算法、算力和数据共同构成了AI产业链技术发展的三大核心要素。在人工智能行业发展进程中，有监督的深度学习算法是推动人工智能技术取得突破性发展的关键技术理论，而大量训练数据的支撑则是有监督的深度学习算法实现的基础。算法模型从技术理论到应用实践的落地过程皆依赖于大量的训练数据，训练数据可以说是人工智能技术发展和进步的基础“燃料”。标贝科技是我国早期进入基础数据服务行业的企业之一，对于未来训练数据发展趋势看法如下：

AI产业对训练数据的持续性需求一直存在

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产业对训练数据的需求将会一直存在。在成熟的拓展性需求方面，标贝科技的研究报告表明：深度学习模型对训练数据的数据量、多样性和更新速度方面都有着较高要求，为充分发挥技术潜能，深度学习模型需要海量且涵盖图像、视频及语音在内等多种类型的训练数据进行模型训练。

此外，人工智能技术要求算法模型根据潜在的应用场景变化而持续更新，因此，算法模型所使用的训练数据亦需要定期更新。具体而言，大部分算法模型的训练数据需要每月至少更新一次，部分算法模型的训练数据需要每日至少更新一次，算法模型持续更新的特点将进一步拓展各领域AI数据服务的需求空间。

而在新生的前瞻性需求方面，随着人工智能商业化进程的演进，新兴应用场景如智联网AIoT、AIPaaS、产业互联网等将展现出巨大的发展潜力，并逐步促进AI技术和算法模型的优化和创新。因此，在创新应用场景和新型算法的带动下，具有前瞻性的训练数据产品和高定制化的AI数据服务需求也成为需求方越来越重视的数据要求之一。

定制化、精细化、场景化AI训练数据将将成为基础数据服务市场主流

在行业发展前期，基础数据服务行业的门槛较低，行业标准模糊，服务质量也参差不齐。随着AI产业落地成为主流，基础数据服务行业整体竞争也愈发激烈，需求方对训练数据质量的要求不断提高，垂直场景的定制化训练数据需求成为主流，需求方市场对训练数据的要求逐渐向精细化转型。需求方对训练数据的精细化需求主要体现在两方面：

一方面，人工智能算法应用要经历研发、训练和落地三个阶段，需求方根据算法应用的不同阶段对训练数据提出差异化需求：

研发阶段：需求方的数据需求是对新拓展领域或新建算法的训练，对训练数据的数据量要求较高，但数据标注内容倾向于标准化标注；

训练阶段：需求方的数据需求一般是对算法的准确性和健壮性进行优化，对数据标注的内容需求较为丰富，对数据准确性要求较高；

落地阶段：需求方的数据需求一般为算法较成熟的核心场景，对训练数据的内容有特定指向，采标难度较大。

同时，数据需求方对基础数据服务商的技术能力、服务意识、稳定性和效率有较高要求。随着人工智能技术的发展及与应用场景的深入结合，训练需求和落地需求逐渐成为主流。

另一方面，需求方对基础数据服务商的数据安全、采标能力、数据质量、管理能力、服务能力等核心能力提出了更高的要求。标贝科技是较早进行进入基础数据服务行业的企业之一，积极钻研数据训练核心技术，在基础数据服务市场积累了大量的落地实施案例，拥有自研数据采集以及数据标注平台。

在数据安全方面，标贝可满足需求方对数据授权、数据传输、存储及结项后的数据销毁数据安全技术；在采标能力方面，标贝可满足需求方在某些特定领域或垂直场景的采集能力、定制研发标注工具的能力；在数据质量方面，标贝科技可做到100%的数据准确率的交付；此外，标贝以出色的项目管理能力、服务效率以及执行团队的素养与信誉在基础数据行业具有较大的竞争优势；标贝科技可快速响应客户需求，积极主动为客户提供多种样式的基础数据服务解决方案，满足用户定制化、精细化、场景化数据需求。