数据、算力、算法是推动人工智能技术进步的“三驾马车”，其中数据是人工智能行业的发展基石，数据对人工智能很重要，“没有好的数据，人工智能没有未来”早已是行业共识。
新变化在于，随着人工智能技术落地场景，不同场景提出了更高质量、更多元的数据需求。
对视觉数据标注需求非常大的自动驾驶领域，很好地展现了数据标注服务的业态变化。
在2016年，人工智能随AlaphGo强势崛起并引发一系列创业、创新活动后，数据标注迎来第一次真正意义上的爆发，但由于当时各公司的人工智能业务多处于“跑Demo"、“做研发”的落地前环节——在质上，用标准数据集就可满足；在量上，规模也不可与现在相比。
所以当时的数据标注行业门槛较低，小作坊遍地开花，然而，从近两年的市场数据来看，第三方数据标注与审核公司开始变多；原本十分分散的数据标注行业走向专业化的拐点正在发生。随着人工智能在金融、医疗、安防等多个领域实现技术落地，人工智能公司对数据的使用逐渐有“大”的趋势，整个行业正在逐渐向多模态、多场景、高精度的方向发展。而促进这些变化的根本原因主要是三点：
一是成本问题。随着数据量越来越大，如果雇佣大量人力进行数据标注，大多数人工智能公司都无法攻克人员管理的挑战和承担随着数据量增长的巨额薪资。
二是质量问题。因为散兵游勇和小型工作室，较难在岗前培训、质量控制和数据安全上做足够的投入。
三是客户结构改变带来的新机会。即除了人工智能公司或有相关业务的科技公司外，各行各业的企业都开始更多投入数字化和人工智能，其中部分企业，一方面有对外采购技术服务的习惯和流程，一方面又缺乏非常先进、成熟的内部人工智能技术，比如无法像很多人工智能公司那样，快速开发自己的标注提效工具，这类公司会更加倚重专业的第三方服务，这扩大了整体市场规模。
在数据标注行业拐点将至的时候，对于专业人才的需求逐渐浮出水面，AI优评在人才培养方面率先迈出了步伐，通过与权威机构的官方合作，AI优评建立起一整套科学的人才评价模型，并且为通过评价考核的学员颁发由国家职业资格培训鉴定实验基地统一核发的《人工智能技术服务-数据标注与审核》高新技术能力证书，为行业发展做出贡献。