数据收集和标签市场规模、份额、增长和行业分析，按类型（文本、图像/视频、音频）、按应用（IT、汽车、政府、医疗保健、BFSI、零售和电子商务）以及到 2035 年的区域预测

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数据收集和标签市场概述

数据收集和标签市场到 2026 年价值为 28.4 亿美元，到 2035 年最终将达到 127.6 亿美元，2026 年至 2035 年复合年增长率稳定为 18.2%。

美国数据收集和标签市场规模预计到2025年为18.29亿美元，欧洲数据收集和标签市场规模预计到2025年为12.93亿美元，中国数据收集和标签市场规模预计到2025年为16.77亿美元。

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 环境的关键是数据收集和标签业务。该部门负责对文本、图像、视频和音频等大量信息进行编译、整理和注释，为人工智能模型训练奠定基础。在许多行业中，提高人工智能性能、实现自动化以及改善决策都依赖于精确且高质量的标记数据集。  行业包括信息技术、卫生保健,汽车随着人工智能越来越多地采用来创建高级算法，零售业越来越依赖标记数据。医疗保健中带注释的医学图像和患者记录支撑诊断人工智能模型；汽车行业中标​​记的传感器数据对于自动驾驶系统的开发至关重要。零售商根据注释的消费者互动完善定制建议；信息技术公司使用标记数据集改进自然语言处理以及安全解决方案。人工智能应用的日益复杂性推动了对更复杂、更灵活的数据标签系统的需求，包括通过人工智能辅助注释和众包实现的自动化。

主要发现

COVID-19 的影响 

COVID-19 对数据注释服务的影响

全球 COVID-19 大流行是史无前例的、令人震惊的，与大流行前的水平相比，所有地区的市场需求都低于预期。复合年增长率的上升反映了市场的突然增长，这归因于市场的增长和需求恢复到大流行前的水平。

COVID-19 的爆发加速了数字化转型，并对数据收集和标签行业产生了重大影响。公司向数字平台和远程操作的快速转变推动了许多行业对人工智能驱动技术的接受。为了保持运营平稳运行并改善用户体验，企业越来越依赖基于人工智能的软件，包括聊天机器人、虚拟助理、自动化客户服务和欺诈检测系统。人工智能技术的使用增加推动了对大量标记数据集的需求，这对于训练这些复杂的系统至关重要。包括 COVID-19 诊断、预测分析和患者数据管理在内的人工智能应用对于卫生部门的流行病应对工作至关重要。随着医院和研究机构试图生产复杂的诊断工具和更好的患者护理，对精确注释的医疗数据的需求不断增加。

最新趋势

自动驾驶汽车正在推动对复杂数据标签的需求。

由于自动驾驶系统的核心功能依赖于非常精确的标签数据，因此自动驾驶系统的快速发展自动驾驶汽车技术正在影响数据收集和标签市场。完美的图像和视频注释对于自动驾驶汽车寻找物体、检测行人、识别车道、应对具有挑战性的环境以及保持安全和效率至关重要。使用多种传感器，包括摄像头，激光雷达、和雷达，需要复杂的数据标记方法，例如传感器融合和 3D 映射，以产生对周围环境的完整了解。汽车公司越来越多地与人工智能公司合作，完善标注技术，从而提高自主导航中机器学习模型的准确性。此外，激光雷达数据标签开始成为创建实时感知系统的重要组成部分，以提高障碍物检测和决策能力。

• 根据美国劳工统计局的数据，从 2021 年到 2023 年，数据科学家和机器学习专家的就业人数增加了 21%，反映出对高质量标记数据集的需求激增。
• 根据美国国家标准与技术研究院 (NIST) 的报告，2022 年通过用于 AI 模型训练的众包平台生成了超过 1500 万个图像和文本注释。

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数据收集和标签市场细分

按类型

根据类型，全球市场可分为文本、图像/视频、音频

• 文本:在自然语言处理 (NLP) 中训练人工智能模型，为自动翻译、内容审核和情感分析等应用提供支持，标记文本数据绝对重要。标记良好的文本集还有助于聊天机器人的开发，从而提高响应准确性和用户参与度。

•  图片/视频:包括人脸识别、自动驾驶、安防监控等，需要标注图片和视频。高质量的标记视觉数据提高了人工智能在场景理解、行为监控、物体检测等方面的能力，从而保证人工智能驱动的决策更加准确可靠。

• 音频:语音识别软件、转录服务和虚拟助理培训标记音频文件至关重要。注释良好的数据集可改善语音认证、情感识别和多语言语音处理，从而支持自然人工智能驱动的通信系统。

按申请

根据应用，全球市场可分为 IT、汽车、政府、医疗保健、BFSI、零售和电子商务

• 它:软件创建、自动化和人工智能驱动的解决方案中，数据标签至关重要，因为它支撑着网络安全威胁检测和智能虚拟助理培训等运营。用于云计算、数据分析和业务自动化的机器学习算法的构建受益于完整注释的数据集。

• 汽车:在汽车领域，标记数据对于改善实时导航、危险识别、交通信号识别以及训练自动驾驶汽车算法至关重要。人工智能驱动的标注方法有助于完美的传感器融合，从而让自动驾驶系统在多种路况下做出良好的驾驶判断。

• 政府:改进的面部识别、犯罪检测和人口统计洞察、数据注释促进了公共监视、情报研究和人工智能驱动的政策制定。此外，在国家安全情况下，标记数据集可以实现自动威胁评估和实时监控。

• 卫生保健:高质量的标记数据对于医学成像分析、疾病预测和电子健康记录 (EHR) 管理中的人工智能应用至关重要。带注释的数据集提高了诊断人工智能系统、药物发现和个人治疗计划的精度，从而提高了患者的整体护理和医疗保健效率。

• 英国金融服务协会:由人工智能、客户服务自动化和算法交易驱动的欺诈检测取决于正确标记的财务信息。改进的风险评估系统使组织能够识别异常值、改进投资政策并提供量身定制的金融服务；因此，数据注释有助于这一过程。

• 零售及电子商务:在零售和电子商务应用中，标记数据可以改善客户行为分析、库存跟踪和产品推荐，从而帮助公司优化营销方法并简化运营。增强消费者体验的还有人工智能驱动的标签，支持自动客户情绪分析和视觉搜索技术。

市场动态

市场动态包括驱动和限制因素、机遇和挑战，说明市场状况。                          

驱动因素

在所有领域增加人工智能和机器学习的使用

数据收集和标签市场增长的主要驱动力之一是人工智能（AI）和机器学习（ML）在各个领域的广泛采用。在医疗保健、金融、零售和 IT 等行业，人工智能驱动的应用程序需要彻底标记的数据集，以提高预测准确性、自动化和决策能力。从医疗保健中人工智能驱动的诊断到银行欺诈检测和定制的电子商务建议，对准确标记数据的需求不断增长。鉴于企业越来越多地使用人工智能工具来改善客户体验和运营效率，预计数据收集和标签市场份额将大幅上升。

• 据美国商务部称，到 2023 年，医疗保健和金融领域人工智能驱动的应用程序部署数量将达到 12,500 个项目，推动了对准确数据标签的需求。
• 据国际电信联盟 (ITU) 报告，到 2022 年，全球联网设备将增加到 144 亿台，为收集和标记提供越来越多的原始数据。

自动驾驶系统的发展分为三个部分。

自动驾驶汽车技术支出的增加提出了对准确数据标记的需求，特别是在图像和视频注释方面。为了保证安全转向，自动驾驶汽车依赖人工智能模型来处理当前传感器信息、识别路标并评估交通模式。所有这些都需要广泛的注释数据集，汽车制造商和人工智能公司正在共同努力完善 LiDAR 注释、3D 测绘和传感器融合方法。由于企业正在尝试创建更安全、更可靠的人工智能驱动的交通系统，随着自动驾驶移动技术的不断进步，预计将刺激数据收集和标签市场份额的扩大。

制约因素

数据标注有与之相关的高额费用

尽管需求不断增加，但数据注释的高额费用给数据收集和标记市场份额带来了困难。手动贴标签是一个耗时且成本高昂的过程，是劳动密集型的，并且需要专业知识。预算限制有时会阻碍寻求实施人工智能解决方案的中小企业（SME）投资于注释良好的数据。此外，保持大型注释计划的准确性和一致性也会增加运营费用。对于有意利用人工智能的企业来说，可扩展且低成本的数据标签解决方案的需求是主要的。

• 根据美国劳工统计局的数据，到 2023 年，数据注释员的年薪中位数将达到 63,000 美元，这使得大型标签项目对于小型企业来说成本高昂。
• 根据欧洲数据保护委员会的数据，2022 年进行了 1,200 多项数据合规调查，这对人工智能训练的数据收集提出了挑战。

数据标签领域的众包和自动化不断发展。

机会

这些新的人工智能注释技术和众包平台改变了数据收集和标签市场，提供了廉价且灵活的选择。为了在保持高精度的同时加快注释过程，企业越来越多地使用半监督学习、主动学习方法和人工智能辅助标记。使用众包模式可以帮助企业将标签项目传播到全球员工中，从而降低管理费用并提高绩效。随着自动化和机器学习技术的进步，人工智能的实施将变得更加适用于更广泛的行业，数据收集和标签市场的增长预计将受益于可扩展性的提高和工作流程的简化。

• 据 NIST 称，在 2022 年进行的试点项目中，自动化数据标记工具将手动标记时间减少了高达 40%，从而提高了效率。
• 据世界银行称，到 2022 年，发展中国家的互联网普及率将达到 64%，为收集和标记提供新的原始数据来源。

 

保证数据的机密性和保护

挑战

管理大量敏感和机密信息是数据收集和标签行业的主要障碍。为了保证人工智能的道德发展和隐私保护，公司需要遵守严格的数据保护法，例如 GDPR、CCPA 和 HIPAA。任何滥用市场信息都将导致法律后果、形象受损和财务损失。随着企业扩展人工智能驱动的活动，维持信任和合规性关键取决于正确的数据标签策略、加密系统和访问控制。

• 根据美国政府问责办公室的报告，政府试点项目中 18% 的人工智能训练数据集存在标签错误，影响了模型性能。
• 根据美国国家标准与技术研究所 (NIST) 的数据，22% 的受访组织在将新的标记数据集集成到现有 IT 基础设施时面临兼容性问题。

 

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数据收集和标签市场区域洞察

• 北美

北美引领这个市场。在美国数据收集和标签市场，谷歌、亚马逊和微软等主要参与者在人工智能驱动的数据注释服务上投入了大量资金，从而进一步推动了数据收集和标签市场的扩张。先进的人工智能研究组织以及科技企业和大学之间的合作伙伴关系有助于加快数据标记方法的创新，从而使该领域跻身人工智能开发的世界领先地位。

• 亚太

由于庞大的劳动力和不断增长的人工智能使用，亚太地区的数据收集和标签市场份额正在快速增长。随着语音识别、图像标记和自然语言处理 (NLP) 投入大量资金，中国、印度和日本等国家正在迅速成为人工智能注释服务的顶级中心。该地区的低成本劳动力以及电子商务、医疗保健和智慧城市计划中不断扩大的人工智能驱动项目，进一步推动了对高质量标记数据集的需求，从而提高了亚太地区在数据收集和标记方面的市场份额。

• 欧洲

欧洲的数据收集和标签市场正在全面发展，重点关注道德人工智能开发、法律合规性和数据隐私。德国、法国和英国等国家正在金融服务、汽车和医疗保健等行业使用人工智能驱动的注释服务，以确保遵守 GDPR 标准。该领域还支持人工智能的透明度和可解释性，因此增加了对标记良好的数据集的需求，以帮助公正且公正的人工智能模型。欧洲各国政府负责任的人工智能实施将带来持续的经济扩张。

主要行业参与者

主要行业参与者通过创新和市场扩张塑造市场

许多主要行业参与者都专注于基于人工智能的跨领域标注服务，该行业在数据收集和标注方面竞争激烈。领先的公司针对医疗保健、汽车、金融和安全等行业提供全面的数据标记服务，包括视频、音频、图像和文本注释。一些公司专注于语言和本地化解决方案，确保标记数据在自然语言处理 (NLP) 的多种语言中具有最高质量。其他人则专注于音频和信号处理注释，这有助于语音识别、网络安全和预测性维护所需的人工智能模型。企业可以使用面向企业的注释服务以及复杂的注释工具和可扩展的劳动力选项来加快人工智能培训程序，同时保持准确性和效率。这些行业巨头正在资助人工智能辅助注释、自动化和众包技术，以提高数据标记的速度和可扩展性，从而随着标记数据的需求不断增长而推动市场扩张。

• Alegion:据Alegion官方披露，该公司在2023年为企业人工智能项目管理了超过1000万张带标签的图像和视频。
• Scale AI:根据 Scale AI 报告，该公司在 2022 年处理了超过 2500 万个数据点，包括自动驾驶汽车项目的图像、视频和 3D 传感器数据。

数据收集和标签公司列表

• Alegion
• Scale AI, Inc.
• Dobility, Inc.
• Globalme Localization Inc.
• Trilldata Technologies Pvt Ltd
• Appen Limited
• Labelbox, Inc
• Reality AI
• Global Technology Solutions
• Playment Inc

重点产业发展

2023 年 10 月:Scale AI 推出了一套全新的人工智能驱动的数据标记工具，专为机器人和自动驾驶汽车用例而创建。对于困难的数据标记活动，该公司引入了 3D 点云注释和实时语义分割的复杂功能，减少了所需的时间。用于大规模标签计划和自动化质量控制系统的改进协作工具是这一演变的一部分。此外，平台升级还包括用于管理多语言材料和各种数据类型的新工具，从而使其对于各个行业的企业消费者来说更加灵活。

报告范围

数据收集和标签市场报告提供了对业务动态的彻底检查。它按类型、应用和领域进行探索，因此强调了信息技术、金融、汽车和医疗保健等行业的重要市场细分以及主要增长动力和困难。  它还调查了伦理问题、立法结构和技术进步如何影响人工智能的创造。旨在支持数据标注服务供应商、投资者、监管机构以及人工智能开发人员。