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数据服务|AI数据服务行业进入“认知战争”，云测数据凭什么稳居行业TOP1？

_原题为 AI数据服务行业进入“认知战争” ， 云测数据凭什么稳居行业TOP1？
文 | 曾响铃
来源 | 科技向令说（xiangling0815）
【数据服务|AI数据服务行业进入“认知战争”，云测数据凭什么稳居行业TOP1？】新基建驱动AI加速落地 ， 也让它背后的“粮草”——AI数据标注产业进入发展快车道 。
不久前 ， 今年首场国家级重大国际经贸活动服贸会的成果发布环节上 ， 数据标注领域的头部企业云测数据首次对外展示了一项成果 ， 其数据项目的最高交付精准度竟然达到了99.99% 。
这个决定AI产品落地水平的领域里 ， 99.99%的精准度刷新了一个行业记录 ， 按照实际AI项目的需要 ， AI客户可选择的服务标准跨越到了一个新的时代 。
数据服务|AI数据服务行业进入“认知战争”，云测数据凭什么稳居行业TOP1？
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事实上 ， 在多元化的人工智能场景落地背景下 ， 更高标准的AI数据质量已成为AI的刚需 。 这次服贸会上 ， 数据标注的头部企业所进行的99.99%的成果展示 ， 其背后也隐含着行业高阶进化的改变 ， 最突出的就是“劳动密集”的标签 ， 可能要被彻底撕掉了 。
高精度 ， 成就数据标注的“差异化”？
AI数据标注产业是人工智能链条上最偏“人工”的部分 ， 早期的低门槛使得市面上存在着大大小小的企业、工作室 ， 泥沙俱下 ， 良莠不齐 。
但现如今 ， 我们已经看到这一现状正在发生变化 ， AI数据服务行业随着AI产业需求进行着优胜劣汰 。 现在 ， 当行业头部企业将最高项目交付精准度提升到一个“顶尖”时 ， 马太效应突出 ， 差异化趋势愈发明显 。
1、表面同质化服务下 ， 数据精度推动数据标注企业获得“差异化认知”
在过去很长一段时间内 ， AI企业多根据自身项目需求为导向来选择数据标注服务商 ， AI数据行业内并没有太多严谨的规则 。 可以说 ， 过去的数据标注 ， 是一个有些缺乏“差异化认知”的行业 ， A企业和B企业到底怎么区分 ， 没有明确的标准 。
当头部企业从自身出发首次规范行业标准 ， 将最高99.99%的数据标注精准度进行正式发布 ， 实际上就等于给行业设定了一个可行的认知标准 ， 这样的AI数据才是高质量数据 。
至此 ， 不管是AI企业客户还是业界人士 ， 或都可以借助精准度对数据标注行业进行企业与企业的区分 ， 而不是在认知上一锅烩 。
而这 ， 当然也来源于99.99%这个精确度与其他诸如92%、95%、98%之类的数字存在着跨越时代级别的差异 。
这某种程度上也表明数据标注产业在伴随AI发展多年后 ， 自身开始趋向成熟 ， 头部玩家强者恒强 ， 产业内优势资源和技术得到有效聚集 ， 朝着无限接近100%进发 ， 99.99%更像是一个里程碑 ， 将加快人工智能时代的到来 。
2、用高精度切中AI发展需求 ， 数据标注企业更容易获得“差异化竞争优势”
跳出普通人“认知”方面的驱动力 ， 高精度数据的另一重差异化价值是切中AI发展需求 。
随着AI的持续深度发展 ， 场景落地已经代替技术研究成为主旋律 ， 数据标注的服务方向从“AI产品训练”走向“AI产品落地” ， 这意味着AI项目试错空间相较于技术研究大幅下降 ， 要求更高的精确度来满足用户体验 。
更进一步看 ， 新基建中的重要版块AI新基建 ， 生来就带有强烈的落地应用导向——要驱动各大产业升级 ， 也必须更贴近落地 。
在数据质量决定AI算法的精度、算法的精度又决定产品质量的关联逻辑下 ， 更注重落地的AI项目会更积极主动寻找那些数据质量（精确度）更高的供应商 ， 数据标注行业将会形成过去没有的梯度 ， 发布最高99.99%精确度标准的头部企业云测数据 ， 还将藉此获得“差异化竞争优势”吸引更多产业客户 ， 如果没有更多企业跟随上来 ， 则将一直保持唯一的“第一梯队” 。
PK高精度后 ， 是时候放弃对数据标注“劳动密集”偏见了？
劳动密集是之前业界对AI数据标注的主要评价 ， 或者说刻板印象 ， AI界的“富士康”之类的说法揭示出这个产业的外在尴尬形象 。
但这一切 ， 随着更高精度的数据标注成果出现而开始改变 。
一个普通的草台班子数据标注团队可能也能实现及格线上的AI数据精确度 ， 这是机械式的人力操作天然具备的能力 ， 毕竟数据标注确实主要靠的是人力的劳动 。 但再要提升精度 ， 尤其是无限往100%靠近 ， 就必须更多依赖各种技能的支撑 ， 不断进行高位再优化 ， 榨取精度提升的空间 。
数据标注的精准度越高 ， 再次上升（并保证配套服务质量）能够从“人力”中获得的支持越少 ， 从“技能”获得的支持越多 。
因此 ， 当数据标注产业出现99.99%这类高精度成果时 ， 也意味着技能的成分可能超越了人力的成分 ， 行业已经走向了各类前沿技术支撑的“技能密集”阶段 。
这种支撑高精确度的“技能密集” ， 应当包括四个方面：
1、专业人才技能：需求专业化倒逼数据标注人才素养提升
专业、垂直类的数据标注 ， 比泛化的数据标注更需要技能支撑 ， 尤其在需要获得高精准度的情况下 ， 单纯的体力劳动已经不可能完成 。


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