目前人工智能商業化在算力、算法層面已達到階段性基本成熟，想要更加契合落地需求、解決行業具體痛點，還需要大量經過標註處理的相關數據做算法訓練支撐。
可以說數據決定了AI的落地程度，更具前瞻性的數據集產品和高度定製化數據服務成爲了行業發展的主流。
未來幾年，數據標註行業將有如下發展趨勢以及挑戰。
1.趨勢：行業洗牌，競爭加劇
數據標註行業歷經多年發展，目前已進入一個快速增長期。
相關統計資料顯示，2019年國內數據標註行業市場規模爲30.9億元，未來幾年的平均年增長爲21.8%，預計到2025年，國內數據標註市場規模將突破100億元大關。
從微觀角度來看，市場規模的不斷擴大，意味着會吸引到更多的行業參與者，同時也意味着潛在市場競爭的加劇。由於數據標註行業的准入門檻較低，且過於依賴人力，導致行業內部雲集了大量中小規模的數據服務供應商。
隨着行業技術門檻的提升、AI企業需求的變化以及人力成本的增加，中小型數據服務供應商將面臨越來越嚴峻的生存壓力，在未來1-2年內，行業內部將大概率迎來一波“洗牌期”。
從宏觀角度來看，隨着AI商業化落地進程的加快，AI企業對於數據服務供應商也提出了新的要求，高質量、精細化、定製化的數據集越來越受到需求方的青睞，這對於數據服務供應商的技術實力、精細化管理能力、流程把控能力等都帶來了新的考驗。
2.挑戰：新需求下落後的行業發展水平
如上文所述，“更具前瞻性的數據集產品和高度定製化數據服務成爲行業發展的主流”，然而目前的行業發展水平還遠遠無法滿足這些新需求，數據標註行業面臨以下挑戰：
01.不同的行業、不同的業務場景對數據標註的需求存在一定的差異性,現有的標註任務還不夠細化, 缺乏定製化標註能力。
數據標註的應用場景十分廣泛，具體來說有自動駕駛、智慧安防、新零售、AI教育、工業機器人、智慧農業等領域。
不同的應用場景對應不同的標註需求，比如自動駕駛領域主要涉及行人識別、車輛識別、紅綠燈識別、道路識別等內容，而智慧安防領域則主要涉及面部識別、人臉探測、視覺搜索、人臉關鍵信息點提取以及車牌識別等內容，這對數據服務供應商的定製化標註能力提出了新的挑戰。
02.標註效率與數據質量均較低，且欠缺人機協作能力。
數據標註行業的特殊性決定了其對於人力的高依賴性，目前主流的標註方法是標註員根據標註需求, 藉助相關工具在數據上完成諸如分類、畫框、註釋和標記等工作。
由於標註員能力素質的參差不齊以及標註工具功能的不完善，數據服務供應商在標註效率以及數據質量上，均有所欠缺。
此外，目前很多數據服務供應商忽視或完全不具備人機協作能力，並沒有意識到AI對於數據標註行業的反哺作用。
以曼孚科技標註業務爲例，通過在標註過程中引入AI預標註以及在質檢過程中引入AI質檢，不僅可以有效提高標註效率，同時也可以極大提升標註數據集的準確度。
03.品牌數據標註服務提供商依賴衆包、轉包模式，造成標註結果質量的層次不齊。
現階段,數據標註主要依靠人力來完成,人力成本佔據數據標註服務企業總成本的絕大部分。因此很多品牌數據服務供應商都放棄自建標註團隊，轉而通過分包、轉包的模式完成標註業務。
與自建標註團隊相比，衆包與轉包的方式，成本較低且比較靈活，但是與自建標註團隊相比，這兩種模式信息鏈過長，且質量難以把控，從長遠角度來看，自建標註團隊更加符合行業發展的需求。
04.基於衆包、轉包模式下的數據標註任務會造成用戶數據缺乏安全性, 並面臨隱私泄露的風險。
一些特殊行業的需求方，比如金融機構和政府部門格外注重標註數據的安全性, 但是一些數據標註企業出於成本方面的考慮，會將這些敏感的數據分發、轉包給其他服務商或者個人，這就帶來了巨大的潛在數據泄露風險。如何建立一套完善的數據安全防護機制就成爲當下諸多數據服務供應商需要着重考量的因素。
綜上而言，數據標註行業前景廣闊，但也面臨諸多挑戰。
在可預見的行業變革期內，無論是中小數據服務供應商還是品牌數據服務供應商都無法在這場變革中獨善其身，唯有不斷提升自身技術實力、快速迭代自身業務以適應需求變化、並打造品牌與實力的雙重口碑效應，才能在激烈的市場競爭中更具優勢，建立高度排他性技術壁壘。