演算法應用的三大階段，對資料標註行業的差異化需求丨曼孚科技

演算法、算力與資料是人工智慧發展的三大基本要素。其中資料是基礎，為演算法提供了底層支撐。如果將演算法比作一輛汽車，那麼資料就是推動汽車前進的“燃料”。

目前，企業應用人工智慧演算法要經歷研發、訓練和落地三個階段，每個階段都需要有海量基礎資料集的支撐。

在不同的階段內，演算法所處的狀態不同，對於AI資料標註行業也有差異化的需求。因此，為機器學習演算法訓練提供契合所需的資料服務成為近些年人工智慧行業發展的重點。

1. 研發需求

研發階段是對新建演算法的訓練。在這個階段，演算法經歷了從0到1的過程，對資料量級需求較大，初期多采用標準資料集產品訓練，中後期則需要專業的資料定製採標服務。

對於人工智慧資料服務供應商而言，為了更好地滿足AI演算法在研發階段的需求，不僅需要提高自身資料產能與交付能力，還要提高自身定製化資料集產出能力，做到服務與需求的無縫契合。

2. 訓練需求

訓練階段是透過標註資料對已有演算法的準確率、魯棒性等能力進行最佳化。這個階段對資料量級的需求度有所下降，AI企業關注的重點主要集中於資料的準確度上。

對於人工智慧資料服務供應商而言，為了更好地滿足AI演算法在訓練階段的需求，需要提高資料集產出質量。透過使用高質量的標註工具，或者建立完善的內部管理、資料安全流程，將資料集質量提高到95%甚至更高的水平之上。

3. 落地需求

演算法在經歷了研發與訓練階段之後，已經較為成熟，可以從實驗室走向市場。這個階段對於資料量級的需求進一步減少，對於場景化資料集的要求變高，相應的資料集需要更加貼合實際業務場景需求。

比如在自動駕駛領域，資料場景要包括換道超車、透過路口、無紅綠燈控制的無保護左轉、右轉，以及一些複雜的長尾場景諸如闖紅燈車輛、橫穿馬路的行人、路邊違章停靠的車輛等等。

對於人工智慧資料服務供應商而言，為了更好地滿足AI演算法在落地階段的需求，需要提高自身定製化資料集的產出能力，同時也要提高自身服務意識，可以為演算法落地提出實質性的意見與建議。

以上三個階段涵蓋了演算法從誕生到落地應用的全過程，資料在其中扮演了不可或缺的角色。

對於AI基礎資料服務供應商而言，不斷完善自身產品業務能力，靈活應對客戶在不同階段對於資料集產品的差異化需求，才能做到在激烈的競爭中佔得先機，形成差異化競爭優勢。