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內(nèi)容概括

數(shù)據(jù)標(biāo)注是在人類的幫助下，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能應(yīng)用數(shù)據(jù)進(jìn)行人工解決。標(biāo)注數(shù)據(jù)至關(guān)重要，因?yàn)橛?jì)算機(jī)有多個(gè)缺點(diǎn)，其中一些缺點(diǎn)在沒有人工協(xié)助的情況下無法克服。一臺(tái)機(jī)器可以被訓(xùn)練用于執(zhí)行復(fù)雜的計(jì)算和管理人類手動(dòng)處理會(huì)很費(fèi)力的任務(wù)，但如果沒有適當(dāng)?shù)挠?xùn)練，同樣無法發(fā)現(xiàn)狗或汽車圖片之間的差異。機(jī)器利用基于數(shù)據(jù)集的算法來理解通常需要有人監(jiān)督的內(nèi)容。這種現(xiàn)象被稱為監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)。根據(jù)數(shù)據(jù)類型，市場(chǎng)分為文本、圖像、視頻或音頻，還可根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行劃分：零售和電子商務(wù)、醫(yī)療保健、自動(dòng)駕駛等。《2023-2028年中國數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)行業(yè)市場(chǎng)調(diào)查研究及發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃報(bào)告》在大量周密的市場(chǎng)調(diào)研基礎(chǔ)上，主要依據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局、政府部門機(jī)構(gòu)發(fā)布的最新權(quán)威數(shù)據(jù)，相關(guān)行業(yè)協(xié)會(huì)等單位相關(guān)資料，對(duì)中國數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)行業(yè)現(xiàn)狀與市場(chǎng)做了深入的調(diào)查研究，并根據(jù)行業(yè)的發(fā)展軌跡對(duì)未來的發(fā)展前景與趨勢(shì)作了審慎的判斷，為投資者尋找新的市場(chǎng)投資機(jī)會(huì)，進(jìn)入數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)行業(yè)投資布局提供了至關(guān)重要的決策參考依據(jù)。

報(bào)告目錄

第一章數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)的相關(guān)介紹

1.1 數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)的內(nèi)涵及類型
1.1.1 數(shù)據(jù)標(biāo)注的內(nèi)涵
1.1.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注的過程
1.1.3 數(shù)據(jù)標(biāo)注的方法
1.1.4 數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)類型
1.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注與人工智能的關(guān)系
1.2.1 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)分析
1.2.2 人工智能開發(fā)的基本流程
1.2.3 數(shù)據(jù)標(biāo)注是AI項(xiàng)目開發(fā)關(guān)鍵
1.3 數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)發(fā)展的主要意義
1.3.1 數(shù)據(jù)標(biāo)注的必要性
1.3.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注主要價(jià)值

第二章 2019-2022年數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析

2.1 經(jīng)濟(jì)環(huán)境分析
2.1.1 宏觀經(jīng)濟(jì)概況
2.1.2 工業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行
2.1.3 固定資產(chǎn)投資
2.1.4 經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)
2.1.5 宏觀經(jīng)濟(jì)展望
2.2 需求環(huán)境分析
2.2.1 互聯(lián)網(wǎng)用戶規(guī)模增加
2.2.2 物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)
2.2.3 數(shù)據(jù)產(chǎn)生量持續(xù)上升
2.2.4 數(shù)據(jù)標(biāo)注處理容量大
2.2.5 數(shù)據(jù)標(biāo)注應(yīng)用領(lǐng)域廣
2.3 政策環(huán)境分析
2.3.1 相關(guān)行業(yè)協(xié)會(huì)
2.3.2 相關(guān)利好政策
2.3.3 納入職業(yè)認(rèn)定
2.3.4 地區(qū)支持政策
2.3.5 技術(shù)規(guī)范文件

第三章 2019-2022年數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)環(huán)境——人工智能行業(yè)分析

3.1 人工智能政策階段特點(diǎn)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(yè)發(fā)展價(jià)值
3.2.1 人工智能催生智能經(jīng)濟(jì)
3.2.2 人工智能助力智能社會(huì)
3.2.3 AI帶來全方位商業(yè)化
3.2.4 AI技術(shù)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)
3.2.5 AI進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代
3.3 2019-2022年人工智能行業(yè)發(fā)展分析
3.3.1 人工智能應(yīng)用需求加大
3.3.2 人工智能產(chǎn)業(yè)逐步成熟
3.3.3 人工智能市場(chǎng)發(fā)展規(guī)模
3.3.4 人工智能行業(yè)市場(chǎng)份額
3.3.5 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展特征
3.3.6 人工智能企業(yè)主體分類
3.4 人工智能行業(yè)發(fā)展前景展望
3.4.1 人工智能經(jīng)濟(jì)效益巨大
3.4.2 人工智能生產(chǎn)方式前景
3.4.3 人工智能投資機(jī)會(huì)分析
3.4.4 人工智能產(chǎn)業(yè)投資方向
3.4.5 人工智能技術(shù)發(fā)展方向
3.4.6 人工智能“十四五”發(fā)展機(jī)遇

第四章 2019-2022年數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)發(fā)展情況分析

4.1 全球數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)發(fā)展分析
4.1.1 數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)發(fā)展歷程
4.1.2 全球數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)分布
4.1.3 全球數(shù)據(jù)標(biāo)注市場(chǎng)規(guī)模
4.1.4 數(shù)據(jù)標(biāo)注工具市場(chǎng)空間
4.1.5 數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)
4.2 中國數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)發(fā)展分析
4.2.1 數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)
4.2.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段
4.2.3 相關(guān)人才隊(duì)伍建設(shè)狀況
4.2.4 數(shù)據(jù)標(biāo)注市場(chǎng)規(guī)模情況
4.2.5 數(shù)據(jù)標(biāo)注細(xì)分市場(chǎng)結(jié)構(gòu)
4.3 中國數(shù)據(jù)標(biāo)注市場(chǎng)需求分析
4.3.1 數(shù)據(jù)標(biāo)注市場(chǎng)需求客戶
4.3.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注地區(qū)市場(chǎng)需求
4.3.3 數(shù)據(jù)標(biāo)注市場(chǎng)需求趨勢(shì)
4.4 中國數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局分析
4.5 中國數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)發(fā)展的問題
4.5.1 行業(yè)發(fā)展面臨的困難
4.5.2 標(biāo)注速度與質(zhì)量問題
4.5.3 定制場(chǎng)景化服務(wù)要求高
4.5.4 數(shù)據(jù)標(biāo)注的核心需求痛點(diǎn)
4.5.5 數(shù)據(jù)標(biāo)注的技術(shù)研發(fā)問題
4.6 中國數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)發(fā)展的對(duì)策
4.6.1 構(gòu)建專業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)
4.6.2 關(guān)注數(shù)據(jù)標(biāo)注價(jià)值維度
4.6.3 保證數(shù)據(jù)標(biāo)注質(zhì)量的舉措
4.6.4 數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)發(fā)展要點(diǎn)

第五章 2019-2022年數(shù)據(jù)標(biāo)注技術(shù)及發(fā)展模式分析

5.1 數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)構(gòu)成及核心技術(shù)
5.1.1 數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)構(gòu)成
5.1.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注核心技術(shù)
5.1.3 數(shù)據(jù)標(biāo)注常用工具
5.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)模式分類
5.2.1 自建團(tuán)隊(duì)模式
5.2.2 眾包模式
5.2.3 轉(zhuǎn)包模式
5.3 數(shù)據(jù)標(biāo)注定制化發(fā)展模式
5.3.1 定制化迎合發(fā)展需求
5.3.2 定制化應(yīng)用案例分析
5.4 數(shù)據(jù)標(biāo)注公益發(fā)展模式
5.4.1 模式發(fā)展背景
5.4.2 模式發(fā)展案例
5.5 智能數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)模式分析
5.5.1 智能數(shù)據(jù)標(biāo)注的基本內(nèi)涵
5.5.2 智能數(shù)據(jù)標(biāo)注的發(fā)展推力
5.5.3 智能數(shù)據(jù)標(biāo)注的發(fā)展價(jià)值
5.5.4 智能數(shù)據(jù)標(biāo)注的實(shí)現(xiàn)路徑

第六章 2019-2022年數(shù)據(jù)標(biāo)注典型應(yīng)用領(lǐng)域

6.1 智能駕駛領(lǐng)域
6.1.1 智能駕駛領(lǐng)域發(fā)展?fàn)顩r
6.1.2 智能駕駛數(shù)據(jù)標(biāo)注范圍
6.1.3 需要關(guān)注長(zhǎng)尾場(chǎng)景數(shù)據(jù)
6.1.4 數(shù)據(jù)標(biāo)注主要應(yīng)用領(lǐng)域
6.2 智能安防領(lǐng)域
6.2.1 智能安防行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
6.2.2 安防數(shù)據(jù)標(biāo)注應(yīng)用需求
6.2.3 數(shù)據(jù)標(biāo)注主要應(yīng)用領(lǐng)域
6.3 智能金融領(lǐng)域
6.3.1 智能金融行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
6.3.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注具體應(yīng)用場(chǎng)景
6.3.3 數(shù)據(jù)標(biāo)注主要應(yīng)用領(lǐng)域
6.4 新零售領(lǐng)域
6.4.1 新零售市場(chǎng)的發(fā)展?fàn)顩r
6.4.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注具體應(yīng)用價(jià)值
6.4.3 數(shù)據(jù)標(biāo)注主要應(yīng)用領(lǐng)域

第七章 2019-2022年國際數(shù)據(jù)標(biāo)注典型企業(yè)分析

7.1 Appen
7.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.1.2 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況
7.1.3 產(chǎn)業(yè)發(fā)展實(shí)力
7.1.4 數(shù)據(jù)標(biāo)注工具
7.1.5 企業(yè)資本動(dòng)態(tài)
7.2 Scale AI
7.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.2.2 企業(yè)財(cái)務(wù)狀況
7.2.3 企業(yè)發(fā)展實(shí)力
7.2.4 企業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)
7.3 Labelbox
7.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.3.2 數(shù)據(jù)訓(xùn)練平臺(tái)
7.3.3 主要產(chǎn)品技術(shù)
7.3.4 企業(yè)融資狀況
7.3.5 企業(yè)合作動(dòng)態(tài)

第八章 2019-2022年中國數(shù)據(jù)標(biāo)注典型企業(yè)及平臺(tái)分析

8.1 數(shù)據(jù)堂
8.2 云測(cè)數(shù)據(jù)
8.3 龍貓數(shù)據(jù)
8.4 星塵數(shù)據(jù)
8.5 文德數(shù)慧
8.6 格物鈦
8.7 互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)性質(zhì)的數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)
8.7.1 騰訊云平臺(tái)
8.7.2 京東眾智平臺(tái)
8.7.3 百度眾測(cè)平臺(tái)
8.7.4 阿里數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)

第九章 2019-2022年數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)投融資狀況分析

9.1 數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)鏈投資壁壘分析
9.1.1 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)壁壘
9.1.2 數(shù)據(jù)采集壁壘
9.1.3 數(shù)據(jù)處理壁壘
9.1.4 數(shù)據(jù)質(zhì)檢壁壘
9.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)融資規(guī)模特點(diǎn)分析
9.2.1 融資數(shù)量規(guī)模
9.2.2 融資輪次分布
9.2.3 投資區(qū)域分布
9.2.4 資本投資偏好
9.3 數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)投融資動(dòng)態(tài)
9.4 數(shù)據(jù)標(biāo)注基地項(xiàng)目投資動(dòng)態(tài)分析
9.5 數(shù)據(jù)標(biāo)注基地項(xiàng)目投資案例——百度（山西）人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)基地
9.5.1 基地項(xiàng)目發(fā)展情況
9.5.2 基地核心發(fā)展優(yōu)勢(shì)
9.5.3 數(shù)據(jù)安全保障措施
9.5.4 基地入駐企業(yè)規(guī)模
9.5.5 數(shù)據(jù)交易平臺(tái)合作

第十章 2023-2028年數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)發(fā)展前景及趨勢(shì)預(yù)測(cè)

10.1 中國數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)發(fā)展前景及趨勢(shì)分析
10.1.1 數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)發(fā)展機(jī)遇
10.1.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)發(fā)展前景
10.1.3 數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)
10.1.4 數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點(diǎn)
10.2 2023-2028年中國數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)發(fā)展預(yù)測(cè)分析
10.2.1 2023-2028年中國數(shù)據(jù)標(biāo)注發(fā)展的影響因素分析
10.2.2 2023-2028年中國數(shù)據(jù)標(biāo)注市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)

第十一章數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)投資機(jī)會(huì)與風(fēng)險(xiǎn)

11.1 影響數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)發(fā)展的主要因素
11.1.1 影響數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)運(yùn)行的有利因素分析
11.1.2 影響數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)運(yùn)行的穩(wěn)定因素分析
11.1.3 影響數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)運(yùn)行的不利因素分析
11.1.4 我國數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)分析
11.1.5 我國數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)發(fā)展面臨的機(jī)遇分析
11.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)及控制策略分析
11.2.1 數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)及控制策略
11.2.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)政策風(fēng)險(xiǎn)及控制策略
11.2.3 數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)及控制策略
11.2.4 數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)及控制策略
11.2.5 數(shù)據(jù)標(biāo)注同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)及控制策略
11.2.6 數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)其他風(fēng)險(xiǎn)及控制策略

第十二章我國數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)趨勢(shì)前瞻及投資建議

12.1 數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)
12.1.1 數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)發(fā)展影響因素
12.1.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)前景預(yù)測(cè)
12.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)特性分析
12.2.1 技術(shù)壁壘
12.2.2 資本壁壘
12.2.3 人才壁壘
12.3 數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)投資機(jī)會(huì)分析
12.3.1 投資熱點(diǎn)
12.3.2 投資價(jià)值
12.3.2 投資機(jī)會(huì)

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