近年来，随着不同大模型在语言理解及生成等领域的出色表现，大模型别后的规模规律不断强化数据在要提升AI性能上的关键作用，AI数据服务可加速高质量数据的获取与标注，推动AI算法的创新与持续优化，是AI产业发展的基础。加速高质量数据的获取与标注，推动AI算法的创新与持续优化，是未来人工智能行业发展的大势所趋。
AI数据服务三大核心产品：标准数据集、定制数据集、配套产品工具服务
标贝科技是专注于为各行业的AI算法训练与调优提供AI数据服务的公司。标贝科技通过提供标准数据集、定制数据集和配套产品工具服务，为众多人工智能厂商提供支持互联网、大模型、智能驾驶等各领域的AI技术发展的有力支撑。
AI数据服务服务场景——通用大模型
大模型AI数据服务，数据量更大、维度更加多元，标注方式及质量评判标准也更为复杂多样
通用大模型的算法模型从理论到实践的应用过程需要大量的训练数据未训练模型的稳定性和精准性。厂商提供的训练数据数据量越多、越完整、标注质量越高，大模型推演的结果就越可靠。就目前业内最知名的大模型-ChatGPT在2022年11月上线以来，掀起了AI乃至社会经济各领域对大模型的研讨与应用的热潮。与传统AI相似，大模型依然需要大量优质数据为维持其模型的稳定性，且大模型所需训练数据的数据量更大、数据维度更加多元，标注方式及质量评判标准也更为复杂多样。
AI数据服务服务场景——自动驾驶
AI基础数据服务与AI算法研发相互促进，共同推动着自动驾驶的实现
自动驾驶是目前人工智能应用最为成功、成熟的行业之一，在训练模型和端到端的技术加持下，自动驾驶的智能化程度不断提升，智能驾驶的性能已成为部分消费者在购车时的重要考虑因素。在高级别的自动驾驶系统中，主要依赖摄像头和激光雷达两大核心传感器采集的数据进行驾驶模型训练。这两类传感器中，主要采集数据场景如下：
以上为用于自动驾驶不同数据类型的两类传感器详细介绍，在以上两种传感器中，摄像头和激光雷达具有不同的数据类型采集优势，但又互为补充，标贝科技类似的数据服务厂商在数据标注时需对来自不同传感器的数据标签对齐和交叉验证工作。
AI基础数据服务是支撑自动驾驶、通用大模型等AI算法模型训练、研发的数据基础和关键因素，AI算法模型的稳定性和精准度，也反向验证了AI数据服务在人工智能场景化落地的重要性，为数据服务行业的发展注入了提供了新的落地案例。数据与AI彼此支撑、相互促进，共同推动着自动驾驶的实现。
目前AI基础数据服务商的市场结构分析
自建团队与品牌数据服务商主导市场，中小服务商的市场份额大幅下滑
目前国内的AI数据服务市场数据服务厂商主要分为需求方自建团队、品牌数据服务商、中小数据服务三类。其中，需求方自建团队最为特殊，因其所提供的数据是针对其所属集团内部AI算法研发部门的需求所采集、标注、训练的，也有可能这部分数据服务可能由外部的品牌和中小数据服务商等后两种团队承接。在目前标贝科技速收集到市场份额统计中，相比4年的市场份额情况，中小数据服务商的整体市场份额下滑约41%，需求方自建团队上升36%，品牌数据服务商上升5%；
传统AI数据标注市场严重内卷，数据服务厂商竞争激烈，通用大模型、自动驾驶等新兴项目行业前景较好，其数据需求量较大，但由于数据采集和标注的专业性和稳定性要求，需要数据供给方具备较强的综合服务能力。叠加外界环境影响，较多中小数据服务商实际已退出数据服务市场；在新兴AI算法模型及对应标注方式快速迭代的时期，为追求更高的算法开发效率、信息安全保障，较多数据需求方通过自建团队满足企业内部的数据服务需求；未来随着品牌数据服务商的数据版权的丰富、专业能力的提升、标注方法的成熟，品牌数据服务商将承接更多的数据服务需求。
标贝科技作为国内最早一批AI数据服务厂商，可满足不同AI新兴项目的数据需求体量大、数据标注方式复杂等需求，标贝科技拥有自研自动化数据标注软件以及多个专业标注基地进一步巩固了其在数据服务市场的竞争力，面对在行业集中度不断提升的市场行情，标贝科技基于自动化平台不断强化项目运营及资源整合能力、深刻理解行业需求，积极应用前沿算法、积累高质量数据集版权为人工智能行业持续不断输出高质量、高稳定性的训练数据。
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