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新基建浪潮之下，各行各業(yè)都在積極擁抱AI，進(jìn)行智能化轉(zhuǎn)型，以“AI+”為核心的科技策略，正在推動社會形態(tài)、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)不斷發(fā)生變化。隨著AI技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，傳統(tǒng)家居、安防、駕駛、教育、商業(yè)、城市管理……都將被顛覆。

而在這一過程中，數(shù)據(jù)作為驅(qū)動AI向前快速飛奔的“燃料”，重要性日漸凸顯，大量的數(shù)據(jù)采集標(biāo)注需求涌向市場。據(jù)艾瑞咨詢《2020年中國人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)白皮書》預(yù)測：到2025年，AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)市場規(guī)模將突破100億元。

在市場規(guī)模迅速擴(kuò)大的同時，市場對數(shù)據(jù)的需求也在發(fā)生變化。

AI數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)正在迎來變革

AI作為一項前沿應(yīng)用技術(shù)，受到社會各界的廣泛關(guān)注，經(jīng)過多年發(fā)展，如今AI面臨著一個現(xiàn)實而又緊迫的挑戰(zhàn)——商業(yè)化落地。

為了加快落地進(jìn)程，AI算法企業(yè)需要解決兩個問題，一是提升算法的精確度，以保證在市場中的領(lǐng)先性;二是保障算法模型穩(wěn)定度，從而實現(xiàn)在各類場景中的適用性。

而解決這兩個現(xiàn)實問題的最簡單辦法就是——數(shù)據(jù)，大量、高質(zhì)量、場景化的數(shù)據(jù)。

目前，AI數(shù)據(jù)生產(chǎn)主要依賴于市場上林林總總的AI數(shù)據(jù)服務(wù)企業(yè)、外包團(tuán)隊以及兼職個人，由于市場需求量大、準(zhǔn)入門檻低，行業(yè)整體處于野蠻生長狀態(tài)，從拼人力逐漸過渡到了拼價格，但本質(zhì)上數(shù)據(jù)質(zhì)量卻沒有明顯提升。

在中國信息通信研究院發(fā)布《人工智能發(fā)展白皮書2018年》中也曾提到了“在數(shù)據(jù)層面，主要存在流通不暢、數(shù)據(jù)質(zhì)量良莠不齊和關(guān)鍵數(shù)據(jù)集缺失等問題。尤其是數(shù)據(jù)標(biāo)注主要通過外包形式，勞動力水平?jīng)Q定了產(chǎn)出的標(biāo)注數(shù)據(jù)質(zhì)量?！?/p>

而隨著AI的落地，對數(shù)據(jù)質(zhì)量要求的逐漸提高，AI數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)也正在迎來變革，原本粗放式的數(shù)據(jù)生產(chǎn)模式已經(jīng)逐漸式微，景聯(lián)文科技這類AI品牌數(shù)據(jù)服務(wù)商開始興起。

自建標(biāo)注團(tuán)隊是行業(yè)發(fā)展必然

縱觀市場，AI數(shù)據(jù)生產(chǎn)主要有轉(zhuǎn)包模式、眾包模式、自建團(tuán)隊模式三類。

早期眾包模式憑借著低廉的價格、大規(guī)模的人力資源從而占據(jù)著市場，但隨著行業(yè)發(fā)展，眾包模式的弊端初顯：直接和標(biāo)注團(tuán)隊對接，非?？简炐枨蠓巾椖抗芾砟芰Γ⑶矣捎跇?biāo)注人員素質(zhì)等原因，無法執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)。

在眾包模式不能滿足市場的背景下，轉(zhuǎn)包模式出現(xiàn)了。轉(zhuǎn)包模式是由具備行業(yè)經(jīng)驗的數(shù)據(jù)供應(yīng)商承接項目，再將項目拆分轉(zhuǎn)包給標(biāo)注團(tuán)隊或個人執(zhí)行，數(shù)據(jù)供應(yīng)商扮演的是一個溝通管理的角色，通過協(xié)調(diào)需求方以及標(biāo)注團(tuán)隊，共同完成項目。

但轉(zhuǎn)包模式也并非沒有缺陷，由于供應(yīng)商沒有自己的采集標(biāo)注團(tuán)隊，就容易出現(xiàn)層層轉(zhuǎn)包情況，數(shù)據(jù)倒手?jǐn)?shù)次，安全性無法保證。

對于科技企業(yè)而言，數(shù)據(jù)意味著未來，數(shù)據(jù)隱私和安全是科技公司做決策首要前提，因此，也有部分?jǐn)?shù)據(jù)供應(yīng)商投入大量資金、人力組建自有標(biāo)注團(tuán)隊，并提供駐場、第三方部署等業(yè)務(wù)方案，解決了客戶后顧之憂。

景聯(lián)文科技CEO鄭曉薇解釋道：“傳統(tǒng)AI數(shù)據(jù)生產(chǎn)，無論是轉(zhuǎn)包還是眾包，本質(zhì)上都是一種輕資產(chǎn)模式，這樣的優(yōu)點是前期投入成本低，周轉(zhuǎn)率快，但弊端也就是對交付數(shù)據(jù)質(zhì)量和服務(wù)態(tài)度難以把控。AI大規(guī)模落地在即，未來行業(yè)對數(shù)據(jù)的需求將從量轉(zhuǎn)向質(zhì)的層面，因此，自建團(tuán)隊模式是行業(yè)發(fā)展的必然?！?/p>

景聯(lián)文科技：自建標(biāo)注團(tuán)隊，生產(chǎn)高質(zhì)量AI數(shù)據(jù)

景聯(lián)文作為市場上最早一批自建標(biāo)注團(tuán)隊的AI數(shù)據(jù)服務(wù)商，在業(yè)務(wù)開展之初，就砸下重金組建項目團(tuán)隊，確保服務(wù)流程的規(guī)范與高效。

經(jīng)過多年沉淀，目前景聯(lián)文在全國范圍內(nèi)擁有5個標(biāo)注基地，220名全職人工智能訓(xùn)練師;上線了自有標(biāo)注平臺，涵蓋了絕大多數(shù)主流標(biāo)注工具，支持語義分割、拉框標(biāo)注、多邊形標(biāo)注、關(guān)鍵點標(biāo)注、3D點云、2D3D融合標(biāo)注、圖片分類、聲紋識別、ASR轉(zhuǎn)寫、韻律標(biāo)注、NLP、文本分類、OCR轉(zhuǎn)寫、情緒判斷等多種標(biāo)注業(yè)務(wù);提供企業(yè)私有化部署、跨地區(qū)作業(yè)等定制服務(wù)。

談及自建標(biāo)注團(tuán)隊的初衷，鄭曉薇表示：“早期景聯(lián)文專注于指紋防偽算法，隨著業(yè)務(wù)的推進(jìn)，公司有大批量指紋采集需求?？紤]到指紋采集工作涉及到公眾隱私，因此公司決定內(nèi)部培養(yǎng)專業(yè)團(tuán)隊執(zhí)行?！?/p>

一次偶然的機(jī)會，某科技大廠客戶在參觀了景聯(lián)文數(shù)據(jù)基地后，希望景聯(lián)文代為標(biāo)注一批保密數(shù)據(jù)，由此景聯(lián)文正式踏入了AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)市場。短時間內(nèi)，景聯(lián)文憑借著多年處理敏感數(shù)據(jù)的經(jīng)驗，以及長期深耕To B市場的流程管理經(jīng)驗積累，在行業(yè)迅速站穩(wěn)腳跟。

截至目前，景聯(lián)文科技已與阿里巴巴、華為、vivo、美團(tuán)、字節(jié)跳動、滴滴、陌陌、?？低暋⒋笕A、宇視、同濟(jì)大學(xué)、中國人民大學(xué)、工信部中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院、公安部一所等多家企業(yè)、機(jī)構(gòu)達(dá)成深入合作。

景聯(lián)文科技立足行業(yè)、放眼未來，從工具到團(tuán)隊管理，全方位構(gòu)建完整業(yè)務(wù)生態(tài)。在AI數(shù)據(jù)服務(wù)這條賽道上，景聯(lián)文還將繼續(xù)前進(jìn)，為AI落地提供高質(zhì)量、場景化的數(shù)據(jù)支持。