誠然，隨著算法模型、技術理論和應用場景的不斷突破，加之“新基建”浪潮下算力基礎設施的快速建設，AI產(chǎn)業(yè)對數(shù)據(jù)“量”的需求在不斷增長，數(shù)據(jù)量“短缺”一度成為AI產(chǎn)業(yè)鏈條上的瓶頸問題。p3v28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

但是，這可能并不會持續(xù)很長時間，嗅到機會的科技巨頭、創(chuàng)新企業(yè)前些年在數(shù)據(jù)采集與標注上廣泛布局，推動合格數(shù)據(jù)的“量”快速增長，這也使得數(shù)據(jù)標注行業(yè)作為AI上游基礎產(chǎn)業(yè)在短短數(shù)年間實現(xiàn)了爆發(fā)式發(fā)展。數(shù)據(jù)標注行業(yè)市場規(guī)模為30.9億元、36億元左右，年均復合增長率20%左右，預計到2025年，國內(nèi)數(shù)據(jù)標注市場規(guī)模將突破100億元大關。p3v28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

過去AI模型訓練以一個個項目為主，做完項目、得出一個預期質(zhì)量的AI模型后，使用過的數(shù)據(jù)便被“丟棄”；而現(xiàn)在，企業(yè)傾向于持續(xù)把過去已有的數(shù)據(jù)利用起來，逐步形成屬于企業(yè)的數(shù)據(jù)池子，將數(shù)據(jù)在多個相關模型開發(fā)中進行重復利用。p3v28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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這就導致單個企業(yè)所積累的數(shù)據(jù)量越來越多，而眾所周知數(shù)據(jù)量的增長又以非結構化數(shù)據(jù)為主，企業(yè)所面臨的AI數(shù)據(jù)集管理的挑戰(zhàn)越來越明顯，甚至出現(xiàn)一個Excel表格管理數(shù)據(jù)的現(xiàn)象；數(shù)據(jù)隨意拷貝、傳輸，存在重大的資產(chǎn)損失風險等等。顯而易見，這時候，能夠幫助企業(yè)管理好AI數(shù)據(jù)，就成了重要的創(chuàng)新機遇。p3v28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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