第一章 数据标注服务的相关介绍
1.1 数据标注服务的内涵及类型
1.1.1 数据标注的内涵
1.1.2 数据标注的过程
1.1.3 数据标注的方法
1.1.4 数据标注服务类型
1.2 数据标注与人工智能的关系
1.2.1 人工智能产业链结构分析
1.2.2 人工智能开发的基本流程
1.2.3 数据标注是AI项目开发关键
1.3 数据标注服务发展的主要意义
1.3.1 数据标注的必要性
1.3.2 数据标注主要价值
第二章 2020-2022年数据标注行业发展环境分析
2.1 经济环境分析
2.1.1 宏观经济概况
2.1.2 工业经济运行
2.1.3 固定资产投资
2.1.4 经济转型升级
2.1.5 宏观经济展望
2.2 需求环境分析
2.2.1 互联网用户规模增加
2.2.2 物联网产生大量数据
2.2.3 数据产生量持续上升
2.2.4 数据标注处理容量大
2.2.5 数据标注应用领域广
2.3 政策环境分析
2.3.1 相关行业协会
2.3.2 相关利好政策
2.3.3 纳入职业认定
2.3.4 地区支持政策
2.3.5 技术规范文件
第三章 2020-2022年数据标注产业环境——人工智能行业分析
3.1 人工智能政策阶段特点分析
3.1.1 第一阶段
3.1.2 第二阶段
3.1.3 第三阶段
3.1.4 第四阶段
3.2 人工智能行业发展价值
3.2.1 人工智能催生智能经济
3.2.2 人工智能助力智能社会
3.2.3 AI带来全方位商业化
3.2.4 AI技术推动产业升级
3.2.5 AI进入机器学习时代
3.3 2020-2022年人工智能行业发展综况
3.3.1 人工智能应用需求加大
3.3.2 人工智能产业逐步成熟
3.3.3 人工智能市场发展规模
3.3.4 人工智能行业市场份额
3.3.5 人工智能产业发展特征
3.3.6 人工智能企业主体分类
3.4 人工智能行业发展前景展望
3.4.1 人工智能经济效益巨大
3.4.2 人工智能生产方式前景
3.4.3 人工智能投资机会分析
3.4.4 人工智能产业投资方向
3.4.5 人工智能技术发展方向
3.4.6 人工智能“十四五”发展机遇
第四章 2020-2022年数据标注行业发展情况分析
4.1 全球数据标注行业发展综况
4.1.1 数据标注行业发展历程
4.1.2 全球数据标注企业分布
4.1.3 全球数据标注市场规模
4.1.4 数据标注工具市场空间
4.1.5 数据标注行业发展趋势
4.2 中国数据标注行业发展综况
4.2.1 数据服务产业链结构
4.2.2 数据标注产业发展阶段
4.2.3 相关人才队伍建设状况
4.2.4 数据标注市场规模情况
4.2.5 数据标注细分市场结构
4.3 中国数据标注市场需求分析
4.3.1 数据标注市场需求客户
4.3.2 数据标注地区市场需求
4.3.3 数据标注市场需求趋势
4.4 中国数据标注行业竞争格局分析
4.4.1 市场集中度分析
4.4.2 整体市场竞争梯队
4.4.3 市场主体主要分类
4.4.4 市场主体策略矩阵
4.4.5 企业数量规模特点
4.4.6 企业实力排名情况
4.4.7 企业竞争趋势分析
4.5 中国数据标注行业发展的问题
4.5.1 行业发展面临的困难
4.5.2 标注速度与质量问题
4.5.3 定制场景化服务要求高
4.5.4 数据标注的核心需求痛点
4.5.5 数据标注的技术研发问题
4.6 中国数据标注行业发展的对策
4.6.1 构建专业数据标注平台
4.6.2 关注数据标注价值维度
4.6.3 保证数据标注质量的举措
4.6.4 数据标注企业发展要点
第五章 2020-2022年数据标注技术及发展模式分析
5.1 数据标注平台构成及核心技术
5.1.1 数据标注平台构成
5.1.2 数据标注核心技术
5.1.3 数据标注常用工具
5.2 数据标注服务模式分类
5.2.1 自建团队模式
5.2.2 众包模式
5.2.3 转包模式
5.3 数据标注定制化发展模式
5.3.1 定制化迎合发展需求
5.3.2 定制化应用案例分析
5.4 数据标注公益发展模式
5.4.1 模式发展背景
5.4.2 模式发展案例
5.5 智能数据标注服务模式分析
5.5.1 智能数据标注的基本内涵
5.5.2 智能数据标注的发展推力
5.5.3 智能数据标注的发展价值
5.5.4 智能数据标注的实现路径
第六章 2020-2022年数据标注典型应用领域
6.1 智能驾驶领域
6.1.1 智能驾驶领域发展状况
6.1.2 智能驾驶数据标注范围
6.1.3 需要关注长尾场景数据
6.1.4 数据标注主要应用领域
6.2 智能安防领域
6.2.1 智能安防行业发展状况
6.2.2 安防数据标注应用需求
6.2.3 数据标注主要应用领域
6.3 智能金融领域
6.3.1 智能金融行业发展状况
6.3.2 数据标注具体应用场景
6.3.3 数据标注主要应用领域
6.4 新零售领域
6.4.1 新零售市场的发展状况
6.4.2 数据标注具体应用价值
6.4.3 数据标注主要应用领域
第七章 2020-2022年国际数据标注典型企业分析
7.1 Appen
7.1.1 企业发展概况
7.1.2 企业财务状况
7.1.3 产业发展实力
7.1.4 数据标注工具
7.1.5 企业资本动态
7.2 Scale AI
7.2.1 企业发展概况
7.2.2 企业财务状况
7.2.3 企业发展实力
7.2.4 企业发展动态
7.3 Labelbox
7.3.1 企业发展概况
7.3.2 数据训练平台
7.3.3 主要产品技术
7.3.4 企业融资状况
7.3.5 企业合作动态
第八章 2019-2022年中国数据标注典型企业及平台分析
8.1 数据堂
8.1.1 企业发展概况
8.1.2 企业财务状况
8.1.3 商业发展模式
8.1.4 数据标注平台
8.1.5 核心竞争力分析
8.1.6 企业发展展望
8.2 云测数据
8.2.1 平台发展概况
8.2.2 主要产品服务
8.2.3 平台发展历程
8.2.4 平台发展实力
8.3 龙猫数据
8.3.1 平台发展概况
8.3.2 平台主要业务
8.3.3 标注基地分布
8.3.4 平台发展实力
8.3.5 开放标注工具
8.3.6 平台融资动态
8.4 星尘数据
8.4.1 平台发展概况
8.4.2 质量管控系统
8.4.3 服务特点分析
8.5 文德数慧
8.5.1 平台发展概况
8.5.2 主要功能模块
8.5.3 平台建设动态
8.6 格物钛
8.6.1 平台发展概况
8.6.2 核心产品服务
8.6.3 解决方案分析
8.7 互联网企业性质的数据标注平台
8.7.1 腾讯云平台
8.7.2 京东众智平台
8.7.3 百度众测平台
8.7.4 阿里数据标注平台
第九章 2020-2022年数据标注行业投融资状况分析
9.1 数据服务产业链投资壁垒分析
9.1.1 数据库设计壁垒
9.1.2 数据采集壁垒
9.1.3 数据处理壁垒
9.1.4 数据质检壁垒
9.2 数据标注行业融资规模特点分析
9.2.1 融资数量规模
9.2.2 融资轮次分布
9.2.3 投资区域分布
9.2.4 资本投资偏好
9.3 数据标注企业投融资动态
9.3.1 Graviti获得Pre-A轮融资
9.3.2 Datasaur获得百万美元融资
9.3.3 爱数智慧完成B轮融资
9.3.4 倍赛科技完成B轮融资
9.4 数据标注基地项目投资动态分析
9.4.1 酒泉大数据标注中心项目
9.4.2 百度山东数据标注基地项目
9.4.3 淘丁数据标注基地项目
9.5 数据标注基地项目投资案例——百度（山西）人工智能基础数据产业基地
9.5.1 基地项目发展情况
9.5.2 基地核心发展优势
9.5.3 数据安全保障措施
9.5.4 基地入驻企业规模
9.5.5 数据交易平台合作
第十章 和仕咨询对2023-2027年数据标注行业发展前景及趋势预测
10.1 中国数据标注行业发展前景及趋势分析
10.1.1 数据标注行业发展机遇
10.1.2 数据标注行业发展前景
10.1.3 数据标注产业发展趋势
10.1.4 数据标注产业发展重点
10.2 和仕咨询对2023-2027年中国数据标注行业发展预测分析
10.2.1 2023-2027年中国数据标注发展的影响因素分析
10.2.2 2023-2027年中国数据标注市场规模预测
数据标注是指对未处理的初级数据，包括语音、图片、文本、视频等进行加工处理，并转换为机器可识别信息的过程。目前，人工智能的商业化已经在计算能力和算法上达到了基本成熟的阶段。为了更好地满足真实需求并解决行业中的特定痛点，用于算法训练的特定标注数据仍然必不可少，需要持续加码。
从市场规模来看，根据Grand View Research公布的数据显示，在全球人工智能快速发展的推动下，全球数据标注行业市场规模快速增长，2020年全球数据标注市场规模为13.1亿美元，2016-2020年年均复合增速达17.8%。根据iResearch数据显示，2020年我国数据标注市场规模突破36亿元，预计2025年市场规模将突破100亿元，说明我国数据标注行业处于高速发展阶段。
目前，我国国内数据标注市场第一梯队包括头部公司组建自己的数据标注部门，京东（京东众智）、百度（百度众测）、腾讯、阿里（阿里数据标注）都已经拥有自己的标注平台和工具。头部公司之外，国内近年兴起众多数据标注公司，如龙猫数据、Testin云测、倍赛BasicFinder、数据堂等。这些公司仅次于头部公司，都具有相当的规模，位于第二梯队。
利好政策层面，2020年3月2日，人力资源社会保障部官网向社会发布了人工智能训练师、智能制造工程技术人员、工业互联网工程技术人员、虚拟现实工程技术人员等16个新职业。将人工智能训练师纳入到职业人才培养的范畴。2020年4月，国务院发布的《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》将数据纳入新型生产要素，并上升到国家战略层面，提出“加快培育数据要素市场”。
地区政策方面，2019年，山西省人民政府发布《山西省人民政府关于加快我省数据标注产业发展的实施意见》。意见提到到2025年，基础数据服务体系基本完善，人工智能基础数据开放平台影响力大幅提升，山西成为全国领先的基础数据产业聚集地，数据标注产业年产值达到50亿元，基础数据服务产值达到150亿元，带动人工智能相关产值达到500亿元。
和仕咨询发布的《2023-2027年中国数据标注行业深度调研及投资前景预测报告》共十章。报告首先介绍了数据标注的基本概念、影响国内数据标注发展的经济环境、需求环境、政策环境和产业环境。接着分析了数据标注市场的发展综况、需求状况、竞争格局等，然后对数据标注的发展模式及应用领域进行了系统的分析，并对国内外典型企业及平台进行了透彻的研究，最后对其投资状况和发展前景做了科学的分析和预测。
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