关键要点
-
人工智能发展需要算法、算力和数据三个要素。
-
数据作为AI算法的“燃料”是实现人工智能能力的必要条件。
-
人工智能基础数据服务是近年来不可或缺的一部分。
-
AI计算架构包括AI芯片、CPU+GPU、TPU、FPGA等多种方式。
-
人工智能基础数据服务行业的产品形式主要包括数据集产品和定制服务。
中国人工智能基础数据服务市场研究报告
这一章节是一篇关于中国人工智能基础数据服务行业的市场研究报告摘要。随着算法需求越来越旺盛，依赖人工标注不能满足市场需求，因此增强数据处理平台持续学习能力，由机器持续学习人工标注，提升预标注和自动标注能力对人工的替代率将成趋势。数据安全、采标能力、数据质量、管理能力、服务能力等仍是需求方的痛点，需要人工智能基础服务商有明确具体的安全管理流程、能够深入理解算法标注需求、可提供精力集中且高质量的服务、能够积极配合、快速响应需求方的要求。2018年中国人工智能基础数据服务市场规模为25.86亿元，其中数据资源定制服务占比86%，预计2025年市场规模将突破113亿元。
人工智能计算架构及应用研究
这一章节主要介绍了人工智能在计算机领域的应用和发展趋势。其中包括了各种计算架构和芯片的介绍，以及它们在不同场景下的优缺点比较。同时，还提到了一些常见的应用场景，如图像识别、语音识别等，并且指出了未来的发展方向。总体来说，这一章节对于初学者了解人工智能的基本概念和应用场景非常有帮助。
发展历程与趋势分析
这一章节介绍了人工智能技术的发展历程以及基础数据服务的行业价值。人工智能基础数据服务是指为人工智能算法提供标记好的数据，以帮助算法更好地学习和识别。在过去几年中，随着人工智能概念的兴起，大量数据标注需求产生了，但是标注门槛较低，导致行业内鱼龙混杂。如今，行业格局逐渐清晰，头部公司的实力逐渐凸显。未来，机器模拟或机器生成数据将是解决数据需求增强的问题的良好途径。
人工智能基础数据服务行业发展现状及前景分析
这一章节介绍了人工智能基础数据服务行业的主要服务形式和发展背景。定制服务是最主要的服务形式，包括采集和标注服务，以语音、图像、NLP、OCR等为主要数据内容。部分AI基础数据服务商还向算法服务方向进行拓展，提供算法训练、模型搭建等服务。数据量呈指数式增长，非结构化数据的应用依赖于清洗标注。政策向好，AI基础数据服务公司与政府积极配合，发展AI基础数据服务成为了各地方推进AI建设的重要方向之一。
山西加速数据标注行业发展，打造科技型产业转型期
这一章节主要讲述了人工智能基础数据服务行业的市场现状和发展趋势。目前，国内许多省份都在积极布局数据标注行业，而山西省也在转型期内将数据标注作为重要抓手之一。此外，该章节还提到了一些具体案例，如成都市促进大数据发展工作方案，以及人工智能基础数据服务产业链的相关信息。同时，文中也列举了一些人工智能基础数据服务的工具和技术，如语音标注工具、图像标注工具等。最后，该章节还提到了自建采标执行团队的重要性。