隐忧|「IPO价值观」三年营收复合增长率达41%,海天瑞声五大挑战隐忧仍存( 二 )
从行业地位、未来发展趋势及经营情况来看,海天瑞声都展示出了不错的成长性;但也因其所处行业当前的特殊性,未来在技术迭代、数据采集业务、标注业务等环节仍然存在极大隐患。
由于人工智能行业整体发展较为迅速,应用领域和应用场景不断拓展,新的需求不断出现,人工智能技术不断迭代,海天瑞声面临的下游需求随着行业发展不断发生变化。同时,下游客户对于AI基础数据服务商服务参度与以及产品质量的需求不断提高。海天瑞声进行数据开发所需的各项技术也需要不断迭代。
为紧跟下游需求变化,作为AI基础数据服务商需要对人工智能基础技术,如计算机视觉、智能语音、自然语言处理等算法有更深刻的理解,对行业发展趋势拥有洞察能力,同时加强对研发人才的有效组织和研发经费的经济投入,才能在下游行业技术快速迭代过程中持续保持技术先进性和技术优势。
随着AI基础数据服务行业发展,相关业务门槛不断提高。需求方对AI基础数据服务商的采集、标注能力提出了更高的要求,对海天瑞声的核心服务能力提出挑战。
在数据采集能力方面,需求方希望AI基础数据服务商能覆盖更多的垂直场景,有更丰富的方言/小语种资源、全球采集渠道、场景搭建能力和特殊场景数据采集能力等;在数据标注能力方面,拥有如语音合成训练数据、3D点云数据等高门槛数据标注能力的服务商将具有更强竞争力。
AI基础数据服务行业的产品形式主要为数据集产品和训练数据定制服务,二者在业务流程方面都按照训练数据设计、数据采集(或需求方提供)、数据加工、质检的步骤执行。AI基础数据服务商如何在各环节中建立壁垒,是决定行业地位的重要因素。
在训练数据设计环节,拥有对计算机视觉、智能语音、自然语言处理等算法更深刻理解,拥有更专业的训练数据设计能力,拥有更具前瞻性的数据集产品设计能力,以及参与过更多复杂、高难度项目的公司在获取新客户和新任务时具有明显优势。
在数据采集环节,拥有更强采集能力,以及拥有稳定采集供应链的公司业务更具有长期发展实力。
在数据加工环节,拥有更复杂数据加工能力,拥有人工智能辅助、人机协作能力,以及拥有全流程安全保障的公司业务更加稳定。
在质检环节,拥有实时量化的可视化管理系统,拥有多重追责性的全查抽查机制,以及拥有批量检测能力与生物识别监控能力的公司在精细化管理、利润把控及客户合作方面更具优势。
AI基础数据服务商的管理能力和执行能力是指在规定的项目周期内,高效地管理项目、高质量地服务客户的能力。
随着训练数据需求多样化,以及复杂程度的提升,以往项目经理制的管理方式和使用单一工具应对单一需求的执行方式在能力和效率上都显得捉襟见肘。
对于品牌数据服务商而言,客户类型丰富、数据需求多样、并发项目众多,仍使用传统方式,将会因产能天花板的压力,而限制发展规模。
AI基础数据服务商需要建立自主研发的贯通训练数据设计、数据采集、数据加工、质量检测、质量控制和数据安全管理等各环节于一体,并且能对图像、文本、语音、视频数据做到一站式加工处理的管理和执行一体化平台。
通过建立管理和执行一体化平台,数据服务商可以提升人机协作效率、扩大产能,灵活可变地增加标注能力,准确的把控每一环节的数据安全和质量问题。
一方面,人工智能算法应用要经历研发、训练和落地三个阶段,需求方根据算法应用的不同阶段对训练数据提出了差异化需求;另一方面,需求方对AI基础数据服务商的数据安全、采标能力、数据质量、管理能力、服务能力等核心能力提出了更高的要求。
随着需求方市场向精细化转型,AI基础数据服务行业将面临项目要求提高、利润压缩、管理成本上升等问题。在未来一段时间内AI基础数据服务行业内竞争将加剧,行业格局将迎来“洗牌”。
行业竞争格局的变化对品牌数据服务商的生产力、精细化管理能力、利润把控能力、营销能力和品牌影响力都带来了巨大的考验。
【 隐忧|「IPO价值观」三年营收复合增长率达41%,海天瑞声五大挑战隐忧仍存】未来,海天瑞声能否迎难而上,在市场的洗礼过程中存活下来,我们拭目以待。(校对/Lee)
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