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現在進去數據標註行業還能掙錢麽?

2018-02-12汽車

再看到這問題已經是21年年底了,數據標註行業還能掙錢嗎?

首先先給結論,能!但想掙錢很難。

這個問題其實可以換個說法

人工智慧還火嗎?

毋庸置疑,人工智慧現在依舊是最火熱的科技方向。國內疫情穩定之後,大量的人工智慧公司如雨後春筍冒出,而今年更是有兩家AI公司成功上市。眾所周知,當前AI行業還處於弱人工智慧時代,所有演算法模型都需要大量數據進行訓練,所以數據標註行業的業務需求是無比巨大並不斷增長的。

所以數據標註行業肯定是可以賺錢的,如同其他答案的幾家數據標註公司,現在都還存活的不錯。但為什麽說掙錢很難,下面給大家詳細分析下。

根據題主的問題,我理解是作為一個數據標註行業創業者的角色,當前數據標註行業的運作形式如下圖,數據標註創業主要有兩個方向。

方向1:AI數據服務企業 ,主要業務為人工智慧產業的數據業務提供解決方案,簡單來說就是從人工智慧企業獲取數據業務需求,透過自身積累的下遊供應商資源,提供解決方案的中間平台公司。其他答案中(龍貓、覺醒向量、曼孚科技)都屬於這類公司,這類公司實際營運情況都還可以,同為此類的海天瑞聲也在今年成功上市。隨著人工智慧需求的不斷普及,相信這類公司還會出現幾家龍頭行業。但此方向創業的難點較大,主要分為以下幾條。

  • 平台開發:對於上述的幾家公司,都擁有自主開發的標註、采集平台,方便業務執行與數據分發。
  • 下遊資源積累:對於基礎業務(簡單型別的標註與采集),需要有靠譜的低成本下遊供應商控制。而對於高級業務(特殊資源或高難度有業務),則需要特殊渠道擴充套件和高水平的下遊供應商。這些資源需要一定的時間積累。
  • 人脈資源:對於中間平台服務商,如何對接到人工智慧企業業務端是重中之重,而人工智慧企業的創業者大多是電腦行業的頂尖大佬,如何進入這類圈子也是創業難點之一。
  • 創立成本:如上述的開發成本,團隊內還需要對應的銷售、計畫經理、法務稅務等崗位,前期團隊規模就已經不小,而數據標註行業已經成熟運作近十年了,如何與其它公司競爭後存活下來,也是該思考的問題。
  • 方向2:下遊供應商 主要提供實際的數據采集與數據標註服務,簡單來說就是處於平台下遊實際進行業務的公司。如果是建立最基礎的標註工作室,這個就只能算做個人經營業務了,類似於開家小店,營運的好也能有份較好的收入,但與掙錢可能關系不大。

    這邊主要講講下遊供應商公司的幾個難點;

  • 營運成本:對於下遊公司,前期一定要爭取到政策扶持或者政策補貼,前期的場地建設和裝置購置都是一筆不小的投入。
  • 營運能力:數據標註行業對於創業者的營運能力極為嚴格,包括且不限團隊管理(數據標註可以看做比較特殊類的人力資源行業)、計畫管理、下遊管理(沒錯,下遊公司一般也會有更下遊的公司或工作室渠道)、業務營運、公司營運(各類稅務、工商問題、成本管控)等。
  • 行業積累:對於創業者,一定需要一定的行業積累,因為提供業務的大多數中間平台公司(當然現在部份AI企業也會直接對接下遊供應商),所以各大平台人脈資源必不可少,不然業務都沒有,公司哪來的營收呢? 第二是計畫資源渠道積累,作為直接的執行端,計畫執行所需求的資源都需要你能把控(國外的數據采集業務利潤遠高於國內),沒有靠譜的渠道基本是做不了任何業務。
  • 資金鏈:對於數據標註行業,一個計畫由中間平台稽核完畢到最終甲方稽核完畢,期間至少要經歷三個月以上的時間才能付款,期間你必須墊付所有費用,資金回轉周期較長。
  • 總結一下

    下遊供應商公司也能掙錢,但難度確實很大,供應商公司主要完成標註與采集業務。

    數據標註業務依賴於互聯網,意味著你需要和全國的公司相互競爭,中間平台公司已經人力成本固定到足夠低的價格,這樣一看與國內的低端制造業有不少相似之處。當然,標註業務過硬的公司始終不會缺少業務。個人建議多培訓接取較高難度類的標註計畫(3D點雲、視訊連續幀、小語種語音標註等)。

    數據采集業務則更類似於人力資源業務,簡單來說就是需要拉各型別或各地點的人頭,這方面又回到人力成本的問題,個人建議多建立國外資源或特殊資源的渠道,這類采集業務價格利潤較高。

    行業存在仍存在一些亂象,近兩年也有中間平台不給結算、甚至倒閉的也有。

    個人觀點,國內數據標註行業還有很大提升空間,行業內機會挺多,但註意一點,入行不需要加盟,據我了解到的收取費用的公司無一例外都是割韭菜性質。

    最後,我是木子,如果覺得回復有用,求個點贊關註