「ai购拉新」购物平台拉新

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本篇文章给大家谈谈ai购拉新，以及购物平台拉新对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、ai淘财怎么收费
• 2、科大讯飞十店齐开，AI爆款终于来了？
• 3、拉新快和货品加速有什么区别
• 4、手机ai是什么意思 手机ai有什么实际用途
• 5、AI对销售有帮助吗？
• 6、帮百度AI干脏活累活的公司，都死了

ai淘财怎么收费

你好，ai淘财智能投放如何收费具体如下:(1)预算包：上线自定义套餐包金额功能，可输入的自定义套餐包金额范围1000到30万，预算需为100的倍数，每个投放计划可选10个宝贝(除非特别标识场景除外)

(2)优惠券：商家可以使用账户内生效中的红包/优惠券，系统使用满减金额最高的红包/优惠券，非会员券/店铺券等等信息

(3)优化目标：每个场景定向专属优化的目标：

拉新快：新客进店、新客收藏加购以及新客成交。

会员快：新会员入会量、老会员收藏加购、老会员进店以及老会员成交。

线索通：获客成本上新快：新品收藏加购、新品成交以及新品浏览。

货品加速：促进收藏加购、促进成交以及促进进店。

科大讯飞十店齐开，AI爆款终于来了？

（文/尹哲 编辑/周远方）复杂的使用环境、细碎的使用场景、抬高的使用门槛，长期以来，实验室里诞生的人工智能算法，鲜少与消费类硬件碰撞出火花。

爆款，对于人工智能企业而言，都是自诞生之日起便遥不可及的梦。如何摘掉被频繁扣上的“人工智障”帽子，让普通消费者改变看法，线下体验成了必须要过的独木桥。

智能硬件上半年收入超过4亿、增速超过40%的科大讯飞，9月25日同时在上海、北京、深圳、杭州、南京等城市开业十家“讯飞直营店”。

对于恨不得“一分钱掰成两瓣用”的人工智能企业来说，此番大手笔很难让人联想到这是长期被揶揄为“业绩靠政府补贴”的科大讯飞。

在接受观察者网等媒体采访时，亲自到场剪彩的科大讯飞消费者事业群常务副总裁赵翔称：“这只是开始，在精心打磨直营店后，还将有更多更大的新店开张。”

是什么契机让讯飞下决心亲自下场？AI爆款要来了吗？

科大讯飞消费者事业群常务副总裁赵翔

AI硬件处于市场教育阶段

直营模式属于重资产运营。之所以一改多年与渠道商合作的模式，亲自下场的科大讯飞把重心放在了用户体验上。

成立于2016年11月的科大讯飞消费者业务，在5年的时间里迅猛发展，产品已遍及翻译机、智能录音笔、智能办公本、AI学习机、翻译笔等产品。

在此期间，消费类硬件更多通过线上进行销售，每年保持着超过30%的增速。找到人工智能应用赛道的科大讯飞卡位激进。

而对于普通消费者而言，复杂的产品线造成了相当大的“选择困难症”。

以录音笔为例，据观察者网不完全统计，仅在“科大讯飞录音笔京东自营旗舰店”上，从369元到5999元的价格区间内，就分布着多达7型、13款功能各有取舍的录音笔。

在直营店里，讯飞也陈列了超过10款不同型号的录音笔。虽然给目标群体的选择更多，但选购难度很大，非常考验门店的服务导购能力。

“此次讯飞直营店十店同开，是为了更好的拉近与消费者的距离，让消费者充分感受到AI技术和产品能赋能办公、学习以至于生活的点点滴滴。”赵翔对观察者网表示。

“首先，我们要确保服务好消费者。”他透露：“直营店采用会员制，从店长到店员都是‘会籍顾问’，不以单纯销售为目的，而以服务消费者为目的。”

赵翔进一步说：“会籍顾问全部由讯飞招聘，经过三个月的严格培训，确保能清晰无误地将产品的特点、卖点传达给消费者，并保证第一时间对问题作出反馈。”

这位2000年加入联想，先后做过销售、运营、海外业务、战略的原联想新零售业务总经理，在2018年四十出头的年纪加盟科大讯飞，看中的是人工智能产业的趋势和前景。

不过，在他看来，当前的人工智能硬件尚处于市场教育阶段，需要给消费者带来更加看得见、摸得着的深度体验，才能更有助于市场拓展。

赵翔指出：“人工智能技术和产品的好处有一些是显性的，有一些是隐性的。”

“显性，比如说语音识别、图像识别等，消费者能够秒懂。不过，譬如讯飞基于自然语言理解、认知智能的一些技术优势，却是隐性的。”

以学习机为例，“用户初看讯飞学习机就是一个平板电脑，如果不去体验，很难感受到产品真正的卖点”。

赵翔认为：“把实体店建立起来，讯飞才能把产品展现地更好。让消费者能够看得见、摸得着、感受到AI技术带来的帮助，他们才能够更加理解讯飞产品的优势。”

值得一提的是，直营店面门头采用了“讯飞iFLYTEK”的全新品牌Logo，一改以往以全名作为品牌名称的惯例。

对于这一调整，赵翔饶有兴致地提到：“之所以缩减为2个字，就是一种因为市场上耳熟能详的知名品牌大多以两个字命名，打开市场知名度，让消费者牢记于心。”

本次同时开业的10家新店全部分布于一线和新一线城市。

在赵翔看来，人工智能技术的目的不是去取代人，而是去减少简单的重复劳动，“这些城市的消费者更愿意尝鲜、有足够的购买力，也就愿意使用一些新技术、新产品提升自己的工作和学习效率”。

在花重金打造直营店的同时，科大讯飞没有放弃加盟模式的可能性。

赵翔认为：“首先要将直营店当作一个产品打磨，只有先把自己的培训体系、服务体系打造完成，才能逐步向加盟商开放。”

剪彩仪式上，科大讯飞宣布：“9月25日起，讯飞直营店升级支持闪送服务，方便有急需求的用户让AI高效更进一步，有需要同城寄送的用户可以通过闪送app全城帮买下单购买心仪的AI产品。”

疫情打断“爆款”

观察者网梳理发现，由于疫情，出国 旅游 需求基本冻结，作为科大讯飞消费类“爆款”的翻译机遭受严重冲击，营收暴跌90%，也一定程度上促成了零售渠道的变革。

2016年底，科大讯飞成立消费者事业群，时任科大讯飞副总裁胡郁担任消费者事业群总裁。与陈涛领衔的智慧城市事业群、吴晓如领军的教育事业群一共构成了科大讯飞当时的三大事业群。

除讯飞输入法外，消费者业务的第一款产品便是在2016年11月发布的第一代讯飞翻译机。

在科大讯飞眼中，该产品的发布“开创了AI翻译新品类，为大众消费者解决了跨语言的工作和生活需求，成为了消费者市场的AI硬件爆款”。

2017年，翻译机销售近20万台，该公司智能硬件收入超过2.99亿元，同比增长241%。

2018年，翻译机全年销量超过30万台。随着讯飞听见APP、听见M1、讯飞智能会议系统、讯飞转写机等相继落地，智能硬件全年收入超过8.13亿元，同比增速172%。

在2019年年报中，科大讯飞提到：“在讯飞输入法、讯飞翻译机成功应用的基础上，在业界率先发布了讯飞录音笔、讯飞智能办公本等多款智能硬件，进一步扩大面向C端消费领域的布局。”

报告期内，该公司智能硬件收入达到11.72亿元，同比增速44%。加上同年发布的讯飞学习机等，该公司To C业务收入36.25亿元，同比增长44%，占公司总收入的比重达到36%。

然而，受疫情冲击，科大讯飞翻译机销售滑坡。2020年上半年，智能硬件收入增速大幅降至1.58%。

尽管该公司强调，剔除翻译机影响，其他硬件收入同比增长140%，奈何翻译机权重太大，对消费者业务造成重创。

2021年上半年，该公司智能硬件销售情况仍未修复，总收入4.26亿元，仍没有恢复到2019年同期水平。

品牌越大，越不能只待在线上。

2020年年中，科大讯飞副总裁兼消费者事业群副总裁李传刚便透露，2019年，科大讯飞线上线下收入各占一半，“未来比较理想的比例是至少7:3，线下要占到70%”。

当时，科大讯飞线下店规模已经突破2000家，目标达到3000家。不过，绝大部分是区域代理、经销商等形式进行营销渠道的布局。

业内人士对观察者网分析道：“直营店在商品质量、购物环境、顾客服务、商品种类、价格、店铺选址和商品陈列等方面具备诸多优势，有利于促成客户的购买行为和提升购买体验。”

正如赵翔所言，直营店能确保讯飞的服务质量，让消费者看得见、摸得着，跟他们建立更好的信任。

不过，上述人士也同时提醒：“科大讯飞的线下直营店刚刚启动，收入占比不高。线下直营店业务由于门店租金、人员薪酬等固定支出较大，一旦销售收入不达预期，还是会对业绩造成一定拖累。”

尽管翻译机销量重挫，但科大讯飞并没有暂停产品更新。

今年5月，讯飞发布双屏翻译机，双屏设计旨在实现效率更高的双向沟通方式。

科大讯飞董秘江涛曾就翻译机销量下滑指出，人类跨语言交流是刚需和必然趋势，疫情不会对长期需求产生影响。

与此同时，科大讯飞各条产品线仍在快速迭代，进一步下探入门级市场的科大讯飞A1和H1录音笔，和进一步打开价格空间的智能办公本X2、旗舰AI学习机T10也在今年密集发布。

AI爆款究竟有没有到来，不如交给市场去检验。

本文系观察者网独家稿件，未经授权，不得转载。

拉新快和货品加速有什么区别

拉新快是维持基础期拉动流量的同时，开启AI拉新快，扩大更多的拉新流量进入，增高产品的上升幅度。货品加速是加速流量的爆发，扩大人群规模为主。

AI智能投放并不复杂，主要就是货品加速，实操中很多会员都开早了，当你产品都没打上标签，系统都不知道你要什么流量，你开加速，他应该给你推荐什么流量？然后就是直通车跟超推就比较复杂点，理清楚就容易多了，什么时候打标签，什么时候扩大规模，针对去开相应计划就可以了！

手机ai是什么意思 手机ai有什么实际用途

随着科技的发展，我国的科技技术越来越强大了，而同时AI技术也是非常普遍了，现在大多数的手机中就有AI的技术，那么手机ai是什么意思？手机ai有什么实际用途？

手机ai是什么意思

所谓AI，其实就是指人工智能，企图通过计算机来模拟出人类意识、思考的全过程，说白了，就是模拟人的神经结构和功能的数学模型或计算模型，通过大量的人工神经元联结进行计算。而目前手机真正能用到AI（也就是神经网络）的功能也就集中在图像识别这一领域，各大厂商新加入的各种拍照方面的算法优化，也正是得益于手机图像识别能力的提升。AI手机是由芯片、智能系统、AI应用三者相结合，缺一不可。AI算法也能够正确区分出不同的声音，便于对方清晰地接听您的电话；在语音功能上，手机AI语音助手能够成为新的人机交互入口；在图像识别方面，可以实现AI人脸识别、AI扫描一键购物等。

手机ai有什么实际用途

1、人脸解锁。通过高效的人脸识别算法，手机可以实现毫秒级人脸解锁。

2、实人支付认证。可以通过扫描人的脸部，分析是否是本人，从而实金币融级的人脸支付认证。

3、拍照美颜功能。在拍照时，AI可以智能分析出用户的年龄、肤色、体型等特征，通过人脸检测、关键点检测、场景识别等AI算法对画质进行精准提升，自动美颜，从而使照片内的人物更漂亮。

4、3D画面效果。主要用于AR游戏虚拟、3D电影等应用，为手机用户提供更加逼真的画面效果。

5、智能助手。智能助手包含的功能大都与我们的生活息息相关。例如它可以智能学习用户的使用习惯，并对用户较为常用的几个应用进行预加载，提升用户打开APP时的速度，并推荐一些用户较为喜爱的内容等。

手机AI与骚扰电话通话3分多钟

11月1日，北京。一男子收到110反诈电话，称他与骚扰电话通话3分钟，问他是否被骗。事后，该男子张先生查询记录发现，是自己的小爱同学接了电话，并与对方聊了三分多钟。当事人张先生称，可能对方电话已经被标记为广告推销，才被监测到。相信现在很多人都有接到过诈骗电话或是帮你开通信用卡、借款等业务电话，虽然可能不全是骗子，但是对不需要这些业务的人来说，偶尔接到这些电话也会觉得受到了骚扰。特别是对于不喜欢打电话的内向的人来说更是煎熬，急忙说句“谢谢，不用了”之后就想赶紧挂电话，哪还想着跟它继续聊下去。此次，小爱同学与这个诈骗人员礼貌地聊了3分钟后，还自然地挂断了电话，这不比很多人强多了。

手机ai是什么软件

手机AI是指人工智能，将范围缩小在硬件层面，是指模拟人类大脑结构的人工神经网络。就是模拟人的神经结构和功能的数学模型或计算模型，通过大量的人工神经元联结进行计算。不同于传统逻辑推理，基于大量数据统计的人工神经网络具有一定的判断力，在语音识别和图像识别上特别有优势。AI 是“Artificial Intelligence” 的英文缩写，中文翻译是人工智能。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。

AI对销售有帮助吗？

人工智能为销售带来了效率和有效性。

AI如何支持销售？

作为销售领导者，你可能听说人工智能将统治世界。你可以想象一个未来，所有销售都由廉价而有效的 AI 助手完成。我们还没有做到这一点，主要是因为人工智能还不够成熟，无法处理销售所需的复杂对话和关系建立，因此，Gartner预测，只有 30% 的 B2B 公司会使用某种人工智能来至少增强他们的主要业务之一。

销售流程，到2020年 的今天AI的目的并不是要取代销售代表，但作为一个助理来帮助他们自动执行重复性任务，例如数据输入和会议安排或不需要个人关系的复杂工作，例如销售预测通过突出客户响应中的模式，使他们能够更有效地确定优先级并成为更好的销售人员为团队领导提供销售代表与潜在客户之间所有沟通的详细分析，包括电子邮件、电话和聊天。

我们已经确定了 15 个人工智能用例，并围绕当今销售领导者的 4 项关键活动构建了这些用例。我们目前专注于内部销售，例如，零售销售职能有不同的主要活动，因此有不同的 AI 用例。

这些活动中的主要销售活动和人工智能用例是：

预测销售

需求预测

预测很复杂，但可以自动化。AI 允许根据所有客户联系人和以前的销售结果自动准确地进行销售预测。为你的销售人员提供更多的销售时间，同时提高预测准确性。

启用销售代表

更好的优先排序可以使销售代表更好地利用他们的时间。销售代表通常会利用他们过去 5 到 10 年的经验来决定关注哪个潜在客户。但是，人工智能系统可以利用来自数百名销售代表的数据来了解增加潜在客户购买可能性的因素，并帮助你的销售代表专注于合适的潜在客户。

领先一代

如果你喜欢你的销售代表，请为他们提供线索！如果没有潜在客户，销售代表会花费宝贵的时间来寻找潜在客户，而不是达成交易。

预测销售/潜在客户评分

潜在客户生成后，需要确定潜在客户的优先级。 这些平台根据 3rd 方和公司数据对客户的转化可能性进行评分，让你的销售代表能够有效地确定优先级。

潜在客户优先级的另一个数据来源是贵公司的流量。网站识别工具 可以帮助企业利用潜在客户与贵公司数字资产的互动方式来管理潜在客户的优先级。这些工具使你能够识别在公司网站上花费时间并提供公司联系信息的潜在客户。你定义高质量潜在客户的标准，然后这些平台会自动将“触发报告”发送到你的销售代表的收件箱。

销售内容个性化和分析

一旦确定了优先客户，销售代表就会根据他们的需求和偏好提供个性化的销售内容，为他们提供更好的服务。潜在客户的参与率随着个性化内容的增加而增加，企业可以转化访客并留住客户。

销售代表下一步行动建议

AI 将分析你的销售代表的行动，并分析潜在客户以建议下一个最佳行动。没有人愿意在电子邮件设置演示上浪费时间，因为他们本可以完成另一笔交易。

自动化销售活动

不需要建立关系的简单活动或活动可以自动化。

销售数据输入自动化

AI 将轻松、智能地将来自各种来源的数据同步到你的 CRM 中。

销售代表回应建议

AI 将在与潜在客户的实时对话或书面消息中建议回复。

会议设置自动化（数字助理）

让 AI 安排会议，为你的销售代表腾出时间。例如，Calendy 将电子邮件和对话链接到你的日历，而 Clara 回复你的电子邮件并组织你的会议。

销售代表聊天/电子邮件机器人

商界领袖声称聊天机器人可以将销售额平均提高67%。这是因为销售聊天机器人可以通过个性化消息帮助打破僵局，让客户更容易在那一刻参与或稍后返回聊天。AI 算法还可以创建特定于某个人的定制电子邮件，并帮助销售代表拓展潜在客户，而无需浪费时间编写大量电子邮件。

店内销售机器人

这主要与 B2C 相关。 实体机器人已在各种类型的商店中试用。自 2016 年以来，Lowe's 一直在与 Fellow Robotics 合作试验 LoweBot。鉴于在各种任务中替代人类的成本和难度，这些机器人似乎将在未来几年内保持小众地位。

人工智能头像

随着你的销售AI Avatar学习，它会变得更加智能并自动与潜在客户建立数字营销互动。这是另一个可以提高客户参与度的应用程序，因为人类更愿意与类人生物互动。例如，Dave.ai是 AI Avatar 供应商，可帮助企业在 VR 的帮助下将概念室中的家居生活方式产品可视化，并提供基于 AI 的推荐。

销售分析和绩效管理代表

销售归因

利用大数据准确地将销售归因于营销和销售工作。

客户销售联系人分析

分析包括电话或电子邮件在内的所有客户联系方式，以了解推动销售的行为和行动。与你的所有销售人员分享这些见解以提高生产力。

价格优化

基于机器学习的动态定价工具自动抓取网络以收集竞争对手的数据，并根据竞争对手的定价信息和个人客户的价格感知提供定价建议。

布局优化

在 B2C 零售中，人工智能驱动的分析可帮助企业根据客户行为数据优化店内/网页布局。

如需更多信息，请随时阅读我们关于销售分析的文章。

现在你了解了销售中的 AI 应用程序，你可以在我们的销售中的 AI部分阅读更多关于这些应用程序的信息。你可以发现市场上所有最新的AI 支持的销售助理软件，并了解如何将人工智能引入你的工作环境，使其更加高效和创新。

帮百度AI干脏活累活的公司，都死了

文 | 李夜

在接触数据采标行业过程中，黑智听到一个陆奇和河南标注工厂的故事。

据悉，大部分河南标注工厂用的是百度的标注工具，干的是百度的活。陆奇掌旗百度时，放出了大量采标需求。当时，活不难（准确率只有90%），标注的利润空间可以达到60%—70%。有些企业盲目扩张，一下子招了几百人；陆奇离开后，百度需求恰也减少。2018年下半年，准确率又普遍提高至95%-96%，活难干了。这些工厂只会百度的标注工具，很难接别家的业务，因此死了一批。没有死的工厂不得不裁员，目前处于艰难转型中。

当河南标注工厂艰难转型时，张三的标注公司却正式营业。公司初建，百事繁杂，前几天，黑智才在中午空闲时间，联系上他。他告诉黑智，两个年前的单子需要返工，一直在忙。对于初建公司，忙比闲好。如果有一天空闲下来，张三说他晚上都会睡不着觉，“一天没活干，几千块钱就打水漂了。一个月得支出15万（注：目前，公司有65名员工）。”

在他看来，标注行业是一个苦行业，“前半年，一定会赔钱的，你要做好一个人赔一万块钱的准备。”他笑着告诉黑智，“如果你和谁有仇，就劝他干标注吧。”这是标注圈有名的段子。标注圈说大不大，说小也不小，分了四个梯队。张三说，他的公司属于第三梯队。第一梯队，比如百度众测、京东众智等。第二梯队，比如龙猫数据、Testin云测、倍赛 BasicFinder、数据堂等。他将第二梯队和第三梯队的关系，比做小房地产开放商和搬砖工人。第三梯队之下，是数量巨大的小作坊，团队规模在3-5人之间。

标注行业又是一个有前景的新生行业。

新生意味着不确定与无限可能，“干标注就像将水倒进一个水桶里，每拉一个框就是添一碗水。目前，谁也不知道还能添多久，只有水溢出来时，才知道。”这并不妨碍张三设计未来，“第一步，现阶段先服务好第二梯队，以后搞一个平台，把公司做成第二梯队。”

300亿市场与转折点

数据采集、标注市场有多大？300亿元。

1984年前后，这个市场就出现了。欣博友的公司是众多公司中的一家。当时，这些公司更像一个“录入公司”——将纸质内容电子化，而不是标注公司。“录入”是一个劳动密集型的工作，一家公司需要雇佣很多人来做这件事。智联招聘显示，欣博友在公司人数项上，勾选的是“1000—9999”。

和欣博友不同，海天瑞声成立于1998年，做的是语音标注，自建了很多语音库，业内人士告诉i黑马黑智，重复销售以前做的语音库是海天瑞声比较大一块业务。数据堂成立于2011年，通常外界对其最深印象是“它是国内最大的数据交易平台”。这和其起家业务相关。

2015年前后，随着以榜单中的人工智能公司TOP50的强势崛起，数据标注和采集需求逐渐多了起来。这个市场才真正意义上形成，也即前面提到的四个梯队。他们作为乙方，进入到这个日益扩大的市场，为估值超10亿美金的AI独角兽服务，教能够改变世界的人工智能产品学习。

1.得数据者得AI的天下

数据是AI公司的必需品。就像人每天需要一日三餐，而AI模型也每天需要数据的喂养。数据和AI模型的关系，倍赛 BasicFinder创始人兼CEO杜霖理解深刻。高中期间，他开始研究计算机视觉，高三发表了论文。大学期间，他也一直在做相关的研究。他知道数据对于AI模型的重要性，并得出“AI建模没有门槛，数据才是门槛”的结论。

在他看来，现阶段的人工智能是简单的认知智能。“认知智能就是帮你去识别、分类这个世界。分类器的构造是个数学问题，就是由数据堆起来的。”“深度学习本质上是个数学问题，是由大量的样本空间数据反向构造分类器的系数空间的过程。你要有很多样本，什么叫样本？知道正确答案的才叫样本。这跟我们小时候求多样式、求系数式是一个道理。我们要有很多空间中的已知点，才能拟合成一个多样式。同理，深度学习也是这个模式，也需要大量样本，也即标定好的数据。”

于是，杜霖认准了“在现阶段工业界的AI应用研发，标数据是一定跳不过去的，可能10年之内都要依赖于标数据。”数据对于AI的重要性如斯，但数据的标注和采集公司并没有学界、业界、资本甚至是媒体的认可，光环一开始便属于那些做模型研发的AI公司，比如商汤 科技 、旷视 科技 等。

“一个公司做成了很好的人工智能产品，大家都会说人工智能算法牛或者科学家牛，但从没见人说数据收集得好的。”Testin云测VP贾宇航说。贾宇航告诉i黑马黑智，不但镁光灯照不到，数据采标还是个“苦活”。苦到没有人想去做。它很像移动互联网，产品好，没人想到军功章有APP测试者一份。一旦出了问题，第一个被责备的一定是做测试的部门。

2.300亿元数据采标市场

数据对于AI公司的重要性不言而喻。据悉，AI公司投入10%—15%的经费用于数据采标。也有人提到，这一比例为20%—30%。2018年，中国AI公司的总融资规模达到千亿元以上，数据采标的市场约为100亿元—300亿元。其中，有三分之一是AI公司内部的标注部门之间消化的，有一些会被商务流程外包公司瓜分，剩下的25%—33%流向专门做数据采标的第三方公司。目前，AI融资规模约以每年25%的速度在增长。

随着AI技术门槛的降低，越来越多的公司开源了自己的框架，把数据喂进去就能出来一个模型。越来越多的头部垂直公司开始建立AI部门，之前它们多会把业务交给做AI模型的公司来做，这两年，龙猫数据、Testin云测、倍赛 BasicFinder的很多客户不是来自AI行业的客户，而是传统公司的AI业务部门。龙猫数据创始人兼CEO昝智认为从这个角度来看，市场规模并不好算，BAT、小米、京东、TMD等互联网公司和传统行业里的传统企业，它们会拿出多少预算做AI，不得而知。唯一可以肯定的是，这两三年，数据采标的市场规模越来越大。

这两三年，AI模型对数据采标的复杂度和精细度要求也越来越高了。比如说，现在，做一个人脸拉框，人脸的拉框精度要求在五像素以内或者三像素以内；又或是，整批数据精确度需在97%或者99%以上。贾宇航认为，精度的提高是AI行业发展的必然结果。对于AI行业，有一句话叫 Garbage in, Garbage out，低精度的标注数据对于算法没有任何意义。只有能持续输出高精度采标数据，才是一个能持续保持竞争优势的服务商。

第二，更庞大、更多样的数据规模。庞大在于数据量会更大，以传感器为例，随着传感器成本下降，并被大量应用，将有更多大量的数据需要被标记；更多样指的是更丰富的数据维度，在今年的CES展上，松下推出的智能家居解决方案，不仅仅通过电视上的摄像头观测人脸的疲劳度，还通过椅子上的电容传感器，去检测人的心跳。而之前，疲劳检测只是通过摄像头捕捉人脸。将来，更多维度的数据将被收集，不单单是2D的图象、声音，3D的激光雷达以及心跳数据等也将被纳入到采标的范围内。

3.转折点

需求侧的变化，不可避免地在供给侧引起不小的地震。供给侧开始从密集劳动型行业向新产业、新模式——工具+众包转型。洗牌开始了，数据采标迎来了下半场。

受负面影响最大的第四梯队。无论是采标的复杂还是要求愈高的精度，对于它们来说都不是好消息。去年中旬以来，每天十几、二十几家小作坊要求挂靠在倍赛 BasicFinder旗下，这说明小作坊已经失去业务的来源。“他们靠低质量数据和低价抢市场的模式，已经不能持续了。因为AI工程师不能接受低质量的数据，也不能接受不靠谱的交期。”杜霖说。

张三认为，第四梯队坏了规矩。他们先靠低价四处抢单子，而后内测什么样的项目能够在单位时间内产出最多，再去做这个项目。其它项目，则被分包给更小的团队去做。质量难以保证。“他们不算房租、管理等，只核算人工费用。他们的逻辑是一个人一天50块钱，高于这个价就是赚的。于是他们就报100元的单价。而第三梯队需要承担房租，税收、管理费用以及每天的喝水吃饭等乱七八糟的消耗，至少报200元的单价，才可以做。”

早期，第四梯队靠着这种方式，赚了一些钱，回收了硬件成本，并有结余。但2018年初，第二梯队开始做店测，“看看你有多少人，看看你的场地。你不专业，行业正在慢慢把你淘汰掉。”淘汰，意味着没有业务来源，那么多人需要吃饭、拿工资，不专业的第四梯队危机便出现了。即便能够找到项目，采标项目的要求提高，比如准确度要达到95%甚至是99%以上，小作坊必须从团队中抽出一部分人脱产质检和最后的抽检，成本也会上升。

压力，对于行业中的每一个参与者都是同样的。对于龙猫数据、Testin云测、倍赛 BasicFinder等第二梯队公司来说，他们需要创业迭代，他们需要想清楚在这个过程中如何突破自我，不断创新，走出自己的舒适区。他们找到了一个抓手起步，需要思考的是未来怎么才能取得全胜。业界认为，第四梯队危机的出现，有利于实力强大的第二梯队靠着服务质量与效率抢占退出的小作坊留下的市场空白。

新阶段与新竞争

数据标注和采集是一个技术活。

需求来到，采标公司做两个方面的工作，一，调配和研发模块，二，进行试标，并尝试总结规则，并培训。做完了这两方面的工作，公司会向需求方报价，报价过程中，采标公司回去准备相关应标材料或者应答材料。

中标之后，采标公司开始传输数据，上传到平台上，并开始配置生产和标注业务。据悉，数据标注业务的配置是一个复杂的数学模型。比如，有些任务需要串并联的工作流，并联的工作流是多人协同的工作。串联的工作流是后一个结果是基于前一个结果进行处理的，串并联的工作流需要平台来实现业务工作流的配置。比如一些NLP型的文本标注作业，需要多个人来标，最后N选一或者投票。串并联配置涉及到底层数据流的分发等。

标注过程中，质量的协同管理和绩效的统计非常关键。平台需及时统计到每个人的准确率、稳定性以及效率。标注完了之后，客户验收前，采标公司还需要抽检。最后，公司按照与客户约定的格式进行交付，这又涉及到格式转化的问题。

以上过程包含了整个标注系统所有的技术核心点。标注和采集服务并不是堆人就能够干出来的。对于依靠人力的第三、第四梯队来说，贾宇航认为，如果它们想转型众包+工具的新生产方式，“局限性比较大”。理由有二：

一，数据行业的领头者会通过这3年的持续服务，在客户圈赢得口碑，品牌效应会给其带来一定的商业积累。一些更在意质量、更在意投入产出比的公司会逐渐向领头者们倾斜。二，技术优势。头部标记公司有资金去优化自己的工具和应对客户的定制化需求，并通过管理经验优化对应的服务体系和流程。而对于小团队想要快速建立已有工具和流程化体系去覆盖一个或多个行业是有局限性的。有两条路可供它们选择，第一，精简团队，专营一个或几个AI公司的业务，做一个小而美的生意；第二，与精英合作，使用精英提供的工具，做平台分配过来的任务。

对于尚未入场的后来者来说，如果后来者一开始便立志做一个众包+工具的平台，除了克服商务壁垒外，在众包方面，众包平台需要强运营能力，需要足够多的人在平台上。平台方需要考虑如何拉新，如何保留日活、月活等。在工具方面，只有一个可采标的APP也是不够的，没有便捷的沟通方式减少误差的传递，也是很难做成的。这就像木桶理论一样，缺一块板都装不了水。换言之，留给新进入者的窗口期逐渐关闭。

业内人士认为，采标市场将进入战国争霸期。实力强大的第二梯队之间不可避免地面临着一场混战。数据采标市场开始趋于统一。第一梯队注定不会成为争霸期的主角。因为行业竞争等方面的考量，采标需求方不会将数据交给百度、京东的众包平台来做。做人力资源外包的上市公司会在下半场拿到一定比例的市场份额，会对五家标采公司造成一定的威胁，但该威胁不大。

下半场，第二梯队将如何竞争？通过与第二梯队中的三家公司深入交流，黑智发现它们对未来和竞争理解各异，布局也不尽相同。这些差异在它们诞生的那一刻起，便被注定。

1.做轻还是做重？

在回答“做轻还是做重”这个问题上，龙猫数据、Testin云测、倍赛 BasicFinder给出了不同的答案。Testin云测、倍赛 BasicFinder都建有自己的标注团队，而龙猫数据则坚持用众包的形式来做标注。

不同选择的背后，是各家不同的基因。Testin云测成立于2011年，以App兼容性测试作为切入点，进入企业服务，后衍生出功能测试、自动化测试、安全测试、性能测试等服务，成为一站式测试平台。2017年，Testin云测积累了大量客户。一些AI公司找到云测，希望通过云测的众测平台做数据采集。这是Testin云测采标业务的起点。

Testin云测的采标业务做得很重，比如除了众包采集外，它还会做定制化场景采集，甚至和横店影视基地合作，利用横店群演资源，搭建专属场景，完成客户的定制化场景采集。在标注方面，Testin云测又自建标注基地，与房山市政府合作用于数据标注。贾宇航表示，Testin云测所做的一切都是为了客户需求，“通过工具研发驱动保障标注的效率、精度，以及安全性。并通过项目管理、风控管理等方式，确保标注精度达到客户标准，以满足客户对于准确度的要求。”

从倍赛BasicFinder的产品基因上来看，倍赛的工具偏向于团队模式的管理工具，而不是众包模式。2018年12月，倍赛并购了欣博友，前面提到欣博友是一家运营了30年的北京数据处理公司。该公司提需求，倍赛做技术支持。“我们迭代了很多次，每个工具、快捷键、每个设置的优化，都是我们在数据生产中磨合起来的。倍赛接业务比别的公司都晚，2016年基本没接业务，2017年才开始接。我们的工具做得很扎实。”

除了欣博友，倍赛BasicFinder一直在积极拓展产能，杜霖说，目前，倍赛BasicFinder又拓展了将近3000多个人的子工厂。“通过拓展自有产能，实现最专业的服务。”2018年9月，倍赛BasicFinder收购丁火智能100%股权。丁火智能旗下“荟萃APP”已积累数十万活跃众包用户。“我们搭建了一套自主采集系统，再搭配荟萃APP实现数据采集，完成更多样性的任务。”

和Testin云测、倍赛BasicFinder不同，龙猫数据没有自己的标注团队，工具偏向众包模式。昝智和联创，出身于互联网公司，他们更希望用互联网平台化的方式去做采标，而不是“做一个纯的数据工厂”。昝智既往经验告诉他，应该让系统做这些复杂的数据处理，而不是靠人对人的管理。因为人对人的管理非常低效。

据昝智介绍，龙猫数据是较早使用众包模式做数据采标的，“我们用众包把事情做成了，很多跟进者也开始用众包去做。”昝智认为，龙猫数据打造出了“倚天剑”。他不觉得学龙猫数据的人能够做好众包，“早进入这个行业的玩家，有一把宝刀，他们用这把宝刀获得了利益，然后看到别人拿了倚天剑获得了更大利益，为了造倚天剑，他不可能把宝刀丢了。刀丢了，他们可能啥都没了。但不丢刀，他们又很难造出倚天剑。因为人的精力是有限的，思维是局限的，他们不可能一边把精力放在宝刀上，又一边造倚天剑，而且造倚天剑还比我们造得好，这不科学。”

昝智认为，龙猫数据没有宝刀，“接到客户需求，我们只能优化系统，才能保证准确产出数据。对于他们来说，接到客户需求，他们还有退一步的路可以走，那就当场监督大家认真去干。他们是有退路的，我们也没有退路，我们必须把它搞定。有退路的时候，人一急了，就容易选退路了。”据了解，目前，龙猫众包平台有400多万用户，其中只有一千多是做标注的。龙猫数据的标注业务主要由一千多个渠道商团队承担。

2.建模还是不建模？

贾宇航提到数据标注的产业链可分为三个部分：人员、工具以及算法。而Testin云测坚持做好人员+工具，不做算法。“数据具有可复制性这一特点，如果采集标注公司会算法，这有点像一个算法公司找另一个算法公司做标注，这一份数据到底是否用于乙方的提升，这中间存在一定的争议。”“我们是在数据领域服务的企业，而不是卖算法的公司。我们只负责完成企业的数据采标需求就可以了，完成了交付，我们将彻底清除客户数据。”

杜霖或许不会同意贾宇航的观点，因为倍赛 BasicFinder正在打造一款傻瓜式建模系统——用户只需要输入数据，便可以得到一个AI模型。“如果客户想成立AI部门，只需要部署上倍赛的系统上，然后再找两三个AI工程师调参，就可以自己出模型了。如此，标注、采集、建模就会变成一个大闭环了，因为客户懂业务，他知道业务数据应该是什么样子。”杜霖说。

现在，倍赛BasicFinder避免直接建模，杜霖强调，“我们将我们自主研发的私有化标注系统及主流的深度学习框架，统一封装进倍赛的AI基础系统BasicAI，实现AI数据及模型的整个生命周期管理。倍赛不建模，我们只给客户提供一套底层工具，让客户自己去建模。”杜霖解释说，“Tensorflow、Keras及Pytorch这些深度学习库的出现，让建模没有门槛，未来甚至高中生都能够建模。”

如果一个 汽车 公司让倍赛BasicFinder帮忙做一个自动驾驶系统，杜霖表示做不了。但他也说，“我们的BasicAI实现从标注到建模的高效流程管理。客户在倍赛标数据，数据流到建模平台，客户在Tensorflow里调点参数，模型就出来了。” 今年，倍赛将推出3.0新版本，同时提供SaaS化标注工具服务，帮助客户实现数据标注管理。杜霖提到，为团队打造的采标及建模流程化工具，可以提高倍赛的业务延展性，提高竞争中的优势。

选择无优劣，但市场会给所有选择一个清晰的答案。而战国混战，或在接下来的几年见分晓。不过，客户并不希望一家独大，大树之下，寸草不生的局面。未来，数强并立的局面或将长期存在。

走向终局

一个场景，一个市场，一个产业，一个江湖。

熙熙攘攘被裹挟着进场的人，有的主动选择，有的则是被动，但一旦进入，市场和资本的逻辑发挥作用，他们你我都变成生产链上的生产要素，被挑选，被进步，亦或被淘汰。

各个产业参与者的位置，从诞生起或已被注定。从产生的那一刻起，它按着既有逻辑在走，从不以个人意志转移。上半场，草根英雄辈出，拼价格，下半场拼品牌、服务与效率。精英开始清场，草根离场或者重新站队。而资本，加速整个产业迭代。

现在，下半场刚开启，谈终局似乎有些为时过早。有太多的不确定将在接下来几年的竞争中，变得确定。但更多的不确定性，可能又会出现。城头变幻大王旗，只在一瞬之间。

黑智认为接下来几年，不确定性虽是主流，但仍有几件事是确定的：

1.下半场仍将是性价比之争。客户永远希望用最小的成本获得更高质量的数据。为了生存和在竞争中脱颖而出，供给侧不得不迎合性价比需求，他们不得不通过技术来获得降价空间和利润空间。贾宇航觉得，技术永远是最重要的。“通过技术的方式倒逼自己不要赚太多钱。如此，价格才能降下来，竞争力则提了上去。”

2.不要忽视传统公司的AI需求。毫无疑问，接下来几年，传统企业的AI需求将会出现井喷，如何抓住他们，并服务好他们，这是所有采标公司亟需思考的。当然，也不能忽视AI行业的新数据，比如3D的激光雷达以及心跳数据等。

3.不能忽视商务能力。不强的商务能力，或将成为采标公司的新短板。现阶段，它们的产品和商业模式已基本经过市场的验证。他们需要通过放大商务杠杆扩大产品的覆盖范围。

4.建立第二条增长曲线。接下来几年，有人离开，有人留下。每个人都有所归属，在产业链上，支配或者被支配。所有留下的公司都应该寻找第二条增长曲线，如此才能突破现有成本收益的限制。另外，张三的梦仍需要做，仍需要努力实现。梦想总是要有的，万一实现了呢。（注：张三为化名）

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