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1.1　數據標注服務的內涵及類型
1.1.1　數據標注的內涵
1.1.2　數據標注的過程
1.1.3　數據標注的方法
1.1.4　數據標注服務類型
1.2　數據標注與人工智能的關系
1.2.1　人工智能產業(yè)鏈結構分析
1.2.2　人工智能開發(fā)的基本流程
1.2.3　數據標注是AI項目開發(fā)關鍵
1.3　數據標注服務發(fā)展的主要意義
1.3.1　數據標注的必要性
1.3.2　數據標注主要價值

2.1　經濟環(huán)境分析
2.1.1　宏觀經濟概況
2.1.2　工業(yè)經濟運行
2.1.3　固定資產投資
2.1.4　經濟轉型升級
2.1.5　宏觀經濟展望
2.2　需求環(huán)境分析
2.2.1　互聯(lián)網用戶規(guī)模增加
2.2.2　物聯(lián)網產生大量數據
2.2.3　數據產生量持續(xù)上升
2.2.4　數據標注處理容量大
2.2.5　數據標注應用領域廣
2.3　政策環(huán)境分析
2.3.1　相關行業(yè)協(xié)會
2.3.2　相關利好政策
2.3.3　納入職業(yè)認定
2.3.4　地區(qū)支持政策
2.3.5　技術規(guī)范文件

3.1　人工智能政策階段特點分析
3.1.1　第一階段
3.1.2　第二階段
3.1.3　第三階段
3.1.4　第四階段
3.2　人工智能行業(yè)發(fā)展價值
3.2.1　人工智能催生智能經濟
3.2.2　人工智能助力智能社會
3.2.3　AI帶來全方位商業(yè)化
3.2.4　AI技術推動產業(yè)升級
3.2.5　AI進入機器學習時代
3.3　2022-2024年人工智能行業(yè)發(fā)展綜況
3.3.1　人工智能應用需求加大
3.3.2　人工智能產業(yè)逐步成熟
3.3.3　人工智能市場發(fā)展規(guī)模
3.3.4　人工智能行業(yè)市場份額
3.3.5　人工智能產業(yè)發(fā)展特征
3.3.6　人工智能企業(yè)主體分類
3.4　人工智能行業(yè)發(fā)展前景展望
3.4.1　人工智能經濟效益巨大
3.4.2　人工智能生產方式前景
3.4.3　人工智能投資機會分析
3.4.4　人工智能產業(yè)投資方向
3.4.5　人工智能技術發(fā)展方向
3.4.6　人工智能“十四五”發(fā)展機遇

4.1　全球數據標注行業(yè)發(fā)展綜況
4.1.1　數據標注行業(yè)發(fā)展歷程
4.1.2　全球數據標注企業(yè)分布
4.1.3　全球數據標注市場規(guī)模
4.1.4　數據標注工具市場空間
4.1.5　數據標注行業(yè)發(fā)展趨勢
4.2　中國數據標注行業(yè)發(fā)展綜況
4.2.1　數據服務產業(yè)鏈結構
4.2.2　數據標注產業(yè)發(fā)展階段
4.2.3　相關人才隊伍建設狀況
4.2.4　數據標注市場規(guī)模情況
4.2.5　數據標注細分市場結構
4.3　中國數據標注市場需求分析
4.3.1　數據標注市場需求客戶
4.3.2　數據標注地區(qū)市場需求
4.3.3　數據標注市場需求趨勢
4.4　中國數據標注行業(yè)競爭格局分析
4.4.1　市場集中度分析
4.4.2　整體市場競爭梯隊
4.4.3　市場主體主要分類
4.4.4　市場主體策略矩陣
4.4.5　企業(yè)數量規(guī)模特點
4.4.6　企業(yè)實力排名情況
4.4.7　企業(yè)競爭趨勢分析
4.5　中國數據標注行業(yè)發(fā)展的問題
4.5.1　行業(yè)發(fā)展面臨的困難
4.5.2　標注速度與質量問題
4.5.3　定制場景化服務要求高
4.5.4　數據標注的核心需求痛點
4.5.5　數據標注的技術研發(fā)問題
4.6　中國數據標注行業(yè)發(fā)展的對策
4.6.1　構建專業(yè)數據標注平臺
4.6.2　關注數據標注價值維度
4.6.3　保證數據標注質量的舉措
4.6.4　數據標注企業(yè)發(fā)展要點

5.1　數據標注平臺構成及核心技術
5.1.1　數據標注平臺構成
5.1.2　數據標注核心技術
5.1.3　數據標注常用工具
5.2　數據標注服務模式分類
5.2.1　自建團隊模式
5.2.2　眾包模式
5.2.3　轉包模式
5.3　數據標注定制化發(fā)展模式
5.3.1　定制化迎合發(fā)展需求
5.3.2　定制化應用案例分析
5.4　數據標注公益發(fā)展模式
5.4.1　模式發(fā)展背景
5.4.2　模式發(fā)展案例
5.5　智能數據標注服務模式分析
5.5.1　智能數據標注的基本內涵
5.5.2　智能數據標注的發(fā)展推力
5.5.3　智能數據標注的發(fā)展價值
5.5.4　智能數據標注的實現路徑

6.1　智能駕駛領域
6.1.1　智能駕駛領域發(fā)展狀況
6.1.2　智能駕駛數據標注范圍
6.1.3　需要關注長尾場景數據
6.1.4　數據標注主要應用領域
6.2　智能安防領域
6.2.1　智能安防行業(yè)發(fā)展狀況
6.2.2　安防數據標注應用需求
6.2.3　數據標注主要應用領域
6.3　智能金融領域
6.3.1　智能金融行業(yè)發(fā)展狀況
6.3.2　數據標注具體應用場景
6.3.3　數據標注主要應用領域
6.4　新零售領域
6.4.1　新零售市場的發(fā)展狀況
6.4.2　數據標注具體應用價值
6.4.3　數據標注主要應用領域

7.1　Appen
7.1.1　企業(yè)發(fā)展概況
7.1.2　企業(yè)財務狀況
7.1.3　產業(yè)發(fā)展實力
7.1.4　數據標注工具
7.1.5　企業(yè)資本動態(tài)
7.2　Scale AI
7.2.1　企業(yè)發(fā)展概況
7.2.2　企業(yè)財務狀況
7.2.3　企業(yè)發(fā)展實力
7.2.4　企業(yè)發(fā)展動態(tài)
7.3　Labelbox
7.3.1　企業(yè)發(fā)展概況
7.3.2　數據訓練平臺
7.3.3　主要產品技術
7.3.4　企業(yè)融資狀況
7.3.5　企業(yè)合作動態(tài)

8.1　數據堂
8.1.1　企業(yè)發(fā)展概況
8.1.2　企業(yè)財務狀況
8.1.3　商業(yè)發(fā)展模式
8.1.4　數據標注平臺
8.1.5　核心競爭力分析
8.1.6　企業(yè)發(fā)展展望
8.2　云測數據
8.2.1　平臺發(fā)展概況
8.2.2　主要產品服務
8.2.3　平臺發(fā)展歷程
8.2.4　平臺發(fā)展實力
8.3　龍貓數據
8.3.1　平臺發(fā)展概況
8.3.2　平臺主要業(yè)務
8.3.3　標注基地分布
8.3.4　平臺發(fā)展實力
8.3.5　開放標注工具
8.3.6　平臺融資動態(tài)
8.4　星塵數據
8.4.1　平臺發(fā)展概況
8.4.2　質量管控系統(tǒng)
8.4.3　服務特點分析
8.5　文德數慧
8.5.1　平臺發(fā)展概況
8.5.2　主要功能模塊
8.5.3　平臺建設動態(tài)
8.6　格物鈦
8.6.1　平臺發(fā)展概況
8.6.2　核心產品服務
8.6.3　解決方案分析
8.7　互聯(lián)網企業(yè)性質的數據標注平臺
8.7.1　騰訊云平臺
8.7.2　京東眾智平臺
8.7.3　百度眾測平臺
8.7.4　阿里數據標注平臺

9.1　數據服務產業(yè)鏈投資壁壘分析
9.1.1　數據庫設計壁壘
9.1.2　數據采集壁壘
9.1.3　數據處理壁壘
9.1.4　數據質檢壁壘
9.2　數據標注行業(yè)融資規(guī)模特點分析
9.2.1　融資數量規(guī)模
9.2.2　融資輪次分布
9.2.3　投資區(qū)域分布
9.2.4　資本投資偏好
9.3　數據標注企業(yè)投融資動態(tài)
9.3.1　Graviti獲得Pre-A輪融資
9.3.2　Datasaur獲得百萬美元融資
9.3.3　愛數智慧完成B輪融資
9.3.4　倍賽科技完成B輪融資
9.4　數據標注基地項目投資動態(tài)分析
9.4.1　酒泉大數據標注中心項目
9.4.2　百度山東數據標注基地項目
9.4.3　淘丁數據標注基地項目
9.5　數據標注基地項目投資案例——百度（山西）人工智能基礎數據產業(yè)基地
9.5.1　基地項目發(fā)展情況
9.5.2　基地核心發(fā)展優(yōu)勢
9.5.3　數據安全保障措施
9.5.4　基地入駐企業(yè)規(guī)模
9.5.5　數據交易平臺合作

10.1　中國數據標注行業(yè)發(fā)展前景及趨勢分析
10.1.1　數據標注行業(yè)發(fā)展機遇
10.1.2　數據標注行業(yè)發(fā)展前景
10.1.3　數據標注產業(yè)發(fā)展趨勢
10.1.4　數據標注產業(yè)發(fā)展重點
10.2　2024-2028年中國數據標注行業(yè)發(fā)展預測分析
10.2.1　2024-2028年中國數據標注發(fā)展的影響因素分析
10.2.2　2024-2028年中國數據標注市場規(guī)模預測