編者按：數據標注產業，屬于少數有大意義的“小產業”。
說它小，是因為全國市場規模預計今年也到不了300億元，業內僅有幾家上市企業，且其年營收都不超過5億元。但就是以這般小體量，它卻能吸引到國家多部委發專文支持，原因很簡單：AI大模型訓練亟需高質量數據，而數據標注是高質量數據供給的一個關鍵環節。
數據標注本質上是將人類知識轉化為機器可識別的語言，為AI大模型學習提供“教材”。去年，國家數據局公布了首批7個承擔全國數據標注基地建設任務的城市名單，四川省成都市入選。如今試點基地建設已滿一年，產業在蓉發展如何？川觀智庫在專題調研過程中發現了一些值得關注的新情況、新變化。而要深入了解它們，可以從對三個新現象的追問開始。
川觀智庫研究員 熊筱偉
科技圈有句話：站在風口上，誰都能飛起來。
當前，研究機構普遍判斷“中國AI大模型正處于爆發式發展階段”，川觀智庫研究員在蓉調研數據標注產業期間，卻發現一個怪現象：少數企業的確實現了快速增長，但也有相當一部分企業的相關營收不增不減。
作為AI大模型上游的服務供應商，數據標注企業不應該是訂單接到手軟嗎？為什么部分企業沒能借助風口“飛起來”？這背后經歷了哪些現實挑戰？那些能夠“飛起來”的企業又有怎樣的發展秘訣？
Part.1
為什么有的企業“沒飛起來”？
客觀上面臨行業“內卷”，主觀上沒緊跟甲方需求轉型的步伐
川觀智庫研究員采訪的9家在蓉數據標注企業均來自行業組織和從業者推薦。在這個有限的樣本池中，超過半數企業尚未從風口上“起飛”。
除去成立不足一年的企業外，有7家在蓉數據標注企業向川觀智庫透露了近年數據標注業務營收的變動情況，其中5家沒有明顯增長。四川淘金你我信息技術有限公司負責人表示，今年數據標注業務營收預計和去年、前年基本持平。四川智成云逸信息技術服務有限公司的負責人預計今年相關營收和去年同比沒有明顯增長。成都優易智數科技有限公司總經理金守超表示，今年相關營收和2023年的規模大體相當。成都市匯眾天智科技有限責任公司總經理駱靖元表示，自2023年以來業務量一直保持平穩，“幾乎零增減”。
然而，就在過去幾年，ChatGPT發布并于國內掀起AI大模型產業發展浪潮。下游蓬勃發展，為啥上游這些企業的營收沒能跟著增加？川觀智庫研究員調研后發現，除個別企業有自身轉型的特殊情況外，主要涉及兩個原因——
原因一是行業“內卷”導致營收上不去。受訪者普遍反映目前行業競爭太過激烈，以至于出現“甲方有項目，乙方不敢接”的極端情況。路米科技（成都）有限公司、成都優易智數科技有限公司、成都市匯眾天智科技有限責任公司負責人都向川觀智庫研究員提到，現在市面上很多項目都不敢承接，因為競爭導致利潤太低、賬期太長且存在虧損風險。
綜合受訪者反饋，“內卷”重災區主要集中在傳統業務以及部分門檻不高的垂類業務（如智能駕駛領域）。金守超表示，企業一度主要從事智能駕駛領域的數據標注，但現在已基本放棄涉足該領域，“（智能駕駛）單子太不好做了。利潤率能有5%都算不錯了，而且還要項目質量管控很嚴格才行。一旦沒管控好，對方驗收不合格就要返工，而一旦返工就可能虧損。”此外，他和多位受訪者都談到，目前甲方結算周期較長，回款時間動輒半年，導致乙方資金壓力和經營風險陡增。
原因二是沒跟上甲方需求轉型步伐。前文提到當前數據標注需求正在發生結構性變化：主要依靠常識的傳統需求增長乏力，需要一定專業知識的垂類領域需求則快速增長。對此半數以上的受訪企業（5家）表示，目前完全沒有或很少承接需要專業知識的垂類領域項目（占年營收10%以內）。與之相應的是，它們當中除1家剛成立不足一年外，其余4家中有3家的近年業務沒有明顯增長。
Part.2
為什么有的企業能“飛起來”？
在發力垂類業務、避免行業內卷方面探索出了應對之道
借著風口托舉，也有企業實現了高速發展。
成都向己科技有限公司CEO譚浩宇談到，今年企業營收預計約為去年的三倍，而去年營收又是2023年的三倍。澳鵬數據科技（上海）有限公司市場及政府關系副總裁項蔚表示，目前成都子公司成立不足半年，但澳鵬數據中國業務今年上半年同比增長77%，過去五年的年均復合增長率達到90%。
這些企業為什么能夠“飛起來”？
從跟上甲方需求轉型步伐的角度出發，它們的確都在發力垂類業務。例如，譚浩宇表示，公司主要專注具身智能、醫療兩個垂類領域；從應對內卷式競爭的角度出發，它們都在通過加強標注工具研發、團隊建設等方式來強化企業護城河。又如，項蔚談到，會持續布局公司智能化數據生產平臺，儲備覆蓋10大垂類的專業化人才網絡。
在川觀智庫追問下，受訪者進一步談到了實現目標的一些方法論。
如今業內對垂類業務的重要性已有共識，難點在如何跨過專業門檻——簡單靠人才招聘并不能解決所有問題。隨著垂類業務走向深入，出現大量對口本科生都無法勝任的任務，必須要更高階人才參與。但這類人才往往有較好職業前景，不愿轉行。即便愿意，數據標注企業也很難承受大量雇傭他們的高額薪酬。
如何破局？除了聘請專家兼職外，有不愿具名的企業家談到可通過任務拆解和培訓來降低專業門檻。他談到一個真實案例：某醫療項目有大量拍攝人體病變器官的醫療影像，需要標注出其中病變位置、類型等信息以供AI大模型學習。正常情況下，這需要大量有經驗的醫生來完成。但該企業的做法是和少數醫療專家一起，將這個復雜的大問題拆成很多小問題。例如“某個器官某一種病變的主要表現形式有哪幾種”，每位標注員就盯著一個小問題進行反復強化訓練。“原理類似流水線分工，只要拆解得夠細，就把原來需要專家才能干的工作變成讓本科生也能完成。”他認為，這樣做甚至可以降低對學科背景的要求，但對標注員的學習能力要求很高。
至于應對“內卷式”競爭，有受訪企業選擇“不卷了”——直接退出競爭激烈的標注環節，而集中發展門檻和收益更高的業務環節。
一家企業負責人坦言，目前內部一位標注員都沒有，現有團隊主要就干三件事：第一件事是做項目頂層設計，幫助甲方明確到底需要什么、有什么要求，“現在很多客戶不太懂（數據標注），他們知道場景需求是什么，但到底需要乙方標注哪些數據、怎么去標注這些數據，就不太能說得清楚。”他提到智能駕駛領域的一個典型需求——標注道路上的汽車。不專業的客戶往往只要求把形狀類似的車都標成同一類，等工作干到一半才發現應該把校車、消防車等需要特殊應對的車輛分別進行單獨標注。頂層設計就是為避免類似情況發生，幫甲方提前明確和完善項目需求、標注規則等，以確保后續工作的效率和效果。第二件事是前文提到的任務拆解；第三件事是根據項目特定需要，定制化開發標注工具——三件事做完后，具體標注工作就外包給第三方執行，“現在市面上不缺能干活的（標注）團隊”。他表示經過上述轉型，企業營收得以快速增長。此外，多家企業負責人提到在探索延長產業鏈條，包括從單純賣標注服務轉向賣高質量數據集，下場開發垂類大模型、智能體產品（如機器人客服），等等。
除上述做法外，要實現企業營收“起飛”，其實還有巨大的潛力空間有待發掘。這部分內容川觀智庫將在《三問數據標注產業③》中繼續追問。
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風口可以起飛，前提是你會飛！
數據標注，是新賽道，是業態！需要不斷探索和投入！
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站在風口上也不是誰都能飛得好，時機不對、翅膀無力，飛起來也會掉下去，只要練好內功，廣闊天地任翱翔
站在風口上，豬都能飛起來。
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