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摘要：那么問題來了，人工智能公司人工智能企業(yè)人工智能研究所多種多樣，作為一個數(shù)據(jù)標(biāo)注公司應(yīng)該如何定義自己的服務(wù)方向呢首先我們要能夠準(zhǔn)確的了解資源公司的特點(diǎn)，這樣才能更好的為其提供符合自身特點(diǎn)的服務(wù)。
在“基礎(chǔ)架構(gòu)篇”中我們提到的資源，也就是數(shù)據(jù)標(biāo)注公司要面對的甲方：AI公司、AI企業(yè)、AI研究所。那么問題來了，人工智能公司、人工智能企業(yè)、人工智能研究所多種多樣，作為一個數(shù)據(jù)標(biāo)注公司應(yīng)該如何定義自己的服務(wù)方向呢？
首先我們要能夠準(zhǔn)確的了解資源公司的特點(diǎn)，這樣才能更好的為其提供符合自身特點(diǎn)的服務(wù)。
目前市場上的AI公司、AI企業(yè)、AI研究所大致分為以下幾種,對于與數(shù)據(jù)標(biāo)注公司的合作來說他們各有各的優(yōu)勢和劣勢，這里對以下突出的幾類進(jìn)行分析：
1. 初創(chuàng)型
這里指的初創(chuàng)型公司一般指未進(jìn)行過階段融資的初次創(chuàng)業(yè)型公司。
優(yōu)勢：
a) 溝通成本低初創(chuàng)型公司的核心創(chuàng)始人一般都是公司的核心技術(shù)人員，所以他們對數(shù)
據(jù)標(biāo)注的結(jié)果有清晰的需求認(rèn)知，能夠清楚嚴(yán)謹(jǐn)?shù)谋硎龀鲂枰獦?biāo)注數(shù)據(jù)的規(guī)則，數(shù)據(jù)標(biāo)注公司與此類資源公司在溝通上比較簡單，能夠快速的直入主題，迅速建立供需關(guān)系，省去冗長的上報(bào)、各級的批復(fù)等溝通環(huán)節(jié)。
b) 結(jié)算時(shí)間快這類資源公司本身公司架構(gòu)也相對簡單，對于標(biāo)注完成后的結(jié)款時(shí)間相對也較短。
劣勢：
a) 需求連貫性不強(qiáng)因?yàn)槌鮿?chuàng)型公司很多沒有穩(wěn)定的甲方，同時(shí)公司在同一時(shí)期對接的甲方數(shù)量并不是一定的，有可能在某個月中會有很多，同樣也可能一個沒有。這就導(dǎo)致了在數(shù)據(jù)的需求連貫性上并不是很強(qiáng)。
b) 標(biāo)注需求量不大在與甲方溝通合作的路上，展示型項(xiàng)目產(chǎn)品并不需要大量數(shù)據(jù)的驗(yàn)證。更多時(shí)候都是以小批量數(shù)據(jù)進(jìn)行產(chǎn)品的小樣展示，因?yàn)槌鮿?chuàng)公司也要考慮項(xiàng)目的成功率和標(biāo)注成本之間的關(guān)系。
2. 企業(yè)型
這里指已經(jīng)形成一定規(guī)模的人工智能企業(yè)，同時(shí)可能已經(jīng)獲得多輪融資。
優(yōu)勢：
a) 數(shù)據(jù)連貫性強(qiáng)這里指的一定規(guī)模的人工智能企業(yè)可能已經(jīng)是市場上第一梯隊(duì)的領(lǐng)跑者，因?yàn)橛谐墒斓漠a(chǎn)品和合作對象，其在產(chǎn)品需要進(jìn)行迭代和研發(fā)關(guān)聯(lián)產(chǎn)品時(shí)是需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)作為模型訓(xùn)練的。同時(shí)因?yàn)槠湓跇I(yè)界的影響力，與新的需求商進(jìn)行合作時(shí)的成單率也要遠(yuǎn)高于初創(chuàng)AI公司。
b) 數(shù)據(jù)價(jià)值高因?yàn)榇笮凸拘枰C合保密、質(zhì)量、工期等多方面因素，同時(shí)因?yàn)橐呀?jīng)與需求公司建立了正式的合作關(guān)系，此類型的AI公司在提供的數(shù)據(jù)標(biāo)注單價(jià)上是要略高于初創(chuàng)型企業(yè)。
劣勢：
a) 結(jié)算周期長因?yàn)榇祟惞镜慕Y(jié)構(gòu)相對復(fù)雜，同時(shí)結(jié)構(gòu)越復(fù)雜的公司其對于支出資金的流程也越謹(jǐn)慎，這種謹(jǐn)慎就會導(dǎo)致合同內(nèi)的結(jié)款周期遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于初創(chuàng)型企業(yè)。
b) 溝通成本高因?yàn)榇祟惞镜募軜?gòu)相對復(fù)雜，一般一個項(xiàng)目的啟動流程是“算法團(tuán)隊(duì)將需求提供給項(xiàng)目經(jīng)理，項(xiàng)目經(jīng)理聯(lián)系數(shù)據(jù)標(biāo)注公司試標(biāo)-數(shù)據(jù)標(biāo)注公司試標(biāo)完畢反饋-項(xiàng)目經(jīng)理檢查并反饋給算法團(tuán)隊(duì)”。這其中就避免不了多人傳達(dá)規(guī)則時(shí)出現(xiàn)的模糊情況，需要大量的時(shí)間進(jìn)行溝通和驗(yàn)證。同時(shí)在項(xiàng)目啟動時(shí)的流程也相對復(fù)雜，不僅需要算法確認(rèn)規(guī)則，需要財(cái)務(wù)確認(rèn)支付方式，需要法務(wù)進(jìn)行合同審核，需要項(xiàng)目主管領(lǐng)導(dǎo)批準(zhǔn)，這些都會使數(shù)據(jù)標(biāo)注公司的溝通成本大大增加。
3. 科研型
這里指各類政府、大學(xué)等行政事業(yè)單位的科研部門。
優(yōu)勢：
a) 結(jié)算時(shí)間短一般的科技機(jī)構(gòu)的審批方式都是先進(jìn)行項(xiàng)目報(bào)備，在項(xiàng)目報(bào)備通過的時(shí)候其實(shí)這部分的項(xiàng)目資金就已經(jīng)預(yù)留出來了，只要數(shù)據(jù)標(biāo)注公司能夠按時(shí)按量的完成項(xiàng)目內(nèi)容同時(shí)提供合同內(nèi)規(guī)定的相關(guān)發(fā)票，就可以順利結(jié)算。
b) 溝通成本低一般的科研機(jī)構(gòu)都是由項(xiàng)目負(fù)責(zé)導(dǎo)師指定聯(lián)系人進(jìn)行與數(shù)據(jù)標(biāo)注公司的溝通，同時(shí)被指定人一般也都是項(xiàng)目的參與人，所以在規(guī)則的制定上更為清晰，與初創(chuàng)公司一樣，能夠快速的進(jìn)入主題，大大節(jié)省了數(shù)據(jù)標(biāo)注公司在溝通方面所花費(fèi)的時(shí)間。
劣勢:
a) 數(shù)據(jù)連貫性不強(qiáng)因?yàn)榇祟惪蒲兴捻?xiàng)目基本都是階段性的，一類產(chǎn)品上線后，相關(guān)產(chǎn)品再進(jìn)行上線需要周期。
b) 找尋成本高因?yàn)榭蒲袡C(jī)構(gòu)的特殊性，在市場上很難準(zhǔn)確就定位到需求部門，在眾多部門中確立需求部門并與之建立起合作關(guān)系是需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和精力。
4. 綜合型
向AI化轉(zhuǎn)型的各類傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)。
優(yōu)勢：
a) 數(shù)據(jù)連貫性強(qiáng)因?yàn)樯婕皞鹘y(tǒng)生產(chǎn)的轉(zhuǎn)型，該類企業(yè)一般都有獨(dú)立的AI產(chǎn)品研發(fā)組，同時(shí)因?yàn)榇祟惞颈旧淼捏w量和市場占有率，會使其對于需要轉(zhuǎn)型的領(lǐng)域和需求產(chǎn)品更為寬泛。
b) 數(shù)據(jù)量大因?yàn)锳I轉(zhuǎn)型除了成熟的技術(shù)支撐之外，最重要的就是時(shí)間，越快將生產(chǎn)結(jié)合AI的企業(yè)，其市場競爭力也就越明顯。而如何能讓計(jì)算機(jī)快速的進(jìn)行訓(xùn)練呢？除了算法團(tuán)隊(duì)的技術(shù)支撐，剩下的就是給計(jì)算機(jī)提供大量的符合模型識別的標(biāo)注數(shù)據(jù)。
劣勢：
a) 結(jié)算周期長和企業(yè)型公司性質(zhì)相同，由于龐大的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，項(xiàng)目資金的結(jié)款周期相較于初創(chuàng)型公司和研究所會大大增長。
b) 工期緊張因?yàn)橛修D(zhuǎn)型這個宏觀任務(wù)，所以一般此類企業(yè)都對轉(zhuǎn)型項(xiàng)目的落地時(shí)間有明確的規(guī)定，說簡單一些就是工期緊、任務(wù)重。由于這種特點(diǎn)，數(shù)據(jù)標(biāo)注公司在承接此類公司的項(xiàng)目時(shí)，需要有大量的人手進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，這對于公司本身的管理無疑也是巨大的挑戰(zhàn)。
本文所說的每種公司都有各自的渠道獲取特點(diǎn)，請持續(xù)關(guān)注博客，我們會在接下來更新更多的相關(guān)內(nèi)容。
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