算法、算力与数据作为人工智能领域的三大核心，正带领人工智能走向繁荣发展。

然而长期以来，三者的发展并不均衡。目前人工智能商业化在算力、算法和技术方面基本达到阶段性成熟，而基础数据领域却鲜有人关注。

数据标注服务是一种技术要求较低的劳动密集型产业，人们常说，“数据标注就是人工智能领域的人工部分”。如何利用技术创新来提高数据标注效率，减少行业纽带的中间成本，始终是行业内最关注的问题。

而数据标注作为一个年轻的行业，虽然互联网上有很多关于数据标注的文章，但仍鲜有引导性，事实上，数据对于AI行业的发展起着至关重要的作用。目前，监督学习下的深度学习算法训练十分依赖人工标注数据，自2010年开始人工智能行业已不断优化算法增加深度神经网络层级，利用大量的数据集训练提高算法精准性。

市场对算法的不断拓进使得数据标注需求大幅提升，时至今日，人工智能算法模型经历多年的更新迭代，基本已达到阶段性成熟，随着人工智能的商业化应用，高前瞻性的数据产品与数据的高定制化服务成为了主流。

换句话说，要想解决行业具体痛点，大量经过标注处理的相关数据就是算法训练的基础，可以说数据决定了AI的落地程度，数据领域值得更多关注。但另一方面，数据标注行业现在仍未能树立起统一准则，相较其他领域，供应体系仍不稳定，因此还需多方共同努力来完善该行业的生态。