1.1　數據標注服務的內涵及類型
1.1.1　數據標注的內涵
1.1.2　數據標注的過程
1.1.3　數據標注的方法
1.1.4　數據標注服務類型
1.2　數據標注與人工智能的關系
1.2.1　人工智能產業鏈結構分析
1.2.2　人工智能開發的基本流程
1.2.3　數據標注是AI項目開發關鍵
1.3　數據標注服務發展的主要意義
1.3.1　數據標注的必要性
1.3.2　數據標注主要價值

2.1　經濟環境分析
2.1.1　宏觀經濟概況
2.1.2　工業經濟運行
2.1.3　固定資產投資
2.1.4　經濟轉型升級
2.1.5　宏觀經濟展望
2.2　需求環境分析
2.2.1　互聯網用戶規模增加
2.2.2　物聯網產生大量數據
2.2.3　數據產生量持續上升
2.2.4　數據標注處理容量大
2.2.5　數據標注應用領域廣
2.3　政策環境分析
2.3.1　相關行業協會
2.3.2　相關利好政策
2.3.3　納入職業認定
2.3.4　地區支持政策
2.3.5　技術規范文件

3.1　人工智能政策階段特點分析
3.1.1　第一階段
3.1.2　第二階段
3.1.3　第三階段
3.1.4　第四階段
3.2　人工智能行業發展價值
3.2.1　人工智能催生智能經濟
3.2.2　人工智能助力智能社會
3.2.3　AI帶來全方位商業化
3.2.4　AI技術推動產業升級
3.2.5　AI進入機器學習時代
3.3　2022-2024年人工智能行業發展綜況
3.3.1　人工智能應用需求加大
3.3.2　人工智能產業逐步成熟
3.3.3　人工智能市場發展規模
3.3.4　人工智能行業市場份額
3.3.5　人工智能產業發展特征
3.3.6　人工智能企業主體分類
3.4　人工智能行業發展前景展望
3.4.1　人工智能經濟效益巨大
3.4.2　人工智能生產方式前景
3.4.3　人工智能投資機會分析
3.4.4　人工智能產業投資方向
3.4.5　人工智能技術發展方向
3.4.6　人工智能“十四五”發展機遇

4.1　全球數據標注行業發展綜況
4.1.1　數據標注行業發展歷程
4.1.2　全球數據標注企業分布
4.1.3　全球數據標注市場規模
4.1.4　數據標注工具市場空間
4.1.5　數據標注行業發展趨勢
4.2　中國數據標注行業發展綜況
4.2.1　數據服務產業鏈結構
4.2.2　數據標注產業發展階段
4.2.3　相關人才隊伍建設狀況
4.2.4　數據標注市場規模情況
4.2.5　數據標注細分市場結構
4.3　中國數據標注市場需求分析
4.3.1　數據標注市場需求客戶
4.3.2　數據標注地區市場需求
4.3.3　數據標注市場需求趨勢
4.4　中國數據標注行業競爭格局分析
4.4.1　市場集中度分析
4.4.2　整體市場競爭梯隊
4.4.3　市場主體主要分類
4.4.4　市場主體策略矩陣
4.4.5　企業數量規模特點
4.4.6　企業實力排名情況
4.4.7　企業競爭趨勢分析
4.5　中國數據標注行業發展的問題
4.5.1　行業發展面臨的困難
4.5.2　標注速度與質量問題
4.5.3　定制場景化服務要求高
4.5.4　數據標注的核心需求痛點
4.5.5　數據標注的技術研發問題
4.6　中國數據標注行業發展的對策
4.6.1　構建專業數據標注平臺
4.6.2　關注數據標注價值維度
4.6.3　保證數據標注質量的舉措
4.6.4　數據標注企業發展要點

5.1　數據標注平臺構成及核心技術
5.1.1　數據標注平臺構成
5.1.2　數據標注核心技術
5.1.3　數據標注常用工具
5.2　數據標注服務模式分類
5.2.1　自建團隊模式
5.2.2　眾包模式
5.2.3　轉包模式
5.3　數據標注定制化發展模式
5.3.1　定制化迎合發展需求
5.3.2　定制化應用案例分析
5.4　數據標注公益發展模式
5.4.1　模式發展背景
5.4.2　模式發展案例
5.5　智能數據標注服務模式分析
5.5.1　智能數據標注的基本內涵
5.5.2　智能數據標注的發展推力
5.5.3　智能數據標注的發展價值
5.5.4　智能數據標注的實現路徑

6.1　智能駕駛領域
6.1.1　智能駕駛領域發展狀況
6.1.2　智能駕駛數據標注范圍
6.1.3　需要關注長尾場景數據
6.1.4　數據標注主要應用領域
6.2　智能安防領域
6.2.1　智能安防行業發展狀況
6.2.2　安防數據標注應用需求
6.2.3　數據標注主要應用領域
6.3　智能金融領域
6.3.1　智能金融行業發展狀況
6.3.2　數據標注具體應用場景
6.3.3　數據標注主要應用領域
6.4　新零售領域
6.4.1　新零售市場的發展狀況
6.4.2　數據標注具體應用價值
6.4.3　數據標注主要應用領域

7.1　Appen
7.1.1　企業發展概況
7.1.2　企業財務狀況
7.1.3　產業發展實力
7.1.4　數據標注工具
7.1.5　企業資本動態
7.2　Scale AI
7.2.1　企業發展概況
7.2.2　企業財務狀況
7.2.3　企業發展實力
7.2.4　企業發展動態
7.3　Labelbox
7.3.1　企業發展概況
7.3.2　數據訓練平臺
7.3.3　主要產品技術
7.3.4　企業融資狀況
7.3.5　企業合作動態

8.1　數據堂
8.1.1　企業發展概況
8.1.2　企業財務狀況
8.1.3　商業發展模式
8.1.4　數據標注平臺
8.1.5　核心競爭力分析
8.1.6　企業發展展望
8.2　云測數據
8.2.1　平臺發展概況
8.2.2　主要產品服務
8.2.3　平臺發展歷程
8.2.4　平臺發展實力
8.3　龍貓數據
8.3.1　平臺發展概況
8.3.2　平臺主要業務
8.3.3　標注基地分布
8.3.4　平臺發展實力
8.3.5　開放標注工具
8.3.6　平臺融資動態
8.4　星塵數據
8.4.1　平臺發展概況
8.4.2　質量管控系統
8.4.3　服務特點分析
8.5　文德數慧
8.5.1　平臺發展概況
8.5.2　主要功能模塊
8.5.3　平臺建設動態
8.6　格物鈦
8.6.1　平臺發展概況
8.6.2　核心產品服務
8.6.3　解決方案分析
8.7　互聯網企業性質的數據標注平臺
8.7.1　騰訊云平臺
8.7.2　京東眾智平臺
8.7.3　百度眾測平臺
8.7.4　阿里數據標注平臺

9.1　數據服務產業鏈投資壁壘分析
9.1.1　數據庫設計壁壘
9.1.2　數據采集壁壘
9.1.3　數據處理壁壘
9.1.4　數據質檢壁壘
9.2　數據標注行業融資規模特點分析
9.2.1　融資數量規模
9.2.2　融資輪次分布
9.2.3　投資區域分布
9.2.4　資本投資偏好
9.3　數據標注企業投融資動態
9.3.1　Graviti獲得Pre-A輪融資
9.3.2　Datasaur獲得百萬美元融資
9.3.3　愛數智慧完成B輪融資
9.3.4　倍賽科技完成B輪融資
9.4　數據標注基地項目投資動態分析
9.4.1　酒泉大數據標注中心項目
9.4.2　百度山東數據標注基地項目
9.4.3　淘丁數據標注基地項目
9.5　數據標注基地項目投資案例——百度（山西）人工智能基礎數據產業基地
9.5.1　基地項目發展情況
9.5.2　基地核心發展優勢
9.5.3　數據安全保障措施
9.5.4　基地入駐企業規模
9.5.5　數據交易平臺合作

10.1　中國數據標注行業發展前景及趨勢分析
10.1.1　數據標注行業發展機遇
10.1.2　數據標注行業發展前景
10.1.3　數據標注產業發展趨勢
10.1.4　數據標注產業發展重點
10.2　2024-2028年中國數據標注行業發展預測分析
10.2.1　2024-2028年中國數據標注發展的影響因素分析
10.2.2　2024-2028年中國數據標注市場規模預測