场景应用驱动AI预训练数据服务需求有望高增

AIAI商有望切分更多市场份额。建议关注：海天瑞声、汇洲智能、神州数码。新不及预期；新车型落地渗透率不及预期。表1.重点公司投资评级:代码公司总市值（亿元）收盘价（10.27）EPS（元）PE投资评级2022A2023E2024E2022A2023E2024E688787海天瑞声40.3466.860.690.851.2486.5179.0953.78未覆盖002122汇洲智能82.554.140.04--72.22--未覆盖000034神州数码197.8629.551.571.832.1714.0216.1713.59未覆盖数据来源：wind，未覆盖公司预测数据为wind一致预期数据，如无wind一致预期暂不展示，内容目录内容目录场景应用驱动，AI预训练数据服务需求有望增 1预训练数据是AI产业链的重要环节 5预训练数据是AI产业链的基石 5大模型跨模态迁移升据预训练的重要性 5预训练数据是AI降本增效、场景落地的关键 9过去：追求算法验，史数据驱动模型预练 9当前：算法功能性上场景落地驱动预训数需求上升 多模态、合规化、自化助力格局重塑 13应用落地，数据预练向多模态、合规化半动化 13行业格局重塑，集度进一步提升 17智能驾驶助力行业求期提升 22智能驾驶有望率先放训练数据的需求 22切入一站式和自动的业领先受益 24AI应用导入，数据训练务先行 27海天瑞声：AI基础数据服务行业的龙头 27汇洲智能：中国版ScaleAI 29风险提示 29图表目录图表目录图1.基础数据的生产和练是AI产业链的基石 5图2.多模态模型实验的照组数据集 7图3.基于预训练数据集的模型备更强的区分能力右） 7图4.多模态预训练数据环节技术难点 8图5.视觉语言音频等模信息的视觉特征强程 9图6.数据预训练服务是AI数据产业链中承上下的关键一环 图7.政策加码助力AI景端的应用落地，一提升预训练数据的求 12图8.海内外大模型均趋多模态 14图9.AI半自动化标注专业预训练数据服商模型开发商互相赋，成闭环 16图10.龙头企业具备显规模效应 19图龙头企业具备更研发优势 20图12.3D点云全环节半动化提升标注效率30%以上 21图13.百度自动驾驶数采集定制车 23图14.车型迭代周期影预训练数据服务需释周期 24图15.2D-3D点云框三据标注操作视图 25图16.4DBEV数据目标值的视图 25图17.数据服务一站式环全环节 25图18.海天瑞声2023H1海外业务占比39% 28图19.海天瑞声2022年智能语音业务占比64% 28表1.重点公司投资评级 2表2.虚拟人等多模态交需求提升了预训练据复杂性和技术难度 6表3.当前多模态情感识常用多模态情感数集 8表4.多模态融合方法的能对比 9表5.智能驾驶为未来预练数据需求最大的用景 13表6.中国部分通用型多态大模型正向各行业速渗透 14表7.监管体系逐渐完善，AI预训练数据业务合规趋严 15表8.基础数据服务头部业技术矩阵对比 17表9.基础数据服务头部业产品矩阵和产能对比 18表10.头部企业多模态合规化、自动化的方对比 22表针对智能驾驶场，头部企业数据采、注技术对比 26表12.针对智能驾驶场，数据服务商优势比 27AI产业链的重要环节AI产业链的基石AIAIAIAI产业链的基石。ChatGPTAIAI80%图1.基础据生和是AI业的石 数据来源：《2023大模型和AIGC产业图谱》（信通院），大模型跨模态迁移提升数据预训练的重要性AIAIGC理的多模态数据能够更好地为模型训练增效提质。因此，大规模、高质量多模态数据集的重要性愈加凸显，成为模型训练效果的核心支撑之一。当前大模型的数据需求规模呈现指数级增长,快速增加。AIGC、AI。虚拟等模交需提升预练据复性和术度 数据来源：《2022中国人工智能产业报告》（艾瑞咨询），的优化提质增效。相比于传统的模型训练，大模型的数据需求类型也将有所转变，更多模型或将采用类强化学习模式来进行特定领域或特定方向上的优化迭代，以使得机器能够以更加接近于人类期望的方式提供答案输出。2022UnifiedContrastiveLearninginImage-Text-LabelSpaceImage-Text-Label多模模实的照数据集 数据来源：《UnifiedContrastiveLearninginImage-Text-LabelSpace》（微软，CVPR2022），图3.基于Image-Text-Label训练据的型备强的分力右） 数据来源：《UnifiedContrastiveLearninginImage-Text-LabelSpace》（微软，CVPR2022），AI练据环节技术点 数据来源：《模态信息处理前沿综述:应用、融合和预训练》（吴友政,李浩然,姚霆,何晓冬，中文信息报），京东人工智能研究院，当前模情识常多模情数集 数据来源：《模态信息处理前沿综述:应用、融合和预训练》（吴友政,李浩然,姚霆,何晓冬，中文信息报），京东人工智能研究院，言-频多信的视特增过程 数据来源：《模态信息处理前沿综述:应用、融合和预训练》（吴友政,李浩然,姚霆,何晓冬，中文信息报），京东人工智能研究院，融合时间和融合方式的选择直接影响多模态数据集的质量。早期融合的深度大，有效增强多模信息特征之间的交互，提高数据融合准确度。多种融合方式中，Transformer融合的模型更加复杂,性能更加优越。多模融方的能比 多模态融合典型模型视觉问答性能图像描述性能情感识别性能门控融合MAG-XLNet--87.9注意力融合Bottom-UP65.736.2-Transformer融合UNIMO74.038.8-图模型融合MN-GMV73.5--双线性注意力融合BAN70.4--数据来源：《模态信息处理前沿综述:应用、融合和预训练》（吴友政,李浩然,姚霆,何晓冬，中文信息报），京东人工智能研究院，AI降本增效、场景落地的关键过去：追求算法验证，历史数据驱动模型预训练ChatGPTAI大模型的序幕，2022年增长初期，AI2021年9百模大战AIAI。AI数据链，AI键抓手。AIAIAIAIAIAIAI预训练数据助力下游算法开发：高质量标注数据贯穿算法开发全生命周期，有效提升模型开发效果，助力开发环节降本增效。。OpenAIbug图6.数据训服是AI据产链承启的键一环 数据来源：德勤官方公众号，《中国AI产业报告》（艾瑞，2022），当前：算法功能性至上，场景落地驱动预训练数据需求上升AI2027AI160亿元，2022-202728.9%。GBTB级数45TB。（表AI图7.政策码力AI景应用地进步升训练据需求 数据来源：《中国AI产业报告》（艾瑞），中国中央人民政府网，中国科技部，《求是》杂志，中国最高人民法院网，当前自动驾驶、智慧工业、互联网内容等终端场景占比基础数据服务行业的较大份额，自动驾驶环节需采集大量真实、覆盖不同天气、不同路况的小概率事件的视频图像和激光点云图像，标注出来行驶区域、车辆、行人等各类元素，有望成为占比最大的下游应用场景。AI60.837%。智能驶未预练据需最的用景 数据来源：德勤官方公众号，多模态、合规化、半自动化助力格局重塑应用落地，数据预训练趋向多模态、合规化、半自动化态处理。AIChatGPTGPTAI海内大型趋多态 数据来源：《AI大模型地图研究》（中国科学技术部），表6.中国部分通用型多模态大模型正向各行各业加速渗透应用场景办公金融生活娱乐自动驾驶智慧城市商业医疗工业M6文案生成，服务搜索保险合同条款解析，金融风控，智能对话语音视频对话，事件点评-汽车外观自动设计-商品图片生成，内容封面设计，图文检索--悟道2.0图像翻译，手语播报-图片的开放问答，语言操纵数字可视化，可控人设的开放问答生成式问答，诗词创作-----紫东太初---影视创作智能驾驶--手术机器人-书生(INTERN)以文生图-居家机器人自动驾驶，图像分类----文心一言内容创作，数据分析贷前审核尽职调查，贷后风险检测预警，生态内企业风险管理-智能对话-突发事件预警检测---华为盘古-ORC识别---智能物流-药物开发煤矿安全，异物检测，铁路轨道机车缺陷，电力巡检星火纪要整理，稿件书写，数字员工，AI虚拟人---人机交互，多模感知---作文批改数据来源：《AI大模型地图研究》（中国科学技术部），时，合规性需要不断提升。2022表表7.监管体系逐渐完善，AI预训练数据业务合规性趋严时间政策时间政策核心内容2020年3月《信息安全技术个人信息安全规范》强调数据授权和脱敏的合规性数据授权：个人信息处理活动应向个人信息主体明示处目的、方式、范围等，征求其授权同意；数据脱敏：针对个人信息去标识化与匿名化提出更为严的定义，明确经处理后的信息不得识别到特定自然人2021年6月《中华人民共和国数据安全法》对各行业数据的安全与合规提出更严格的顶层设计，分行业主管部门承担数据监管任务强调数据的收集、存储、试用、加工、传输、提供、公开等，工业、电信、交通、金融、科技等行业主管部门承担本行业、本领域数据安全监管职责2022年8月《自然资源部关于促进智能网联汽车发展维护测绘地理信息安全的通知》自动驾驶领域测绘资质成为数据采集必备前提，复核后具备甲级资质的厂商仅为19个，稀缺性提高仅已获得甲级测绘资质的企业可合法开展自动驾驶高精度地图的数据采集、存储、传输与处理等相关测绘活动；21年复核后，具有甲级测资质的企业由31家减少到19家，资质获取难度较高，具有稀缺性数据来源：德勤官方公众号，中国自然资源部官网，预训练数据自动化推动产业链的闭环赋能，同时伴随算法迭代创新和终端场景的拓展，数据标注业务复杂度进一步提升；但全自动化标注无法满足预训练数据的精度要求，为满足复杂终端数据的标注精度要求，人机交互的半自动化标注有望成为未来行业主流。AI务商AI,图9.AI自化注力预训数服商模开发互赋，成环 数据来源：德勤官方公众号，AI未来大概率不会实现完全的自动化标注。首先，智能化的人机协作模式一直是数据服务行业的发展趋势，同时也是数据服务企业的核心竞争能力之一，但自动化标注的核心不是完全替代人类，而是在保证数据处理精度的情况下，提高人机协作效率。存在NLP度。2023年9月国外初创公司refuel上线AI标注数据的开源处理工具Autolabel，LLM100倍，过纯人工标注准确率86.2%最后，模型迭代演进的方向一定是逐渐接近于人类的判断和理解，就一定需要人类作为引导，需要通过人工标注帮助其完成新知识的学习，所以只要人工智能持续地发展和进化，就一定需要人类参与，无法达到完全的自动化标注。行业格局重塑，集中度将进一步提升表8.基础数据服务头部企业技术矩阵对比当前三类企业的头部企业在技术层面均可实现在多维度的数据采集和数据标注，但头部的专业数据服务商和科技企业依靠多年经验或强大的技术研发优势，在智能驾驶数据标注实现率先切入，如海天瑞声的多模态整合处理标注，标贝科技率先上线表8.基础数据服务头部企业技术矩阵对比类别头部企业数据采集技术矩阵数据标注技术矩阵品牌服务商占比55%云测数据图片：情绪、车辆、行为、建筑、商品、水果。视频：道路、人物、车流。音频：唤醒词、方言、小语种、儿童音频。文本：语料、收据、书本。计算机视觉：图像（分类、拉框、语义分割、3D点云、关键点、线标注、2D3D融合）；视频（目标跟踪）。语音工程：ASR转写、情绪判定、声纹识别、语音切割。自然语言处理：OCR转写、信息提取、NLU语句泛化、词性识别、机翻、情感判断、意图判断、指代消解、槽位填充。海天瑞声图像视频：手语、表情、姿态、道路交通、指关节操作等。语音：多语种朗读对话的语音识别数据、多音色多语种的语音合成数据。文本：手写or自然场景的OCR数据、PPT表格数票据等OCR数据、多语言平行语料、实体识别数据、意图理解数据、实时对话交互文本等。计算机视觉：图片、2D3D联合标注、语义分割、点云标注分割追踪、点云连续帧、全景分割、多模态标注。语音工程：ASR(正字转写、语音转写、发音词典、环境性别领域低地域标注)、TTS(正字转写、发音校对，词性韵律因素歌曲标注、发音词典制作)。4.自然语言处理：OCR标注、词性标注、情感标注、文本分类聚类正则化泛化、知识图谱等。数据堂图像视频：人脸、表情、姿态、手势、图像处理、车牌识别、场景理解、车辆ReID和识别跟踪等。语音：方言、多音色、情感语音、歌曲录制等。文本：金融QA、转账交易医疗引导、评论打分、人机交互、社交媒体等。计算机视觉：2D图像（目标检测、全景分割等）；视频（视频打点、信息提取）；3D点云(2D3D融合、目标追踪、点云分割)。语音工程：语音转写、情绪标注。自然语言处理：文本实体标注、意图标注、词性标注。澳鹏图片：多人种、多语言OCR、情感、试卷、手势、票据、动作图像，街景、驾驶员、建筑物、扫地机器人视角、3D人脸or物体数据等。视频：多人种、自然天气、面部动作、人行为、道路交通数据等。音频：多语种方言版唤醒词、自由对话、TTS语音合成、声纹、车载语音、商务对话信息数据。文本：实体词、医疗问答、舱内多语种指令词等。计算机视觉：多语言2D图像标注（包含普通目标检测、语义分割等），3D图像（立体框）标注，Lidar标注（如点云目标检测、联合标注、点云语义分割、点云跟踪标注等）；视频分类、视频审核，视频按规则抽帧再标注；3D点云标注（点云目标检测、联合标注、点云语义分割、点云跟踪标注）。语音工程：语音切割、转写。自然语言处理：文本语义识别、智能客服机器人数据标注。龙猫数据计算机视觉：图像(人物表情、人脸多点、车辆图像、车辆行进轨迹、特定符号、地图位置)，视频（车辆行驶10S视频等），激光雷达和毫米波雷达的3D点云数据。语音：TTS声优数据、多场景语音数据。文本：手多场景文本数据。计算机视觉：点云建图与4D点云标注、点云合并帧、车道线标注、点云分割追踪、多帧标注，图像语义分割、人脸打点、视频追踪、。语音工程：ASR转写、TTS标注。自然语言处理：多语种文本数据同步标注。汇洲智能-计算机视觉：视频（追踪、打点、连续帧）；图像（2D矩形框、语义分割、关键点）；3D点云标注。语音工程：ASR转写、方言翻译、小语种标注。自然语言处理：文本分类OCR转写、情感标注、意图判断。类别头部企业数据采集技术矩阵数据标注技术矩阵景联文科技图像：人脸，人体姿态ReID图像、手势、扫地机器人视角图像、街景道路、驾驶员行为采集等。语音：车载语音，多人对话、多语种多方言语音等。文本：语句泛化、人机交互文本、收据，多语言OCR数据等。运动健康数据体系：耳温、睡眠、心电、心率等。计算机视觉：2D图片标注（语义分割、车道线标注、物体识别），3D点云标注（连续帧标注、点云融合、智能标注）科技企业占比15%标贝科技计算机视觉：多人种人像数据、人体表情数据、电梯人体行为数据。语音：多语种语音合成数据、语音识别自然对话数据。2.文本：NLU语料、中英文机器翻译语料、中维平行语料、粤语语料。计算机视觉：4D-BEV标注，3D点云数据（语义分割、点云标注、连续帧标注、2D3D融合），2D图像（目标检测、连续帧标注、语义分割、图片分类，ocr转写等）。语音：语音实时转写、情绪判定、声纹标注、韵律/词性/因素/重音/情感标注等。自然语言处理：ocr转写、情感判断、文本清洗、词性标注、信息提取、语法标注等。曼孚科技计算机视觉：图像（人像、特定街景、特定物体、手势等图像采集），视频（道路、动作、街景等场景视频）。语音：多语种、多方言语音数据。文本：人机交互，知识库文本数据。计算机视觉：3D点云连续帧、语义分割、关键点标注等。语音：语音转录、语音合成。4.自然语言处理：ocr转写、实体识别、文本分类。科技巨头占比30%百度众包计算机视觉：图像（人脸图像采集、百度线下用户拍摄的商品、汽车、风景等图像，网页图像抓取），视频（人脸、安防等场景视频，搭载激光雷达和工业相机，可提供跨城市的2D、3D道路数据采集，支持车辆定制化和传感器改装）。语音：多场景唤醒词采集、多语种多方言语音数据，TTS语音数据采集。文本：网页文本内容抓取。计算机视觉：图像语音分割、视频内容提取/3D点云和2D3D融合，视频连续帧标注。语音：语音清洗、转写、切分、音素标注。自然语言处理：文本清洗、分类、富集、OCR转写、情感标注等。备注：多模态数据集仅代表能够同时实现多数据形式的融合标注和跨模态配齐数据来源：德勤官方公众号，各公司官网，表9.基础数据服务头部企业产品矩阵和产能的对比1500表9.基础数据服务头部企业产品矩阵和产能的对比类别头部企业产品矩阵产能对比云测数据标品：部分文本、图片、音视频数据集。定制：智能驾驶、家居、安防、金融、零售场景。交付团队千人规模；团队管理成熟度高，交付快海天瑞声标品：超1,498个成品数据集。NLP数据集302个；计算机视觉数据集155个；智能语音数据集1041个，具有独家词典数据集。定制：智能驾驶、家居、教育、安防、物联网。数据集标品数量行业排名第一；数据集通用和复卖率较高品牌服务商数据堂标品：超300个成品数据集。数据集全覆盖文本、图片、音视频。已有语音识别数据20万小时，计算机视觉数据800TB，自然语言理解数据20亿条。定制：支持智能驾驶、客服、家居、零售、医疗。3D点云分割5万+帧/周；点云目标检测10万+帧/点云追踪10万+帧/周；融合标注5万帧/周20多年来交付7500多个机器学习项目；100万+技能娴熟的众包人员;占比55%澳鹏数据标品：超400个成品数据集。250+已标注标品数据集，音频、图像、测试、情绪和兴趣点数据的定制数据集；定制：智能驾驶、医疗健康、人体2D建模、智能家居、智慧金融、新零售2D图像标注（视觉障碍物20万/周；可行驶区域20万/周；车道线20万/周）；3D点云标注（联合标注10万/周；车道线10万/周；连续帧20万/周；分割5万/周）龙猫数据标品：数据集全覆盖文本、图片、音视频。定制：智能驾驶、教育金融、家居安防、媒体生活、芯片硬件、高校。截至目前，众包用户突破400万；单日完成百万量级以上数据样本任务；承载千万级别以上样本的采集汇洲智能标品：数据集全覆盖文本、图片、音视频。定制：自动驾驶（舱外）、城市规划、医学影像诊断、视频会议监督、图像分割等场景。业务覆盖文字、图片、视频和语音等内容的审核和智能标注服务。有望实现多标签、全方位、立体式内容标注，已完成十亿+条内容支撑备注：多模态数据集仅代表能够同时实现多数据形式的融合标注和跨模态配齐数据来源：德勤官方公众号，各公司官网，各公司定期公告，各公司官方公众号，IDC数据，爱企查，极客网，收入(百万元)-海天收入(百万元)-海天销售费率()-海天收入(百万元)-数据堂销售费率()-数据堂0%193 238 233 116206 1692630 2018 2019 2020 2021 20225010%7%4%5%5%10017%20%7%15030%20%25%25%20040%38%25050%300图10.龙头企业具备显著规模效应646588数据来源：wind、各公司定期公告，图图11.龙头企业具备更强研发优势研发支出(百万元)-海天研发费率()-海天研发支出(百万元)-数据堂研发费率()-数据堂2018 2019 2020 2021 202250159412611544164213271510910174035302520181920146050403020100242936100908070数据来源：wind、各公司定期公告，伴随预训练数据趋向多模态、合规化、半自动化，头部基础数据服务商依靠研发优势，领先享受半自动化标注的红利，构建资源整合和研发技术的核心壁垒，实现数据和资源闭环，提升对数据集的理解和数据质量的把控，并在经验、资质等环节具备合规优势。我们认为，强者优势愈发清晰，预训练数据行业格局开启重塑步伐，行业集中度有望进一步提升。AIISO（3D的采集。1.2科技巨头和专业的预训练数据服务商依靠自身雄厚的资本和标注算法研发AI、4D6-12图12.3D点全节自提升注率30%上 标注环节功能与优势效率提升精度提升，速度提升默认尺寸成默认尺寸的4D框，确定脑补规则地面检测色，标注人员通过颜色判断标注物体，减少标注遗漏自动放框自动将3D点云数据框放在地面，极大缩短数据放置时间插值算法目标的位置，标注员只需要微调位置即可，助力提升标注效率自动旋转根据标注框自动预测车辆朝向，减少人工调整时间自动映射支持在点云和图像之间鼠标位置的自动映射，辅助标注员判定目标数据来源：数据堂公司官网，澳鹏数据公司官网，36氪，头部业模、规、自化全位比 备注：1.2.GPS数据来源：德勤官方公众号，各公司官网，各公司定期公告，各公司官方公众号，IDC数据，亿欧网，智能驾驶助力行业需求长期提升智能驾驶有望率先释放预训练数据的需求172027602022-2027L2-L4完L2+百度动驶据集制车 数据来源：百度数据众包官网，AIAI74.9202737%。2022L2+2025L3L4L2+L320252027L3+L4车型代期响训数据务求放期 数据来源：德勤官方公众号，切入一站式和自动化的企业领先受益4D-BEV2D3D2D-3D4DBVE4D-BEV4D-BEV3D个维度进行标注，通过精准地跟踪和记录动态对象的运动轨迹、姿势变化以及速度等信息，全面理解和分析动态对象在连续的时间序列中的变化，提升自动驾驶系统的感知、决策和控制能力。图15.2D-3D点云框数注操视图 图16.4DBEV据标真值视图 数据来源：百度数据众包公众号、 数据来源：标贝科技官网、case-driven转向data-driven数据务站闭全节 数据来源：ADS智库，表11.针对智能驾驶场景，头部企业数据采集、标注技术对比20234DL2-L3表11.针对智能驾驶场景，头部企业数据采集、标注技术对比排名企业属性智驾数据采集智驾数据标注无冕之王百度众包科技巨头国内最专业、规模最大的采集车队；拥有64/40线激光雷达、自研相机（9个）、长短距毫米波雷达（6个）等多传感器组合；支持定制化的车辆、传感器改装国内最强的数据标注能力，覆盖2D/3D超过10种不同类型的标注任务，累计在自动驾驶领域标注2D/3D数据1亿帧以上支持自动驾驶等场景下2D、3D、4D全类别标注，如2/3D融合、点云分割、点云时序叠帧、BEV标注等；1曼孚数据科技企业街景图像采集、人机交互本文本采集、道路视频、街景视频数据采集针对4D点云标注场景下大规模点云适配渲染问题，曼孚科技自研地图分片与LOD大规模点云渲染技术，4D点云车道线与4D点云分割场景均可实现低配置单帧数亿级点云平稳运行2澳鹏数据品牌服务商DMS驾驶员行为，舱内语音交互数据等；支持激光雷达（道路），毫米波雷达（道路），双目相机（IR+RGB），鱼眼相机MatrixGo数据标注平台全面支持自动驾驶领域各维度2D/3D/4D点云或图像数据标注：训练机器学习模型针对包括LiDAR和点云标注在内的各种数据源做出决策，支持障碍物标注、连续帧跟踪、多传感器融合标注、3D云语义分割、超大规模流畅操作3海天瑞声品牌服务商舱内驾驶员表情、动作、语言、多模态交互数据进行采集；舱外行车记录仪视频，车牌，车型，车辆特征，违规驾驶图片，鱼眼相机拍摄泊车位边线数据，人车目标2D数据，地面交通标志图像等数据DOTS-AD自动驾驶平台，支持2D/3D/4D点云或图像数据标注，实现不同场景的辅助标注4数据堂品牌服务商多传感器融合采集：配备含128线激光雷达在内的多种传感器的自采车；支持多种激光雷达、毫米波雷达、摄像头、惯导采集设备；舱内车载语音、驾乘行为；舱外多传感器融合数据、3D点云数据融合多传感器、多时空数据，支持2D/3D点云或图像数据标注：标注驾驶舱多语种语音数据、驾乘人员人脸、表情、行为图像数据；3D点云目标检测、追踪、语义or全景分割5云测数据品牌服务商覆盖智能驾驶主流应用场景，拥有DMS与ADAS场景搭建采集经验：危险驾驶数据、路况信息、车辆信息、3D点云数据支持2D/3D点云或图像数据标注：支持图片通用拉框、车道线标注、驾驶员面部标注、3D点云标注、2D3D融合、全景语义分割6龙猫数据品牌服务商兼容多种类型传感器：禾赛、图达通、大疆等多种激光雷达。可支持目标检测、追踪；车道线识别；驾驶区域识别；图像分割；点云分割支持2D/3D点云或图像数据标注：3D点云、实例分割、视频目标追踪、3Dbox、车道线、物体识别；针对车辆、行进轨迹、特定符号、特殊场景、地图位置进行标注7标贝科技科技企业-支持2D/3D/4D点云或图像数据标注：4D-BEV标注，3D点云数据（语义分割、点云标注、连续帧标注、2D3D融合），2D图像（目标检测、连续帧标注、语义分割、图片分类，ocr转写等9景联文科技科技企业舱内人脸数据、车载语音数据、对话、手势支持2D/3D点云或图像数据标注：3D点云标注（目标检测、语义分割、连续帧标注），2D图像标注、2D/3D融合标注.22（（；3.表格信息选取数据采集与标注的较前沿亮点技术能力，不能概括公司所有技术矩阵内容。数据来源：各公司官网，各公司官方微信公众号，表表12.针对智能驾驶场景，数据服务商优势对比排名企业属性数据闭环测绘资质客户无冕之王百度众包科技巨头是甲级1.自动驾驶