集數(shù)據(jù)、模型、工具、場景于一體的醫(yī)學影像智能數(shù)據(jù)標注平臺，基于海量高質量醫(yī)學影像標注數(shù)據(jù)，利用先驗知識、針對人體解剖結構對大模型進行知識增強，構建醫(yī)學影像分割大模型，使大模型“更懂人體解剖結構”。

大模型與AI標注工具幫助電商平臺文字生成標注、圖上文案摳圖、AI視頻打標，商品素材生成效率較人工提升千倍，內(nèi)容制作成本降低超30％，破解了電商行業(yè)商品識別效率低、倉儲分揀自動化不足、個性化推薦精準度差等痛點……

在人工智能產(chǎn)業(yè)風起云涌之際，數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)也乘風起航，不斷加速創(chuàng)新發(fā)展。

數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)進入快速發(fā)展期

數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)是對數(shù)據(jù)進行篩選、清洗、分類、注釋、標記和質量檢驗等加工處理的新興產(chǎn)業(yè)。培育壯大數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)對于提升數(shù)據(jù)供給質量，推動人工智能創(chuàng)新發(fā)展具有重要支撐作用。

去年年末，國家發(fā)展改革委等部門發(fā)布《關于促進數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)高質量發(fā)展的實施意見》，提出到2027年，數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)專業(yè)化、智能化及科技創(chuàng)新能力顯著提升，產(chǎn)業(yè)規(guī)模大幅躍升，年均復合增長率超過20％。

目前，我國已建成四川成都、遼寧沈陽、安徽合肥、湖南長沙、海南?？?、河北保定和山西大同7個數(shù)據(jù)標注基地，7個數(shù)據(jù)標注基地數(shù)據(jù)標注總規(guī)模達到17282TB，形成醫(yī)療、工業(yè)、教育等行業(yè)的高質量數(shù)據(jù)集335個，賦能121個國產(chǎn)人工智能大模型研發(fā)，引進和培育標注企業(yè)223家，標注從業(yè)人員達5.8萬人，帶動數(shù)據(jù)標注行業(yè)相關產(chǎn)值超過83億元。

日前在2025數(shù)據(jù)安全發(fā)展大會上發(fā)布的《2025高質量數(shù)據(jù)集研究報告》顯示，隨著人工智能、大模型技術迭代，我國數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值已突破80億元，高質量數(shù)據(jù)建設進入規(guī)?；?、規(guī)范化發(fā)展新階段。

數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)賦能效應顯現(xiàn)

近日，國家數(shù)據(jù)局發(fā)布了一批數(shù)據(jù)標注優(yōu)秀案例集，從助力人工智能、低空經(jīng)濟等新興產(chǎn)業(yè)加快發(fā)展，到推動油氣勘探、礦山巡檢智能化轉型，再到賦能基層治理和信息無障礙建設，數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)正加速賦能千行百業(yè)轉型發(fā)展。

為解決傳統(tǒng)標注精度低、效率低、成本高、復雜目標識別難等問題，無人機影像數(shù)據(jù)標注采用深度學習算法、3D點云等標注技術，有效提升無人機數(shù)據(jù)標注的準確性、一致性與可用性，目前已用于近20個低空經(jīng)濟場景，年均標注數(shù)據(jù)近1萬條，標注效率提升90％，成本下降60％，有效推動低空數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)高質量發(fā)展。

針對礦山行業(yè)數(shù)據(jù)標注標準缺失、多模態(tài)數(shù)據(jù)標注成本高、海量數(shù)據(jù)價值釋放困難等困境，通過構建礦山行業(yè)知識標簽體系、多模態(tài)數(shù)據(jù)生成算法與合規(guī)校驗模型等，實現(xiàn)標注效率提升30％，跨模態(tài)語義一致性提升20％，高質量數(shù)據(jù)復用率提升50％，將行業(yè)人工智能應用研發(fā)周期由3個月縮短至3周，賦能礦山行業(yè)實現(xiàn)高質量發(fā)展。

通過對各級各類訴求渠道數(shù)據(jù)的歸口化管理，引入“數(shù)據(jù)清洗車間”“因果森林”等技術，解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)標注效率低、精準性差等問題。打造人機協(xié)同的訓練體系，日均處理數(shù)據(jù)6萬余條，標注準確率達90％以上，人力成本降低30％，提升了基層治理的效率。

智能數(shù)據(jù)標注成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展未來方向

人工智能作為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)革命的核心驅動力，具有強大的“頭雁”效應，而高質量的數(shù)據(jù)集是人工智能發(fā)展的基石，數(shù)據(jù)標注則是構建高質量數(shù)據(jù)集的關鍵環(huán)節(jié)。

近年來，隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)標注的需求也在不斷增長，從圖像到文本，從語音到視頻，數(shù)據(jù)標注的類型和任務劃分日益多樣化，對數(shù)據(jù)標注的質量和規(guī)模的要求也不斷提升。與此同時，數(shù)據(jù)存量小產(chǎn)量低、數(shù)據(jù)集質量良莠不齊、缺乏主流高價值數(shù)據(jù)引領、數(shù)據(jù)利用效率低等問題仍然存在。

日前，由清華大學數(shù)字政府與治理研究院聯(lián)合江蘇省數(shù)字化協(xié)會發(fā)布的《智能數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)發(fā)展觀察報告》（以下簡稱“報告”）指出，數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)涵蓋了從數(shù)據(jù)采集、標注到應用的全過程，數(shù)據(jù)標注是人工智能模型訓練的基礎，數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)不僅關乎人工智能技術的進步，更對數(shù)字經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)升級乃至社會生活的智能化轉型具有深遠意義。

數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)通過標準化的數(shù)據(jù)處理流程，將原始數(shù)據(jù)轉換為可供機器學習的高質量訓練數(shù)據(jù)，其核心參與者包括數(shù)據(jù)標注企業(yè)、專業(yè)技術團隊以及經(jīng)過系統(tǒng)培訓的標注人員，而人工智能技術的快速發(fā)展，讓數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)逐步從勞動密集型向技術密集型轉型，人工標注與人工智能標注正在深度融合。

報告指出，隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，智能標注將成為未來數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)的重要發(fā)展方向。它不僅能夠滿足大模型數(shù)據(jù)標注的需求，還能為復雜的人工智能模型提供高質量的數(shù)據(jù)支持，推動人工智能技術在各個領域的廣泛應用和深度發(fā)展。

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