2023年中国AIGC数据标注产业全景报告.pdf

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中国AIGC数据标注产业全景报告

PanoramicReportofGenerativeAIDataLabelingIndustryinChina

2023.11杨净量⼦位智库QbitAIInsights

数据标注,正迎来关键时刻。作为AI认识世界的起点,数据标注本质上是将现实世界信

序⾔息结构化、数字化,充分发挥数据信息的价值。

⼤模型时代到来,AIGC众多垂直场景落地,以及通⽤智能、具⾝智能等前沿领域探索,

与⾼质量、专业化的场景数据密不可分,数据标注从劳动密集型加速朝着知识密集型转

型,⾏业壁垒进⼀步提⾼。

作为底层基础服务,数据标注贯穿⼤模型全⽣命周期(训练测试、评估验证和应⽤迭

代)。⼀⽅⾯,牵涉关键Know-how,更多⼤模型公司/AI企业选择⾃建标注团队和管线;

另⼀⽅⾯,上下游合作关系将更为紧密和耦合,专业数据服务提供商更多机会将在垂直

领域,帮助企业完成私有化部署。

机遇与挑战并存。合成数据作为新衍⽣赛道,潜在市场空间巨⼤。与此同时,数据标注

标准难以统⼀、数据处理流程尚未规范,⾼学历多领域多专业成为标注⼈才的硬指标。

⽬录⼤模型时代下的数据标注

AIGC数据标注四⼤变化

AIGC数据标注三⼤影响因素

数据标注产业竞争格局/市场规模

数据标注代表玩家案例集

⼤模型时代下的数据标注

数据标注是AI认识世界的起点

数据标注是将原始数据进⾏加⼯处理,⽐如分类、拉框、注释、标记等操作转换成机器可识别信息的过程。

国内数据标注⼚商,⼴义称之为基础数据服务提供商,通常需要完成数据集结构/流程设计、数据处理、数据质检等⼯作,为下游客⼾提

供通⽤数据集、定制化服务、数据闭环⼯具链等。这也是本次AIGC数据标注全景报告的研究对象。

原始数据类型训练任务

⼀般数据处理流程:根据以及划分:

n⽂本:

数据数据数据模型训练词性标注、分类标注、情绪标注、命名实体识别、语义标注、

原始数据

清洗标注质检测试/验证意图标注等;

n图像:

图像分类、语义分割、实例分割、拉框、OCR转写等;

n⾳频:

数据标注中的⼆⼋定律语⾳识别、声纹识别、语⾳转写等;

n视频:

通常在一个AI项目中,数据准备工作需要80%时长,模型训练和部署仅占20%。⽬标跟踪、⾏为识别等;

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可提供各行业报告; 从事7年培训工作,专注于培训培养方案,主导多项500强企业培养项目,所执行大学生培养项目刊登《培训杂志》,可提供培养项目及方案咨询,拥有人才发展与组织发展培训证书

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