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AI技术经历数十载的发展，正在加速向各行各业渗透。近年来深度学习加速了人工智能技术的商业化落地的同时，也带来了大量AI算法训练需求，推动AI数据服务市场的快速增长。作为AI快速发展的“基石”，AI数据服务AI数据服务如何驱使AI在各行业的商业化落地。

AI数据服务在各行业的融合方式各有不同

AI数据服务应用于众多下游场景，但不同下游场景对数据采集类型以及数据标注对象有着各自的差异化需求，自动驾驶当前是人工智能基础数据服务最重要的应用领域，并将在未来继续维系这一地位。

自动驾驶场景

场景痛点: 人口红利消失，驾驶员成本高且资源短缺超戴及戮劳驾驶导致安全事故频发，造成生命财产损失；

AI解决方案:自动驾驶通过传感器、计算机裎觉等技术谬步解放驾辣员，实现车辆的自主驾驶。

互联网娱乐场景

场景痛点:存在大量针对黄恐属、抄袭等方面的内容审核需求，但人工审核效率任、成本高，传统客服也面临成本高昂的"问题。

AI解决方案:采用语音识别、语文切割、图像识别等方式对内容数据进行识别分类，高效实现审核工作，大大加快了人机交互的效率与应用。

智能制造场景

场景痛点:人力工序过程失误率高，且滩苡论滞肥分工作环埂存在高危性；

AI解决方案:利用计算机程型技术高效准确发理瑕查品机器人代替人在危险场所完院工作。

智慧医疗场景

场景痛点:国内医疗水平参差不齐，基层卫生医疗水平低下，有经治的医生滴源稀缺新药设计难度大、成本高；

AI解决方案:暂谈影像识别可以通过自动读片快速进行疾病筛查，弥扑医疗资源苯握M制药滕够以更任成本斋效发现药物柜点、简选化合物，大幅提升新药研发效率。

智能安防场景

场景痛点:传统安防无法准确说别人、物与场兼犯罪、恐怖袭击等事件无法预知；

AI解决方案:通过计算机祝觉等技术实理人脸识别，从而发现嫌疑人行动轨迹进出楼宇与园区时采用指纹残人脸识别提高识别精确度。

如何实现场景化AI数据服务

自动驾驶：采集大量真实、覆盖不同道路天气小概率事件的道路视频图像以及濑光点云图像，标注视频图虽以及点云数据中的道路可行驶区域、车辆、行人等各类元素。

智慧工业：采集产品图像、生产环境画面、设备运行状态画面等数据，标注各类生产状况及产品图像及其状态，如钢铁表面瑕疵或裂纹；

工业视觉是行业增长主要驱动力，伴随国家对工业领域数字化智能化的重投入，未来行业需求量有望放量提升。

智能安防：采集各类公共场所、居民住宅楼及商用楼的监控摄像头数据，标注视频图像中的人验骨格点、车辆、动作行为等元素。

人脸识别精确度的可提升空间有限，但事件题知识别等新场录需求为智能安防基础数据服务需求带来一定增长空间。

AI+互联网：采集用户生成的文章、搜索、直播、视频、图俊等内容素材，标注文本中的敏感字眼以及视频图像中人的行为、手势、嘴型等动作元素。

行业快速技术选代驱动数据法代需求增长，但由于技术路径正向无监督训练倾斜，未来长期看数据标注的赠求量或将先增后减。

智慧医疗：采集医疗影像、手术工具、处方、设备控制、病例等数据，标注医疗影像中的人体拉糕、骨胳点以及处方病例中的文本等。

其他：智能终端:各国人像、小语种、方言等数据智慧金胜:票据单据、保险标的、人脸、对话语音等非结构化数据以及风控数据等结构化数据。

智能终端、智慧金融等场景已较为成熟园化，未来增长潜力稍任，将趋于稳定但其他潜在应用领城例如元宇宙板块随着发展成熟或存在市场增长爆发的机遇。