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內容概括

數(shù)據(jù)標注是在人類的幫助下，對機器學習和人工智能應用數(shù)據(jù)進行人工解決。標注數(shù)據(jù)至關重要，因為計算機有多個缺點，其中一些缺點在沒有人工協(xié)助的情況下無法克服。一臺機器可以被訓練用于執(zhí)行復雜的計算和管理人類手動處理會很費力的任務，但如果沒有適當?shù)挠柧?，同樣無法發(fā)現(xiàn)狗或汽車圖片之間的差異。機器利用基于數(shù)據(jù)集的算法來理解通常需要有人監(jiān)督的內容。這種現(xiàn)象被稱為監(jiān)督機器學習。根據(jù)數(shù)據(jù)類型，市場分為文本、圖像、視頻或音頻，還可根據(jù)應用場景進行劃分：零售和電子商務、醫(yī)療保健、自動駕駛等。《2023-2028年中國數(shù)據(jù)標注服務行業(yè)市場調查研究及發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃報告》在大量周密的市場調研基礎上，主要依據(jù)國家統(tǒng)計局、政府部門機構發(fā)布的最新權威數(shù)據(jù)，相關行業(yè)協(xié)會等單位相關資料，對中國數(shù)據(jù)標注服務行業(yè)現(xiàn)狀與市場做了深入的調查研究，并根據(jù)行業(yè)的發(fā)展軌跡對未來的發(fā)展前景與趨勢作了審慎的判斷，為投資者尋找新的市場投資機會，進入數(shù)據(jù)標注服務行業(yè)投資布局提供了至關重要的決策參考依據(jù)。

報告目錄

第一章數(shù)據(jù)標注服務的相關介紹

1.1 數(shù)據(jù)標注服務的內涵及類型
1.1.1 數(shù)據(jù)標注的內涵
1.1.2 數(shù)據(jù)標注的過程
1.1.3 數(shù)據(jù)標注的方法
1.1.4 數(shù)據(jù)標注服務類型
1.2 數(shù)據(jù)標注與人工智能的關系
1.2.1 人工智能產業(yè)鏈結構分析
1.2.2 人工智能開發(fā)的基本流程
1.2.3 數(shù)據(jù)標注是AI項目開發(fā)關鍵
1.3 數(shù)據(jù)標注服務發(fā)展的主要意義
1.3.1 數(shù)據(jù)標注的必要性
1.3.2 數(shù)據(jù)標注主要價值

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

2.1 經濟環(huán)境分析
2.1.1 宏觀經濟概況
2.1.2 工業(yè)經濟運行
2.1.3 固定資產投資
2.1.4 經濟轉型升級
2.1.5 宏觀經濟展望
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)產生大量數(shù)據(jù)
2.2.3 數(shù)據(jù)產生量持續(xù)上升
2.2.4 數(shù)據(jù)標注處理容量大
2.2.5 數(shù)據(jù)標注應用領域廣
2.3 政策環(huán)境分析
2.3.1 相關行業(yè)協(xié)會
2.3.2 相關利好政策
2.3.3 納入職業(yè)認定
2.3.4 地區(qū)支持政策
2.3.5 技術規(guī)范文件

第三章 2019-2022年數(shù)據(jù)標注產業(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)展價值
3.2.1 人工智能催生智能經濟
3.2.2 人工智能助力智能社會
3.2.3 AI帶來全方位商業(yè)化
3.2.4 AI技術推動產業(yè)升級
3.2.5 AI進入機器學習時代
3.3 2019-2022年人工智能行業(yè)發(fā)展分析
3.3.1 人工智能應用需求加大
3.3.2 人工智能產業(yè)逐步成熟
3.3.3 人工智能市場發(fā)展規(guī)模
3.3.4 人工智能行業(yè)市場份額
3.3.5 人工智能產業(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 人工智能經濟效益巨大
3.4.2 人工智能生產方式前景
3.4.3 人工智能投資機會分析
3.4.4 人工智能產業(yè)投資方向
3.4.5 人工智能技術發(fā)展方向
3.4.6 人工智能“十四五”發(fā)展機遇

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

4.1 全球數(shù)據(jù)標注行業(yè)發(fā)展分析
4.1.1 數(shù)據(jù)標注行業(yè)發(fā)展歷程
4.1.2 全球數(shù)據(jù)標注企業(yè)分布
4.1.3 全球數(shù)據(jù)標注市場規(guī)模
4.1.4 數(shù)據(jù)標注工具市場空間
4.1.5 數(shù)據(jù)標注行業(yè)發(fā)展趨勢
4.2 中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)發(fā)展分析
4.2.1 數(shù)據(jù)服務產業(yè)鏈結構
4.2.2 數(shù)據(jù)標注產業(yè)發(fā)展階段
4.2.3 相關人才隊伍建設狀況
4.2.4 數(shù)據(jù)標注市場規(guī)模情況
4.2.5 數(shù)據(jù)標注細分市場結構
4.3 中國數(shù)據(jù)標注市場需求分析
4.3.1 數(shù)據(jù)標注市場需求客戶
4.3.2 數(shù)據(jù)標注地區(qū)市場需求
4.3.3 數(shù)據(jù)標注市場需求趨勢
4.4 中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)競爭格局分析
4.5 中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)發(fā)展的問題
4.5.1 行業(yè)發(fā)展面臨的困難
4.5.2 標注速度與質量問題
4.5.3 定制場景化服務要求高
4.5.4 數(shù)據(jù)標注的核心需求痛點
4.5.5 數(shù)據(jù)標注的技術研發(fā)問題
4.6 中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)發(fā)展的對策
4.6.1 構建專業(yè)數(shù)據(jù)標注平臺
4.6.2 關注數(shù)據(jù)標注價值維度
4.6.3 保證數(shù)據(jù)標注質量的舉措
4.6.4 數(shù)據(jù)標注企業(yè)發(fā)展要點

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

5.1 數(shù)據(jù)標注平臺構成及核心技術
5.1.1 數(shù)據(jù)標注平臺構成
5.1.2 數(shù)據(jù)標注核心技術
5.1.3 數(shù)據(jù)標注常用工具
5.2 數(shù)據(jù)標注服務模式分類
5.2.1 自建團隊模式
5.2.2 眾包模式
5.2.3 轉包模式
5.3 數(shù)據(jù)標注定制化發(fā)展模式
5.3.1 定制化迎合發(fā)展需求
5.3.2 定制化應用案例分析
5.4 數(shù)據(jù)標注公益發(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)標注服務模式分析
5.5.1 智能數(shù)據(jù)標注的基本內涵
5.5.2 智能數(shù)據(jù)標注的發(fā)展推力
5.5.3 智能數(shù)據(jù)標注的發(fā)展價值
5.5.4 智能數(shù)據(jù)標注的實現(xiàn)路徑

第六章 2019-2022年數(shù)據(jù)標注典型應用領域

6.1 智能駕駛領域
6.1.1 智能駕駛領域發(fā)展狀況
6.1.2 智能駕駛數(shù)據(jù)標注范圍
6.1.3 需要關注長尾場景數(shù)據(jù)
6.1.4 數(shù)據(jù)標注主要應用領域
6.2 智能安防領域
6.2.1 智能安防行業(yè)發(fā)展狀況
6.2.2 安防數(shù)據(jù)標注應用需求
6.2.3 數(shù)據(jù)標注主要應用領域
6.3 智能金融領域
6.3.1 智能金融行業(yè)發(fā)展狀況
6.3.2 數(shù)據(jù)標注具體應用場景
6.3.3 數(shù)據(jù)標注主要應用領域
6.4 新零售領域
6.4.1 新零售市場的發(fā)展狀況
6.4.2 數(shù)據(jù)標注具體應用價值
6.4.3 數(shù)據(jù)標注主要應用領域

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

7.1 Appen
7.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.1.2 企業(yè)財務狀況
7.1.3 產業(yè)發(fā)展實力
7.1.4 數(shù)據(jù)標注工具
7.1.5 企業(yè)資本動態(tài)
7.2 Scale AI
7.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.2.2 企業(yè)財務狀況
7.2.3 企業(yè)發(fā)展實力
7.2.4 企業(yè)發(fā)展動態(tài)
7.3 Labelbox
7.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.3.2 數(shù)據(jù)訓練平臺
7.3.3 主要產品技術
7.3.4 企業(yè)融資狀況
7.3.5 企業(yè)合作動態(tài)

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

8.1 數(shù)據(jù)堂
8.2 云測數(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)性質的數(shù)據(jù)標注平臺
8.7.1 騰訊云平臺
8.7.2 京東眾智平臺
8.7.3 百度眾測平臺
8.7.4 阿里數(shù)據(jù)標注平臺

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

9.1 數(shù)據(jù)服務產業(yè)鏈投資壁壘分析
9.1.1 數(shù)據(jù)庫設計壁壘
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)質檢壁壘
9.2 數(shù)據(jù)標注行業(yè)融資規(guī)模特點分析
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)標注企業(yè)投融資動態(tài)
9.4 數(shù)據(jù)標注基地項目投資動態(tài)分析
9.5 數(shù)據(jù)標注基地項目投資案例——百度（山西）人工智能基礎數(shù)據(jù)產業(yè)基地
9.5.1 基地項目發(fā)展情況
9.5.2 基地核心發(fā)展優(yōu)勢
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)交易平臺合作

第十章 2023-2028年數(shù)據(jù)標注行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測

10.1 中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)發(fā)展前景及趨勢分析
10.1.1 數(shù)據(jù)標注行業(yè)發(fā)展機遇
10.1.2 數(shù)據(jù)標注行業(yè)發(fā)展前景
10.1.3 數(shù)據(jù)標注產業(yè)發(fā)展趨勢
10.1.4 數(shù)據(jù)標注產業(yè)發(fā)展重點
10.2 2023-2028年中國數(shù)據(jù)標注行業(yè)發(fā)展預測分析
10.2.1 2023-2028年中國數(shù)據(jù)標注發(fā)展的影響因素分析
10.2.2 2023-2028年中國數(shù)據(jù)標注市場規(guī)模預測

第十一章數(shù)據(jù)標注行業(yè)投資機會與風險

11.1 影響數(shù)據(jù)標注行業(yè)發(fā)展的主要因素
11.1.1 影響數(shù)據(jù)標注行業(yè)運行的有利因素分析
11.1.2 影響數(shù)據(jù)標注行業(yè)運行的穩(wěn)定因素分析
11.1.3 影響數(shù)據(jù)標注行業(yè)運行的不利因素分析
11.1.4 我國數(shù)據(jù)標注行業(yè)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)分析
11.1.5 我國數(shù)據(jù)標注行業(yè)發(fā)展面臨的機遇分析
11.2 數(shù)據(jù)標注行業(yè)投資風險及控制策略分析
11.2.1 數(shù)據(jù)標注行業(yè)市場風險及控制策略
11.2.2 數(shù)據(jù)標注行業(yè)政策風險及控制策略
11.2.3 數(shù)據(jù)標注行業(yè)經營風險及控制策略
11.2.4 數(shù)據(jù)標注行業(yè)技術風險及控制策略
11.2.5 數(shù)據(jù)標注同業(yè)競爭風險及控制策略
11.2.6 數(shù)據(jù)標注行業(yè)其他風險及控制策略

第十二章我國數(shù)據(jù)標注行業(yè)趨勢前瞻及投資建議

12.1 數(shù)據(jù)標注行業(yè)發(fā)展趨勢
12.1.1 數(shù)據(jù)標注行業(yè)發(fā)展影響因素
12.1.2 數(shù)據(jù)標注行業(yè)前景預測
12.2 數(shù)據(jù)標注行業(yè)特性分析
12.2.1 技術壁壘
12.2.2 資本壁壘
12.2.3 人才壁壘
12.3 數(shù)據(jù)標注行業(yè)投資機會分析
12.3.1 投資熱點
12.3.2 投資價值
12.3.2 投資機會

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