中國數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)波特五力模型分析潛在進(jìn)入者威脅比較大競爭較為激烈數(shù)據(jù)標(biāo)注是通過數(shù)據(jù)加工人員借助標(biāo)記工具，對人工智能學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工的一種行為。通常數(shù)據(jù)標(biāo)注的類型包括：圖像標(biāo)注、語音標(biāo)注、文本標(biāo)注、視頻標(biāo)注等種類。標(biāo)記的基本形式有標(biāo)注畫框、3D畫框、文本轉(zhuǎn)錄、圖像打點、目標(biāo)物體輪廓線等。一、行業(yè)市場規(guī)模近年來隨著人工智能的迅速發(fā)展，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展也非常迅速。數(shù)據(jù)顯示，2021年中國數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)行業(yè)規(guī)模達(dá)到43。3億元，同比增長約19。2%，預(yù)計未來仍有望保持快速增長。二、波特五力模型分析1、波特五力模型原理波特五力分析模型是邁克爾·波特(MichaelPorter)于20世紀(jì)80年代初提出，對企業(yè)戰(zhàn)略制定產(chǎn)生全球性的深遠(yuǎn)影響。用于競爭戰(zhàn)略的分析，可以有效的分析客戶的競爭環(huán)境。根據(jù)波特的觀點，一個行業(yè)中的競爭，不止是在原有競爭對手中進(jìn)行，而是存在著五種基本的競爭力量，這五種基本競爭力量的狀況及綜合強度，決定著行業(yè)的競爭激烈程度，從而決定著行業(yè)中最終的獲利潛力以及資本向本行業(yè)的流向程度，這一切最終決定著企業(yè)保持高收益的能力。波特五力分別是：供應(yīng)商的議價能力、購買者的議價能力、潛在競爭者進(jìn)入的能力、替代品的替代能力、行業(yè)內(nèi)競爭者現(xiàn)在的競爭能力。五種力量的不同組合變化，最終影響行業(yè)利潤潛力變化。波特五力分析屬于外部環(huán)境分析中的微觀環(huán)境分析，主要用來分析本行業(yè)的企業(yè)競爭格局以及本行業(yè)與其他行業(yè)之間的關(guān)系。本質(zhì)上是一種管理思想在企業(yè)營銷管理實踐活動中戰(zhàn)略層面的應(yīng)用工具，要求我們的企業(yè)市場營銷管理者從戰(zhàn)略分析的角度來管理企業(yè)。強調(diào)的是種戰(zhàn)略意識，或者說戰(zhàn)略性思維的運用。2、供應(yīng)商議價能力\t"/market/202209/_blank"顯示，從數(shù)據(jù)標(biāo)注代表企業(yè)業(yè)務(wù)布局來看，大部分?jǐn)?shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)商提供文本、語音、圖像、視頻等各類型數(shù)據(jù)標(biāo)注，服務(wù)應(yīng)用領(lǐng)域涵蓋安防、智能駕駛、醫(yī)療、教育、金融等多個領(lǐng)域，主要客戶包括科技公司、人工智能企業(yè)、傳統(tǒng)企業(yè)、政府部門、科研機構(gòu)等，由于行業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)數(shù)量較多，客戶選擇范圍比較大，所以客戶議價能力較強。3、購買者議價能力從數(shù)據(jù)標(biāo)注代表企業(yè)業(yè)務(wù)布局來看，大部分?jǐn)?shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)商提供文本、語音、圖像、視頻等各類型數(shù)據(jù)標(biāo)注，服務(wù)應(yīng)用領(lǐng)域涵蓋安防、智能駕駛、醫(yī)療、教育、金融等多個領(lǐng)域，主要客戶包括科技公司、人工智能企業(yè)、傳統(tǒng)企業(yè)、政府部門、科研機構(gòu)等，由于行業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)數(shù)量較多，客戶選擇范圍比較大，所以客戶議價能力較強。4、新進(jìn)入者威脅作為人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中必不可少的一環(huán)，發(fā)展AI數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)成為了各地方推進(jìn)AI建設(shè)的重要方向之一，貴州、山西、重慶等地相繼出臺指導(dǎo)意見，引入科技公司，共建數(shù)據(jù)基地、數(shù)據(jù)交易中心，打造具有地方特色的人工智能產(chǎn)業(yè)園。目前，眾多數(shù)據(jù)標(biāo)注公司自建標(biāo)注基地或團(tuán)隊，如百度的“百度山西的AI數(shù)據(jù)標(biāo)注基地”、“百度大數(shù)據(jù)百鳥河基地”，數(shù)據(jù)堂的“數(shù)據(jù)堂保定數(shù)據(jù)加工基地”、“數(shù)據(jù)堂合肥數(shù)據(jù)基地”、“數(shù)據(jù)堂北京TTS錄音中心”等，多分布在山西、河南等地，可以看出，由于處于人工智能的風(fēng)口上，數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)受到政府、社會資本的廣泛關(guān)注，行業(yè)潛在進(jìn)入者的威脅比較大。據(jù)統(tǒng)計截止2021年數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)行業(yè)相關(guān)企業(yè)數(shù)達(dá)到795家。5、替代品威脅對于數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)而言，在當(dāng)前技術(shù)條件下，行業(yè)不存在嚴(yán)格意義上的替代品，行業(yè)替代品的威脅十分低。6、同業(yè)競爭程度目前，中國國內(nèi)數(shù)據(jù)標(biāo)注市場第一梯隊包括頭部公司組建自己的數(shù)據(jù)標(biāo)注部門，京東(京東眾智)、百度(百度眾測)、騰訊、阿里(阿里數(shù)據(jù)標(biāo)注)都已經(jīng)擁有自己的標(biāo)注平臺和工具。頭部公司之外，國內(nèi)近年興起眾多數(shù)據(jù)標(biāo)注公司，如龍貓數(shù)據(jù)、Testin云測、倍賽BasicFinder、數(shù)據(jù)堂等。這些公司僅次于頭部公司，都具有相當(dāng)?shù)囊?guī)模，位于第二梯隊，總體來看行業(yè)的競爭較為激烈，現(xiàn)有企業(yè)間競爭威脅較大。數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)集中度估算集中度類型市場集中度指標(biāo)值（%）CR416.7CR821.5三、行業(yè)發(fā)展存在的問題1、不同的行業(yè)、不同的業(yè)務(wù)場景對數(shù)據(jù)標(biāo)注的需求存在一定的區(qū)別性，現(xiàn)有的標(biāo)注任務(wù)還不夠細(xì)化，缺乏定制化標(biāo)注能力。數(shù)據(jù)標(biāo)注的應(yīng)用場景十分廣泛，具體來說有自動駕駛、智慧安防、新零售、AI教育、工業(yè)機器人、智慧農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域。不同的應(yīng)用場景對應(yīng)不同的標(biāo)注需求，比如自動駕駛領(lǐng)域主要涉及行人識別、車輛識別、紅綠燈識別、道路識別等內(nèi)容，而智慧安防領(lǐng)域則主要涉及面部識別、人臉探測、視覺搜索、人臉關(guān)鍵信息點提取以及車牌識別等內(nèi)容，這對數(shù)據(jù)服務(wù)供應(yīng)商的定制化標(biāo)注能力提出了新的挑戰(zhàn)。2、標(biāo)注效率與數(shù)據(jù)質(zhì)量均較低，且欠缺人機協(xié)作能力。數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)的特殊性決定了其對于人力的高依賴性，目前主流的標(biāo)注方法是標(biāo)注員根據(jù)標(biāo)注需求，借助相關(guān)工具在數(shù)據(jù)上完成諸如分類、畫框、注釋和標(biāo)記等工作。由于標(biāo)注員能力素質(zhì)的參差不齊以及標(biāo)注工具功能的不完善，數(shù)據(jù)服務(wù)供應(yīng)商在標(biāo)注效率以及數(shù)據(jù)質(zhì)量上，均有所欠缺。此外，目前很多數(shù)據(jù)服務(wù)供應(yīng)商忽視或完全不具備人機協(xié)作能力，并沒有意識到AI對于數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)的反哺作用。以曼孚科技標(biāo)注業(yè)務(wù)為例，通過在標(biāo)注過程中引入AI預(yù)標(biāo)注以及在質(zhì)檢過程中引入AI質(zhì)檢，不僅可以有效提高標(biāo)注效率，同時也可以極大提升標(biāo)注數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)確度。3、品牌數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)提供商依賴眾包、轉(zhuǎn)包模式，造成標(biāo)注結(jié)果質(zhì)量的層次不齊?，F(xiàn)階段，數(shù)據(jù)標(biāo)注主要依靠人力來完成，人力成本占據(jù)數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)企業(yè)總成本的絕大部分。因此很多品牌數(shù)據(jù)服務(wù)供應(yīng)商都放棄自建標(biāo)注團(tuán)隊，轉(zhuǎn)而通過分包、轉(zhuǎn)包的模式完成標(biāo)注業(yè)務(wù)。與自建標(biāo)注團(tuán)隊相比，眾包與轉(zhuǎn)包的方式，成本較低且比較靈活，但是與自建標(biāo)注團(tuán)隊相比，這兩種模式信息鏈過長，且質(zhì)量難以把控，從長遠(yuǎn)角度來看，自建標(biāo)注團(tuán)隊更加符合行業(yè)發(fā)展的需求。4、基于眾包、轉(zhuǎn)包模式下的數(shù)據(jù)標(biāo)注任務(wù)會造成用戶數(shù)據(jù)缺乏安全性，并面臨隱私泄露的風(fēng)險。一些特殊行業(yè)的需求方，比如金融機構(gòu)和政府部門格外注重標(biāo)注數(shù)據(jù)的安全性，但是一些數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)出于成本方面的考慮，會將這些敏感的數(shù)據(jù)分發(fā)、轉(zhuǎn)包給其他服務(wù)商或者個人，這就帶來了巨大的潛在數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險。如何建立一套完善的數(shù)據(jù)安全防護(hù)機制就成為當(dāng)下諸多數(shù)據(jù)服務(wù)供應(yīng)商需要著重考量的因素。四、行業(yè)發(fā)展策略1、細(xì)化數(shù)據(jù)標(biāo)注任務(wù)隨著人工智能技術(shù)在一些行業(yè)的廣泛應(yīng)用，這些行業(yè)原有的數(shù)據(jù)標(biāo)注任務(wù)已經(jīng)不再滿足業(yè)務(wù)需求。以智能安防為例，為了促進(jìn)智能安防系統(tǒng)從傳統(tǒng)的被動防御走向智能化的主動預(yù)警，一些新的數(shù)據(jù)標(biāo)注任務(wù)也應(yīng)運而生。例如，當(dāng)一個神情緊張或者頭戴面罩的小偷手握一根棍子準(zhǔn)備翻越小區(qū)外墻企圖實施盜竊行為時，安防系統(tǒng)應(yīng)該馬上啟動報警系統(tǒng)，并及時向安防人員發(fā)出警告，以保障住戶的財產(chǎn)安全。實現(xiàn)異常情況預(yù)警的新標(biāo)注任務(wù)，包括表情標(biāo)注、危險品標(biāo)注和行為標(biāo)注，利用這