近年來,隨著不同大模型在語言理解及生成等領域的出色表現,大模型別后的規模規律不斷強化數據在要提升AI性能上的關鍵作用,AI數據服務可加速高質量數據的獲取與標注,推動AI算法的創新與持續優化,是AI產業發展的基礎。加速高質量數據的獲取與標注,推動AI算法的創新與持續優化,是未來人工智能行業發展的大勢所趨。
AI數據服務三大核心產品:標準數據集、定制數據集、配套產品工具服務
標貝科技是專注于為各行業的AI算法訓練與調優提供AI數據服務的公司。標貝科技通過提供標準數據集、定制數據集和配套產品工具服務,為眾多人工智能廠商提供支持互聯網、大模型、智能駕駛等各領域的AI技術發展的有力支撐。
- 數據集按內容格式可分為文本、圖像、視頻、語音等類型,核心數據集生產流程主要包括方案設計、數據采集、數據清洗、數據標注和數據質檢等五個關鍵環節。標準數據集是由如標貝科技等類似的數據服務廠商研發并可多次銷售的統一標準化的數據集;
- 定制數據集是依據客戶需求制作特定數據集,數據的知識產權歸客戶所有;
- 配套產品工具服務包括標注工具、實訓平臺及AI模型評測等軟硬件工具服務,用于滿足高效標注數據、培訓數據標注、評估AI能力效果等不同層次的客戶需求,輔助和延展數據服務廠商的相關業務。
AI數據服務服務場景——通用大模型
大模型AI數據服務,數據量更大、維度更加多元,標注方式及質量評判標準也更為復雜多樣
通用大模型的算法模型從理論到實踐的應用過程需要大量的訓練數據未訓練模型的穩定性和精準性。廠商提供的訓練數據數據量越多、越完整、標注質量越高,大模型推演的結果就越可靠。就目前業內最知名的大模型-ChatGPT在2022年11月上線以來,掀起了AI乃至社會經濟各領域對大模型的研討與應用的熱潮。與傳統AI相似,大模型依然需要大量優質數據為維持其模型的穩定性,且大模型所需訓練數據的數據量更大、數據維度更加多元,標注方式及質量評判標準也更為復雜多樣。
AI數據服務服務場景——自動駕駛
AI基礎數據服務與AI算法研發相互促進,共同推動著自動駕駛的實現
自動駕駛是目前人工智能應用最為成功、成熟的行業之一,在訓練模型和端到端的技術加持下,自動駕駛的智能化程度不斷提升,智能駕駛的性能已成為部分消費者在購車時的重要考慮因素。在高級別的自動駕駛系統中,主要依賴攝像頭和激光雷達兩大核心傳感器采集的數據進行駕駛模型訓練。這兩類傳感器中,主要采集數據場景如下:
- 攝像頭主要用于捕捉二維圖像,通過攝像頭捕捉的圖像數據具有高分辨率和豐富的色彩細節等特點;
- 激光雷達則是通過發射和接收激光脈沖生成高精度的三維點云立體空間數據,三維點云立體空間數據能夠精確測量物體與車之間的距離、物體的尺寸和相對位置,且其受光照等外界條件影響較小。
以上為用于自動駕駛不同數據類型的兩類傳感器詳細介紹,在以上兩種傳感器中,攝像頭和激光雷達具有不同的數據類型采集優勢,但又互為補充,標貝科技類似的數據服務廠商在數據標注時需對來自不同傳感器的數據標簽對齊和交叉驗證工作。
AI基礎數據服務是支撐自動駕駛、通用大模型等AI算法模型訓練、研發的數據基礎和關鍵因素,AI算法模型的穩定性和精準度,也反向驗證了AI數據服務在人工智能場景化落地的重要性,為數據服務行業的發展注入了提供了新的落地案例。數據與AI彼此支撐、相互促進,共同推動著自動駕駛的實現。
目前AI基礎數據服務商的市場結構分析
自建團隊與品牌數據服務商主導市場,中小服務商的市場份額大幅下滑
目前國內的AI數據服務市場數據服務廠商主要分為需求方自建團隊、品牌數據服務商、中小數據服務三類。其中,需求方自建團隊最為特殊,因其所提供的數據是針對其所屬集團內部AI算法研發部門的需求所采集、標注、訓練的,也有可能這部分數據服務可能由外部的品牌和中小數據服務商等后兩種團隊承接。在目前標貝科技速收集到市場份額統計中,相比4年的市場份額情況,中小數據服務商的整體市場份額下滑約41%,需求方自建團隊上升36%,品牌數據服務商上升5%;
傳統AI數據標注市場嚴重內卷,數據服務廠商競爭激烈,通用大模型、自動駕駛等新興項目行業前景較好,其數據需求量較大,但由于數據采集和標注的專業性和穩定性要求,需要數據供給方具備較強的綜合服務能力。疊加外界環境影響,較多中小數據服務商實際已退出數據服務市場;在新興AI算法模型及對應標注方式快速迭代的時期,為追求更高的算法開發效率、信息安全保障,較多數據需求方通過自建團隊滿足企業內部的數據服務需求;未來隨著品牌數據服務商的數據版權的豐富、專業能力的提升、標注方法的成熟,品牌數據服務商將承接更多的數據服務需求。
標貝科技作為國內最早一批AI數據服務廠商,可滿足不同AI新興項目的數據需求體量大、數據標注方式復雜等需求,標貝科技擁有自研自動化數據標注軟件以及多個專業標注基地進一步鞏固了其在數據服務市場的競爭力,面對在行業集中度不斷提升的市場行情,標貝科技基于自動化平臺不斷強化項目運營及資源整合能力、深刻理解行業需求,積極應用前沿算法、積累高質量數據集版權為人工智能行業持續不斷輸出高質量、高穩定性的訓練數據。
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