人工智能是推动新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力。

目前，中国的人工智能产业正处于高速增长阶段，并正在快速渗透到各个行业，包括互联网娱乐、智能制造、智慧医疗、智能安防和自动驾驶等。

其中，自动驾驶由于场景的复杂性和对安全的极高要求，推动了人工智能的不断迭代和演进。

从下面几部分聊聊行业分析：

1.什么时候需要做行业分析？
2.如何做行业分析？
3.案例学习
4.在工作中如何应用？
5.在生活中如何应用？

1.什么时候需要做行业分析呢？

当你在对自己进行职业规划的时候，会思考选择哪个行业更好呢？

当公司需要对外部环境有所了解，制定发展规划的时候。

当面对重大问题，需要分析行业问题的时候。

2.如何进行行业分析？

用PEST分析方法

PEST分析方法是对公司发展的宏观环境的分析，所以经常用于行业分析。通常是从政策、经济、社会和技术这四个方面来分析公司的外部环境。

3.案例

下面我们通过一个具体的例子来看下如何应用PEST分析方法。

1）政策环境

政策环境主要包括政府的政策、法律等。比如可以从这样几个问题去展开研究：

相关法律有哪些？对公司有什么影响？

投资政策有哪些？对公司有什么影响？

最新的税收政策是什么？对公司有什么影响？

2）经济环境

经济环境主要指一个国家的国民收入、消费者的收入水平等。经济环境决定着公司未来市场能做多大。

3）社会环境

社会环境主要包括一个地区的人口、年龄、收入分布、购买习惯、教育水平等。

4）技术环境

技术环境是指外部技术对公司发展的影响。

4.在工作中如何应用？

行业报告在实际工作中用的不多，这里了解即可。在问题严重查找原因里，会用到PEST分析方法来分析行业问题

5.在生活中如何应用？

当你在选择行业发展的时候，可以找到目标行业的分析报告，对于个人把握未来发展机会有帮助。

获取专题报告全文，解锁文末148份人工智能行业相关报告。

整体市场

随着人工智能产业的迅速增长，人工智能基础数据服务市场正在蓬勃发展。其中，自动驾驶被认为是未来五年最关键的应用领域。

● 结构化数据是人工智能算法开发迭代的重要基础。随着人工智能核心产业的发展，人工智能基础数据服务市场将继续保持快速增长。预计到2027年，该市场的规模有望达到130-160亿元。

● 自动驾驶是人工智能基础数据服务市场中占比最高的下游应用。随着自动驾驶算法技术的不断改进和实际应用，预计在未来其占比将进一步增加。

发展趋势

AI基础数据服务市场的四大趋势包括标注复杂化、自动化、全栈式服务需求和数据合规需求的日益严格化。

标注复杂化： 随着算法不断创新和场景功能的扩展，数据标注的元素和信息维度将大幅增加，这对于数据基础服务供应商提出了更高的要求。
自动化标注： 借助AI技术的自动标注工具正在成为基础数据服务商和AI算法公司降低成本和提高效率的利器，从而推动行业的集中度提升。
全栈式服务： 下游算法应用方越来越倾向于自研人工智能算法，对于“基础数据服务+云资源+工具链”的全栈式服务需求也随之增加（包括算法公司，但主要由应用方驱动）。特别是对于工具链产品的需求将随着商业化场景的成熟而向各行各业拓展，以适应未来的迭代需求。

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从自动驾驶基础数据服务需求方的角度出发，整车厂及Tier1自研需求不断增加。与此同时，技术的不断迭代也带来了更加复杂和专业的数据标注需求。这将推动整个自动驾驶行业对基础数据服务外包的需求增加，并进一步增加对工具链和全栈式服务的需求。

数据合规性也是一个重要的因素。随着数据安全法律法规体系的不断完善，基础数据服务商在数据脱敏和数据采集的测绘资质要求等方面的专业性和价值将为其带来竞争优势。

竞争格局

传统的专业型基础数据服务商仍然在行业中扮演重要角色，但科技巨头企业凭借其科技实力和庞大资源逐渐获得竞争优势。

科技巨头、专业型基础数据服务商和科技初创企业是人工智能基础数据服务行业的主要参与者。专业型基础数据服务商在市场中仍占有较大份额，因为他们早早就布局并积累了丰富的服务经验。然而，近两年来，科技巨头迅速发力，快速抢占市场。

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AI商业化的推动使得基础数据服务迅速增长

经过几十年的发展，人工智能技术取得了巨大进步。近年来，深度学习技术的应用加速了人工智能技术在商业领域的推广和应用。与此同时，深度学习也带来了对大量算法训练数据的需求，从而推动了基础数据服务市场的快速增长。

在2017年，苹果首次推出了iPhoneX，其中包括了人脸识别解锁功能。接着，在2017至2018年期间，阿里巴巴、小米和百度相继推出了AI智能音箱。AI智能终端的商业化发展迅速。

2021年，百度和小马成功获得了首批自动驾驶车辆收费服务试点资格，这一里程碑标志着中国自动驾驶商业化运营的开端。

本专题内的参考报告（PDF）目录

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