随着大数据、云、物联网、人工智能等信息科技技术的发展以及互联网设备的普及，各行业产生了前所未有海量的AI数据服务需求，彻底宣告了数据时代的来临。

首先，物联网的发展更使线下业务产生的大量数据被采集起来，世界各地的AI数据需求量呈指数形式增长，据专业数据机构预测，全球每年的数据量将从2018年的33ZB快速增加到2025年的175ZB,年复合增长率达26.91%。与此同时，大量人工智能产业在各行业落地融合，为AI数据服务行业的发展提供了可观的商业价值和巨大的发展潜力。AI数据服务行业进入空前的发展红利期。

下游产业技术不断更新迭代，推动AI数据服务门槛提高

由于人工智能产业化应用新产品、新应用、新场景层出不穷，新的AI数据服务需求不断出现，技术不断迭代，标贝科技面临的下游需求随着行业发展不断发生变化。同时，下游客户对于AI数据服务商服务参度与以及产品质量的需求不断提高。标贝科技进行数据开发所需的各项技术也需要不断迭代。为紧跟下游需求变化，作为AI数据服务商需要对下游技术，如计算机视觉、智能语音、自然语言处理等算法有更深刻的理解，对行业发展趋势拥有洞察能力，标贝科技不断加强技术研发能力和持续提高数据服务水准，才能在下游行业技术快速迭代过程中持续保持技术优势。

新业态的产生，催生技术迭代加速，提高数据采集、标注业务门槛

随着AI数据服务行业发展，AI数据服务业务门槛不断提高。需求方对AI数据服务商的采集、标注能力提出了更高的要求。在数据采集能力方面，需求方希望AI数据服务商能覆盖更多的垂直场景，有更丰富的方言/小语种资源、全球采集渠道、场景搭建能力和特殊场景数据采集能力等；在数据标注能力方面，拥有如语音合成训练数据、3D点云数据等高门槛数据标注能力的服务商将具有更强竞争力。不断提升的行业要求，推动标贝科技不断提升自身核心产品能力与市场竞争力。

AI数据服务业务设计流程更加严谨，行业竞争壁垒不断提高

AI数据服务行业的产品形式主要为数据集产品和训练数据定制服务，二者在业务流程方面都按照训练数据设计、数据采集(或需求方提供)、数据加工、质检的步骤执行。AI数据服务商如何在各环节中把控产品输出质量，提高行业竞争壁垒，是决定行业地位的重要因素。

在设计训练数据环节时，加深对智能语音交互、计算机视觉、自然语言处理等算法的理解与应用，提高训练数据的设计能力，具备前瞻性的数据集产品设计能力，以及参与过更多复杂、高难度项目的公司在获取新客户和新任务时具有的核心优势。在设计数据采集环节时，拥有更强的数据采集能力，以及拥有稳定采集供应链的AI数据服务商具有更长期的发展实力。

需求方市场数据需求向精细化转型，新的需求方向加剧行业竞争，迎来行业“洗牌”

需求方对AI数据服务的精细化需求主要体现在两方面。首先，AI数据服务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AI数据服务提出了差异化需求；其次，需求方对AI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。

随着需求方市场向精细化转型，AI数据服务行业将面临项目要求提高、利润压缩、管理成本上升等问题。在未来一段时间内AI数据服务行业内竞争将加剧，行业格局将迎来“洗牌”。行业竞争格局的变化对品牌数据服务商的生产力、精细化管理能力、利润把控能力、营销能力和品牌影响力都带来了巨大的考验。

不断进步和发展的数据行业技术，以及需求方对数据需求的门槛的提高，对标贝科技的研发能力和持续创新能力构成挑战。标贝科技也将不断加强对研发人才的有效组织和研发经费的经济投入，在行业技术快速迭代过程中持续保持，以技术优势保公司核心竞争力。