北京、上海、成都为需求企业分布前三地区 ， 杭州数量下滑从需求企业来看 ， 根据AI数据标注猿统计数据显示 ， 2020年4月 ， 国内数据标注业务相关公司数量为565家 ， 2020年12月 ， 数量增长至705家 。从数据标注需求企业地区分布情况来看 ， 截至2020年12月 ， 北京、上海、成都、深圳、杭州为数据标注企业分布TOP5城市 ， 企业数量分别达到185家、84家、68家、63家、46家;其中北京、上海、成都、深圳企业数量均较2020年4月有所上升 ， 杭州企业数量较2020年4月有所下降 。
市场集中度较低 ， 未来将有所提升 ， 行业并购成为趋势2019年 ， AI数据标注行业CR5(前五大企业市场份额)为26.2% ， 处于低集中竞争阶段 ， 行业活力充足 ， 发展空间良好 。前五大企业中 ， 海天瑞声与百度数据众包越众而出 ， 据了解 ， 国内整体供应方中 ， 以提供图像类数据采标服务的公司居多 ， 内容涉及人像数据、OCR数据、自动驾驶数据等 ， 业务需求较为分散 ， 其中以百度数据众包营收份额占比最大 。
相比而言 ， 语音类数据需求较为集中 ， 且供应门槛高于图像类数据 ， 内容包含语音识别数据、语音合成数据等 ， 其中以海天瑞声营收份额占比最大 。目前人工智能数据标注行业集中度较为适中 ， 既非寡占型市场也非充分竞争市场 ， 这一方面是由于百度数据众包、海天瑞声、数据堂等企业进入市场较早 ， 积累了较多客户资源 ， 另一方面则是由于下游企业之前多采用公开数据集训练模型 ， 对数据的高精度要求由来尚短 ， 受生态传导效应滞后影响 ， 市场门槛还不显著 ， 资金与研发实力较为薄弱的中小企业还有较强的发展土壤 。
然而未来 ， 随着下游企业发展壮大 ， 直接使用外包团队成本低廉、数据安全可控性强 ， 一些基础性需求将由下游企业自给自足 ， 外部的数据服务商现有的存量市场面临下降 ， 因此必须承担高难度、前沿独特性任务 ， 这就要求其自身投入高精度、专业化数据处理工具的研发和人工智能算法基础研究 ， 以把握客户需求 ， 开拓增量市场 ， 因此资金与研发实力成为较高行业门槛 ， 同时受近年资本市场冷却影响 ， 一批中小型厂商面临业务收缩 ， 再者部分厂商如倍赛开始在业内并购 ， 参考海外数据服务市场发展情况(海外行业巨头Appen多次并购其他企业) ， 并购也将成为市场趋势 ， 多种因素叠加影响下 ， 行业集中度将提升 。
综上 ， 未来数据标注行业兼并与重组将成为大势所趋 。目前 ， 国内较为典型的并购事件为倍赛BasicFinder收购专业的人工标注服务商荟萃 ， 以此丰富自主数据采集系统 ， 从而完成更具多样性的任务 。全球数据标注行业兼并重组步伐加快 。一方面头部企业逐渐收购中小微数据平台 ， 将自己的议价能力提高到新的水平 ， 在此背景下 ， 全球数据标注行业市场集中度进一步提升 。
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