大数据、云计算和人工智能等技术快速发展的同时，数据标注服务逐渐成为了新形势下商业价值凸显的重要抓手。然而，数据标注行业内部依然面临着大量的“二次加工”机会和难题，亟待进一步培育和完善。数据标注服务，从2016年开始进入一个崭新的阶段。近些年，云端数据标注逐渐成为数据标注行业进入更广阔前景之时可持续发展的关键点。
“大数据+AI”，将成为大数据标注领域发展的重要趋势。大数据+AI，从2016年开始逐渐成为大数据+AI时代发展主流的趋势。基于云标注的大面积、高质量数据将进一步得到开发和利用。数据标注分类标注按照来源，可分为“互联网数据”和“传统数据”两种类型。其中从业务模式上，可分为“人工点对点操作”和“机器点对点操作”两种类型。
不同标注来源，对于后续大数据处理、数据存取、业务建模等，将有不同的特性和诉求。人工点对点操作，指由人工录入机器，按照数据需求，进行定点点对点数据采集与处理；机器点对点操作，是机器与人工结合使用的操作，需要机器实时识别并自然生成数据。可以对于数据所提供定制化的输入与处理的需求。大数据标注“从人工标注向机器标注过渡”是未来应用发展的必然趋势，标记服务会逐渐从以人工标注为主，转向以机器和深度图标采集识别为主。
同时，随着标注技术日益成熟和智能化发展，标记服务在标注领域的发展将大大领先于其它专注于“人工点对点操作”的标注服务。云标注，是以标注和标注技术为核心，结合算法引擎和人工智能，为不同需求定制标注和机器标注方案。为业务平台提供可部署、易扩展、可管理的标注处理系统。数据标注服务未来形态分析服务，从标注服务的本身来看，有数据采集、标签化建模、数据挖掘辅助、人工/机器两种形态。而随着大数据标注服务的发展，这两个形态各自也都将形成自身的特性。
