数据注释工具市场（2024 - 2030）

数据标注工具市场摘要

数据标注工具使用户能够通过向数据添加属性标签或标记数据来增强数据的价值。使用标注工具的主要好处是，数据属性的组合使用户能够在单个位置管理数据定义，而无需在多个地方重写类似的规则。

大数据的兴起和大型数据集数量的激增很可能需要在数据标注领域使用人工智能技术。数据注释行业预计也将从对机器学习改进的不断增长的需求以及对先进自动驾驶技术的不断增加的投资中受益。

物联网 (IoT)、Mac 等技术海量学习 (ML)、机器人技术、高级预测分析和人工智能 (AI) 会生成大量数据。随着技术的不断变化，数据效率对于创造新的业务创新、基础设施和新经济至关重要。这些因素极大地促进了行业的发展。由于数据标注增长潜力不断上升，开发人工智能医疗保健应用程序的公司正在与数据标注公司合作，提供所需的数据集，帮助他们增强机器学习和深度学习能力。

例如，2022 年 11 月，医疗保健人工智能解决方案开发商 Medcase 与 NTT DATA 正式签署了具有法律约束力的协议。根据这一合作伙伴关系，两家公司宣布合作为医学成像提供数据发现和丰富解决方案。通过此次合作，Medcase 的客户将能够访问 NTT DATA 的倡导AI服务。这种访问使创新者能够为他们的项目获得患者研究，包括医学成像。

但是，数据注释工具的不准确性限制了市场的增长。例如，给定的图像可能具有低分辨率并包含多个对象，这使得标记变得困难。市场面临的主要挑战是与标记数据质量不准确相关的问题。在某些情况下，手动标记的数据可能包含错误标记，并且检测此类错误标记的时间可能会有所不同，这进一步增加了整个注释过程的成本。然而，随着复杂算法的发展，自动数据注释工具的准确性正在提高，从而减少了对手动注释的依赖和工具成本。

市场集中度和特征

市场上知名公司的重大创新正在增强数据注释工具市场的创新程度。此外，许多企业越来越多地利用人工智能来开发新产品，甚至彻底改变最成熟的行业，预计也将增加在预测期内对创新的需求。

主要公司的战略并购将极大地推动市场增长。此外，数据注释供应商还准备与领先的科技巨头合作，以便为不同的客户群扩展和扩展他们的解决方案和服务产品。例如，AI 生命周期的高质量数据来源 Appen Limited 选择 Amazon Web Services (AWS) 作为其 AI 创新和解决方案的主要云。通过一项多年期协议，随着澳鹏为人工智能数据源、模型验证和注释创建新的企业解决方案，两家公司正在深化合作。

数据注释工具市场预期受到围绕数据隐私和安全不断发展的法规的极大影响。遵守这些法规至关重要，有效集成行业特定合规措施的注释工具将保持竞争优势。然而，严格的法规可能会增加成本，并给工具开发人员和用户带来复杂性。

数据注释的独特性质涉及将数据转换为机器和人工智能模型可以理解的格式，目前该市场中服务替代的威胁较低。人工智能和机器学习模型数量的不断增加进一步增强了对可靠数据注释的需求。虽然人工智能驱动的数据注释工具可以自动化主要任务并有可能降低未来的成本，但理解和解释复杂数据的人类专业知识仍然至关重要。

市场的特点是动态的最终用户环境。各行业都在积极采用数据标注在工具上。例如，注释数据将在增强医疗保健领域的人工智能应用方面发挥重要作用。注释医学成像数据使人工智能驱动的系统能够分析趋势、识别潜在的异常情况，甚至协助医疗专业人员生成自动报告。探索其他有前景的最终用户群体及其数据注释工具的具体应用对于了解市场未来的增长潜力至关重要。

类型洞察

根据类型，市场分为文本、图像/视频和音频。 2023 年，文本数据注释工具领域引领市场，占全球收入份额超过 36.1%。图像/视频注释领域预计将在预测期内主导市场。图像数据标注的一些主要应用是在医疗行业的医学成像领域。市场也见证了大幅增长就创新和投资而言，在创业生态系统中。 Infervision、Zebra Medical Vision 和 Arteries 等初创公司是医疗保健领域数据注释市场中的一些著名初创公司。

由于电子商务和临床研究应用中的应用不断增加，文本注释领域预计在预测期内将以可喜的速度增长。由于需要微调人工智能的能力，使其能够帮助识别文本、语音和注释数据的语义连接中的模式，文本注释将主导全球市场。值得注意的是，采用机器学习算法进行文本数据注释的自动化标签解决方案得到了广泛采用。与人机交互方法相比，这些解决方案可以提供速度和成本优势，从而推动文本注释细分市场的增长。

注释类型洞察

根据注释类型，市场分为手动、半监督和自动。 2023 年，手动细分市场占据了主导收入份额。手动数据注释是人类对任何数据进行标记或注释的过程。该方法之所以受欢迎，是因为它具有准确性、高度完整性、最少的数据注释工作以及与自动注释相比更有机会发现与数据相关的有趣见解，并且可以稍后将其集成到算法中。然而，由于手动注释可能既昂贵又耗时，通过众包活动收集的标记数据可用于各种应用。

自动注释部分预计将在 2024 年至 2030 年以可观的速度增长。人工智能对于数据注释行业变得至关重要，因为该技术允许使用分层学习过程从数据集中提取高级且复杂的抽象。需要从大量数据中挖掘和提取有意义的模式正在推动人工智能的增长，预计这将进一步推动对自动数据注释工具的需求。半监督系统可用于识别特定的标记数据，也可用于对未标记数据进行半监督分类。因此，这种注释类型的有限使用将有助于在市场中占据适度的份额。

垂直洞察

IT 领域在 2023 年占据领先的收入份额。医疗数据注释工具领域预计从 2024 年到 2030 年将快速增长。人工智能在医疗保健领域广泛应用于治疗预测、诊断自动化、药物开发和基因测序等各种应用。医疗保健中的数据集需要使用机器学习算法进行训练。训练的质量显着影响用于开发基于人工智能的应用程序的算法的有效性和准确性。获取准确、高质量的数据集是关键一步在医疗保健领域开发成功的人工智能产品。因此，数据注释工具通过向人工智能提供训练数据集来推动该行业的发展。

随着数据注释工具在自动驾驶汽车中得到广泛接受，预计汽车领域在预测期内将以最高复合年增长率增长。用于改善图像注释以推动自动驾驶汽车领域发展的研发支出不断增长，正在推动市场增长。例如，2022 年 11 月，TechSee 与 TELUS International 建立合作伙伴关系，以推进互动中心的实时计算机视觉。此次合作涉及将 TechSee 的一系列人工智能驱动的服务自动化和视觉参与技术集成到 TELUS International 的自动驾驶模型客户产品中。

区域洞察

北美在该领域占据主导地位就收入份额而言，到 2023 年，全球市场的收入份额将继续增长。这是由于主要公司为获得竞争优势而采取的快速产品和地域扩张战略。这一增长归因于移动计算平台和人工智能在数字购物和电子商务中的日益集成。众包的日益突出，以高效且具有成本效益的方式生成标记数据，正在促进市场增长。

美国数据标注工具市场趋势

美国数据标注工具市场正在经历大幅增长，2024 年至 2030 年复合年增长率为 22.7%。这一增长是由技术的快速发展、智能设备的使用增加以及社交网站的盛行推动的。此外，面部识别技术在安全和监控系统中的日益普及预计将进一步促进增长。

欧洲数据注释工具市场趋势

欧洲数据注释工具市场预计将在各个行业（尤其是汽车和零售行业）越来越多地采用人工智能技术的推动下实现强劲增长。这些行业在自动驾驶汽车和产品分析等应用中大量使用图像注释。虽然商业许可的工具在市场上占据主导地位，但开源和免费增值选项越来越多，以满足个人开发者和注重成本的企业的需求。

由于医疗保健行业是数据注释技术的重要用户，英国数据注释工具市场预计将在欧洲地区保持最高的增长率。各种医学成像（例如 X 射线、超声波和 MRI）对高效、精确的数据标记的要求可能归因于数据注释工具的日益接受

亚太地区数据注释工具市场趋势

预计亚太地区的数据注释工具市场在预测期内将实现最高的复合年增长率。这一增长归因于移动设备和平板电脑使用量的增加、技术的快速突破以及社交网络在印度和中国等发展中经济体中的日益突出。该地区的新兴经济体在广泛采用数据注释工具方面拥有巨大潜力，特别是在以越来越多地采用技术和创新访问计划为标志的医疗保健和金融服务垂直领域。

中国数据注释工具市场到 2023 年将在亚太地区占据最大的收入份额。这可以归因于中国领先公司的存在以及蓬勃发展的初创生态系统正在推动市场增长。大量投资和战略合作业务创新和采用尖端技术的进步预计将在未来几年促进市场增长。

关键数据注释工具公司见解

供应商正在采取多项战略举措，例如合作、收购和合并以及与其他主要市场参与者建立伙伴关系。这些公司专注于筹集资金以支持地域扩张和产品发布。例如，2023年1月，全球人机交互人工智能公司CloudFactory推出了快速标注，这是一款视觉人工智能产品，它将CloudFactory一流的员工队伍与业界领先的人工智能辅助标签技术相结合，生成高质量的标签数据的速度比手动标签快5倍。通过将已建立的托管劳动力运营与自适应人工智能辅助标记模型相结合，加速注释提供了一种平衡注释质量和速度的方法。

最新动态

• 2023 年 11 月，AI 生命周期的高质量数据提供商 Appen Limited 选择 Amazon Web Services (AWS) 作为其 AI 解决方案的主要云ns和创新。随着澳鹏利用额外的企业解决方案进行人工智能数据源、注释和模型验证，两家公司正在通过一项多年期协议扩大合作。澳鹏正在通过集成尖端的 AWS 服务来加强其人工智能数据平台，该平台是人与人工智能之间的桥梁。

• 2023 年 9 月，Labelbox 推出了大型语言模型 (LLM) 解决方案，以帮助组织进行生成式人工智能创新，并加深与 Google Cloud 的合作关系。随着大型语言模型（LLM）的引入，企业现在有大量机会产生新的竞争优势和商业价值。 LLM系统有能力彻底改变广泛的智能应用；然而，在许多情况下，组织需要调整或微调法学硕士，以符合人类的偏好。作为扩大合作的一部分，Labelbox 正在利用 Google Cloud 的生成式 AI 功能来协助组织使用 Vertex AI 开发法学硕士解决方案。 Labelbox 的 AI 平台将与 Google Cloud 领先的 AI 和数据云工具集成，包括 Vertex AI 和 Google Cloud 的 Model Garden 存储库，使 ML 团队能够访问用于视觉和自然语言处理 (NLP) 的尖端机器学习 (ML) 模型，并实现关键工作流程的自动化。

• 2023 年 3 月，发布了最新版本的 Enlitic Curie，这是一个旨在改进放射科工作流程的平台。该平台包括 Curie|ENDEX，它使用自然语言处理和计算机视觉来分析和处理医学图像，以及 Curie|ENCOG，它使用人工智能来检测和保护健康信息安全中的医学图像。

• 2022 年 11 月，AI 生命周期数据领域的全球领导者 Appen Limited 宣布与 CLEAR Global 建立合作伙伴关系，CLEAR Global 是一家非营利组织，致力于确保获取基本信息并扩大参与度跨越语言的冰。此次合作旨在开发一款专为内罗毕俚语 Shen 定制的基于语音的医疗保健常见问题解答机器人。

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