AI产业市场| 中国AI基础数据服务研究报告(28页-文末附完整版下载)

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Foreword

AI产业市场| 中国AI基础数据服务研究报告-28页

这是艾瑞咨询发布的《2024年中国AI基础数据服务研究报告》，围绕AI基础数据服务行业展开，涵盖行业概述、市场研究、厂商案例以及挑战与机遇等内容。以下是详细总结：
1. AI基础数据服务行业概述

1.1 AI产业整体进展

热点研究方向多模态、长文本、大模型小型化。多模态大模型提供更自然人机交互，认知更全面准确；长文本处理提升复杂文档理解和推理能力；大模型小型化减少计算资源需求，提高推理效率。国内商业化市场大模型商业化进程加速，API市场竞争激烈、价格战频现，反映供应商能力同质化；央国企成为大模型项目建设主力军，推动商业化落地。1.2 全球AI产品技术进展

技术方向	概述	案例
多模态	能处理多种数据类型，提供自然人机交互，认知更全面准确，鲁棒性高	2024年5月，OpenAI推出GPT - 4o，Google演示多模态AI助手Astra
长文本	支持理解和生成复杂文档，提升知识管理和信息检索能力，实现复杂推理任务	2024年3月，月之暗面Kimi开启200万字无损上下文内测；4月，Google、Meta等提出无限长文本方法
大模型小型化	通过技术减少模型参数和计算资源需求，提高推理效率，在资源受限设备高效运行	2024年5月，微软Windows附带端侧AI模型；6月，苹果推出Apple Intelligence系统

1.3 中国AI商业化落地进展

API调用市场云厂商和大模型厂商为争夺客户流量和云资源市场，进行价格战。积极意义是扩大客户量、促进技术普及和产业分层；问题是产品技术壁垒薄弱，需加速差异化建设。央国企引领凭借数字化基础、数据资源、业务场景和科技投入预算，成为大模型项目建设主力军。2024年1 - 6月大模型相关项目中标数量达237个，电信、能源行业项目数量居前。1.4 数据、算法、算力

核心要素协同数据、算法、算力是构建AI系统的三大核心要素，协同促使AI技术从理论到应用飞跃。数据是基础，算法是逻辑框架，算力支持算法处理数据。高质量数据推动ImageNet数据集推动计算机视觉算法发展，物体分类冠军准确率大幅提升；Scaling Law揭示数据对提升模型性能的关键作用，如StarCoder2、Llama3等模型。1.5 AI基础数据服务

关键支撑加速高质量数据获取与标注，推动AI算法创新与优化。企业对高质量数据需求迫切，AI基础数据服务厂商成为重要合作伙伴。厂商帮助提供标准和定制数据集，缩短研发周期，提升应用性能和效果，激发创新潜力。主要产品服务包括标准数据集、定制数据集和配套产品工具服务。数据集生产流程有方案设计、数据采集、清洗、标注和质检。1.6 典型服务场景

场景	详情
通用大模型	数据量更大、维度多元，标注和评判标准复杂。未来训练数据向多模态倾斜，采购数据需求增加
大模型评测	公开评测基准与商业化评测服务共建评测生态，为研发和应用企业提供支持
智能驾驶	AI基础数据服务与算法研发相互促进，推动自动驾驶实现。传感器数据标注需对齐和交叉验证，自动化标注提高效率

2. AI基础数据服务市场现状

2.1 产业图谱

上游提供原料数据、人力和IT设施；中游是数据服务供应商，分专业厂商和云厂商；下游是各行业AI算法研发厂商。
2.2 市场规模

2023年市场规模45亿元，预计到2028年达170亿元，未来五年复合增长率30.4%。需求侧对高质量、多模态数据需求增加；供给侧供应能力和服务质量加强。
2.3 市场结构分析

供给方划分需求方自建团队、品牌数据服务商、中小数据服务。中小数据服务商市场份额下滑，需求方自建团队和品牌数据服务商上升。行业集中度2023年CR4为22.0%，相比2019年显著提升。头部厂商凭借资源整合和项目管理能力赢得市场份额。2.4 厂商竞争要素与策略

竞争要素基于自动化平台的项目运营与资源整合能力，深刻的行业理解与前瞻性布局，积累原料数据版权。未来策略强化自动化平台，提升资源整合和精细化管理能力；简化复杂需求，布局前沿技术和数据集开发。3. AI基础数据服务厂商案例

厂商	成立时间	简介	业务布局	客户类型
海天瑞声	2005年	深耕行业近20年，提供多语言、跨领域、跨模态数据及服务	涵盖智能语音、计算机视觉、自然语言等领域，服务多种创新场景	Top 5客户销售额占比33.41%，境内收入占比64.7%
活树科技	2004年	专注多语言数据服务，提供高质量数据解决方案	全球16国22个交付中心，提供50 + 种语言数据服务，覆盖多种应用场景	AI企业、互联网企业、科研机构等
澳鹏	1996年	AI生命周期数据创新和实践者，提供可靠AI训练数据服务	通过全球办事处为客户服务，专业知识丰富，产品服务覆盖多领域	技术、汽车、金融等领域企业
Scale AI	2016年	提供机器学习全生命周期端到端方案，结合尖端技术与卓越运营	完成大量标注，获10亿美元融资，估值138亿美元	美国政府、科技企业等

4. 行业面对的挑战与机遇

4.1 挑战

数据标注工程师从业门槛提升，部分项目人力短缺。项目管理复杂性增加，标注标准不统一且多变。项目规模数据量要求高，凸显人力和运营管理挑战。信息安全部分需求方自建团队，限制行业专业化和规模化。高质量数据获取受版权和授权限制，专业领域数据获取困难。4.2 机遇

蓬勃的数据需求AI技术研发与应用带动数据服务需求增长。高质量数据集是核心竞争力，标准数据集可提升毛利。多模态数据集大模型多模态能力需求提升，带动相关数据需求。数据服务软件平台提高数据处理效率，应对人力和项目管理挑战。


01/ Al基础数据服务行业概述

02/ AI基础数据服务市场研究

03/ AI基础数据服务厂商案例

04/ AI基础数据服务行业面对的挑战与机遇

























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