算法、算力和數據共同構成了AI產業鏈技術發展的三大核心要素。在人工智能行業發展進程中，有監督的深度學習算法是推動人工智能技術取得突破性發展的關鍵技術理論，而大量訓練數據的支撐則是有監督的深度學習算法實現的基礎。算法模型從技術理論到應用實踐的落地過程皆依賴于大量的訓練數據，訓練數據可以說是人工智能技術發展和進步的基礎“燃料”。標貝科技是我國早期進入基礎數據服務行業的企業之一，對于未來訓練數據發展趨勢看法如下：

AI產業對訓練數據的持續性需求一直存在

基于成熟算法模型的拓展性需求和新生算法模型的前瞻性需求，AI產業對訓練數據的需求將會一直存在。在成熟的拓展性需求方面，標貝科技的研究報告表明：深度學習模型對訓練數據的數據量、多樣性和更新速度方面都有著較高要求，為充分發揮技術潛能，深度學習模型需要海量且涵蓋圖像、視頻及語音在內等多種類型的訓練數據進行模型訓練。

此外，人工智能技術要求算法模型根據潛在的應用場景變化而持續更新，因此，算法模型所使用的訓練數據亦需要定期更新。具體而言，大部分算法模型的訓練數據需要每月至少更新一次，部分算法模型的訓練數據需要每日至少更新一次，算法模型持續更新的特點將進一步拓展各領域AI數據服務的需求空間。

而在新生的前瞻性需求方面，隨著人工智能商業化進程的演進，新興應用場景如智聯網AIoT、AIPaaS、產業互聯網等將展現出巨大的發展潛力，并逐步促進AI技術和算法模型的優化和創新。因此，在創新應用場景和新型算法的帶動下，具有前瞻性的訓練數據產品和高定制化的AI數據服務需求也成為需求方越來越重視的數據要求之一。

定制化、精細化、場景化AI訓練數據將將成為基礎數據服務市場主流

在行業發展前期，基礎數據服務行業的門檻較低，行業標準模糊，服務質量也參差不齊。隨著AI產業落地成為主流，基礎數據服務行業整體競爭也愈發激烈，需求方對訓練數據質量的要求不斷提高，垂直場景的定制化訓練數據需求成為主流，需求方市場對訓練數據的要求逐漸向精細化轉型。需求方對訓練數據的精細化需求主要體現在兩方面：

一方面，人工智能算法應用要經歷研發、訓練和落地三個階段，需求方根據算法應用的不同階段對訓練數據提出差異化需求：

研發階段：需求方的數據需求是對新拓展領域或新建算法的訓練，對訓練數據的數據量要求較高，但數據標注內容傾向于標準化標注；

訓練階段：需求方的數據需求一般是對算法的準確性和健壯性進行優化，對數據標注的內容需求較為豐富，對數據準確性要求較高；

落地階段：需求方的數據需求一般為算法較成熟的核心場景，對訓練數據的內容有特定指向，采標難度較大。

同時，數據需求方對基礎數據服務商的技術能力、服務意識、穩定性和效率有較高要求。隨著人工智能技術的發展及與應用場景的深入結合，訓練需求和落地需求逐漸成為主流。

另一方面，需求方對基礎數據服務商的數據安全、采標能力、數據質量、管理能力、服務能力等核心能力提出了更高的要求。標貝科技是較早進行進入基礎數據服務行業的企業之一，積極鉆研數據訓練核心技術，在基礎數據服務市場積累了大量的落地實施案例，擁有自研數據采集以及數據標注平臺。

在數據安全方面，標貝可滿足需求方對數據授權、數據傳輸、存儲及結項后的數據銷毀數據安全技術；在采標能力方面，標貝可滿足需求方在某些特定領域或垂直場景的采集能力、定制研發標注工具的能力；在數據質量方面，標貝科技可做到100%的數據準確率的交付；此外，標貝以出色的項目管理能力、服務效率以及執行團隊的素養與信譽在基礎數據行業具有較大的競爭優勢；標貝科技可快速響應客戶需求，積極主動為客戶提供多種樣式的基礎數據服務解決方案，滿足用戶定制化、精細化、場景化數據需求。