算法、算力與數據是人工智能發展的三大基本要素。其中數據是基礎，爲算法提供了底層支撐。如果將算法比作一輛汽車，那麼數據就是推動汽車前進的“燃料”。
目前，企業應用人工智能算法要經歷研發、訓練和落地三個階段，每個階段都需要有海量基礎數據集的支撐。
在不同的階段內，算法所處的狀態不同，對於AI數據標註行業也有差異化的需求。因此，爲機器學習算法訓練提供契合所需的數據服務成爲近些年人工智能行業發展的重點。
1.研發需求
研發階段是對新建算法的訓練。在這個階段，算法經歷了從0到1的過程，對數據量級需求較大，初期多采用標準數據集產品訓練，中後期則需要專業的數據定製採標服務。
對於人工智能數據服務供應商而言，爲了更好地滿足AI算法在研發階段的需求，不僅需要提高自身數據產能與交付能力，還要提高自身定製化數據集產出能力，做到服務與需求的無縫契合。
2.訓練需求
訓練階段是通過標註數據對已有算法的準確率、魯棒性等能力進行優化。這個階段對數據量級的需求度有所下降，AI企業關注的重點主要集中於數據的準確度上。
對於人工智能數據服務供應商而言，爲了更好地滿足AI算法在訓練階段的需求，需要提高數據集產出質量。通過使用高質量的標註工具，或者建立完善的內部管理、數據安全流程，將數據集質量提高到95%甚至更高的水平之上。
3.落地需求
算法在經歷了研發與訓練階段之後，已經較爲成熟，可以從實驗室走向市場。這個階段對於數據量級的需求進一步減少，對於場景化數據集的要求變高，相應的數據集需要更加貼合實際業務場景需求。
比如在自動駕駛領域，數據場景要包括換道超車、通過路口、無紅綠燈控制的無保護左轉、右轉，以及一些複雜的長尾場景諸如闖紅燈車輛、橫穿馬路的行人、路邊違章停靠的車輛等等。
對於人工智能數據服務供應商而言，爲了更好地滿足AI算法在落地階段的需求，需要提高自身定製化數據集的產出能力，同時也要提高自身服務意識，可以爲算法落地提出實質性的意見與建議。
以上三個階段涵蓋了算法從誕生到落地應用的全過程，數據在其中扮演了不可或缺的角色。
對於AI基礎數據服務供應商而言，不斷完善自身產品業務能力，靈活應對客戶在不同階段對於數據集產品的差異化需求，才能做到在激烈的競爭中佔得先機，形成差異化競爭優勢。