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DPS :定义AI幕后生产力

中智观察 | 744 2021-11-28 03:10 0 0 0
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《中智观察》第1547篇推送

记者:润墨

编辑:苏苏

头图来源:图虫创意


在1997年法国导演吕克贝松指导的经典科幻电影《第五元素》中,自然界的元素由“风火水土”四大元素,重新解构为“风火水土”和“生命”。而生命成为重建世界秩序最重要的元素。今天,人类的生产生活方式不断被改写,迎来了如同科幻世界的重构与刷新。


2014年,硅谷精神教父、科技商业预言家凯文·凯利用近三个小时的演讲,畅谈对未来20年世界发展趋势的见解,其中他有过一次预言:未来的生意都是数据的生意。


2020年4月9日,中共中央、国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》数据作为一种新的生产要素类型,被正式写入中央文件。从此,数据成为与土地、劳动力、资本和技术同样重要的生产要素。


相比之下,数据更像是土地,是一种原生而庞杂的生产要素,就像矿石、石油是工业发展的基础,但并不是从土地中直接开采出来就能使用,数据也必须经过处理,才能成为人工智能行业和数智化世界建设的基础,这道工序就是“DPS”——数据流程服务。


数据流程服务(DPS, Data Process Service  即DPS)是围绕着数据处理的整个流程(数据包括各种类型,像文字、图形图像、音频、视频等等)形成的一系列的服务,目前主要包括数据采集、数据标注、隐私、内容审核等。DPS,是以AI算法模型为代表的通用数字技术、深入行业,赋能实体经济的重要抓手。是数字中国宏大叙事下的组成篇章,是人工智能行业基础工作的缔造者。



资料来源:海比研究院,2021

观察DPS产业,虽小而美,影响深刻,可见微知著,以点剖面。为此,海比研究院将带来“DPS产业生态见证系列报道”,本文仅作为开篇综述,以此拉开系列报道的序幕。



AI刚需与大竞争、大博弈时代的到来



2021年10月,一则来自美国的新闻又在中国舆论圈掀起了波澜。前美国空军首席软件官夏兰表示,因为无法眼睁睁看着“中国超越美国”,所以选择辞职,以抗议美军技术转型的缓慢步伐。他表示,中国在人工智能(AI)、机器学习和网络能力等方面正在走向全球主导地位。


一言既出,举座皆惊。世界舆论为之起舞,中国的舆论更是各种情绪波动。热闹的背后,归根结底,还是作为第四次工业革命到来标志的人工智能行业,带给每个人的兴奋与不安。


我们正处于人工智能大竞争、大博弈的时代。新的应用,新的突破公诸于世速度越来越快。构成这个新世界的基石是什么?是天天上头条的算法么?不,算法更新固然重要,但借用一句俗语:“凡是能用钱解决的都不是难题”。作为行业深度研究者,我们关注更多是繁荣背后的种种线索。


数据,是解构AI的第一环,如同工业发展中的石油,是人工智能发展的“血液”!数据决定着人工智能发展的深度、广度和速度。DPS就好似石化行业在今天工业中的位置一样,起着基础的作用。该如何定义整个产业,如何正确掌握发展态势,如何更好的帮助整个产业生态的良性发展,海比研究院在此契机下,开始了对于数据流程服务业界首次的深入研究,并力图在深入产业之后,为产业发展贡献更多思考与解决方案。



‖ 强劲的需求促使DPS产业的登场




DPS发展关乎中国东西部不均衡地域的协调发展。


DPS是技术、劳动力双密集行业,可以形成数字技术的区域分工。所以从数字中国建设的供给、需求和区域发展角度看DPS都极为重要。


对于许多地方政府来说,对于如何在国家绿色、低碳政策环境下,加速本地的产业升级,加快数字化转型这些问题,往往面临着“无米下锅”的急迫需求。


对于地方人民的生活而言,DPS产业发展可部分缓解工作与立足两难之痛,减轻发达城市对人才产生“虹吸”效应。当前,发展中城市缺乏与数字经济保持联结的机会,让人才担心跟不上未来趋势。DPS 产业是一个与发达城市数字产业联系紧密,沟通频繁的领域,相关就业岗位可以吸引在发达城市已深受数字经济影响的人才回流。


海比研究院研究发现DPS产业的呈现出以中西部城市为核心遍布全国的态势。从总部到基地的扩散布局趋势明显与我国人口流动趋势和数字产业集聚态势有所不同,甚至完全相反,这充分说明了 DPS 产业正在进行的区域梯度转移将给发展中地区和城市带来数字经济新机遇。


资料来源:海比研究院,2021

重点行业的升级之路,需要DPS成为基础。


伴随着数字经济的兴起,数字技术对工业制造、农业、医疗等传统产业领域的赋能和改造已经产生了很大影响。


例如作为智能制造关键技术之一的机器视觉技术,在缺陷检测、无序分拣与抓取、自动焊接等场景有着突出作用,能够极大提升生产工作效率、降低生产成本,并已经广泛应用于汽车、能源和电力、制药、重金属和机械制造业、半导体和电子产品、食品和饮料等领域。而这其中正是数据标注工作为相关的机器学习提供了训练数据,并使机器视觉的实际效果更加准确。


在医疗领域,人工智能和大数据分析技术能够帮助医疗工作者解决在医学影像、新药研发、肿瘤与基因、健康管理等领域所面临的问题,包括影像识别困难、药物研发成本巨大等难题。所涉及的场景包括手术工具标志、处方识别、医疗影像标注、语音标注等。


在农业领域,依托精准的数据标注,能够实现对农作物的定位,并识别其成熟度和生长状态,配合相关智能设备,能够实现农作物的智能采摘、精准农药撒播、精准灌溉,真正实现了农业的集约化生产。


这些行业化的数据采集、标注等处理需求多样,定制化要求高,这就必须贴近当地或依赖当地专业人才,即而产生了诸多职业需求。从这个角度来说,人工智能正在消灭一些工作岗位,也同时创造着一些工作机会。



中国当代DPS发展的特点:第三方的广阔天地



当前市场上存在着两类DPS企业形态:一类DPS业务单位,为自身需要开展业务。一类是第三方服务企业,为客户提供DPS服务,两者组成上下游关系。


据海比研究院调研估计,2020 年中国已开展 DPS 业务的企事业单位约5 万家。其中提供第三方服务的企业超过1千家;从事DPS业务的人员数量超过 200 万人,其中第三方服务企业和兼职从业人员超过120万人。第三方服务企业数量要远远小于业务单位数量,但是平均每单位的从业人员数量业务单位要远远少于第三方服务企业,从侧面说明业务单位从事DPS是缺乏人员规模效率的。


从经济产出来讲,DPS业务规模是1830亿元,其中内容审核占将近一半,数据采集和标注占另一半。而DPS产业规模的组成和业务结构有非常大的不同,这里面三分之二都是数据标注。整个规模来讲第三方服务只占全部业务的十分之一,客户不会百分之百把所有的工作都外包出来,但市场空间有九成的业务还没有外包出来,这是一个大的发展空间。



资料来源:海比研究院,2021

大部分 DPS 企业服务的客户都非常集中且相对固定。企业之间直接竞争同一个项目的情况并不常见,相反经常还会出现一家服务商接到的订单由于供给能力不足,无法独自完成而转包或分包给其它服务商的情况。海比研究院通过对行业内的小型企业、团队调研发现,企业间合作带来的收益远超行业竞争带来的负面影响。多元合作推动了需求订单的合理分配,可以很好的解决中小企业项目的不连续问题,避免企业员工频繁的遣散招聘。数据采集、标注、审核等行业整体都处在供不应求的状态中,企业数量和市场规模都在快速成长,行业呈现出成长期的典型特征。


在未来系列报道中海比研究院团队将走访一系列处在行业发展前端的优秀企业,就“服务、质量、价格之间的博弈”、“市场需求开发探索”、“全产业链配置”、“在数据安全前提下如何突破行业障碍”等话题,细致分析行业成长,为读者带来更多分享。



‖ 不可避免的挑战



随着DPS产业在中国的发展,海比研究院也在不断总结行业所面临的挑战。


1 、服务体系的叠床架屋与安全隐忧


众多企业和创业者涌入 DPS 产业。行业新进入者由于商务资源和信誉不足,形成了目前行业中层层分包的供应商格局。这一方面让数据服务质量变得不易控制,另一方面也让服务团队业务不稳定。不仅容易形成信息安全漏洞,而且在价格、服务上无序竞争。而破解这一产业挑战的关键就是完善DPS 岗位的职业规范,加大数据管理和服务标准的制定,规范准入门槛,实现优胜劣汰。

2. 行业人才培养机制亟待完善


由于产业总体进入门槛相对不高,大量人员涌入。在这其中,难免良莠不齐,人员素质需要提升。同时,从业者的职业发展与职业教育必须被放到议事日程上,使得从业者感觉到有尊严感,方向感。职业有上升发展通道,职业规划有前景。而不能仅仅停留在仅仅满足岗位需求上。如此方可“机器在前进,人也在前进”。

3. 市场需求不均衡


当前,DPS的上下游集中在几个较为固定的企服领域,在红海中厮杀,同质化竞争大。企业需要寻找新增长点,发掘用户深度场景需求,逐步扩大更多行业需求,和更多深度需求。



‖ 前景与机遇



通过观察DPS整个产业的现状,未来行业的几处热点正逐渐清晰。


第一,产业数字化机会。大的AI企业或者数字化龙头企业,比如阿里、腾讯、华为,他们在原有的消费互联网红利走向终结之时必须寻找增量,并不约而同地共同指向了“产业数字化”即传统产业做数字化转型过程当中释放的需要。搭上这列高速列车,是DPS产业未来发展关键所在。


第二,元宇宙与数字文化发展机会。消费端数字文化风口,给元宇宙带来了机会,产生一些新的数据来源、形式、内容和应用,所以会催生一系列的数据采集、重组、应用处理,包括一些商业化的DPS服务需要。


第三,智能自动驾驶的机遇。智能网联汽车、新能源领域对智能座舱有比较大的需求,会产生诸多语音交互需求,自动驾驶的需求,这一领域呈现井喷态势。尤其是实践证明,并非拥有大量的数据即可坐享天下,特斯拉已经积累了数亿里程的数据,但是其系统仍不敢保证没有错误。为生命安全起见,在可预见未来,如海啸般扑面而来的巨量数据处理必须有人去完成。


第四,做好企业的数据教练员、陪练员。大量正常数据被提供的同时,相反很多工业企业需要大量故障数据,使其工业流程中发现、判断、解决故障问题,如果故障的样本比较少,这项工作将无法开展,这是当前很多企业的订制化需求。


第五,智慧城市发展需求。未来城市管理在交通、安全、环保、应急、规划等方面均需要大量的数据清理、数据标注的业务。以处理日新月异激增的各类需求和满足居民日益严格的服务评价。



结语


数据作为DPS产业的前置类似于工业运行当中的材料、能源,DPS产业作为处理数据的角色起到了承上启下的作用,已成为人工智能行业中不可或缺的一环。DPS产业DPS产业当前,中国DPS发展已经进入转型期。产业生态和格局将会随着市场规范后重新洗牌,每一家企业在自己的服务质量和产业发展路径上都有自己的特色。海比研究院将持续关注DPS业务单位和DPS第三方服务企业,为建立标准完善的DPS服务质量标准和价格体系,推动DPS产业持续健康发展而努力。


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