眼下，人工智能（AI）技術的快速迭代與規模化應用，催生了數據領域的諸多新賽道。高品質數據集構建、精細化數據標注、數據智慧分析平臺等新賽道蓬勃興起，為産業鏈上下游企業提供了豐富的創新機遇。

　　業內人士表示，人工智能的飛速發展對數據標注也提出了更高要求，數據標注産業正經歷著深刻變革，純人工時代已漸行漸遠，取而代之的是知識密集型和技術驅動型並存的新態勢，推動産業發展從“量”向“質”躍遷。

圖為在四川成都天府絳溪實驗室機器人訓練技術創新中心模擬零售場景中，機器人在工程師操作下完成抓取、規整貨品等精細動作，為無人零售倉建設採集模型所需的數據集。

新華社記者 王曦 攝

　　在北京石景山區，京西數據標注基地將海量、雜亂的原始數據，變成通用大模型和行業AI看得懂、用得好的“高純度燃料”。這個由中國電信北京公司聯合多方打造的開放式數據服務中樞，不僅提供圖像、語音、3D點雲等多模態精細化標注，還引入智慧化標注工具平臺，全面提升標注品質與效率。

　　中國電信北京公司大數據專家李翔對記者表示，數據標注常被外界認為是“數字流水線上的打工人”，即依靠大量人工進行簡單的框選與標記。在大模型時代，粗放模式早已無法適應極其複雜的場景需求。目前，中國電信北京公司系統佈局四大數據標注基地，將數據加工升級為“現代化精煉廠”，還聯合北京郵電大學共建“行業數據智慧標注聯合實驗室”，針對大模型數據集海量、多源、多模態的特點，構建起從採集、存儲到加工的全流程治理體系。

　　業內常説，“高品質的數據決定人工智能的上限”。來自國家數據局的信息顯示，截至今年6月，全國已建成高品質數據集超12萬個，總體量超過1565拍字節（PB）。人工智能在千行百業的深度落地，促使數據生産方式從粗放式採集向精細化、專業化加工演進。

　　作為AI數據行業的上市公司，北京海天瑞聲科技股份有限公司表示，數據標注産業正從“勞動密集型”向“技術密集+知識密集型”加速轉型。面向思維鏈數據、多模態數據、行業數據、具身智慧數據、智慧體應用數據等新一代需求，高品質數據集建設正迎來全新技術與場景挑戰。企業正聚焦全球人工智能數據前沿技術，攻關多模態數據與智慧標注關鍵技術。

　　賽智産業研究院數據産業研究所所長陳文靜對記者表示，數據生産方式向精細化、專業化加工演進，這是技術迭代、産業剛需同頻共振的結果。一方面，多模態大模型、具身智慧等前沿技術對數據鮮活度、真實性、高知識密度提出嚴苛標準；另一方面，AI賦能千行百業，垂直場景專屬數據、專業標注的供給缺口持續擴大，倒逼企業深挖數據增值空間。精細化數據標注告別低價人力外包，轉向“模型預標注+專家校準”模式，可滿足多模態、思維鏈等高階標注需求；數據智慧分析平臺作為效率底座，集成脫敏、質檢、溯源等功能，可實現規模化、標準化加工。

　　政策利好將進一步助推數據産業新興賽道的發展。國家數據局日前印發的《關於推進行業高品質數據集建設行動的實施方案》，在標注方面提出，加強數據標注領域科技創新，強化自動化工具和平臺的研發與應用，發展“模型預標注+人工校準”“人工標注+模型檢驗”“模型預標注+模型檢驗”等智慧化標注服務，全面提升數據標注水準。

　　此外，北京、廣東、湖北、蘇州等地通過直接獎勵、數據券、語料券等方式，降低數據採集、加工、標注、購買和使用成本，旨在形成“場景牽引數據、數據驅動模型”的良性循環。

　　“數據餵養模型、模型支撐智慧應用、應用中又産生新數據，源源不斷回流優化模型，數據和智慧形成相互循環轉化的良好生態。”浪潮數據董事長、首席科學家張東表示。

　　“産業鏈上下游企業迎來多元發展機遇。”陳文靜表示，上游數據源持有方可盤活存量數據，參與公共數據運營與行業數據集共建；中游企業聚焦細分賽道，打造稀缺數據産品與一體化平臺，搶佔高附加值市場；下游模型廠商、集成商可依託優質數據縮短研發週期、提升項目競爭力；配套服務商則可切入交易撮合等環節，分享生態紅利。

　　清華大學計算社會科學與國家治理實驗室執行主任、教授孟慶國表示，要進一步培育行業高品質數據集市場。當前數據集市場面臨供需信息不對稱、商業模式不成熟、付費意識薄弱等突出問題。要打通供需對接渠道，常態化舉辦供需對接活動，提升匹配效率。創新商業模式，發展訂閱、定制等多元服務形態，探索詞元交易等新型定價機制，讓數據集的價值“看得見、算得清、付得出”。（記者 郭倩 ）