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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)標注公司應該如何定義自己的服務方向呢首先我們要能夠準確的了解資源公司的特點，這樣才能更好的為其提供符合自身特點的服務。
在“基礎架構篇”中我們提到的資源，也就是數(shù)據(jù)標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)標注公司應該如何定義自己的服務方向呢？
首先我們要能夠準確的了解資源公司的特點，這樣才能更好的為其提供符合自身特點的服務。
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行分析：
1. 初創(chuàng)型
這里指的初創(chuàng)型公司一般指未進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人員，所以他們對數(shù)
據(jù)標注的結果有清晰的需求認知，能夠清楚嚴謹?shù)谋硎龀鲂枰獦俗?shù)據(jù)的規(guī)則，數(shù)據(jù)標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，迅速建立供需關系，省去冗長的上報、各級的批復等溝通環(huán)節(jié)。
b) 結算時間快這類資源公司本身公司架構也相對簡單，對于標注完成后的結款時間相對也較短。
劣勢：
a) 需求連貫性不強因為初創(chuàng)型公司很多沒有穩(wěn)定的甲方，同時公司在同一時期對接的甲方數(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。這就導致了在數(shù)據(jù)的需求連貫性上并不是很強。
b) 標注需求量不大在與甲方溝通合作的路上，展示型項目產(chǎn)品并不需要大量數(shù)據(jù)的驗證。更多時候都是以小批量數(shù)據(jù)進行產(chǎn)品的小樣展示，因為初創(chuàng)公司也要考慮項目的成功率和標注成本之間的關系。
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)，同時可能已經(jīng)獲得多輪融資。
優(yōu)勢：
a) 數(shù)據(jù)連貫性強這里指的一定規(guī)模的人工智能企業(yè)可能已經(jīng)是市場上第一梯隊的領跑者，因為有成熟的產(chǎn)品和合作對象，其在產(chǎn)品需要進行迭代和研發(fā)關聯(lián)產(chǎn)品時是需要大量標注數(shù)據(jù)作為模型訓練的。同時因為其在業(yè)界的影響力，與新的需求商進行合作時的成單率也要遠高于初創(chuàng)AI公司。
b) 數(shù)據(jù)價值高因為大型公司需要綜合保密、質量、工期等多方面因素，同時因為已經(jīng)與需求公司建立了正式的合作關系，此類型的AI公司在提供的數(shù)據(jù)標注單價上是要略高于初創(chuàng)型企業(yè)。
劣勢：
a) 結算周期長因為此類公司的結構相對復雜，同時結構越復雜的公司其對于支出資金的流程也越謹慎，這種謹慎就會導致合同內的結款周期遠遠高于初創(chuàng)型企業(yè)。
b) 溝通成本高因為此類公司的架構相對復雜，一般一個項目的啟動流程是“算法團隊將需求提供給項目經(jīng)理，項目經(jīng)理聯(lián)系數(shù)據(jù)標注公司試標-數(shù)據(jù)標注公司試標完畢反饋-項目經(jīng)理檢查并反饋給算法團隊”。這其中就避免不了多人傳達規(guī)則時出現(xiàn)的模糊情況，需要大量的時間進行溝通和驗證。同時在項目啟動時的流程也相對復雜，不僅需要算法確認規(guī)則，需要財務確認支付方式，需要法務進行合同審核，需要項目主管領導批準，這些都會使數(shù)據(jù)標注公司的溝通成本大大增加。
3. 科研型
這里指各類政府、大學等行政事業(yè)單位的科研部門。
優(yōu)勢：
a) 結算時間短一般的科技機構的審批方式都是先進行項目報備，在項目報備通過的時候其實這部分的項目資金就已經(jīng)預留出來了，只要數(shù)據(jù)標注公司能夠按時按量的完成項目內容同時提供合同內規(guī)定的相關發(fā)票，就可以順利結算。
b) 溝通成本低一般的科研機構都是由項目負責導師指定聯(lián)系人進行與數(shù)據(jù)標注公司的溝通，同時被指定人一般也都是項目的參與人，所以在規(guī)則的制定上更為清晰，與初創(chuàng)公司一樣，能夠快速的進入主題，大大節(jié)省了數(shù)據(jù)標注公司在溝通方面所花費的時間。
劣勢:
a) 數(shù)據(jù)連貫性不強因為此類科研所的項目基本都是階段性的，一類產(chǎn)品上線后，相關產(chǎn)品再進行上線需要周期。
b) 找尋成本高因為科研機構的特殊性，在市場上很難準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系是需要耗費大量的時間和精力。
4. 綜合型
向AI化轉型的各類傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)。
優(yōu)勢：
a) 數(shù)據(jù)連貫性強因為涉及傳統(tǒng)生產(chǎn)的轉型，該類企業(yè)一般都有獨立的AI產(chǎn)品研發(fā)組，同時因為此類公司本身的體量和市場占有率，會使其對于需要轉型的領域和需求產(chǎn)品更為寬泛。
b) 數(shù)據(jù)量大因為AI轉型除了成熟的技術支撐之外，最重要的就是時間，越快將生產(chǎn)結合AI的企業(yè)，其市場競爭力也就越明顯。而如何能讓計算機快速的進行訓練呢？除了算法團隊的技術支撐，剩下的就是給計算機提供大量的符合模型識別的標注數(shù)據(jù)。
劣勢：
a) 結算周期長和企業(yè)型公司性質相同，由于龐大的內部結構，項目資金的結款周期相較于初創(chuàng)型公司和研究所會大大增長。
b) 工期緊張因為有轉型這個宏觀任務，所以一般此類企業(yè)都對轉型項目的落地時間有明確的規(guī)定，說簡單一些就是工期緊、任務重。由于這種特點，數(shù)據(jù)標注公司在承接此類公司的項目時，需要有大量的人手進行數(shù)據(jù)標注，這對于公司本身的管理無疑也是巨大的挑戰(zhàn)。
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