眼下，人工智慧（AI）技術的快速迭代與規模化應用，催生了資料領域的諸多新賽道快速。高質量資料集構建、精細化資料標註、資料智慧分析平臺等新賽道蓬勃興起，為產業鏈上下游企業提供了豐富的創新機遇。
業內人士表示，人工智慧的飛速發展對資料標註也提出了更高要求，資料標註產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，推動產業發展從“量”向“質”躍遷快速。
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資料集快速。
新華社記者 王曦 攝
在北京石景山區，京西資料標註基地將海量、雜亂的原始資料，變成通用大模型和行業AI看得懂、用得好的“高純度燃料”快速。這個由中國電信北京公司聯合多方打造的開放式資料服務中樞，不僅提供影像、語音、3D點雲等多模態精細化標註，還引入智慧化標註工具平臺，全面提升標註質量與效率。
中國電信北京公司大資料專家李翔對記者表示，資料標註常被外界認為是“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快速。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資料標註基地，將資料加工升級為“現代化精煉廠”，還聯合北京郵電大學共建“行業資料智慧標註聯合實驗室”，針對大模型資料集海量、多源、多模態的特點，構建起從採集、儲存到加工的全流程治理體系。
業內常說，“高質量的資料決定人工智慧的上限”快速。來自國家資料局的資訊顯示，截至今年6月，全國已建成高質量資料集超12萬個，總體量超過1565拍位元組（PB）。人工智慧在千行百業的深度落地，促使資料生產方式從粗放式採集向精細化、專業化加工演進。
作為AI資料行業的上市公司，北京海天瑞聲科技股份有限公司表示，資料標註產業正從“勞動密集型”向“技術密集+知識密集型”加速轉型快速。面向思維鏈資料、多模態資料、行業資料、具身智慧資料、智慧體應用資料等新一代需求，高質量資料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慧資料前沿技術，攻關多模態資料與智慧標註關鍵技術。
賽智產業研究院資料產業研究所所長陳文靜對記者表示，資料生產方式向精細化、專業化加工演進，這是技術迭代、產業剛需同頻共振的結果快速。一方面，多模態大模型、具身智慧等前沿技術對資料鮮活度、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，垂直場景專屬資料、專業標註的供給缺口持續擴大，倒逼企業深挖資料增值空間。精細化資料標註告別低價人力外包，轉向“模型預標註+專家校準”模式，可滿足多模態、思維鏈等高階標註需求；資料智慧分析平臺作為效率底座，整合脫敏、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資料產業新興賽道的發展快速。國家資料局日前印發的《關於推進行業高質量資料集建設行動的實施方案》，在標註方面提出，加強資料標註領域科技創新，強化自動化工具和平臺的研發與應用，發展“模型預標註+人工校準”“人工標註+模型檢驗”“模型預標註+模型檢驗”等智慧化標註服務，全面提升資料標註水平。
此外，北京、廣東、湖北、蘇州等地透過直接獎勵、資料券、語料券等方式，降低資料採集、加工、標註、購買和使用成本，旨在形成“場景牽引資料、資料驅動模型”的良性迴圈快速。
“資料餵養模型、模型支撐智慧應用、應用中又產生新資料，源源不斷迴流最佳化模型，資料和智慧形成相互迴圈轉化的良好生態快速。”浪潮資料董事長、首席科學家張東表示。
“產業鏈上下游企業迎來多元發展機遇快速。”陳文靜表示，上游資料來源持有方可盤活存量資料，參與公共資料運營與行業資料集共建；中游企業聚焦細分賽道，打造稀缺資料產品與一體化平臺，搶佔高附加值市場；下游模型廠商、整合商可依託優質資料縮短研發週期、提升專案競爭力；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質量資料集市場快速。當前資料集市場面臨供需資訊不對稱、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、定製等多元服務形態，探索詞元交易等新型定價機制，讓資料集的價值“看得見、算得清、付得出”。（記者 郭倩 ）
