国家数据局:将聚焦两大方向,梯次布局一批数据标注产业创新试验区

  来源:澎湃新闻  3月24日,国新办举行介绍第九届数字中国建设峰会有关情况的新闻发布会。国家发展改革委党组成员、国家数据局局长刘烈宏介绍了国家数据局在推进高质量数据集赋能人工智能发展方面的工作情况。  他说,国家数据局高度重视数据要素赋能人工智能创新发展的工作,我们提出人工智能发展到哪里,我们就把高质量数据集建设到哪里。“人工智能+”行动到哪里,行业高质量数据集的建设和推广就要到哪里。  他介绍,我们针对高质量数据集建设“小和散”的问题,会同26个部门组织遴选了72家高质量数据集建设链主单位、140个先行先试工作单位和104个典型案例,构建了链主带动、多方参与、联合攻关、共建共享、合作共赢的高质量数据集建设生态,从而持续推动高质量数据集的建设。  为推动数据标注产业发展,我们布局了成都、沈阳、合肥、长沙、海口、保定、大同7个承担数据标注先行先试建设任务的城市,出台了《关于促进数据标注产业高质量发展的实施意见》,遴选出47个数据标注优秀案例,指导举办了7次数据标注的供需对接会。  他表示,下一步,我们将面向科技创新强、发展基础好、产业特色优的地区,聚焦“知识密集型”和“技术驱动型”这两个方向,梯次布局一批技术先进、特色鲜明、高 效赋能的数据标注产业创新试验区。  我们还持续培育“为高质量数据付费”的市场共识,推动行业高质量数据集在数据交易所挂牌、上架、交易。支持数据流通服务平台、数据商等机构提供流通交易的服务,鼓励各类数据流通服务机构探索多样化的高质量数据集流通利用模式,推动高质量数据集供需有序对接,支持行业高质量数据集流动起来。  在各方共同努力下,高质量数据集的建设工作取得了阶段性的成效,截止到2025年年底,全国已建成的高质量数据集超过了10万个,总体量超过了890PB,这相当于中国国家图书馆数字资源总量的310倍左右。到今年3月,我国日均Token的调用量,也就是词元的调用量,已经超过了140万亿,相比2024年初的1000亿增长了1000多倍,相比2025年底的100万亿,三个月时间又增长了40%多。  他说,日均Token调用量的大量增加,充分表明中国的人工智能发展进入了快速增长阶段,应用场景在不断深化,从能对话到能决策执行的智能体,中国人工智能产业的竞争力也显著增强,现在大家热议的Token出海,就是产业竞争力增强的一个标志。当然从数据的维度来看,也标志着数据集的供给在大量增加,数据要素的价值在不断释放,数据要素赋能人工智能创新发展进入了良性互动的阶段。  刘烈宏表示,下一步,我们将持续推进数据赋能人工智能创新发展,协同各方深入实施新一轮的高质量数据集建设行动计划,包括强基扩容、标注攻坚、提质增效、应用赋能、管理服务、价值释放六大专项行动,以场景需求为牵引,加快推进先行先试的工作,打造技术可行、实用便捷、质量保障的AI-Ready(AI就绪度)高质量数据集,实现高质量数据集供给的量质提升。

2026-04-16

从“劳动密集”到“知识密集”:2026年数据标注产业的深度重构与战略机遇期

  2026年第 一季度,数据标注产业迎来了关注与变局。政策层面,国家及地方以“产业集群”和“高质量数据集”为抓手,推动产业从零散外包向规模化、基地化转型;技术层面,大模型与具身智能的需求倒逼标注对象从“感知数据”向“认知数据”升级;市场层面,劳动力市场出现惊人的“技能断层”,一单千元的高阶认知标注与一单几毛的传统框选共存,揭示了产业正在经历的深度重构。本报告将结合近期行业动态,剖析数据标注产业的现状、挑战与未来路径。  一、政策加码与产业集聚:从“草根创业”到“正规军建设”  近期,关于数据标注产业的政策信号密集释放,标志着该产业正式告别过去的零散无序状态,迈入国家战略引导下的集聚发展新阶段。  具有标志性的事件是3月10日贵阳贵安举办的数据标注产业供需对接会。会上,贵阳正式打出了“做标注,到贵阳”的产业名片,并发布了《贵阳市支持数据产业发展的若干措施(试行)》。数据显示,截至目前贵阳贵安已集聚数据标注企业62家,累计实现营收约7亿元,从业人员超过7500人。这种由地方政府主导,通过政策托底、订单牵引(如科大讯飞等需求方现场发布订单)、人才配套,打造“万人数据标注基地”的模式,正在成为中西部地区产业升级的样板。  几乎在同一时间,中国信通院发布了迭代后的“人工智能数据标注产业图谱(2026年)”。这一图谱的发布,不仅为行业提供了权威的导航,更揭示了产业分工的精细化。  与此同时,“十五五”规划纲要中明确强调“充分发挥我国数据资源丰富、产业体系完备、应用场景广阔优势,激活数据要素潜能”。工信部随后启动的“工业数据筑基行动”,更是直接将矛头指向了工业数据“采、集、用”的瓶颈,明确提出要打造一批高质量行业数据集。  二、技术驱动下的范式转移:标注对象的“认知化”与工具的“智能化”  随着大语言模型、多模态模型以及物理AI(具身智能)的爆发,AI对于数据的需求发生了根本性转变。  1.从“感知标注”向“认知标注”跃迁  传统标注主要服务于计算机视觉,同质化严重。而当前,为了训练模型的推理、判断和对齐能力,标注任务变得极为复杂。这些高价值任务不再是简单的框选,而是要求标注者评估AI回答是否隐含偏见、改写带有误导性的医疗建议,甚至构建复杂的伦 理测试集。这种任务往往要求标注者具备硕士或博士学历,拥有法律、医学、金融等垂直领域的深厚专 业知识。这标志着数据标注的价值锚点已从“劳动时间”转向了“认知密度”。  2.标注技术的“自动化”与“多模态”  为了应对数据量的激增和复杂度的提升,标注工具本身也在进化。市场研究显示,全球数据标注工具市场规模预计将以26.76%的复合年增长率在2034年达到142.6亿美元。目前,自动化辅助标注已成为主流,随着AI眼镜、自动驾驶、智慧医疗等终端的普及,支持文本、图像/视频、音频融合处理的“多模态”标注平台需求旺盛。  三、产业落地与生态构建:垂直深耕与产教融合  AI技术的落地正在倒逼数据标注产业与具体行业进行更深度的耦合。  1.垂直行业的“专识数据”成为壁垒  中国信通院的图谱揭示了未来数据服务商的护城河所在:通用数据红利逐渐见顶,而面向交通运输、医疗健康、工业制造等14个垂直行业的“专识数据”将成为稀缺资源。例如,在心理健康领域,已有企业通过“无感扫描”捕捉学生面部微表情和身体微振动,生成动态心理画像,这背后需要大量的心理学知识与生理信号对齐的高精度标注。在交通运输领域,河南省明确提出到2028年建设15个以上高质量行业数据集。  2.“产教融合”破解人才瓶颈  面对高阶标注人才的巨大缺口,政校企联手的“产教融合共同体”成为破局关键。3月14日,新疆成立了“人工智能+”数据标注行业产教融合共同体,联合了新疆大学、职业院校及多家企业。这种模式旨在解决一个核心矛盾:学校培养的理论化人才难以直接上手复杂的专 业标注任务,而企业又急需具备领域知识的“留得住、用得上”的人才。这不仅是教育问题,更是产业能否持续获得高质量“燃料”的供应链问题。  四、行业挑战与隐忧:被撕裂的劳动力市场与技能鸿沟  在光鲜的产业数据背后,劳动力市场的结构性矛盾日益尖锐。  1.“赛博血汗工厂”与“认知精英”的共存  当前的标注行业呈现出两极分化的残酷图景。一端是传统的数据标注基地,从业者日收入难以突破200元,劳动被标准化、碎片化,面临被AI预标注工具随时替代的风险,且缺乏职业上升通道。另一端则是高薪的“知识型标注”,从业者多为985高校博士、主治医师等,时薪可达数百甚至 上千元。这种分化并非暂时的市场波动,而是技术逻辑的必然:AI正在将人类劳动中“可机械化”的部分吞噬,只留下需要“判断”和“创造”的碎片,而这些碎片又因为高度割裂而难以形成可积累的职业资产。  2.“用工”关系的异化  无论是底层还是高层的标注者,大多仍以“灵活用工”或“项目外包”的形式存在,缺乏劳动合同和社会保障。他们的脑力和体力被算法精确计量,却无法分享AI商业化后的巨大收益。如何构建适应新型数字生产力的劳动关系,是产业迈向高质量必须回答的问题。  对地方政府而言:单纯依靠人力成本优势吸引劳动密集型标注的时代即将结束。未来的竞争是“基地+生态”的竞争。应借鉴贵阳经验,在提供物理空间和政策补贴的同时,更要注重搭建供需对接平台、建立人才分级培训体系、引入数据合规与安全服务,推动本地标注基地向“国家数据标注基地”升级。  对标注企业而言:必须尽快完成战略转型。要么深耕垂直行业,构建行业专识数据的壁垒,与高校、科研院所共建“产教融合”体,培养具备专 业知识的标注团队。  对从业者而言:通用型的、纯重复的标注岗位将快速消失。未来的机会在于成为“AI老师”而非“AI工人”。拥有“领域知识+数据思维”的复合型人才将成为稀缺资源。  对AI产业链而言:数据瓶颈正从“规模”转向“质量”与“可信”。企业应重视高质量数据集的资产化,积极参与行业数据标准制定,利用合成数据等技术手段补充真实数据的不足。  2026年的数据标注产业,正处于一场深刻变革的阵痛期。它既是政策驱动下的产业集聚高地,也是技术演进下的模式颠覆洼地;它既创造了认知精英的百万年薪,也加剧了低端劳动者的生存危机。只有正视这种撕裂,通过政策引导、技术赋能和教育重构,才能将数据标注从简单的“劳动密集型”产业,真正打造为中国人工智能长远发展的高质量“知识基石”。

2026-03-23
16

2026-04

国家数据局:将聚焦两大方向,梯次布局一批数据标注产业创新试验区

  来源:澎湃新闻  3月24日,国新办举行介绍第九届数字中国建设峰会有关情况的新闻发布会。国家发展改革委党组成员、国家数据局局长刘烈宏介绍了国家数据局在推进高质量数据集赋能人工智能发展方面的工作情况。  他说,国家数据局高度重视数据要素赋能人工智能创新发展的工作,我们提出人工智能发展到哪里,我们就把高质量数据集建设到哪里。“人工智能+”行动到哪里,行业高质量数据集的建设和推广就要到哪里。  他介绍,我们针对高质量数据集建设“小和散”的问题,会同26个部门组织遴选了72家高质量数据集建设链主单位、140个先行先试工作单位和104个典型案例,构建了链主带动、多方参与、联合攻关、共建共享、合作共赢的高质量数据集建设生态,从而持续推动高质量数据集的建设。  为推动数据标注产业发展,我们布局了成都、沈阳、合肥、长沙、海口、保定、大同7个承担数据标注先行先试建设任务的城市,出台了《关于促进数据标注产业高质量发展的实施意见》,遴选出47个数据标注优秀案例,指导举办了7次数据标注的供需对接会。  他表示,下一步,我们将面向科技创新强、发展基础好、产业特色优的地区,聚焦“知识密集型”和“技术驱动型”这两个方向,梯次布局一批技术先进、特色鲜明、高 效赋能的数据标注产业创新试验区。  我们还持续培育“为高质量数据付费”的市场共识,推动行业高质量数据集在数据交易所挂牌、上架、交易。支持数据流通服务平台、数据商等机构提供流通交易的服务,鼓励各类数据流通服务机构探索多样化的高质量数据集流通利用模式,推动高质量数据集供需有序对接,支持行业高质量数据集流动起来。  在各方共同努力下,高质量数据集的建设工作取得了阶段性的成效,截止到2025年年底,全国已建成的高质量数据集超过了10万个,总体量超过了890PB,这相当于中国国家图书馆数字资源总量的310倍左右。到今年3月,我国日均Token的调用量,也就是词元的调用量,已经超过了140万亿,相比2024年初的1000亿增长了1000多倍,相比2025年底的100万亿,三个月时间又增长了40%多。  他说,日均Token调用量的大量增加,充分表明中国的人工智能发展进入了快速增长阶段,应用场景在不断深化,从能对话到能决策执行的智能体,中国人工智能产业的竞争力也显著增强,现在大家热议的Token出海,就是产业竞争力增强的一个标志。当然从数据的维度来看,也标志着数据集的供给在大量增加,数据要素的价值在不断释放,数据要素赋能人工智能创新发展进入了良性互动的阶段。  刘烈宏表示,下一步,我们将持续推进数据赋能人工智能创新发展,协同各方深入实施新一轮的高质量数据集建设行动计划,包括强基扩容、标注攻坚、提质增效、应用赋能、管理服务、价值释放六大专项行动,以场景需求为牵引,加快推进先行先试的工作,打造技术可行、实用便捷、质量保障的AI-Ready(AI就绪度)高质量数据集,实现高质量数据集供给的量质提升。

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2026-03

从“劳动密集”到“知识密集”:2026年数据标注产业的深度重构与战略机遇期

  2026年第 一季度,数据标注产业迎来了关注与变局。政策层面,国家及地方以“产业集群”和“高质量数据集”为抓手,推动产业从零散外包向规模化、基地化转型;技术层面,大模型与具身智能的需求倒逼标注对象从“感知数据”向“认知数据”升级;市场层面,劳动力市场出现惊人的“技能断层”,一单千元的高阶认知标注与一单几毛的传统框选共存,揭示了产业正在经历的深度重构。本报告将结合近期行业动态,剖析数据标注产业的现状、挑战与未来路径。  一、政策加码与产业集聚:从“草根创业”到“正规军建设”  近期,关于数据标注产业的政策信号密集释放,标志着该产业正式告别过去的零散无序状态,迈入国家战略引导下的集聚发展新阶段。  具有标志性的事件是3月10日贵阳贵安举办的数据标注产业供需对接会。会上,贵阳正式打出了“做标注,到贵阳”的产业名片,并发布了《贵阳市支持数据产业发展的若干措施(试行)》。数据显示,截至目前贵阳贵安已集聚数据标注企业62家,累计实现营收约7亿元,从业人员超过7500人。这种由地方政府主导,通过政策托底、订单牵引(如科大讯飞等需求方现场发布订单)、人才配套,打造“万人数据标注基地”的模式,正在成为中西部地区产业升级的样板。  几乎在同一时间,中国信通院发布了迭代后的“人工智能数据标注产业图谱(2026年)”。这一图谱的发布,不仅为行业提供了权威的导航,更揭示了产业分工的精细化。  与此同时,“十五五”规划纲要中明确强调“充分发挥我国数据资源丰富、产业体系完备、应用场景广阔优势,激活数据要素潜能”。工信部随后启动的“工业数据筑基行动”,更是直接将矛头指向了工业数据“采、集、用”的瓶颈,明确提出要打造一批高质量行业数据集。  二、技术驱动下的范式转移:标注对象的“认知化”与工具的“智能化”  随着大语言模型、多模态模型以及物理AI(具身智能)的爆发,AI对于数据的需求发生了根本性转变。  1.从“感知标注”向“认知标注”跃迁  传统标注主要服务于计算机视觉,同质化严重。而当前,为了训练模型的推理、判断和对齐能力,标注任务变得极为复杂。这些高价值任务不再是简单的框选,而是要求标注者评估AI回答是否隐含偏见、改写带有误导性的医疗建议,甚至构建复杂的伦 理测试集。这种任务往往要求标注者具备硕士或博士学历,拥有法律、医学、金融等垂直领域的深厚专 业知识。这标志着数据标注的价值锚点已从“劳动时间”转向了“认知密度”。  2.标注技术的“自动化”与“多模态”  为了应对数据量的激增和复杂度的提升,标注工具本身也在进化。市场研究显示,全球数据标注工具市场规模预计将以26.76%的复合年增长率在2034年达到142.6亿美元。目前,自动化辅助标注已成为主流,随着AI眼镜、自动驾驶、智慧医疗等终端的普及,支持文本、图像/视频、音频融合处理的“多模态”标注平台需求旺盛。  三、产业落地与生态构建:垂直深耕与产教融合  AI技术的落地正在倒逼数据标注产业与具体行业进行更深度的耦合。  1.垂直行业的“专识数据”成为壁垒  中国信通院的图谱揭示了未来数据服务商的护城河所在:通用数据红利逐渐见顶,而面向交通运输、医疗健康、工业制造等14个垂直行业的“专识数据”将成为稀缺资源。例如,在心理健康领域,已有企业通过“无感扫描”捕捉学生面部微表情和身体微振动,生成动态心理画像,这背后需要大量的心理学知识与生理信号对齐的高精度标注。在交通运输领域,河南省明确提出到2028年建设15个以上高质量行业数据集。  2.“产教融合”破解人才瓶颈  面对高阶标注人才的巨大缺口,政校企联手的“产教融合共同体”成为破局关键。3月14日,新疆成立了“人工智能+”数据标注行业产教融合共同体,联合了新疆大学、职业院校及多家企业。这种模式旨在解决一个核心矛盾:学校培养的理论化人才难以直接上手复杂的专 业标注任务,而企业又急需具备领域知识的“留得住、用得上”的人才。这不仅是教育问题,更是产业能否持续获得高质量“燃料”的供应链问题。  四、行业挑战与隐忧:被撕裂的劳动力市场与技能鸿沟  在光鲜的产业数据背后,劳动力市场的结构性矛盾日益尖锐。  1.“赛博血汗工厂”与“认知精英”的共存  当前的标注行业呈现出两极分化的残酷图景。一端是传统的数据标注基地,从业者日收入难以突破200元,劳动被标准化、碎片化,面临被AI预标注工具随时替代的风险,且缺乏职业上升通道。另一端则是高薪的“知识型标注”,从业者多为985高校博士、主治医师等,时薪可达数百甚至 上千元。这种分化并非暂时的市场波动,而是技术逻辑的必然:AI正在将人类劳动中“可机械化”的部分吞噬,只留下需要“判断”和“创造”的碎片,而这些碎片又因为高度割裂而难以形成可积累的职业资产。  2.“用工”关系的异化  无论是底层还是高层的标注者,大多仍以“灵活用工”或“项目外包”的形式存在,缺乏劳动合同和社会保障。他们的脑力和体力被算法精确计量,却无法分享AI商业化后的巨大收益。如何构建适应新型数字生产力的劳动关系,是产业迈向高质量必须回答的问题。  对地方政府而言:单纯依靠人力成本优势吸引劳动密集型标注的时代即将结束。未来的竞争是“基地+生态”的竞争。应借鉴贵阳经验,在提供物理空间和政策补贴的同时,更要注重搭建供需对接平台、建立人才分级培训体系、引入数据合规与安全服务,推动本地标注基地向“国家数据标注基地”升级。  对标注企业而言:必须尽快完成战略转型。要么深耕垂直行业,构建行业专识数据的壁垒,与高校、科研院所共建“产教融合”体,培养具备专 业知识的标注团队。  对从业者而言:通用型的、纯重复的标注岗位将快速消失。未来的机会在于成为“AI老师”而非“AI工人”。拥有“领域知识+数据思维”的复合型人才将成为稀缺资源。  对AI产业链而言:数据瓶颈正从“规模”转向“质量”与“可信”。企业应重视高质量数据集的资产化,积极参与行业数据标准制定,利用合成数据等技术手段补充真实数据的不足。  2026年的数据标注产业,正处于一场深刻变革的阵痛期。它既是政策驱动下的产业集聚高地,也是技术演进下的模式颠覆洼地;它既创造了认知精英的百万年薪,也加剧了低端劳动者的生存危机。只有正视这种撕裂,通过政策引导、技术赋能和教育重构,才能将数据标注从简单的“劳动密集型”产业,真正打造为中国人工智能长远发展的高质量“知识基石”。

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2026-01

人工智能进入“深水区”,数据标注行业将迎来质变时刻

  随着人工智能技术从实验室走向产业化应用,作为AI模型“燃料”的数据标注行业正经历前所 未有的变革。从自动化标注工具的大规模普及,到专 业领域数据服务的精细化分工,这个曾经被视为劳动密集型产业正在向技术驱动型产业转型。  本周在深圳举行的“第六届全球人工智能数据服务峰会”上,业内专家指出,2026年数据标注行业的核心趋势已从“规模扩张”转向“质量提升”和“领域深化”。  “我们正见证着数据标注行业的‘双轨发展’,”峰会主持人、深度求索公司首 席数据官李明表示,“一方面是自动化标注工具在常见任务中的准确率已达92%,大大提升了效率;另一方面,在医疗、自动驾驶、科学发现等专 业领域,人工专家与AI协作的混合标注模式成为主流。”  据新发布的《2025-2026中国人工智能数据服务白皮书》显示,中国数据标注市场规模已达580亿元,同比增长28%,其中专 业领域数据服务占比从2024年的35%上升至52%。  生成式AI重塑数据供应链  生成式人工智能的爆发正在彻底改变数据标注行业的运作方式。新的合成数据生成技术能够创建高质量、多样化的标注数据,有效解决了实际数据收集中的隐私、成本和长尾问题。  “我们与国内顶 尖医院合作开发的医疗影像合成平台,能够生成数万种罕见病的标注影像,而这些数据在现实中几乎不可能大量获取,”深度求索医疗AI事业部负责人王倩在峰会专题讨论中介绍,“这使我们的肝脏肿瘤检测模型在罕见类型上的准确率提升了37%。”  在自动驾驶领域,极端天气和危险场景的合成数据已成为模型训练的关键。据行业报告,2025年全球自动驾驶领域使用的合成数据占比已达总训练数据的40%。  垂直领域案例深度落地  在智慧城市领域,杭州城市大脑项目最近实现了重大突破。通过部署新型多模态数据标注与融合系统,城市管理AI现在能够同时分析来自摄像头、传感器、无人机和社交媒体的数据,实现更精准的交通预测和应急响应。该系统在最近的寒潮天气中,成功预测了86%的道路结冰点,使预防性除冰效率提升两倍。  在制造业,广东一家精密仪器制造商引入了AI质检系统,该系统基于超过500万张专 业标注的缺陷图像训练,能够识别0.01毫米级别的产品瑕疵。实施六个月后,该公司质检效率提升300%,漏检率下降至0.002%,年节约成本超过2000万元。  教育科技领域,自适应学习平台“智学助手”通过分析学生与学习材料互动产生的数百万条行为数据,为每个学生生成个性化学习路径。该平台使用的精细标注学习行为数据,使AI能够准确识别学生的认知难点,推荐最有效的解释方式,试点班级的平均学习效率提升41%。  数据标注师的新角色  随着技术的进步,数据标注师的角色正在发生深刻变化。“简单重复的标注任务已大量被AI接管,现在的标注专家更像是‘AI培训师’和‘质量审计师’,”深度求索数据服务总监张薇表示,“他们需要深入理解特定领域的知识,指导AI模型学习复杂概念,并确保数据质量符合伦 理和法律要求。”  行业专家预测,到2027年,将有超过60%的数据标注工作聚焦于专 业领域知识注入、模型行为审计和伦 理对齐等高端任务。为此,深度求索近期启动了“数据专家培养计划”,旨在为行业输送兼具领域知识和AI理解能力的复合型人才。  人工智能的发展正推动数据标注行业进入全新的发展阶段。从“人工标注”到“人机协同”,再到“AI主导、人类监督”,这一基础却关键的行业正在经历质变。作为AI产业链的重要一环,数据标注的质量和创新将直接决定下一代人工智能应用的深度和广度。  深度求索公司将持续投入数据标注技术创新和行业生态建设,与合作伙伴共同推动人工智能在各行各业的深度落地,释放AI技术的最 大价值。

24

2025-11

数据标注产业迈向智能化升级,从“基础服务”转向“AI协同伙伴”

  海量数据经过标注这一关键环节,正成为驱动人工智能实际应用的质燃料。  今年以来,在《“人工智能+”行动意见》及《关于促进数据标注产业高质量发展的实施意见》等政策引 领下,数据标注产业迎来快速发展。数据显示,全国已建成的7个数据标注基地服务了超过160个大模型,带动相关产值超83亿元。  数据标注作为将数据“原油”炼成“汽油”的关键工艺,正从劳动密集型产业向知识密集型产业转变,从单纯的“数据处理环节”升级为“AI开发全流程协同伙伴”。01政策筑基:国家战略引 领产业高质量发展  国家层面已明确将数据标注纳入人工智能发展的重要支撑体系。2025年8月,国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出支持发展数据标注技术。  这一政策与2024年末国家数据局等5部门印发的《关于促进数据标注产业高质量发展的实施意见》形成合力,为产业发展指明方向。  国家数据局数字科技和基础设施司副司长李建国表示,数据标注是人工智能高质量数据集建设的关键环节,“经过标注的高质量数据能有效提升垂类大模型的专 业领域性能,加速人工智能赋能千行百业”。  在“央地一体”政策体系支持下,安徽合肥、四川成都等7个城市已率先开展数据标注基地建设。截至2025年上半年,这些基地已建设数据集524个,服务大模型163个。02技术革新:智能化标注破解行业瓶颈  面对传统标注“单次交付达标率不足50%”的痛点,头部企业正通过技术创新构建智能化解决方案。  人机协同成为主流工作模式。企业通过人工智能对未标注的数据进行预标注,数据标注员更多承担关键决策角色,通过实时纠错并反馈给算法,促进其自我优化。  福州数据集团打造的“AI初标—专家校准—模型迭代”三级体系,将单日标注工作量从人工数日压缩至10分钟,重 点领域准确率突破95%。  蚂蚁酷爱科技的“思维链标注”技术使金融场景大模型Benchmark提升5%至10%,在支付风控场景中拦截60亿条日均违规信息。03业态升级:从基础服务到AI协同伙伴  随着生成式AI、工业互联网等技术加速渗透,数据标注行业正突破传统服务边界。  数据标注已成为“AI开发全流程协同伙伴”。行业新业态正从被动执行向主动赋能转变。  “标注+大模型微调”的联动模式逐渐普及。部分企业不再局限于提供标注数据,还能基于标注结果为客户提供模型调优建议,形成“数据-标注-模型”的闭环。  市场需求的“场景化”与“定制化”趋势愈发明显。消费级AI应用推动“轻量标注”需求激增,要求分钟级响应。  而工业领域的AI质检、能源行业的设备故障预测等场景,则对标注提出“专 业知识+数据理解”的双重要求。04生态构建:标准、安全与人才协同发力  产业生态建设方面,标准化工作、安全保障与人才培养成为关键着力点。  2025年10月,中原数据标注开发者大会发布了首份《中原数据标注行业标准》,并成立了开发者联盟。联盟将通过“需求池+技术池+资金池”三池联动,推动20万+标注订单与开发者资源精准对接。  数据安全技术正成为行业核心竞争力。阿里牵头制定的数字水印国标解决AIGC版权难题,区块链存证渗透率预计年内达30%。  面对复合型人才短缺问题,平台智能化培训系统可缩短标注人员培训时长30%。校企合作成为培育高水平人才的重要途径。05未来趋势:“三高”特征引 领发展方向  根据中国信通院发布的《数据标注产业发展研究报告(2025年)》,数据标注产业正呈现出高技术含量、高知识密度、高价值应用的“三高”特征。  精细化、定制化、智能化成为行业演进的主要路径。  精细化标注已从早期的简单框选或分类,跃升为决定AI模型认知边界的关键。在自动驾驶、医疗影像等领域,标注的精细度直接影响到模型的性能。  定制化则成为服务商的核心竞争力。根据不同场景、模型和流程的需求,灵活配置标注方案,正成为打通AI落地“最 后一公里”的关键。  未来,随着“三高”特征凸显,数据标注将深度融入AI算力网络建设,行业规模年均复合增长率将超过20%。  数据标注产业不再只是人工智能产业链的底层环节,而是上升为主动定义AI能力、塑造AI认知的战略性过程。  随着技术不断迭代,数据标注将从一个被动的、劳动密集的“打标”环节,转变为驱动AI创新、决定AI高度的核心前沿。它不仅是模型训练的燃料,更是构建可信、可靠、可用AI系统的质量基石与效率引擎。

03

2025-11

数据标注产业乘风起航加速发展

  集数据、模型、工具、场景于一体的医学影像智能数据标注平台,基于海量高质量医学影像标注数据,利用先验知识、针对人体解剖结构对大模型进行知识增强,构建医学影像分割大模型,使大模型“更懂人体解剖结构”。  大模型与AI标注工具帮助电商平台文字生成标注、图上文案抠图、AI视频打标,商品素材生成效率较人工提升千倍,内容制作成本降低超30%,破解了电商行业商品识别效率低、仓储分拣自动化不足、个性化推荐精准度差等痛点……  在人工智能产业风起云涌之际,数据标注产业也乘风起航,不断加速创新发展。  数据标注产业进入快速发展期  数据标注产业是对数据进行筛选、清洗、分类、注释、标记和质量检验等加工处理的新兴产业。培育壮大数据标注产业对于提升数据供给质量,推动人工智能创新发展具有重要支撑作用。  去年年末,国家发展改革委等部门发布《关于促进数据标注产业高质量发展的实施意见》,提出到2027年,数据标注产业专 业化、智能化及科技创新能力显著提升,产业规模大幅跃升,年均复合增长率超过20%。  目前,我国已建成四川成都、辽宁沈阳、安徽合肥、湖南长沙、海南海口、河北保定和山西大同7个数据标注基地,7个数据标注基地数据标注总规模达到17282TB,形成医疗、工业、教育等行业的高质量数据集335个,赋能121个国产人工智能大模型研发,引进和培育标注企业223家,标注从业人员达5.8万人,带动数据标注行业相关产值超过83亿元。  日前在2025数据安全发展大会上发布的《2025高质量数据集研究报告》显示,随着人工智能、大模型技术迭代,我国数据标注产业产值已突破80亿元,高质量数据建设进入规模化、规范化发展新阶段。  数据标注产业赋能效应显现  近日,国家数据局发布了一批数据标注优秀案例集,从助力人工智能、低空经济等新兴产业加快发展,到推动油气勘探、矿山巡检智能化转型,再到赋能基层治理和信息无障碍建设,数据标注产业正加速赋能千行百业转型发展。  为解决传统标注精度低、效率低、成本高、复杂目标识别难等问题,无人机影像数据标注采用深度学习算法、3D点云等标注技术,有效提升无人机数据标注的准确性、一致性与可用性,目前已用于近20个低空经济场景,年均标注数据近1万条,标注效率提升90%,成本下降60%,有效推动低空数据产业高质量发展。  针对矿山行业数据标注标准缺失、多模态数据标注成本高、海量数据价值释放困难等困境,通过构建矿山行业知识标签体系、多模态数据生成算法与合规校验模型等,实现标注效率提升30%,跨模态语义一致性提升20%,高质量数据复用率提升50%,将行业人工智能应用研发周期由3个月缩短至3周,赋能矿山行业实现高质量发展。  通过对各级各类诉求渠道数据的归口化管理,引入“数据清洗车间”“因果森林”等技术,解决传统数据标注效率低、精准性差等问题。打造人机协同的训练体系,日均处理数据6万余条,标注准确率达90%以上,人力成本降低30%,提升了基层治理的效率。  智能数据标注成为产业发展未来方向  人工智能作为新一轮科技革 命和产业革 命的核心驱动力,具有强大的“头雁”效应,而高质量的数据集是人工智能发展的基石,数据标注则是构建高质量数据集的关键环节。  近年来,随着人工智能技术的飞速发展,数据标注的需求也在不断增长,从图像到文本,从语音到视频,数据标注的类型和任务划分日益多样化,对数据标注的质量和规模的要求也不断提升。与此同时,数据存量小产量低、数据集质量良莠不齐、缺乏主流高价值数据引 领、数据利用效率低等问题仍然存在。  日前,由清华大学数字政府与治理研究院联合江苏省数字化协会发布的《智能数据标注产业发展观察报告》(以下简称“报告”)指出,数据标注产业涵盖了从数据采集、标注到应用的全过程,数据标注是人工智能模型训练的基础,数据标注产业不仅关乎人工智能技术的进步,更对数字经济、产业升级乃至社会生活的智能化转型具有深远意义。  数据标注产业通过标准化的数据处理流程,将原始数据转换为可供机器学习的高质量训练数据,其核心参与者包括数据标注企业、专 业技术团队以及经过系统培训的标注人员,而人工智能技术的快速发展,让数据标注产业逐步从劳动密集型向技术密集型转型,人工标注与人工智能标注正在深度融合。  报告指出,随着人工智能技术的不断发展,智能标注将成为未来数据标注产业的重要发展方向。它不仅能够满足大模型数据标注的需求,还能为复杂的人工智能模型提供高质量的数据支持,推动人工智能技术在各个领域的广泛应用和深度发展。(记者苏德悦)来源:人民邮电报

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专家标注:AI 时代的新就业风口,人人皆可化身机器 “导师”

  当外卖骑手、网约车司机成为零工经济的代表性职业,人们开始探寻:下一个能覆盖广泛人群的线上职业方向,将在数字浪潮中如何成型?曾长期隐匿于技术幕后的数据标注行业,正以“专家型标注”的全新定位走进公众视野,悄然开启一场人与人工智能协同共生的就业变革。  传统依赖“人海战术”的数据标注模式,已难以匹配AI大模型的发展需求,未来行业核心竞争力将聚焦于“专家智慧”。这意味着,数据标注不再是简单的重复劳动,而是专 业知识的精准输出——医疗领域需医生参与影像数据标注,法律领域需专 业人士梳理文书逻辑,教育领域需教师优化场景语料,专 业知识正成为AI训练过程中最关键的“稀缺燃料”。  在不少人印象中,数据标注仍停留在“用框选工具标出图像中的猫狗、车辆”的基础阶段。但随着AI大模型向医疗、法律、工业等垂直领域深度渗透,标注工作早已完成“质的升维”:  早期阶段:以拉框、分类为核心,依赖大量机械重复操作;  大模型阶段:需深度理解复杂场景、精准判断用户意图,甚至梳理并标注逻辑链条;  未来趋势:领域专家将基于专 业知识开展“深度标注”,更将参与到AI认知逻辑的设计环节。  AI的智能化程度越高,对人类知识输入的深度要求也随之提升。这种“教AI成长”的需求,正催生出更灵活、更具包容性的工作新形态——未来,只要具备专 业知识,任何人都有可能成为AI的“导师”。这种新形态的优势十分显著:地域限 制被彻底打破,偏远地区的医学专家也能为一线城市的医疗数据提供标注支持;时间安排更具弹性,专家可利用碎片化时间参与标注,将积累的专 业经验转化为额外收入;知识本身成为“可流通资产”,原本封闭的专 业经验,将转化为可反复复用的数字资源。在这种模式下,“知识工作者”与AI的关系不再是“相互替代”,而是“协同共生”。  专家标注的崛起并非偶然,而是两大不可逆行业趋势共同推动的结果:其一,AI大模型进入“场景落地关键期”。如今的AI已超越单纯的聊天互动功能,开始深度融入医疗诊断、法律风控、工业质检等严肃领域。这些领域对数据准确性、专 业性要求极高,容不得“非专 业标注”的误差,必须由具备领域知识的专 业人士把控标注质量;其二,数据标注技术自身实现“智能化升级”。自动化标注平台已能高 效完成拉框、分类等基础工作,将人类专家从繁琐的机械劳动中解放出来,使其可专注于复杂案例判断、边界问题界定等“高价值环节”——人机协同的标注模式,已具备大规模落地的技术条件。  与此同时,一场围绕数据生态的“基础设施建设”正在中国稳步推进。当高质量数据生态逐步完善,只要拥有专 业知识,普通人就能以“知识标注者”的身份加入AI训练网络。而这种“动员人类智慧构建人机协作体系”的能力,或许正是中国在AI时代确立竞争优势的关键——不仅要实现技术层面的领 先,更要让千万领域专家成为AI发展的“同行者”。  随着AI不断向通用智能靠近,其成长越来越依赖人类提供的深度、结构化知识输入。未来的AI竞争,不仅是算法先进性与算力规模的比拼,更是“能否聚集更多领域专家参与AI训练”的较量。这场人与机器共舞的长跑才刚刚起步,而属于“专家标注”的时代,正随着数据生态的完善与技术的迭代加速到来。

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2025-10

数据标注,从“劳动密集型”到“价值赋能型”:AI基石产业的升级之路

  曾被视为人工智能产业链最 底端的“数字蓝领”工作——数据标注,正伴随着大模型浪潮的席卷而发生根本性的身份蜕变。本文从近期密集出台的行业政策与市场动态入手,深入剖析数据标注产业如何从一种劳动密集型工序,逐步升级为赋能AI模型、驱动产业智能化的价值赋能型基石产业。一、角色的颠覆:从“体力活”到模型“定义者”  过去,数据标注常被外界简单理解为在图片上画框、在文本上分类的重复性劳动。然而,随着大模型成为技术核心,数据的角色发生了本质变化。  战略资源属性凸显:高质量、场景化的数据已不再是模型的“原料”,而是决定模型性能上限和落地能力的“战略资源”。一个在通用数据上表现优异的大模型,若没有经过特定行业精准数据的微调,在医疗诊断、法律咨询等专 业领域几乎无法实用。因此,数据标注的过程,实质上是在为模型注入行业知识和业务逻辑,它直接定义了模型的能力边界和认知水平。  价值链条前置与上移:数据标注团队不再被动接受任务,而是需要前置参与到模型的设计与规划阶段。他们需要与算法工程师、业务专家共同定义标注规则,理解何为“高质量”数据。这种从“后端执行”到“前端定义”的转变,标志着其价值在整个AI项目链条中的显著上移。二、技术的驱动:人机协同的“飞轮效应”  产业升级的根本动力来自于技术的迭代,尤其是AI开始反哺数据标注自身。  “飞轮效应”的形成:当前最 先进的标注模式是构建一个人机协同的闭环:首先使用初始数据训练一个初版模型,这个模型可以对新的海量数据进行预标注,然后由标注人员对预标注结果进行修正和审核。修正后的高质量数据又被反馈给模型,用于下一次训练,使其变得更聪明。如此循环,形成一个越转越快的效率与质量“飞轮”。  技术工具的具体应用:  自动化标注:利用已训练的模型对图像、文本进行自动分割、识别和分类,将人工从80%以上的简单、重复性工作中解放出来。  主动学习:模型能够自主识别出哪些是它“不确定”或“未曾见过”的边界案例、困难样本,并主动提请人工进行标注。这使得人力资源能够聚焦于最 具有挑战性、最能提升模型性能的关键数据上。  大模型即标注工具:涌现出基于大语言模型的标注工具,能够通过复杂的提示词工程,完成信息抽取、情感分析、内容摘要等任务,极大地提升了复杂认知任务的标注效率。三、产业的演进:政策引 领下的规范化与集群化  为适应这一趋势,国家和地方层面正通过政策和标准,积极引导产业走向健康、高  效的发展道路。  从“小、散、乱”到“规模化、标准化”:早期数据标注作坊林立,标准不一,质量参差。如今,国家数据标注专 业委员会的成立以及《数据标注产业人才岗位能力要求》等标准的发布,为产业建立了统一的“度量衡”。江苏省发布的《发展数据标注产业建设高质量数据集实施方案》更是一个明确信号,旨在通过打造产业基地、培育重 点企业、建设高质量数据集,实现产业的规模效应和品牌效应。  构建产业生态与公共底座:各地兴建的AI产业园和数据产业基地,其目的不再是简单地聚集劳动力,而是为了形成“技术攻关—数据支撑—场景落地”的闭环生态。例如,太仓的AI数据产业基地,旨在成为长三角地区AI产业的公共技术底座,为金融、自动驾驶、智能家居等多个领域的大模型提供“燃料”,从而赋能千行百业。四、未来的挑战:迈向高质量之路的关键瓶颈  产业升级的道路上,依然面临着诸多严峻的挑战。  复杂场景下的标准统一:在简单的“猫狗分类”上达成标准很容易,但在自动驾驶中如何统一标注“即将发生碰撞的风险”?在医疗AI中如何界定不同医生之间存在差异的病灶?这些复杂、主观性强的场景,其标注标准的制定与统一是世 界 级难题。  数据安全与隐私保护的紧箍咒:随着标注数据涉及越来越多的个人隐私、商业机密甚至国 家安全,如何在确保数据安全与合法合规的前提下进行高 效的标注和利用,是整个行业必须跨越的红线。联邦学习、隐私计算等技术与标注流程的结合将是重要方向。  高素质“AI训练师”的人才荒:产业升级最核心的瓶颈是人才。未来急需的不再是简单的标注员,而是懂算法、懂业务、能制定标注标准、能管理标注流程、能理解AI伦 理的复合型人才——“AI训练师”。建立相应的人才培养和认证体系,是产业可持续发展的重中之重。  对“数据伦 理”的重视:有偏见的数据会训练出有偏见的模型。如何在标注环节就识别和剔除数据中存在的性别、种族、地域等偏见,确保AI的公平公正,是价值赋能型数据产业必须承担的社会责任。  数据标注产业的这场自我革 命,清晰地印证了“水涨船高”的道理。当人工智能的“船只”攀升至大模型的新高度时,作为“水位”的数据,其价值、技术内涵和产业地位也必然随之提升。它正撕下“劳动密集型”的旧标签,以“价值赋能型”新战略产业的姿态,夯实整个人工智能时代最坚实的基石。

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高质量数据建设成效显著 多行业迎来智能化变革新机遇

  随着数字经济深入发展,高质量数据要素已成为推动产业升级和科技创新的核心驱动力。近期,从医疗健康到能源电力,从金融服务到农业生产,多个领域的数据基础设施建设取得突破性进展,展现出巨大的应用价值和发展潜力。•数据赋能公共卫生,筑牢健康中国基石  在疾控领域,我国通过数据元件基础设施创新实践,成功破解了全国免疫规划中跨平台、跨层级数据交互难题。该系统将疫苗生产、流通和接种数据按"最小可用"原则解构为标准化单元,建立低延迟、高安全的数据通道,支持"一场景一授权"的精细管控,实现了疫苗数据的跨域安全流转,为构建"跨省共通、公众共享、跨域共治"的协同生态奠定坚实基础。•生物医学数据突破,AI驱动精准医疗跃进  国家生物信息中心建立的DNA甲基化数据集堪称典范,涵盖近300类人群复杂特征、包含超18万标准化样本。该数据集通过多源异构数据实时获取与标准化处理,有效支撑健康监测、疾病早诊、精准治疗等多场景AI模型训练。尤为突出的是,基于该数据集训练的模型在数据缺失情况下仍保持稳定性能,大幅降低医疗检测成本,展现了高质量数据在生命科学领域的巨大潜力。•能源电力智能化,数据飞轮效应显现  南方电网构建的负荷预测数据集规模超300TB,覆盖南方5省区60余个地市,通过"数据治理—数据增强—数据飞轮—赛马竞技"的方法 论体系,成功实现"机器代人"。该案例中,数据飞轮技术将日均增量超20GB的数据自动加工成新数据集,持续迭代训练AI模型,在极端天气、节假日等稀缺场景下的负荷预测准确率较传统模式提升3-5个百分点,体现了数据要素的持续增值特性。•跨行业数据融合,构建可信共享生态  上海探索的"区块链+隐私保护计算"数据基础设施,依托多层级跨链架构打造央地互联数据共享的可信空间,促进证券行业与政务数据双向赋能。这一创新不仅解决了数据孤岛问题,更建立了完善的监管机制,为金融科技创新提供了安全可靠的数据环境。•传统产业数字化转型,数据驱动效能提升  在建筑行业,中建集团构建的供应链高质量数据集整合100万供应商信息,形成10万条标注样本,推动供应商推荐准确度提升至84%。石油化工领域通过智能化数据清洗标注工具链,实现复杂表格识别准确率85.71%,支撑1600余个智能应用在线开发。农业领域则通过多模态数据集建设,支撑采摘及分级装备创制,节省劳动力10%以上。•生态保护与防灾减灾,数据精准赋能  无人机森林防火系统的成功应用尤为引人注目。通过构建多源多模态高质量数据集,该系统实现林火监测精度≥99%、定位误差<1m的卓 越性能,在2022年北京冬  奥 会核心赛区预警早期火情13次,实现防火"零失误",目前已部署全国20余省市,累计监测面积超100万亩。•海洋科学研究,数据提升国际话语权  全球海洋环境变化关键参数数据集的建立,打破了国外机构在海洋观测数据领域的垄断地位。研发的8套数据产品被IPCC等45份国际权威报告引用,显著提升了我国在海洋气候领域的国际影响力。发展前景广阔,数据要素价值持续释放  这些典型案例充分证明,高质量数据建设正在各个领域产生显著成效。随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展,数据要素的价值释放才刚刚开始。未来,随着数据标准化体系的完善、数据安全技术的突破以及数据流通机制的健全,数据要素必将在更多领域发挥关键作用,为经济高质量发展注入强劲动力。  值得注意的是,数据基础设施建设不仅带来效率提升和成本降低,更催生了全新的商业模式和服务形态。从"数据飞轮"到"赛马机制",从"产学研协同"到"生态共建",创新机制正在不断涌现,推动数据要素价值呈指数级增长。在数字经济时代,高质量数据建设已成为提升国家竞争力的战略制高点,发展空间巨大,前景不可限量。  数据来源:国家数据局

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发展数据标注产业是建设高质量数据集的关键支撑

国家数据局2025年08月21日17:18北京文|清华大学公共管理学院教授、清华大学计算社会科学与国家治理实验室执行主任孟庆国  党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中 央高度重视我国新一代人工智能发展。习近平总书记深刻指出:“人工智能是引 领这一轮科技革 命和产业变革的战略性技术,具有溢出带动性很强的‘头雁’效应。”“加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革 命和产业变革机遇的战略问题”。数据作为人工智能发展的三大核心要素之一,已成为人工智能大模型训练的核心要素资源。因此,建设高质量数据集既是推进人工智能产业发展和抢占技术制高点的客观需要,也是落实党中 央“加快发展新一代人工智能”战略部署的具体行动。01建设高质量数据集对我国发展人工智能的重大意义  (一)从国际竞争看,高质量数据集决定人工智能国家竞争力  在全球人工智能竞争的大格局下,大模型已成为各国争夺的战略制高点。随着大模型在经济、军事、政务、科学等诸多关键领域的广泛应用,其发展水平直接关系到国家的核心竞争力。高质量数据集作为人工智能发展的基础,能够为模型训练提供丰富、准确且具有代表性的数据资源,数据质量已成为决定大模型性能的核心变量,直接决定人工智能“智商”。当前,训练一个领 先的大模型,需要数百万甚至数千万条标注数据。从GPT-4的13万亿tokens高质量数据(中文汉字通常每个对应1-2个Tokens),到Qwen2.5-Max的20万亿tokens训练规模,国际巨头正以数据优势构筑技术壁垒。谷歌、Meta、OpenAI等国际科技巨头,凭借在高质量数据集方面的长期积累和持续投入,在人工智能领域占据了领 先地位。我国也将高质量数据集作为国家重大战略,加快高质量数据集建设,是落实“人工智能+”战略的关键举措。  (二)从技术演进看,高质量数据集对大模型水平至关重要  人工智能每次阶段性的进步,数据都扮演着重要角色,尤其在大模型时代,海量、高质量、多模态的数据集,成为拉开模型能力差距的关键要素。随着大模型技术应用的快速发展,人工智能正在从“以模型为中心”转向“以数据为中心”。人工智能模型训练和应用主要包括模型预训练、微调和推理三个阶段,无论是在预训练阶段构建人工智能大模型的通用语言理解能力,在微调阶段优化特定任务表现,还是在推理阶段提高模型的输出准确性和稳定性,高质量数据集都发挥着至关重要的作用。它不仅决定了模型的性能上限,更直接影响着人工智能技术在实际场景中的落地效果和可信度。大模型参数规模指数级增长与多模态能力的拓展,促使数据需求从量级积累转向质量提升。当前大模型逐渐向推理和多模态大模型演进,要求很强的推理能力和通用泛化能力,要求的数据集具有高技术含量、高知识密度、高价值应用的“三高”特征,成为当前高质量数据集建设的核心特征。  (三)从产业层面看,高质量数据集是行业智能应用的核心支撑  通用大模型具有很强的泛化能力,随着模型参数规模和数据集质量改善,其逻辑、推理、写作、数学等通用能力快速提升,但行业知识方面则显不足。当前,行业大模型是支撑行业智能化的关键,各行各业智能化要求建设行业高质量数据集。大模型行业应用正成为AI产业应用和价值创造的主战场,也是企业竞争的行业壁垒。Anthropic Claude大模型,靠其在编程领域的优势,年收入至50亿美元,凸显了其巨大的商业价值。目前,智能制造、金融投顾、医疗健康、政务服务、交通物流、教育科研等领域的行业大模型不断涌现,AI产业已从通用大模型竞争转向“行业大模型+垂直场景”的深水区。行业大模型的价值创造依托“数据飞轮”形成闭环:采集行业数据→标注生成高质量数据集→训练优化模型→反哺业务场景→产生新数据。02我国高质量数据集建设迈入快车道  (一)从政策设计看,我国高质量数据集建设的“四梁八柱”逐步确立  党中 央、国务院高度重视数据资源的开发利用与高质量发展,陆续出台多项纲领性政策文件,为高质量数据资源体系建设提供了顶层设计和制度保障。2022年12月,中共中 央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》,明确提出探索开展数据质量标准化体系建设。2023年12月,国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》,强调数据要素高质量供给与合规高 效流通,提出打造高质量人工智能大模型训练数据集。2024年12月,国家发展改革委、国家数据局等部门印发《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》,首 次明确提出“高质量数据集”概念,将其作为人工智能与实体经济融合的核心载体,并对行业数据集建设提出具体要求。随后一系列政策相继发布,《关于促进数据标注产业高质量发展的实施意见》《关于促进企业数据资源开发利用的意见》以及《国家数据基础设施建设指引》等政策均提出建设“行业高质量数据集”,由此数据集高质量发展成为行业发展的重要目标。2025年2月,国家数据局组织27个部委召开高质量数据集建设工作启动会,全力推动高质量数据集建设,高 效赋能行业发展,标志着高质量数据集建设进入系统化、规模化推进阶段。  (二)从产业布局看,以数据标注为牵引驱动的产业链条不断形成  数据标注是对原始数据进行采集、清洗、分类、标记、质量检验等专 业数据治理活动,能有效提升数据供给质量,是人工智能发展的关键环节。数据标注产业链上游是人工智能数据提供方和应用需求方,主要从事人工智能研究、技术开发与服务,根据自身业务提出数据需求,作为数据智能化应用需求的源头驱动产业发展;中游是数据标注平台公司,主要依据需求开展数据标注技术研发、制定加工实施方案和交付,众包、分包给第三方数据标注服务方,通过标准化流程连接供需两端;下游服务商依托人力资源优势完成具体标注任务,形成产业闭环。当前,我国人工智能产业快速发展,带动了数据标注产业迅速壮大。  (三)从建设图景看,区域和行业高质量数据集呈现良好发展态势  在地方层面,国家数据局统筹建设成都、沈阳、合肥、长沙、海口、保定和大同七大数据标注基地,已建设行业高质量数据集524个,数据总规模超过29PB,赋能163个国产人工智能大模型研发与应用,带动数据标注行业相关产值超过83亿元。在行业层面,中 央企业和大模型技术企业成为行业高质量数据建设的主力军。例如今年4月,国务院国资委发布首 批10余个行业30项央企人工智能行业高质量数据集优秀建设成果。在企业层面,大模型企业纷纷建设高质量数据集,并增大了中文数据的使用比例。例如阿里巴巴发布中文问答数据集,为智能问答系统的研发提供了高质量的训练数据。智源研究院发布中英双语数据集IndustryCorpus1.0包含3.4TB开源行业预训练数据,覆盖18类行业。鹏城国家实验室开源百万规模标准化具身智能数据集,超过300万样本,覆盖258个系列任务和321064个具体任务实例。上海人工智能实验室开源数据平台OpenDataLab提供5500多个数据集,涵盖1500多种任务类型,总数据量达到80TB。另外,国内多数模型使用的中文数据占比已经超过了60%,如中国移动的九天、中国联通元景、月之暗面的Kimi 1.5、DeepSeek等,文心一言占比高达75%~85%。03发展数据标注产业支撑高质量数据集建设的路径  (一)需求牵引:释放场景标注需求  通过挖掘人工智能场景释放标注需求,包括释放公共数据标注需求、挖掘企业数据标注需求,以开放场景牵引企业发展。我国大力实施“人工智能+”行动计划,推动工业制造、文化旅游、现代农业、商贸流通、交通运输等行业成为产业智能化主战场。这一战略将释放海量数据标注需求,例如成都发挥人工智能1079亿核心产业产值、1006家企业的规模优势,成立人工智能和数据标注产业联盟,组织产业对接活动,发掘数据标注年需求超3000TB。  (二)因地制宜:发展地方特色产业  各地结合自身产业特色,因地制宜发展数据标注产业。比如,山西大同重 点结合能源、文化旅游、交通运输等特色产业,发展数据标注产业。辽宁沈阳重 点赋能工业制造、交通运输等优势产业。安徽合肥重 点在芯片制造、自动驾驶等领域释放数据标注需求。湖南长沙数据标注基地与文化娱乐、医疗健康、旅游服务等特色产业深度融合。四川成都重 点在交通运输、医疗健康、普惠金融等产业发力。海南海口数据标注服务于金融服务、教育教学、互联网安全等特色产业。  (三)基础支撑:建设可信数据空间  各地通过建设可信数据空间,为数据标注提供可信的数据采集、传输、归集、处理、加工利用的基础设施,支撑数据标注产业发展。2025年1月,中国联通联合成都、沈阳、合肥、长沙、海口、保定、大同等发起共建数据标注产业可信数据空间倡议,将运营商网络优势与大数据存算、区块链可信凭证、隐私计算及大模型智能分析等技术融合,从网络支撑、数据存储计算、信任保障、隐私保护及智能标注等方面创新,打造集可信管控、资源互联、联合标注、高质量数据集流通、价值共创于一体的产业空间。  (四)产业聚集:推动园区集群发展  据中国信通院数据显示,全国有55个城市已经建设67个数字标注基地项目,主要重  点一、二线城市占比达到60%以上,普通地级市占30%左右。四川、北京、浙江、山西等多个省份拥有多个数据标注基地,形成规模化的数据产业发展。成都市数据标注产业发展初见成效,引进和培育标注企业45家,带动数据标注相关产值14亿元,形成各行业领域的高质量数据集56个,赋能行业大模型等30个。沈阳基地标注数据超过2384TB,数据标注产业产值达到17.8亿元。  (五)营造环境:完善标准与服务平台  各地通过建立公共服务平台、制定国标地标、建立人才实训基地等营造发展环境。例如,沈阳成立推进国 家级数据标注基地工作专班,由市委、市政府主要领导任组长,统筹高位推进建设;保定市每年投放2000万元“数智券”支持数据普惠供给,对参与国际、国家、行业标准制定的单位最 高资助30万元;贵州按实训学生每人每月不超1000元、补助时间不超3个月、每家基地每年补助不超300万元的标准,支持人才实训基地建设;成都建设城市级智能数据标注生成管理平台,集成需求归集、任务发布、数据供给、环境搭建、服务管控等全链功能,推动公共数据合法合规投放,提供共性服务能力。

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2025-08

2025年全球数据标注行业报告发布:AI自动化占比超75%,但人类标注员需求不降反增

  数据标注在推动数据资源汇聚、提升数据质量、盘活数据要素价值中发挥着作用。作为人工智能算法有效运行的环节,数据标注能够把需要机器识别和分辨的数据贴上标签,通过让计算机不断学习这些数据的特征,使其最终实现自主识别,从而让人工智能在各个领域发挥更大的作用。最 新发布的《2025全球数据标注与AI训练数据白皮书》显示,随着大模型和多模态AI的爆发式增长,数据标注行业规模突破180亿美元,其中AI自动化标注技术已承担超过75%的基础标注任务。然而,令人意外的是,全球数据标注员岗位数量相比2022年增长了35%,较2023年增长45%。驱动因素除自动驾驶、医疗影像等传统领域外,多模态大模型(如视频动作识别、3D点云标注)和具身智能需求成为新增长点。行业正呈现“AI替代与人力需求双增长”的独特现象。AI标注技术进入“精准化”时代,但仍依赖人类校验  报告指出,2025年的AI标注系统已能处理90%以上的结构化数据标注(如图像分类、语音转写),但在复杂场景——如医疗影像的病灶标注、法律合同的语义 解析、情感化交互数据标注等领域,AI的准确率仍不足85%,必须依赖人类专家复核。  “AI可以一天标注100万张图片,但它可能无法理解某张图片在特定文化背景下的隐含意义。”全球知名AI数据服务商Labelify的CTO张岩表示,“人类标注员正从‘标注工人’转变为‘AI训练师’,负责关键数据的质量把控。”  然而,简单图像分类、语音转写等低附加值任务正被AI预标注工具取代。行业调研显示,25年约有60%的基础标注需求由“AI+人工复核”完成,纯人工标注岗位减少30%,但复杂场景标注岗位需求反增200%。新兴需求爆发:具身智能、AI伴侣催生新型标注岗位  随着具身智能机器人、AI情感伴侣等技术的商业化,市场对“多模态交互数据”的标注需求激增。例如,训练家庭机器人理解人类手势、语调变化,或让AI伴侣识别用户的情绪波动,都需要大量精细化标注。这类任务报酬极高,但要求具备心理学、语言学等跨学科知识。  目前国内数据标注员总数超120万人,其中约7成为兼职或众包模式。河南、贵州等传统标注基地仍聚集大量全职人员;而新兴的“高精度标注师”通过跨境平台承接海外订单。“现在更缺能看懂医学CT片或理解法律条款的标注员。”北京某AI公司数据总监表示。记者发现,某招聘平台25年7月发布的标注岗位中,要求具备医疗、金融、小语种等专 业背景的占比达43%,较去年同期翻倍。  行业案例:  •日本某AI公司为开发“老年陪护机器人”,招募1000名标注员专门标注老年人含糊语音和微表情。  •中国初创企业“深维智能”开出年薪60万招聘“AI伦 理标注专家”,负责审核涉及道德争议的数据。政策动态:数据标注师纳入国家职业目录,认证体系启动  2025年7月,中国人力资源和社会保障部正式将“AI数据标注师”列为新职业,并推出职业技能等级认证。欧盟同期发布《AI数据质量法案》,要求所有用于公共领域的AI训练数据必须通过认证标注员审核。国内《数据要素X行动计划》也提出标注质量追溯要求。头部企业如Scale AI、百度众测已开始推行“标注员技能认证体系”,部分职业院校甚至开设“智能数据标注”专 业课程。  与此同时,元宇宙与空间计算兴起催生新业态。成都某工作室负责人告诉记者:“我们团队最近承接了某AR眼镜项目的3D环境标注,需在点云数据中标记上千种家居物品的交互属性,这类订单溢价率超过普通任务3倍。”未来展望:从“人力工厂”到“认知伙伴”  专家指出,数据标注行业正在分化:低端任务加速自动化,而高端标注向“AI训练协同者”演进。标注员未来可能直接参与提示词优化或模型反馈调优。专家预测,到2028年,基础标注将完全自动化,但全球至少需要500万名‘高阶标注员’来处理AI无法解决的‘长尾问题’。如何通过职业技能升级应对这场变革,将成为从业者与企业的共同课题。

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2025-07

数据标注产业跃迁:从“人力工厂”到“智能引擎”

  在数字经济蓬勃发展的当下,数据标注作为构建高质量数据集的关键环节,重要性日益凸显。  据相关报告显示,随着人工智能大模型技术的迭代,我国数据标注产业产值已突破80亿元,高质量数据建设步入规模化、规范化发展新阶段。  国家发展改革委等部门发布的《关于促进数据标注产业高质量发展的实施意见》(以下简称《意见》),为产业发展指明方向。这也推动了省级层面纷纷响应,积极布局数据标注产业。《中国经营报》记者注意到,国家数据局近期发布多个省市数据标注优秀案例,济宁市融发数字产业园《产教融合创新实践赋能数据标注人才培养》中就涉及了当地数据标注产业发展的探索创新。  济宁市融发数字产业园负责人刘朋接受记者采访时表示:“数据标注工作具有标准化、规模大、技术强、国际化的特点,随着人工智能的发展、应用场景的深入、通用大模型的普及商用,数据标注推进人工智能应用的作用越发突显。当前人工智能发展迅速,数据标注产业将对促进数字经济高质量发展具有重大意义。”“AI预标注+大模型协同”破解传统难题  传统的数据标注产业属于劳动密集型产业,面临着人工成本高、效率低、质量难以保证等难题。  济宁市数据标注产业通过采用“AI预标注+大模型协同”的创新模式,实现了技术的突破。  据介绍,济宁市融发数字产业园依托网易FreeAL框架研发智能预标注系统,并融合京东言犀大模型技术,成功实现80%基础数据的自动化处理。这一技术的应用,使得标注效率大幅提升,较以往提高50%,成本降低40%,有效推动了数据标注产业从劳动密集型向技术密集型的转型。  从技术层面来看,这种模式解决了过去数据标注精度低、效率低、复杂目标识别难等问题。刘朋告诉记者,“AI预标注+大模型协同”能够利用深度学习算法对自动驾驶、医疗影像等数据标注精度要求高的领域进行更精准的分析和标注。例如,网易有灵众包平台采用人机协同的方式,将标注任务分配给大量非专 业标注员,同时利用AI技术进行预标注和质检,确保标注结果的高质量。  官方信息显示,国家数据局目前已构建起医疗、工业、教育等行业的335个高质量数据集,数据标注总规模达到17282TB,赋能121个国产人工智能大模型研发,引进和培育标注企业223家,标注从业人员达5.8万。量化人才效能,填补专 业人才缺口  国家发展改革委等部门发布的《关于促进数据标注产业高质量发展的实施意见》提出:“要加强标注人才队伍建设。深化产学研融合,鼓励行业联盟、高校、科研院所与企业建立长期合作机制,加大数据标注实践项目、继续教育和公共实训基地建设合作力度。”  据了解,济宁市融发数字产业园以“双园融通·双境融合”模式为核心,推动产教融合,通过与济宁市内外20余家院校、80余家上下游企业构建起数据流通、加工、应用于一体的产学研合作体系,已培养3000余名标注人才。  刘朋表示,在融发数字产业园,学生在校学习2年理论知识后,进入产业园进行2年实践学习。产业园将企业项目拆解为教学模块,提供真实的企业数据标注项目,以企业真实项目数据为基础,将真实项目与实际作业场景引入教学,构建了“知识层—实训层—实战层—呈现层”的金字塔式能力成长路径。  多位产业园学员向记者表示,在学校学习时,更多是从理论层面了解人工智能的基础工作,在做项目时才知道数据标注要精确到每一个物体的类别、位置、运动方向和速度等诸多细节,而且数据标注规则会随着不同的应用场景和算法需求不断调整,不再是机械性的工作,而是需要深度理解业务需求、具备严谨逻辑思维和高度专注力的专 业任务,企业导师完全从实际项目出发,大大缩短了学生适应工作岗位的时间。从“基础服务商”到“数据价值孵化器”  根据山东省《关于加快人工智能赋能重 点领域高质量发展的推进方案》,明确到2027年,培育20个服务垂直行业的基础级人工智能大模型,打造50个以上可复制推广的标杆应用场景,推出100个以上融合示范典型案例。  在国家大力推动数字经济发展、培育数据标注产业的背景下,济宁相关产业从技术创新到产业升级的全 面价值跃迁的实践,也给数据标注产业发展带来借鉴。  2024年,我国开发或应用人工智能的企业数量同比增长36%,高质量数据集数量同比增长27.4%,有力支撑人工智能训练和应用。利用大模型的数据技术企业、数据应用企业同比分别增长57.21%、37.14%,数据标注正促进人工智能加速发展。  公开信息显示,济宁市先后出台《济宁市制造业数字赋能三年行动计划》《关于大力推动工业互联网建设三年行动计划》《关于深化改革创新促进数字经济高质量发展的若干意见》等文件,为数字经济等新兴产业的发展提供一系列优惠政策和专项资金支持,为数据标注产业的发展创造了良好的外部环境。  近年来,济宁市数据标注产业围绕无人驾驶、印刷质检、图形标注、标注工具研发等积极开展数据标注业务,在自动驾驶、医疗影像、生产加工、经营管理、教育培训等领域实现了数据标注的应用示范。  据刘朋介绍,产业园引入腾讯平台技术与上下游企业落地数据标注项目,未来规划形成“万人、千行、百校、多基地”的数据标注产业,上游通过整合实现数据的集中清洗与预处理,下游为自动驾驶、智慧医疗等领域提供高精度的数据标注服务,既为数据标注产业培育人才,又助力人工智能产业快速发展,逐步从传统“基础服务商”升级为“数据价值孵化器”。