新基建浪潮之下，各行各業(yè)都在積極擁抱AI，進行智能化轉型，以“AI+”為核心的科技策略，正在推動社會形態(tài)、經濟結構不斷發(fā)生變化。隨著AI技術的進一步發(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)采集標注需求涌向市場。據(jù)艾瑞咨詢《2020年中國人工智能基礎數(shù)據(jù)服務白皮書》預測：到2025年，AI基礎數(shù)據(jù)服務市場規(guī)模將突破100億元。
在市場規(guī)模迅速擴大的同時，市場對數(shù)據(jù)的需求也在發(fā)生變化。
AI數(shù)據(jù)產業(yè)正在迎來變革
AI作為一項前沿應用技術，受到社會各界的廣泛關注，經過多年發(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、高質量、場景化的數(shù)據(jù)。
目前，AI數(shù)據(jù)生產主要依賴于市場上林林總總的AI數(shù)據(jù)服務企業(yè)、外包團隊以及兼職個人，由于市場需求量大、準入門檻低，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，但本質上數(shù)據(jù)質量卻沒有明顯提升。
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)質量良莠不齊和關鍵數(shù)據(jù)集缺失等問題。尤其是數(shù)據(jù)標注主要通過外包形式，勞動力水平決定了產出的標注數(shù)據(jù)質量。”
而隨著AI的落地，對數(shù)據(jù)質量要求的逐漸提高，AI數(shù)據(jù)產業(yè)也正在迎來變革，原本粗放式的數(shù)據(jù)生產模式已經逐漸式微，景聯(lián)文科技這類AI品牌數(shù)據(jù)服務商開始興起。
自建標注團隊是行業(yè)發(fā)展必然
縱觀市場，AI數(shù)據(jù)生產主要有轉包模式、眾包模式、自建團隊模式三類。
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：直接和標注團隊對接，非常考驗需求方項目管理能力，并且由于標注人員素質等原因，無法執(zhí)行復雜任務。
在眾包模式不能滿足市場的背景下，轉包模式出現(xiàn)了。轉包模式是由具備行業(yè)經驗的數(shù)據(jù)供應商承接項目，再將項目拆分轉包給標注團隊或個人執(zhí)行，數(shù)據(jù)供應商扮演的是一個溝通管理的角色，通過協(xié)調需求方以及標注團隊，共同完成項目。
但轉包模式也并非沒有缺陷，由于供應商沒有自己的采集標注團隊，就容易出現(xiàn)層層轉包情況，數(shù)據(jù)倒手數(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，也有部分數(shù)據(jù)供應商投入大量資金、人力組建自有標注團隊，并提供駐場、第三方部署等業(yè)務方案，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，無論是轉包還是眾包，本質上都是一種輕資產模式，這樣的優(yōu)點是前期投入成本低，周轉率快，但弊端也就是對交付數(shù)據(jù)質量和服務態(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)的需求將從量轉向質的層面，因此，自建團隊模式是行業(yè)發(fā)展的必然。”
景聯(lián)文科技：自建標注團隊，生產高質量AI數(shù)據(jù)
景聯(lián)文作為市場上最早一批自建標注團隊的AI數(shù)據(jù)服務商，在業(yè)務開展之初，就砸下重金組建項目團隊，確保服務流程的規(guī)范與高效。
經過多年沉淀，目前景聯(lián)文在全國范圍內擁有5個標注基地，220名全職人工智能訓練師；上線了自有標注平臺，涵蓋了絕大多數(shù)主流標注工具，支持語義分割、拉框標注、多邊形標注、關鍵點標注、3D點云、2D3D融合標注、圖片分類、聲紋識別、ASR轉寫、韻律標注、NLP、文本分類、OCR轉寫、情緒判斷等多種標注業(yè)務；提供企業(yè)私有化部署、跨地區(qū)作業(yè)等定制服務。
談及自建標注團隊的初衷，鄭曉薇表示：“早期景聯(lián)文專注于指紋防偽算法，隨著業(yè)務的推進，公司有大批量指紋采集需求。考慮到指紋采集工作涉及到公眾隱私，因此公司決定內部培養(yǎng)專業(yè)團隊執(zhí)行。”
一次偶然的機會，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)文代為標注一批保密數(shù)據(jù)，由此景聯(lián)文正式踏入了AI基礎數(shù)據(jù)市場。短時間內，景聯(lián)文憑借著多年處理敏感數(shù)據(jù)的經驗，以及長期深耕To B市場的流程管理經驗積累，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、字節(jié)跳動、滴滴、陌陌、海康威視、大華、宇視、同濟大學、中國人民大學、工信部中國電子技術標準化研究院、公安部一所等多家企業(yè)、機構達成深入合作。
景聯(lián)文科技立足行業(yè)、放眼未來，從工具到團隊管理，全方位構建完整業(yè)務生態(tài)。在AI數(shù)據(jù)服務這條賽道上，景聯(lián)文還將繼續(xù)前進，為AI落地提供高質量、場景化的數(shù)據(jù)支持。
