度和巨大的市場前景背後，國內消費者對ai應用的期待值大幅提公升，但ai應用卻出現同質化嚴重等問題。當前，人工智慧演算法模型經過多年的打磨，基本達到階段性成熟，乙個成功的ai應用與其他應用的差異化對比，更多的來自於精準大量的訓練資料。
隨著人們對人工智慧演算法識別準確的要求更上乙個台階，具有更高精準度的資料也將成為訓練階段的主流需求。雲測資料在資料採集標註領域的重要優勢之一，就是能提供足夠精準的訓練資料，因此其最高99.99%的精準度可較好的應對人工智慧資料精準度提公升的情況，行成企業護城河。
對於人工智慧資料採集標註服務商來講，將提高資料標註精準度作為業務追求，才能用存量市場和增量市場「兩條腿」穩健前行，而那些低質量的ai資料服務商在未來將面臨淘汰或轉型其他業務。
在演算法落地階段，經過研發與訓練之後，人工智慧應用從理論走向市場，對細分場景化的資料準確度提出更高要求。
從細分結構來看，隨著人工智慧技術的不斷成熟，更多的場景和行業開始嵌入使用人工智慧技術，ai行業應用場景逐漸趨於長尾和碎片化，產生了大量新興垂直領域的資料需求，如疫情期間的口罩識別應用等；同時，從ai應用迭代、使用者體驗完善的角度來看，ai應用需要更加貼合具體使用場景的資料進行迭代更新。
這些資料採集需求相對複雜、聚焦，難度較大，對ai資料服務商的場景化採集能力提出了很高的要求。隨著人工智慧對長尾場景的資料需求進一步擴大，未來，場景資料將擁有更廣闊的增量空間，具有相關採集工具、資源、能力的資料採集標註服務商將擁有極大的競爭優勢。以雲測資料為例，為進一步滿足場景化資料的需求，首創了「資料場景實驗室」進行相應的場景化資料生產。
「底層技術+服務能力」更受資料需求方重視，資料服務商應提前布局。目前，縱觀國內外人工智慧資料服務廠商，各家企業在模式、技術、服務等方面各有差異，但綜合人工智慧發展需求和服務廠商的情況來看，「技術+服務」將成為未來3-5年內的重要競爭核心。
其中，由於部分行業領域具有較高的資料敏感性，那些自主研發能力強、技術水平高、可向需求方提供私有化部署服務，或將自身平台與需求方系統相容，來保證資料的隱私安全等能力，將成為人工智慧資料服務商形成差異化競爭的關鍵。
「服務能力」屬於資料服務商的一項軟實力，具體表現為能夠積極配合、快速響應需求方的資料要求。通過對資料需求方的調查研究，除了對精細化、質量、安全性、效率等業務層面的核心關注點之外，具備更深刻的行業領域知識、更懂場景、更懂技術、更具行業前瞻性，甚至給出需求方提出採標優化建議等等的服務能力，將成為未來資料需求方選擇合作企業的重要參考指標。
尤其在人工智慧應用場景落地階段，常規的資料採集或者資料標註已經不具備競爭優勢。可以提供集調研、諮詢、設計、採集、標註於一體的人工智慧訓練資料解決方案的服務商，在擴大人工智慧資料服務的業務邊界的同時，還將在開拓業務市場、行業地位的確立上具備更多的主動性。
人工智慧對資料提出更高需求，展現了在人工智慧產業化落地程序中，資料發揮的重要作用。雲測資料認為，場景化、高精度的資料和專業化、技術化的服務，將成為未來3-5年人工智慧全速發展的重要突破口，驅動人工智慧深化發展。人工智慧的發展加速各領域智慧型化的到來，而中國龐大的資料量又為人工智慧技術在各個場景落地生長提供了肥沃土壤，疊加向好的政策、大力的技術研發投入和積極擁抱新技術的消費者，人工智慧產業未來發展強勁，資料採集標註服務將成為主要拉力，並持續處於上公升期，行業前景良好。
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