报告概述

全球数据标签解决方案和服务市场规模预计到 2034 年将达到1347 亿美元左右，从 2024 年的197 亿美元，在预测期内的复合年增长率为21.2% 2025 年至 2034 年。2024 年，北美占据主导市场地位，占据34.5%以上份额，收入67 亿美元。

由于对支持人工智能和机器学习系统的开发和可靠性的高质量、准确标记数据的需求不断增长，数据标记解决方案和服务市场正在不断增长。随着组织寻求训练日益复杂的模型（例如计算机视觉、自然语言处理和生成人工智能中使用的模型），这种需求变得更加强烈，其中输入数据的精度和完整性至关重要。

关键见解摘要

• 按采购类型划分，外包细分市场占据85.6%份额，凸显了对第三方供应商的大规模注释项目、成本效率和专业知识的依赖。
• 按类型划分，图像/视频标签细分市场占37.5%，反映了计算机的激增视觉应用，例如自动驾驶汽车、监控和医疗保健成像。
• 从标签类型来看，手动细分市场占据了76.5%的份额，因为人工注释在确保准确性方面继续发挥着至关重要的作用，尤其是在复杂的数据集中。
• 从垂直领域来看，在人工智能开发、机器学习模型训练和自然语言处理用例的支持下，IT 细分市场成为数据标签的主要用户。
• 从区域来看，北美占据了主导地位。在先进的人工智能生态系统的推动下，占据全球市场34.5%的份额操作系统、机器学习应用程序的高度采用以及科技公司的强大影响力。

根据 llcbuddy 的说法，当80%的对象属于单一类别时，大约80%的训练数据也反映了该类别。在这种情况下，任务一致性分数达到 67%，因为三分之二的注释对齐。第一个和第二个注释根据任务一致性标准进行分组，该标准应用 40% 阈值来确定注释之间的一致性。

受管理员工和众包员工之间的比较进一步凸显了准确性的差异。对于情绪分析，受管理员工的平均准确率为 50%，而众包工作人员达到 40%。在转录任务中，受管理员工的错误率仅为 1%，而众包工作人员的错误率为 4%。

成本效率在数据集准备中也发挥着核心作用。如果对包含最多 9 个作业的 HIT 应用 20% 价格，则处理适度数据集的总成本将达到 120 美元。与此同时，长期经济潜力仍然巨大，预计到 2030 年，人工智能将为全球经济活动增加13 万亿美元。这些见解共同强调了质量控制和经济可扩展性在塑造数据标签行业未来方面的双重重要性。

采购类型分析

2024 年，按采购类型来看，外包细分市场在数据标签解决方案和服务市场中处于领先地位，占据总份额的85.6%。这种主导地位主要是由寻求效率、可扩展性和成本优势的组织推动的。外包数据标记任务使公司能够利用专业知识，利用全球人才库，并加快项目进度，同时控制运营成本。

对于使用大型数据集和复杂模型的行业，外包可以立即联系配备最新工具和方法的熟练注释人员。此外，根据项目要求和市场条件灵活地扩大或缩小标签工作，使外包成为寻求高质量、一致输出的初创公司和企业的首选方法。

按类型分析

2024 年，按类型划分，图像/视频细分市场占数据标签解决方案和服务市场的37.5%。视觉内容数据标签的激增源于计算机视觉、自动驾驶汽车、面部识别和零售分析等人工智能应用的爆炸式增长。图像和视频标记是训练高级机器学习模型进行检测、分类和识别的基础准确地反映现实世界场景。

医疗保健（用于医学成像）、安全（监控录像）和娱乐（内容标记和推荐）等领域的需求进一步推动了该细分市场的增长，这些领域准确的标记数据会极大地影响人工智能系统的质量和可靠性。

按标签类型

到 2024 年，按标签类型划分，手动标记占市场的76.5%，这凸显了对人类专业知识进行细致入微且上下文丰富的数据注释的持续依赖。尽管自动化工具和人工智能辅助标签取得了进步，但当需要复杂的判断、上下文理解或干预时，手动注释仍然至关重要。

医疗保健、自动驾驶和法律技术等行业经常需要精确、无差错的标签，而只有经过培训的人员才能提供这些标签。这种方法确保了数据质量维护诚信，这对于模型培训、法规遵从性和产品安全至关重要。手动细分市场的高份额反映了对准确性的重视以及自动标签在处理模糊、敏感或高度专业化的数据时仍然面临的局限性。

通过垂直分析

2024 年，IT 垂直行业成为数据标签解决方案和服务市场的主要贡献者。 IT 公司推动了对标记数据集的需求，以推动机器学习、人工智能和数据驱动产品开发方面的创新。

该行业的参与范围从软件和应用程序开发到云计算、网络安全和数字化转型计划，所有这些都依赖于强大的、注释良好的数据源。 IT 组织尤其优先考虑大容量和高精度的数据标记，以支持人工智能驱动的平台和技术的持续改进应用程序，巩固行业在推动全球数据标签格局中的关键作用。

主要细分市场

按采购类型

• 内部
• 外包

按类型

• 图像/视频
  文本
  音频

按标签类型

• 手动
• 半监督
• 自动

按行业

• IT
• 汽车
• 政府
• 医疗保健
• 金融服务
• 零售
• 其他

区域分析和覆盖范围

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 欧洲其他地区
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 南部韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • Vietnam
  • 拉丁美洲其他地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

主要趋势与创新

前 5 个生长因子

驱动程序

对准确数据的强烈需求

最大原因企业使用数据标签解决方案是需要准确和一致的数据。当使用标记良好的数据进行训练时，人工智能和机器学习模型会表现得更好。医疗保健、金融和零售等行业需要精确的数据注释来做出明智的决策并改善其服务。

公司还与标签提供商密切合作，以获得适合其独特需求的定制解决方案。许多人希望标签系统能够轻松地与现有的数据工具连接。总体而言，对高质量标注数据的需求不断增长，因为它对于构建可靠的人工智能系统至关重要。

约束

成本和时间要求高uirements

数据标记需要大量时间和金钱。对于特别复杂的数据或小公司来说，成本可能是一个主要障碍。手动贴标签通常需要专家，这会增加成本。这些成本使一些组织难以负担大规模标签项目。

除了资金之外，该过程可能很慢且难以管理。保持注释一致和维护隐私增加了额外的挑战。即使是自动化标签工具也需要时间来设置和学习。由于这些因素，许多公司发现在标记数据时很难平衡成本、速度和质量。

机遇

合成数据和以行业为中心的标记

使用合成数据是一个不断增长的机会。合成数据是人为创建的，但看起来很真实。它有助于解决数据可用性有限和隐私问题等问题。同时，提供专门针对医疗保健或医疗保健等行业的标签服务。汽车可以创造新的商机。

亚太和拉丁美洲等地区正在迅速采用这些技术。提供定制且灵活的解决方案（包括合成数据）的服务提供商可以扩展到这些不断增长的市场。这种方法可以帮助企业满足特定要求，同时提高人工智能能力。

挑战

保持大型数据集的质量

随着数据量的增长，确保标签准确和一致是最大的挑战。质量差的标签会降低人工智能模型的有效性，并可能在实际使用中引起问题。标记视频等复杂数据需要仔细的关注和专业知识。

为了满足这些需求，提供商使用质量检查、审核和智能工具来发现错误。由于标签团队可能庞大且多样化，技术有助于维持标准。然而，当数据不清楚时，人类的判断对于做出决策仍然很重要。乙平衡质量和规模是数据标签行业持续面临的挑战。

竞争分析

在数据标签解决方案和服务市场中，CloudFactory Limited、Cogito Tech LLC、Deep Systems LLC、edgecase.ai 和 Alegion 等公司通过专注于可扩展的人机交互模型建立了强大的地位。他们的服务将劳动力管理与人工智能驱动的工具相结合，以确保标记复杂数据集的准确性。这些提供商因提供灵活的外包模式而闻名，这些模式为医疗保健、金融和汽车等行业提供服务。

第二组参与者，包括 Amazon Mechanical Turk Inc.、Appen Limited、Clickworker GmbH、CloudApp、Explosion AI GmbH 和 Heex Technologies，通过众包平台和基于云的协作工具获得了关注。这些公司大规模提供多样化的注释服务，并得到d的支持分布式劳动力和自动化。他们对成本效率和全球劳动力可用性的关注帮助企业加快了人工智能开发周期。

另一个细分市场由技术驱动的创新者领导，例如Labelbox Inc.、Lotus Quality Assurance、Mighty AI Inc.、Playment Inc.、Scale AI、Shaip、Steldia Services Ltd.、Tagtog Sp.。 z o.o.、Trilldata Technologies Pvt Ltd 和 Yandez LLC。这些公司强调专有平台、人工智能辅助注释和先进的自动化。通过将直观的界面与强大的 API 相结合，它们使企业能够将标签工作流程直接集成到 AI 管道中。

市场上的主要参与者

• CloudFactory Limited
• Cogito Tech LLC
• Deep Systems, LLC
• edgecase.ai
• Alegion
• Amazon Mechanical Turk, Inc.
• Appen有限公司
• Clickworker GmbH
• CloudApp
• Explosion AI GmbH
• Heex Technologies
• Labelbox, Inc.
• Lotus质量保证
• Mighty AI, Inc.
• Playment Inc.
• Scale AI
• Shaip
• Steldia Services Ltd.
• Tagtog Sp.。
• Trilldata Technologies Pvt Ltd
• Yandez LLC

最新进展

• 2025 年 2 月注释领域的关键参与者 V7 Labs 与 TaskUs 和 Digital Divide Data 建立了合作伙伴关系。该联盟旨在扩大合乎道德的大规模注释能力，突显市场对负责任人工智能的严肃态度。
• 2025 年 2 月，美国的一个重要合作伙伴将一家数据分析平台提供商与一家数据标签初创公司联系起来，以提高联邦和情报使用的人工智能模型的准确性。通过这种集成，使用 Foundry 系统的机构可以请求高质量的标签服务，从而确保在关键任务决策中提供更强大的数据集和更可靠的结果。
• 2024 年 10 月韩国推出了 trans-AI Annotator，这是一种专有解决方案，旨在通过 AI 驱动的图像和文本分析自动执行标签任务。该平台通过减少人工工作并加快数据集准备速度，满足了企业对模型训练效率日益增长的需求。