数据标注是通过数据加工人员借助标记工具，对人工智能学习数据进行加工的一种行为。通常数据标注的类型包括：图像标注、语音标注、文本标注、视频标注等种类。标记的基本形式有标注画框、3D画框、文本转录、图像打点、目标物体轮廓线等。
一、行业市场规模
近年来随着人工智能的迅速发展，数据标准产业发展也非常迅速。数据显示，2021年我国数据标准行业规模达到43.3亿元，同比增长约19.2%，预计未来仍有望保持快速增长。
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二、波特五力模型分析
1、波特五力模型原理
波特五力分析模型是迈克尔·波特(Michael Porter)于20世纪80年代初提出，对企业战略制定产生全球性的深远影响。用于竞争战略的分析，可以有效的分析客户的竞争环境。
根据波特的观点，一个行业中的竞争，不止是在原有竞争对手中进行，而是存在着五种基本的竞争力量，这五种基本竞争力量的状况及综合强度，决定着行业的竞争激烈程度，从而决定着行业中最终的获利潜力以及资本向本行业的流向程度，这一切最终决定着企业保持高收益的能力。波特五力分别是：供应商的议价能力、购买者的议价能力、潜在竞争者进入的能力、替代品的替代能力、行业内竞争者现在的竞争能力。五种力量的不同组合变化，最终影响行业利润潜力变化。
波特五力分析属于外部环境分析中的微观环境分析，主要用来分析本行业的企业竞争格局以及本行业与其他行业之间的关系。本质上是一种管理思想在企业营销管理实践活动中战略层面的应用工具，要求我们的企业市场营销管理者从战略分析的角度来管理企业。强调的是种战略意识，或者说战略性思维的运用。
2、供应商议价能力
从数据标注代表企业业务布局来看，大部分数据标注服务商提供文本、语音、图像、视频等各类型数据标注，服务应用领域涵盖安防、智能驾驶、医疗、教育、金融等多个领域，主要客户包括科技公司、人工智能企业、传统企业、政府部门、科研机构等，由于行业内数据标注企业数量较多，客户选择范围比较大，所以客户议价能力较强。
3、购买者议价能力
从数据标注代表企业业务布局来看，大部分数据标注服务商提供文本、语音、图像、视频等各类型数据标注，服务应用领域涵盖安防、智能驾驶、医疗、教育、金融等多个领域，主要客户包括科技公司、人工智能企业、传统企业、政府部门、科研机构等，由于行业内数据标注企业数量较多，客户选择范围比较大，所以客户议价能力较强。
4、新进入者威胁
作为人工智能产业链中必不可少的一环，发展AI数据标注服务成为了各地方推进AI建设的重要方向之一，贵州、山西、重庆等地相继出台指导意见，引入科技公司，共建数据基地、数据交易中心，打造具有地方特色的人工智能产业园。
目前，众多数据标注公司自建标注基地或团队，如百度的“百度山西的AI数据标注基地”、“百度大数据百鸟河基地”，数据堂的“数据堂保定数据加工基地”、“数据堂合肥数据基地”、“数据堂北京TTS录音中心”等，多分布在山西、河南等地，可以看出，由于处于人工智能的风口上，数据标注行业受到政府、社会资本的广泛关注，行业潜在进入者的威胁比较大。
据统计截止2021年数据标准行业相关企业数达到795家。
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5、替代品威胁
对于数据标注行业而言，在当前技术条件下，行业不存在严格意义上的替代品，行业替代品的威胁十分低。
6、同业竞争程度
目前，我国国内数据标注市场第一梯队包括头部公司组建自己的数据标注部门，京东(京东众智)、百度(百度众测)、腾讯、阿里(阿里数据标注)都已经拥有自己的标注平台和工具。头部公司之外，国内近年兴起众多数据标注公司，如龙猫数据、Testin云测、倍赛BasicFinder、数据堂等。这些公司仅次于头部公司，都具有相当的规模，位于第二梯队，总体来看行业的竞争较为激烈，现有企业间竞争威胁较大。
数据标注行业集中度估算
| 集中度类型 | 市场集中度指标值（%） |
| CR4 | 16.7 |
| CR8 | 21.5 |
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三、行业发展存在的问题
1、不同的行业、不同的业务场景对数据标注的需求存在一定的差异性,现有的标注任务还不够细化, 缺乏定制化标注能力。
数据标注的应用场景十分广泛，具体来说有自动驾驶、智慧安防、新零售、AI教育、工业机器人、智慧农业等领域。
不同的应用场景对应不同的标注需求，比如自动驾驶领域主要涉及行人识别、车辆识别、红绿灯识别、道路识别等内容，而智慧安防领域则主要涉及面部识别、人脸探测、视觉搜索、人脸关键信息点提取以及车牌识别等内容，这对数据服务供应商的定制化标注能力提出了新的挑战。
2、标注效率与数据质量均较低，且欠缺人机协作能力。
数据标注行业的特殊性决定了其对于人力的高依赖性，目前主流的标注方法是标注员根据标注需求, 借助相关工具在数据上完成诸如分类、画框、注释和标记等工作。
由于标注员能力素质的参差不齐以及标注工具功能的不完善，数据服务供应商在标注效率以及数据质量上，均有所欠缺。
此外，目前很多数据服务供应商忽视或完全不具备人机协作能力，并没有意识到AI对于数据标注行业的反哺作用。
以曼孚科技标注业务为例，通过在标注过程中引入AI预标注以及在质检过程中引入AI质检，不仅可以有效提高标注效率，同时也可以极大提升标注数据集的准确度。
3、品牌数据标注服务提供商依赖众包、转包模式，造成标注结果质量的层次不齐。
现阶段,数据标注主要依靠人力来完成,人力成本占据数据标注服务企业总成本的绝大部分。因此很多品牌数据服务供应商都放弃自建标注团队，转而通过分包、转包的模式完成标注业务。
与自建标注团队相比，众包与转包的方式，成本较低且比较灵活，但是与自建标注团队相比，这两种模式信息链过长，且质量难以把控，从长远角度来看，自建标注团队更加符合行业发展的需求。
4、基于众包、转包模式下的数据标注任务会造成用户数据缺乏安全性, 并面临隐私泄露的风险。
一些特殊行业的需求方，比如金融机构和政府部门格外注重标注数据的安全性, 但是一些数据标注企业出于成本方面的考虑，会将这些敏感的数据分发、转包给其他服务商或者个人，这就带来了巨大的潜在数据泄露风险。如何建立一套完善的数据安全防护机制就成为当下诸多数据服务供应商需要着重考量的因素。
四、行业发展策略
1、细化数据标注任务
随着人工智能技术在一些行业的广泛应用，这些行业原有的数据标注任务已经不再满足业务需求。以智能安防为例，为了促进智能安防系统从传统的被动防御走向智能化的主动预警，一些新的数据标注任务也应运而生。例如，当一个神情紧张或者头戴面罩的小偷手握一根棍子准备翻越小区外墙企图实施盗窃行为时，安防系统应该马上启动报警系统，并及时向安防人员发出警告，以保障住户的财产安全。实现异常情况预警的新标注任务，包括表情标注、危险品标注和行为标注，利用这些数据标注就能帮助安防系统识别紧张的表情、违法的面罩和违规的翻越行为以及可能的凶器——棍子。从技术角度来看，新标注任务为异常行为的识别与建模提供了高质量的训练数据，也有利于提高模型训练的准确性。因此，针对特定的行业需求细化标注任务，将是今后数据标注的一个发展趋势。
2、半自动化数据标注工具的研发
随着AI技术的发展，数据标注工具需要从只支持人工标注逐渐转化为人工标注+AI辅助标注的方法。其基本思路为:基于以往的标注，可以通过AI模型对数据进行预处理，然后由标注人员在此基础上做一些校正。以图像标注为例，标注工具首先通过预训练的语义分割模型来处理图像，并生成多个图像片段、分类标签及其置信度分数。置信度分数最高的片段用于对标签的初始化，呈现给标注者。标注者可以从机器生成的多个候选标签中为当前片段选择合适的标签，或者对机器未覆盖到的对象添加分割段。AI辅助标注技术的应用，能够极大地降低人力成本并使标注速度大幅提升。目前，已经有一些数据标注公司开发了相应的半自动化工具，但是从标注比例来看，机器标注占30%左右，而人工标注占比达到70%左右。因此，数据标注工具的发展趋势是开发以人工标注为主机器标注为辅的半自动化标注工具，同时减少人工标注的比例，并逐步提高机器标注的占比。（WWTQ）
观研报告网发布的《中国数据标注行业发展现状调研与投资前景预测报告（2022-2029年）》涵盖行业最新数据，市场热点，政策规划，竞争情报，市场前景预测，投资策略等内容。更辅以大量直观的图表帮助本行业企业准确把握行业发展态势、市场商机动向、正确制定企业竞争战略和投资策略。本报告依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据，结合了行业所处的环境，从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行市场调研分析。
行业报告是业内企业、相关投资公司及政府部门准确把握行业发展趋势，洞悉行业竞争格局，规避经营和投资风险，制定正确竞争和投资战略决策的重要决策依据之一。本报告是全面了解行业以及对本行业进行投资不可或缺的重要工具。观研天下是国内知名的行业信息咨询机构，拥有资深的专家团队，多年来已经为上万家企业单位、咨询机构、金融机构、行业协会、个人投资者等提供了专业的行业分析报告，客户涵盖了华为、中国石油、中国电信、中国建筑、惠普、迪士尼等国内外行业领先企业，并得到了客户的广泛认可。
本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国家统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。本研究报告采用的行业分析方法包括波特五力模型分析法、SWOT分析法、PEST分析法，对行业进行全面的内外部环境分析，同时通过资深分析师对目前国家经济形势的走势以及市场发展趋势和当前行业热点分析，预测行业未来的发展方向、新兴热点、市场空间、技术趋势以及未来发展战略等。
【目录大纲】
第一章 2018-2022年中国数据标注行业发展概述
第一节 数据标注行业发展情况概述
一、数据标注行业相关定义
二、数据标注特点分析
三、数据标注行业基本情况介绍
四、数据标注行业经营模式
1、生产模式
2、采购模式
3、销售/服务模式
五、数据标注行业需求主体分析
第二节 中国数据标注行业生命周期分析
一、数据标注行业生命周期理论概述
二、数据标注行业所属的生命周期分析
第三节 数据标注行业经济指标分析
一、数据标注行业的赢利性分析
二、数据标注行业的经济周期分析
三、数据标注行业附加值的提升空间分析
第二章 2018-2022年全球数据标注行业市场发展现状分析
第一节 全球数据标注行业发展历程回顾
第二节 全球数据标注行业市场规模与区域分布情况
第三节 亚洲数据标注行业地区市场分析
一、亚洲数据标注行业市场现状分析
二、亚洲数据标注行业市场规模与市场需求分析
三、亚洲数据标注行业市场前景分析
第四节 北美数据标注行业地区市场分析
一、北美数据标注行业市场现状分析
二、北美数据标注行业市场规模与市场需求分析
三、北美数据标注行业市场前景分析
第五节 欧洲数据标注行业地区市场分析
一、欧洲数据标注行业市场现状分析
二、欧洲数据标注行业市场规模与市场需求分析
三、欧洲数据标注行业市场前景分析
第六节 2022-2029年世界数据标注行业分布走势预测
第七节 2022-2029年全球数据标注行业市场规模预测
第三章 中国数据标注行业产业发展环境分析
第一节 我国宏观经济环境分析
第二节 我国宏观经济环境对数据标注行业的影响分析
第三节 中国数据标注行业政策环境分析
一、行业监管体制现状
二、行业主要政策法规
三、主要行业标准
第四节 政策环境对数据标注行业的影响分析
第五节 中国数据标注行业产业社会环境分析
第四章 中国数据标注行业运行情况
第一节 中国数据标注行业发展状况情况介绍
一、行业发展历程回顾
二、行业创新情况分析
三、行业发展特点分析
第二节 中国数据标注行业市场规模分析
一、影响中国数据标注行业市场规模的因素
二、中国数据标注行业市场规模
三、中国数据标注行业市场规模解析
第三节 中国数据标注行业供应情况分析
一、中国数据标注行业供应规模
二、中国数据标注行业供应特点
第四节 中国数据标注行业需求情况分析
一、中国数据标注行业需求规模
二、中国数据标注行业需求特点
第五节 中国数据标注行业供需平衡分析
第五章 中国数据标注行业产业链和细分市场分析
第一节 中国数据标注行业产业链综述
一、产业链模型原理介绍
二、产业链运行机制
三、数据标注行业产业链图解
第二节 中国数据标注行业产业链环节分析
一、上游产业发展现状
二、上游产业对数据标注行业的影响分析
三、下游产业发展现状
四、下游产业对数据标注行业的影响分析
第三节 我国数据标注行业细分市场分析
一、细分市场一
二、细分市场二
第六章 2018-2022年中国数据标注行业市场竞争分析
第一节 中国数据标注行业竞争现状分析
一、中国数据标注行业竞争格局分析
二、中国数据标注行业主要品牌分析
第二节 中国数据标注行业集中度分析
一、中国数据标注行业市场集中度影响因素分析
二、中国数据标注行业市场集中度分析
第三节 中国数据标注行业竞争特征分析
一、企业区域分布特征
二、企业规模分布特征
三、企业所有制分布特征
第七章 2018-2022年中国数据标注行业模型分析
第一节 中国数据标注行业竞争结构分析（波特五力模型）
一、波特五力模型原理
二、供应商议价能力
三、购买者议价能力
四、新进入者威胁
五、替代品威胁
六、同业竞争程度
七、波特五力模型分析结论
第二节 中国数据标注行业SWOT分析
一、SOWT模型概述
二、行业优势分析
三、行业劣势
四、行业机会
五、行业威胁
六、中国数据标注行业SWOT分析结论
第三节 中国数据标注行业竞争环境分析（PEST）
一、PEST模型概述
二、政策因素
三、经济因素
四、社会因素
五、技术因素
六、PEST模型分析结论
第八章 2018-2022年中国数据标注行业需求特点与动态分析
第一节 中国数据标注行业市场动态情况
第二节 中国数据标注行业消费市场特点分析
一、需求偏好
二、价格偏好
三、品牌偏好
四、其他偏好
第三节 数据标注行业成本结构分析
第四节 数据标注行业价格影响因素分析
一、供需因素
二、成本因素
三、其他因素
第五节 中国数据标注行业价格现状分析
第六节 中国数据标注行业平均价格走势预测
一、中国数据标注行业平均价格趋势分析
二、中国数据标注行业平均价格变动的影响因素
第九章 中国数据标注行业所属行业运行数据监测
第一节 中国数据标注行业所属行业总体规模分析
一、企业数量结构分析
二、行业资产规模分析
第二节 中国数据标注行业所属行业产销与费用分析
一、流动资产
二、销售收入分析
三、负债分析
四、利润规模分析
五、产值分析
第三节 中国数据标注行业所属行业财务指标分析
一、行业盈利能力分析
二、行业偿债能力分析
三、行业营运能力分析
四、行业发展能力分析
第十章 2018-2022年中国数据标注行业区域市场现状分析
第一节 中国数据标注行业区域市场规模分析
一、影响数据标注行业区域市场分布的因素
二、中国数据标注行业区域市场分布
第二节 中国华东地区数据标注行业市场分析
一、华东地区概述
二、华东地区经济环境分析
三、华东地区数据标注行业市场分析
（1）华东地区数据标注行业市场规模
（2）华南地区数据标注行业市场现状
（3）华东地区数据标注行业市场规模预测
第三节 华中地区市场分析
一、华中地区概述
二、华中地区经济环境分析
三、华中地区数据标注行业市场分析
（1）华中地区数据标注行业市场规模
（2）华中地区数据标注行业市场现状
（3）华中地区数据标注行业市场规模预测
第四节 华南地区市场分析
一、华南地区概述
二、华南地区经济环境分析
三、华南地区数据标注行业市场分析
（1）华南地区数据标注行业市场规模
（2）华南地区数据标注行业市场现状
（3）华南地区数据标注行业市场规模预测
第五节 华北地区数据标注行业市场分析
一、华北地区概述
二、华北地区经济环境分析
三、华北地区数据标注行业市场分析
（1）华北地区数据标注行业市场规模
（2）华北地区数据标注行业市场现状
（3）华北地区数据标注行业市场规模预测
第六节 东北地区市场分析
一、东北地区概述
二、东北地区经济环境分析
三、东北地区数据标注行业市场分析
（1）东北地区数据标注行业市场规模
（2）东北地区数据标注行业市场现状
（3）东北地区数据标注行业市场规模预测
第七节 西南地区市场分析
一、西南地区概述
二、西南地区经济环境分析
三、西南地区数据标注行业市场分析
（1）西南地区数据标注行业市场规模
（2）西南地区数据标注行业市场现状
（3）西南地区数据标注行业市场规模预测
第八节 西北地区市场分析
一、西北地区概述
二、西北地区经济环境分析
三、西北地区数据标注行业市场分析
（1）西北地区数据标注行业市场规模
（2）西北地区数据标注行业市场现状
（3）西北地区数据标注行业市场规模预测
第九节 2022-2029年中国数据标注行业市场规模区域分布预测
第十一章 数据标注行业企业分析（随数据更新有调整）
第一节 企业
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
1、主要经济指标情况
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、公司优 势分析
第二节 企业
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
四、公司优劣势分析
第三节 企业
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
四、公司优势分析
第四节 企业
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
四、公司优势分析
第五节 企业
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
四、公司优势分析
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第十二章 2022-2029年中国数据标注行业发展前景分析与预测
第一节 中国数据标注行业未来发展前景分析
一、数据标注行业国内投资环境分析
二、中国数据标注行业市场机会分析
三、中国数据标注行业投资增速预测
第二节 中国数据标注行业未来发展趋势预测
第三节 中国数据标注行业规模发展预测
一、中国数据标注行业市场规模预测
二、中国数据标注行业市场规模增速预测
三、中国数据标注行业产值规模预测
四、中国数据标注行业产值增速预测
五、中国数据标注行业供需情况预测
第四节 中国数据标注行业盈利走势预测
第十三章 2022-2029年中国数据标注行业进入壁垒与投资风险分析
第一节 中国数据标注行业进入壁垒分析
一、数据标注行业资金壁垒分析
二、数据标注行业技术壁垒分析
三、数据标注行业人才壁垒分析
四、数据标注行业品牌壁垒分析
五、数据标注行业其他壁垒分析
第二节 数据标注行业风险分析
一、数据标注行业宏观环境风险
二、数据标注行业技术风险
三、数据标注行业竞争风险
四、数据标注行业其他风险
第三节 中国数据标注行业存在的问题
第四节 中国数据标注行业解决问题的策略分析
第十四章 2022-2029年中国数据标注行业研究结论及投资建议
第一节 观研天下中国数据标注行业研究综述
一、行业投资价值
二、行业风险评估
第二节 中国数据标注行业进入策略分析
一、目标客户群体
二、细分市场选择
三、区域市场的选择
第三节 数据标注行业营销策略分析
一、数据标注行业产品策略
二、数据标注行业定价策略
三、数据标注行业渠道策略
四、数据标注行业促销策略
第四节 观研天下分析师投资建议
图表详见报告正文······
