AI建模没有门槛，数据才是门槛

80%的数据+20%的模型=更好的AI

这是人工智能领域知名学者吴恩达在他45岁生日当天提出的人工智能领域的“二八定律”，他说“让我们的工作从以模型为中心转向以数据为中心，将对很多人工智能大有裨益

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AI基础数据服务产业

时下主流AI算法要以数据驱动仍是一个不争的事实，在人工智能产业中，数据收集、数据处理仍是关键的前置环节，而支撑这些前置环节的是一个庞大的数据服务产业

根据智研发布的《2022-2025年数据标注与审核行业市场专项分析研究及投资前景预测报告》显示：近几年，数据标注与审核行业加速发展，2022年市场规模已达到5255亿元，其中，有三分之一是AI内部的标注部门消化，另外三分之一被商务流程外包瓜分，剩下的34%左右业务量流向专门做数据采标AI数据服务企业

作为人工智能发展道路上的基石，数据标注产业备受关注，至少在未来的5年内，数据标注行业的增长空间还很大，数据标注行业的相关市场才刚打开，数据与人才需求将紧随人工智能的大规模落地引来一波爆发式增长

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对新进入者威胁较大的标注行业

数据标注作为一个随着人工智能发展起来的新生行业，在无限可能的同时也充满了诸多的不确定性，尤其对于新进入行业的团队来讲

近年来无论是从政策还是行业发展不难看出，作为人工智能产业链中必不可少的一环，发展AI数据标注服务成为各地方推进AI建设的重要方向之一，贵州、山西、重庆等地相继出台指导意见，引入科技公司，共建数据基地、数据交易中心，打造具有地方特色的人工智能产业园

目前，众多数据标注公司自建标注基地或团队，如百度的“百度山西的AI数据标注基地”、“百度大数据百鸟河基地”，数据堂的“数据堂保定数据加工基地”、“数据堂合肥数据基地”、“数据堂北京TTS录音中心”等，多分布在山西、河南等地，可以看出由于处于人工智能的风口上，数据标注行业受到政府、社会资本的广泛关注，行业潜在进入者的威胁比较大。据统计截止2021年数据标注行业相关企业数达到795家，这还不算其他小型工作室及零工团队（资料来源：观研天下数据中心整理）

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AI数据标注行业的“降本”、“增效”、“精准化”

众所周知，数据是AI公司的必需。“AI建模没有门槛，数据才是门槛”，AI公司通过大量的数据训练来提高AI产品的准确率，无论这部分数据由自建的AI团队负责，还是外包给其他服务企业，其中无论如何都少不了大量的人力成本，既平台建设的人力投入，也有数据采集、数据标注上的人力投入

数据标注行业的特殊性决定了其对于相关从业者的依赖性，但由于AI标注员的能力素质参差不齐，及标注工具功能的不完善，数据服务供应商在标注效率以及数据质量上，均有所欠缺，因此标注行业想要完成“降本”、“增效”以及数据的“精准化”，就一定要从人员的本质上入手

例如清沐淋的AI训练师认证中心项目，就是以数据标注的发展需求为依据，从人员的专业化角度出发，利用理论+实操的考核方式为AI标注行业培养专业化的持证人才，确保在AI标注产业以最小的成本获得高质量数据的同时，所有无论是全职还是零工人员都能够满足标注市场的需求，获得一份得以生存和赚钱的技能，在标注市场的竞争中脱颖而出