人工智能基础数据服务是一个涉及数据采集、清洗、标注、存储和管理等环节的行业。该服务为企业提供必要的数据支持，以训练和优化人工智能模型。以下是根据所给文件内容提炼出的详细知识点：
1. 人工智能基础数据服务定义：指的是为人工智能算法的开发和训练提供原始数据以及经过加工处理后的数据集的一系列服务。
2. 行业价值：基础数据服务对于AI行业至关重要，因为它们是构建有效AI模型的基石，直接影响AI产品的质量和服务的精准度。
3. 主要产品形式：基础数据服务包括但不限于视觉数据服务、语音数据服务、文本数据服务等。这些服务的形式通常包括数据集、API接口、数据标注工具、数据管理系统等。
4. 发展历程：随着技术进步和数据量的不断增长，基础数据服务行业经历了从简单数据采集到智能化、自动化数据处理的演变。
5. 发展背景：人工智能的兴起为数据服务行业提供了广阔的市场空间。数据量的指数增长要求行业提供更高效的数据处理能力，特别是对非结构化数据的清洗和标注。
6. 市场现状：行业发展已形成一定的产业链和产业图谱。行业投融资情况和商业模式也在逐渐成熟。市场规模持续扩大，细分为多个领域，市场格局亦呈现出多样性。
7. 场景分析：基础数据服务在自动驾驶、智能交互等多个场景中发挥着重要作用。这些领域的应用需求和技术创新不断推动市场向前发展。
8. 需求分析：企业在采购基础数据服务时会考虑多种因素，如服务质量、价格、时效性等。客户需求痛点主要集中在数据质量、服务响应速度以及定制化程度上。
9. 产品竞争力：产品竞争力是指产品或服务相较于竞争对手的差异优势。显示指标包括独创性、增值性、领先性、延展性等。影响产品市场地位和销售情况的因素有很多，如品牌、价格、质量、服务等。
10. 提升策略：企业可采取多样化的策略来提升产品竞争力，包括但不限于通过垄断形成产品力、注重知识产权和技术标准、形成战略联盟、推动技术创新、丰富产品线、快速推出新产品等。
11. 企业竞争力现状与问题：目前，国内企业在基础数据服务方面的竞争力普遍不足，但在一些大型企业中已经开始有所培养。面对国际竞争，中国企业的产品竞争力面临着巨大的挑战。
12. 建议与策略：为了提升产品竞争力，企业需要建立创新机制体系、重视人才培养、提升企业文化、建立学习型组织、提升管理水平、优化资源配置。未来，应注重产品创新，进入新的细分市场，并提升技术水平以增强高端产品的竞争力。
通过这些知识点，我们可以全面地了解2021-2025年期间中国人工智能基础数据服务行业的现状、发展趋势以及企业提升产品竞争力的策略。
