算法、算力与数据是构成人工智能的三个基本要素。随着人工智能技术在算法与算力层面达到阶段性基本成熟，人工智能行业掀起一轮落地应用的热潮。
从技术层面分析，本轮人工智能落地热潮主要集中于计算机视觉领域和语音交互领域，较为依赖机器学习领域中的深度学习方式。
目前，主流的深度学习方式以有监督学习模式为主。在该模式下，算法训练需要依靠标注数据对学习结果进行反馈，对于数据有着强依赖性需求，这也带动了AI基础数据服务行业的繁荣。
AI基础数据服务是指为AI算法训练及优化提供相关产品与服务，主要以数据集产品和数据资源定制服务为主，具体包括数据采集、数据清洗和数据标注等内容。
其中，数据采集是指对目标领域、场景的特定原始数据进行采集的过程，采集的数据以图像类、文本类、语音类、视频类等非结构化数据为主。从业务流程角度来看，数据采集是AI基础数据服务行业全流程服务中的“第一步”，采集到的非结构化数据经过清洗与标注，才能被用于机器学习训练。
因此数据采集业务也是众多数据服务企业较为核心的业务之一，一家优秀的数据采集服务企业应当具备如下优势：
1.拥有丰富的采集渠道
采集的数据按照不同类型可以划分为图像、语音、文本、视频等内容，每一个大类又可以细分为众多小类。
以语音采集为例，按照语种的不同，可细分为普通话采集、方言采集、英语采集、小语种采集等，这对数据采集服务企业的采集覆盖能力提出了极高的要求。
正常情况下，出于成本等多方面因素的考量，数据采集服务企业多采用与渠道或者供应链合作的方式来执行项目。
因此，拥有更丰富的方言、小语种、全球各地人脸采集渠道，以及更加稳定采集供应链的数据采集服务企业，将在获取与执行项目时更具优势。
2.拥有对数据预处理的能力
通过采集得到的数据均为原始数据，这些非结构化的数据只有经过清洗与标注才能被唤醒价值，用于算法学习训练。
对于数据标注企业而言，原始数据质量越高、错误越少，标注的效率就会越高，最终产出的数据集质量也越好。
以语音采集为例，每段采集好的语音内容里都会存在有效部分与无效部分。有效部分主要指实质性语音内容，这些是需求方需要的内容;无效部分主要指静默部分、杂音等，这些是需求方不需要的内容。
目前，绝大部分数据服务企业在采集数据的过程中，都不会对数据进行预处理，这与技术能力与采集工具有关。
曼孚科技在实际处理语音采集业务时，会依靠自身采集平台对采集到的原始数据进行预处理，VAD自动切片功能会自动删除数据中的无效部分，切实提升数据质量。
3.拥有特殊场景搭建、采集能力
随着人工智能应用在多个垂直场景领域实现落地，需求方对于场景化数据集的需求量也越来越高。
以目前应用广泛的语音助手为例，为了提高语音助手在不同场景下的识别能力，需要采集特殊场景下语音对话数据集，比如“室外对话数据集”、“室内对话数据集”、“嘈杂环境下对话数据集”等，这对数据服务企业的特殊场景搭建能力提出了新的要求。
未来，随着人工智能商业化程度的不断加深，如何对海量数据进行有效获取、合理分析和妥善利用是摆在一众人工智能企业面前的核心问题。
海量数据浪潮下蕴藏的是无尽的商机，基础数据服务尤其是数据采集服务在数据时代下，将拥有更加广阔的发展空间。
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