人工智能数据标注产业国家政策梳理:行业已上升至国家战略

人工智能数据标注产业国家政策梳理:行业已上升至国家战略


 时间:2021-02-18    来源:消费日报网


人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力,将进一步创造新的引擎,重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。

  近年来,我国政府高度重视人工智能的技术进步与产业发展,目前人工智能已上升国家战略。在全国人大常委会中提到要加强立法理论研究,重视对人工智能、区块链、基因编辑等新技术新领域相关法律问题的研究。

  人工智能技术的应用正在改变着我们的生活。而在人工智能产业高速发展的背后,数据标注师这个新职业的需求及人数也正在壮大。数据标注行业流行着一句话,“有多少智能,就有多少人工”。目前AI算法能学习的数据,必须通过人力逐一标注,这些人力被称为“人工智能的老师”为人工智能搭建基础。 AI优评希望能有更多的识之士,关注并加入到人工智能-数据标注行业,共同参与和推进行业发展!

  全国人工智能数据标注产业

  相关政策汇总

  2015.05

  政策:《中国制造2025》

  要点:首次提及智能制造,提出加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展,把智能制造作为两化深度融合的主攻方向,着力发展智能装备和智能产品,推动生产过程智能化。

  2015.07

  政策:《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》

  发布机关:国务院

  要点:该《指导意见》中将人工智能作为其主要的十一项行动之一。明确提出,依托互联网平台提供人工智能公共创新服务,加快人工智能核心技术突破,促进人工智能在智能家居、智能终端、智能汽车、机器人等领域的推广应用;要进一步推进计算机视觉、智能语音处理、生物特征识别、自然语言理解、智能决策控制以及新型人机交互等关键技术的研发和产业化。

  2016.03

  政策:国务院《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要(草案)》

  发布机关:国务院

  要点:人工智能概念进入“十三五”重大工程。

  2016.04

  政策:机器人产业发展规划(2016-2020年)

  发布机关:工业和信息化部、国家发展改革委、财政部等三部委

  要点:2020年具体目标如下:

  产业规模持续增长。自主品牌工业机器人年产量达到10万台,六轴及以上工业机器人年产量达到5万台以上。

  技术水平显著提升。工业机器人速度、载荷、精度、自重比等主要技术指标达到国外同类产品水平

  集成应用取得显著成效。完成30个以上典型领域机器人综合应用解决方案,并形成相应的标准和规范,实现机器人在重点行业的规模化应用,机器人密度达到150以上。

  2016.05

  政策:《“互联网+”人 工智能三年行动实施方案》

  发布机关:国家发展改革委、科技部、工业和信息化部、中央网信办

  要点:明确提出到 2018 年国内要形成千亿元级的人工智能市场应用规模。规划确定了在六个具体方面支持人工智能的发展,包括资金、系统标准化、知识产权保护、人力资源发展、国际合作和实施安排。规划确立了在 2018 年前建立基础设施、创新平台、工业系统、创新服务系统和 AI 基础工业标准化这一目标。

  2016.07

  政策:《“十三五”国家科技创新规划》

  发布机关:国务院

  要点:要大力发展泛在融合、绿色宽带、安全智能的新一代信息技术,研发新一代互联网技术,保障网络空间安全,促进信息技术向各行业广泛渗透与深度融合。同时,研发新一代互联网技术以及发展自然人机交互技术成首要目标。

  2016.09

  政策:《国家发展改革 委办公厅关于请组织申报“互联网 +”领域创新能力建设专项的通知》

  发布机关:发改委

  要点:人工智能的发展应用问题,为构 建“互联网+”领域创新网络,促进人工智能技术的发展,应将人工智能技术纳入专项建设内容。

  2016.11

  政策:“十三五”国家战略性新兴产业发展规划

  发布机关:国务院

  要点:发展人工智能。培育人工智能产业生态,促进人工智能在经济社会重点领域推广应用,打造国际领先的技术体系。

  2017.03政府工作报告中提到,要加快培育壮大新兴产业。全面实施战略性新兴产业发展规划,加快人工智能等技术研发和转化,做大做强产业集群。

  2017.07

  政策:《新一代人工智能发展规划》

  发布机关:国务院

  要点:明确指出新一代人工智能发展分三步走的战略目标,到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到 世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心。

  2017.10

  政策:十九大报告

  要点:将推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。

  2017.12

  政策:《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》

  发布机关:工信部

  要点:它作为对7月发布的《新一代人工智能发展规划》的补充,详细规划了人工智能在未来三年的重点发展方向和目标,每个方向的目标都做了非常细致的量化。

  2018.01

  政策:《人工智能标准化白皮书(2018版)》

  发布机关:2018人工智能标准化论坛

  要点:国家标准化管理委员会宣布成立国家人工智能标准化总体组、专家咨询组,负责全面统筹规划和协调管理我国人工智能标准化工作,并对《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》及《人工智能标准化助力产业发展》进行解读,全面推进人工智能标准化工作。

  2018.03

  政策:2018年国务院政府工作报告

  发布机关:国务院

  要点:“人工智能”继2017年政府工作报告中首次出现后,今年再度被列入政府工作报告正文。政府工作报告强调了“产业级的人工智能应用”。做大做强新兴产业集群,实施大数据发展行动,加强新一代人工智能研发应用,在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进“互联网+”。发展智能产业,拓展智能生活。运用新技术、新业态、新模式,大力改造提升传统产业。”

  2018.04

  政策:《高等学校人工智能创新行动计划》

  发布机关:教育部

  要点:从“优化高校人工智能科技创新体系”“完善人工智能领域人才培养体系”和“推动高校人工智能领域科技成果转化与示范应用”三个方面提出18条重点任务,着力推动高校人工智能创新。

  2018.11

  政策:《新一代人工智能产业创新重点任务揭榜工作方案》

  发布机关:工信部

  要点:征集并遴选一批掌握人工智能核心关键技术、创新能力强、发展潜力大的企业、科研机构等,调动产学研用各方积极性。

  2019.03

  政策:《2019年政府工作报告》

  发布机关:国务院

  要点:促进新兴产业加快发展。深化大数据、人工智能等研发应用,培育新一代信息技术、高端装备、生物医药、新能源汽车、新材料等新兴产业集群,壮大数字经济。加快在各行业各领域推进“互联网+”。

  2019.03

  政策:《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》

  发布机关:中央深改委

  要点:提出促进人工智能和实体经济深度融合,坚持以市场需求为导向,以产业应用为目标,深化改革创新,优化制度环境,激发企业创新活力和内生动力,结合不同行业、不同区域特点,探索创新成果应用转化的路径和方法,构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。

  2019.06

  政策:《新一代人工智能治理原则》

  发布机关:科技部

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随着人工智能落地商业化进入快车道,无人驾驶、人脸识别、智慧安防等领域成为了热门的应用场景,AI公司关注的重点开始聚焦于产业落地能力上。作为人工智能行业的基础,数据是实现这一能力的决定性条件之一。因此,为机器学习算法训练提供高质量的标注数据服务成为了决定人工智能应用高度的重要条件之一。相关资料统计显示,2025年产生的数据量将高达163ZB,其中90%是非结构化数据。这些非结构化数据只有经过清洗与标注才能被唤醒价值,这就产生了源源不断的清洗与标注需求。数据标注行业因此得以迅速繁荣扩张。随着产业落地成为行业发展大势,更具前瞻性的海量数据集产品和高度定制化服务成为了数据标注行业的主要服务形式。然而,由于数据标注行业存在门槛较低、服务质量参差不齐等问题,需求方在选择数据服务时往往会遇到数据质量、服务效率、数据安全、管理能力、服务能力等痛点,这些痛点已成为阻碍行业发展的核心问题。1. 数据质量监督学习下的深度学习算法训练十分依赖于标注数据,数据集质量的高低将直接决定算法模型的效果。然而,目前数据标注行业存在很严重的数据质量问题。相关数据显示,当下数据标注行业单次交付达标率低于50%,三次内交付达标率低于90%,远远不能满足AI企业的需求。需求方希望数据服务公司可以提高首次交付项目的准确率,并大幅减少返工情况。2. 服务效率目前数据标注行业主流的项目运营方式是以“众包”以及“转包”为主,数据服务企业很难对标注团队做到直接有效的管理,因此项目延期成为了一种常态。对于需求方来说,项目延期意味着在激烈的商业竞争中丧失先发优势,所以对于需求方来说,希望数据服务公司拥有高效的项目执行系统,提高工作效率,可以按时甚至提前完成项目。3. 数据安全数据标注行业的特殊性意味着要经常接触到很多敏感的数据,比如人脸数据、车牌数据等等,这些数据的存储、传输等对于安全性的要求极高。因此,需求方希望基础数据服务商有明确具体的安全管理流程,对数据传输、存储,以及结项后的数据销毁等环节足够重视。4. 管理能力“众包”以及“转包”模式下,管理能力较弱的公司很难在兼顾多个项目时做到精力集中、高质量地服务客户,这样的后果就是项目延期、数据质量差。因此,需求方希望数据服务企业能够建立完善的内部管理流程,优化项目流程体验,达到效率与质量的双提升。5. 服务能力数据标注业务从本质上来讲也属于一种服务业务,从项目对接到最终项目的完结,每一个环节都需要需求方与数据服务企业不断地商讨,从而做出最优解。所以,需求方希望数据服务公司能够在项目进行中做到积极配合、快速响应,并可以对项目提出一定的优化建议。以上五点是需求方对数据标注企业的核心诉求,如果这五点分别对应相应分数的话,那么总体得分越高就意味着越契合需求方的要求,就越能在激烈的竞争中占据排他性的优势。对于数据标注企业而言,单纯依据客户项目的诉求进行执行略显被动,主观能动性低、行业边界有限,各家数据标注企业的产品和服务就将趋于同质化,竞争也会加剧,不仅不利于自身发展,同时也会制约着AI基础数据服务行业的发展。所以,主动做出改变,迎合需求方的核心诉求,数据服务企业才能在激烈的市场竞争中建立差异化的优势,尤其在AI商业化落地加快的大背景下,能够在垂直场景中建立一套完整的数据整体解决方案,将在未来的市场竞争中增添重要的优势砝码。

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