2024-2030年中国数据标注服务行业市场发展监测及投资战略咨询报告
数据标注服务
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2024-2030年中国数据标注服务行业市场发展监测及投资战略咨询报告

发布时间:2023-12-19
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  • 华经产业研究院
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《2024-2030年中国数据标注服务行业市场发展监测及投资战略咨询报告》由华经产业研究院研究团队精心研究编制,对数据标注服务行业发展环境、市场运行现状进行了具体分析,还重点分析了行业竞争格局、重点企业的经营现状,结合数据标注服务行业的发展轨迹和实践经验,对未来几年行业的发展趋向进行了专业的预判;为企业、科研、投资机构等单位投资决策、战略规划、产业研究提供重要参考。

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。

报告目录

第一章 数据标注服务的相关介绍

1.1 数据标注服务的内涵及类型

1.1.1 数据标注的内涵

1.1.2 数据标注的过程

1.1.3 数据标注的方法

1.1.4 数据标注服务类型

1.2 数据标注与人工智能的关系

1.2.1 人工智能产业链结构分析

1.2.2 人工智能开发的基本流程

1.2.3 数据标注是AI项目开发关键

1.3 数据标注服务发展的主要意义

1.3.1 数据标注的必要性

1.3.2 数据标注主要价值

第二章 2019-2023年数据标注行业发展环境分析

2.1 经济环境分析

2.1.1 宏观经济概况

2.1.2 工业经济运行

2.1.3 固定资产投资

2.1.4 经济转型升级

2.1.5 宏观经济展望

2.2 需求环境分析

2.2.1 互联网用户规模增加

2.2.2 物联网产生大量数据

2.2.3 数据产生量持续上升

2.2.4 数据标注处理容量大

2.2.5 数据标注应用领域广

2.3 政策环境分析

2.3.1 相关行业协会

2.3.2 相关利好政策

2.3.3 纳入职业认定

2.3.4 地区支持政策

2.3.5 技术规范文件

第三章 2019-2023年数据标注产业环境——人工智能行业分析

3.1 人工智能政策阶段特点分析

3.1.1 第一阶段

3.1.2 第二阶段

3.1.3 第三阶段

3.1.4 第四阶段

3.2 人工智能行业发展价值

3.2.1 人工智能催生智能经济

3.2.2 人工智能助力智能社会

3.2.3 AI带来全方位商业化

3.2.4 AI技术推动产业升级

3.2.5 AI进入机器学习时代

3.3 2019-2023年人工智能行业发展分析

3.3.1 人工智能应用需求加大

3.3.2 人工智能产业逐步成熟

3.3.3 人工智能市场发展规模

3.3.4 人工智能行业市场份额

3.3.5 人工智能产业发展特征

3.3.6 人工智能企业主体分类

3.4 人工智能行业发展前景展望

3.4.1 人工智能经济效益巨大

3.4.2 人工智能生产方式前景

3.4.3 人工智能投资机会分析

3.4.4 人工智能产业投资方向

3.4.5 人工智能技术发展方向

3.4.6 人工智能“十四五”发展机遇

第四章 2019-2023年数据标注行业发展情况分析

4.1 全球数据标注行业发展分析

4.1.1 数据标注行业发展历程

4.1.2 全球数据标注企业分布

4.1.3 全球数据标注市场规模

4.1.4 数据标注工具市场空间

4.1.5 数据标注行业发展趋势

4.2 中国数据标注行业发展分析

4.2.1 数据服务产业链结构

4.2.2 数据标注产业发展阶段

4.2.3 相关人才队伍建设状况

4.2.4 数据标注市场规模情况

4.2.5 数据标注细分市场结构

4.3 中国数据标注市场需求分析

4.3.1 数据标注市场需求客户

4.3.2 数据标注地区市场需求

4.3.3 数据标注市场需求趋势

4.4 中国数据标注行业竞争格局分析

4.5 中国数据标注行业发展的问题

4.5.1 行业发展面临的困难

4.5.2 标注速度与质量问题

4.5.3 定制场景化服务要求高

4.5.4 数据标注的核心需求痛点

4.5.5 数据标注的技术研发问题

4.6 中国数据标注行业发展的对策

4.6.1 构建专业数据标注平台

4.6.2 关注数据标注价值维度

4.6.3 保证数据标注质量的举措

4.6.4 数据标注企业发展要点

第五章 2019-2023年数据标注技术及发展模式分析

5.1 数据标注平台构成及核心技术

5.1.1 数据标注平台构成

5.1.2 数据标注核心技术

5.1.3 数据标注常用工具

5.2 数据标注服务模式分类

5.2.1 自建团队模式

5.2.2 众包模式

5.2.3 转包模式

5.3 数据标注定制化发展模式

5.3.1 定制化迎合发展需求

5.3.2 定制化应用案例分析

5.4 数据标注公益发展模式

5.4.1 模式发展背景

5.4.2 模式发展案例

5.5 智能数据标注服务模式分析

5.5.1 智能数据标注的基本内涵

5.5.2 智能数据标注的发展推力

5.5.3 智能数据标注的发展价值

5.5.4 智能数据标注的实现路径

第六章 2019-2023年数据标注典型应用领域

6.1 智能驾驶领域

6.1.1 智能驾驶领域发展状况

6.1.2 智能驾驶数据标注范围

6.1.3 需要关注长尾场景数据

6.1.4 数据标注主要应用领域

6.2 智能安防领域

6.2.1 智能安防行业发展状况

6.2.2 安防数据标注应用需求

6.2.3 数据标注主要应用领域

6.3 智能金融领域

6.3.1 智能金融行业发展状况

6.3.2 数据标注具体应用场景

6.3.3 数据标注主要应用领域

6.4 新零售领域

6.4.1 新零售市场的发展状况

6.4.2 数据标注具体应用价值

6.4.3 数据标注主要应用领域

第七章国际数据标注典型企业分析

7.1 Appen

7.1.1 企业发展概况

7.1.2 企业财务状况

7.1.3 产业发展实力

7.1.4 数据标注工具

7.1.5 企业资本动态

7.2 Scale AI

7.2.1 企业发展概况

7.2.2 企业财务状况

7.2.3 企业发展实力

7.2.4 企业发展动态

7.3 Labelbox

7.3.1 企业发展概况

7.3.2 数据训练平台

7.3.3 主要产品技术

7.3.4 企业融资状况

7.3.5 企业合作动态

第八章 2019-2023年中国数据标注典型企业及平台分析

8.1 数据堂

8.2 云测数据

8.3 龙猫数据

8.4 星尘数据

8.5 文德数慧

8.6 格物钛

8.7 互联网企业性质的数据标注平台

8.7.1 腾讯云平台

8.7.2 京东众智平台

8.7.3 百度众测平台

8.7.4 阿里数据标注平台

第九章 2019-2023年数据标注行业投融资状况分析

9.1 数据服务产业链投资壁垒分析

9.1.1 数据库设计壁垒

9.1.2 数据采集壁垒

9.1.3 数据处理壁垒

9.1.4 数据质检壁垒

9.2 数据标注行业融资规模特点分析

9.2.1 融资数量规模

9.2.2 融资轮次分布

9.2.3 投资区域分布

9.2.4 资本投资偏好

9.3 数据标注企业投融资动态

9.4 数据标注基地项目投资动态分析

9.5 数据标注基地项目投资案例——百度(山西)人工智能基础数据产业基地

9.5.1 基地项目发展情况

9.5.2 基地核心发展优势

9.5.3 数据安全保障措施

9.5.4 基地入驻企业规模

9.5.5 数据交易平台合作

第十章 2024-2030年数据标注行业发展前景及趋势预测

10.1 中国数据标注行业发展前景及趋势分析

10.1.1 数据标注行业发展机遇

10.1.2 数据标注行业发展前景

10.1.3 数据标注产业发展趋势

10.1.4 数据标注产业发展重点

10.2 2024-2030年中国数据标注行业发展预测分析

10.2.1 2024-2030年中国数据标注发展的影响因素分析

10.2.2 2024-2030年中国数据标注市场规模预测

图表目录

图表 常见的数据标注的方法

图表 人工智能产业链结构

图表 2019-2023年三次产业增加值占国内生产总值比重

图表 2023年和全年GDP初步核算数据

图表 2019-2023年GDP同比增长速度

图表 2019-2023年GDP环比增长速度

图表 2023年GDP核算数据

图表 2019-2023年中国规模以上工业增加值同比增长速度

图表 2023年规模以上工业生产主要数据

图表 2019-2023年固定资产投资(不含农户)同比增速

更多图表见正文……

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研究方法

报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息,使用桌面研究与定量调查、定性分析相结合的方式,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、产业链、竞争格局、进出口、经营特性、盈利能力和商业模式等。科学使用SCP模型、SWOT、PEST、回归分析、SPACE矩阵等研究模型与方法综合分析行业市场环境、产业政策、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。根据各行业的发展轨迹及实践经验,对行业未来的发展趋势做出客观预判,助力企业商业决策。

数据来源

本公司数据来源主要是一手资料和二手资料相结合,本司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系,分析师采集信息后,严格按照公司评估方法论和信息规范的要求,并结合自身专业经验,对所获取的信息进行整理、筛选,最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。

一手资料来源于我司调研部门对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据,采访对象涉及企业CEO、营销总监、高管、技术负责人、行业专家、产业链上下游企业、分销商、代理商、经销商、相关投资机构等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。

二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等,根据具体行业,应用的二手信息来源具有一定的差异。二手信息渠道涉及SEC、公司年报、国家统计局、中国海关、WIND数据库、CEIC数据库、国研网、BvD ORBIS ASIA PACIFIC数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。

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