德勤：2023人工智能基础数据服务白皮书_25页_3mb

人工智能基础数据服务白皮书总结

核心内容概述

人工智能基础数据服务是推动人工智能技术发展的重要支撑，尤其在自动驾驶、智能安防、智慧医疗等关键应用场景中发挥着不可或缺的作用。随着人工智能技术的不断进步和商业化落地加速，基础数据服务市场持续快速增长，预计2027年市场规模将达到130-160亿元。自动驾驶作为最重要的应用领域，其算法迭代与数据需求的指数级增长将进一步推动基础数据服务市场的发展。

主要观点

• 市场增长：人工智能基础数据服务市场受AI产业带动，呈现快速增长态势，自动驾驶是当前最大的下游应用，未来占比有望进一步提升。
• 发展趋势：AI基础数据服务正朝着标注复杂化、自动化、全栈化、合规化四大趋势演进，推动行业集中度提升及服务能力升级。
• 竞争格局：传统专业型服务商仍占重要地位，但科技巨头凭借资源整合、技术积累与综合能力，正在迅速抢占市场，形成竞争优势。
• 行业参与者：主要包括科技巨头（如百度）、专业型服务商（如数据堂）以及科创公司（如曼孚科技），其中百度凭借自建标注团队和全栈服务能力，处于市场领先地位。

关键信息

1. 人工智能基础数据服务的重要性

• 结构化数据是AI算法开发和迭代的基础，贯穿算法的全生命周期，从设计、训练、评测到仿真。
• 非结构化数据需通过采集与标注转化为结构化数据，以支持AI算法研发。

2. 自动驾驶推动数据服务需求

• 自动驾驶技术从L2+向L3、L4发展，算法复杂度提升，数据标注需求大幅增加，尤其在图像框选、分割、点云处理等方面。
• 甲级测绘资质成为自动驾驶高精度地图数据采集的必要条件，具备该资质的企业数量有限，仅为19家，具有稀缺性。

3. AI自动标注趋势

• 自动标注工具逐渐成为AI基础数据服务的重要组成部分，帮助降本增效，提高行业门槛。
• 尽管AI自动标注技术不断进步，但复杂度高、精细度强的标注任务仍需人工参与。

4. 全栈式服务需求上升

• 下游应用方（如整车厂、Tier1）正逐步向算法研发领域延伸，对“基础数据服务+云资源+工具链”的全栈式服务需求显著提升。
• 工具链在算法开发中扮演关键角色，具备算力、协同性、易用性等优势，成为未来企业的重要工具。

5. 数据合规性增强

• 随着数据安全法规体系不断完善，如《个人信息安全规范》、《数据安全法》等，数据脱敏、合规采集成为基础数据服务商的核心竞争力。
• 数据合规要求的提高，使得具备专业资质与合规能力的企业更具市场优势。

6. 行业竞争格局

• 科技巨头（如百度、阿里）凭借技术积累、资源协同与算法理解优势，占据行业主导地位。
• 专业型服务商（如数据堂）以众包和人力外包模式起家，具备较强的服务响应能力。
• 科创公司（如曼孚科技）以自动标注工具切入市场，但全栈服务能力较弱。

人工智能基础数据服务产业链

标杆案例：百度数据众包

• 百度数据众包拥有2-3万稳定标注人员，在山东、山西、甘肃、四川、江西等地设有自建标注基地，保障交付质量。
• 提供图像框选、分割、点云处理等高效标注能力，日处理量达百万级。
• 具备完善的人员培训、考核机制与质检流程，确保标注质量。
• 依托百度的AI算法能力、云资源及数据管理经验，形成全栈式服务能力，涵盖数据管理、智能标注、感知训练评测、仿真测试等，助力AI算法快速落地。

未来展望

• 自动驾驶将成为基础数据服务的重要增长引擎，随着技术向更高级别发展，数据需求将呈现指数级增长。
• 全栈式服务和工具链将成为企业提升算法开发效率的关键。
• 数据合规性要求日益严格，促使服务商在数据脱敏、授权合规等方面加强能力建设，以提升市场竞争力。

总结

人工智能基础数据服务作为AI技术发展的基石，正在经历从人工标注向自动化标注的转变，同时推动行业向全栈式服务、合规化方向发展。随着自动驾驶等高复杂度应用场景的成熟，数据服务需求将不断释放，行业集中度将进一步提升。科技巨头凭借综合能力，正在引领行业发展，而专业型服务商和科创公司则在细分领域持续发力。未来，具备强算法能力、合规能力及全栈服务能力的企业将在市场中占据更有利的位置。