· 标注复杂化随着算法迭代创新以及场景功能的持续扩展，数据标注元素和标注信息维度均将大幅增加，对于数据基础服务供应商提出了更高的要求；
· 自动化标注：Al赋能的自动标注工具逐渐成为基础数据服务商和AI算法公司降本增效的利器，推高行业集中度；
全栈式服务；下游算法应用方自研人工智能算法的趋势逐渐显现，需求方对于“基础数据服务+云资源+工具链”的全栈式服务需求提升（包括算法
公司，但主要由应用方驱动），特别是对于工具链产品的需求将随着商业化场景的成熟由自动驾驶领域向各行各业拓展，适应未来的迭代需求；从自动驾驶基础数据服务需求方的角度出发，整车厂及Ter1自研需求不断提升，同时技术迭代带来的更复杂、更专业的数据标注需求，这将推升整
个自动驾驶行业的基础数据服务外包需求，并进一步释放对工具链及全栈式服务的需求。
·数据合规性：数据安全法律法规体系不断完善，基础数据服务商在数据脱放、数据采集的测绘资质要求等环节的专业性价值会为其带来竞争优势。
竞争格局：传统的专业型基础数据服务商仍是行业重要组成，但科技巨头企业依托其科技实力和强大资源，逐渐占据竞争优势
● 科技巨头、专业型基础数据服务商以及科技初创企业是人工智能基础数据服务行业的主要参与者，其中专业型基础数据服务商布局早，服务经验积
累深，在市场中仍占有较大份额，而科技巨头近两年发力明显，快速抢占市场；
● 自动化标注、专业数据采标及全栈式服务是人工智能基础数据的三大核心能力，其中领先的科技巨头在三个维度均有待续的积累，综合能力最强。
以百度为代表的科技巨头依托其研发能力、产业链协同资源和对A算法的理解、稳定和专业的标注团队，竞争优势显著，市场份额有望持续提升。
· 存在大量针对黄恐暴、抄袭· 国内医疗水平参差不齐，基· 人口红利消失，驾驶员成本传统安防无法准确识别人、
等方面的内容审核需求，但·人力工序过程失误率高，且
层卫生医疗水平低下，有经
物与场景
高且资源短缺难以追溯
人工审核效率低、成本高验的医生资源稀缺
· 犯罪、恐怖袭击等事件无法 · 超载及疲劳驾驶导致安全事· 传统客服也面临成本高昂的 · 部分工作环境存在高危性
· 新药设计难度大、成本高且故频发，造成生命财产损失
预知
耗时
问题
·智能影像识别可以通过自动· 采用语音识别、语义切割、
· 通过计算机视觉等技术实现读片快速进行疾病筛查，弥
· 利用计算机视觉技术高效准图像识别等方式对内容数据
人脸识别，从而发现嫌疑人
· 自动驾驶通过传感器、计算补医疗资源差异确发现瑕疵品
进行识别分类，高效实现审行动轨迹
机视觉等技术逐步解放驾驶核工作
· Al制药能够以更低成本高效
· 机器人代替人在危险场所完员，实现车辆的自主驾驶
· 进出楼宇与园区时采用指纹· ChatGPT的诞生大大加快了
成工作
发现药物靶点、筛选化合物，或人脸识别提高识别精确度大幅提升新药研发效率人机交互的效率与应用
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