（記者　林碧涓）小到手機掃碼、人臉識別、智能客服，大到智慧醫療、自動駕駛，人工智能已成為各行各業變革的核心引擎。在人工智能發展歷程中，數據一直被當作其“血液”，而數據標注是人工智能算法得以有效運行的關鍵環節，是人工智能產業發展的先決條件。日前，國家數據局發布《數據標注優秀案例集》，充分展示各地在數據標注領域的應用成效；運營商方面，中國電信發布了星海·多模態數據標注平臺；軟通智慧聯合華為發布數據標注賦能高質量知識庫解決方案……產業各方助力數據標注產業高質量發展。

（圖片來源：攝圖網）

AI 產業呼喚 “高質量燃料”

從智能語音助手秒懂方言，到圖像識別系統精準區分癌細胞，AI 應用的深度與廣度持續拓展，用戶對 AI 服務的需求早已從“能用”升級為“好用”“精用”。這背后，是對數據質量的嚴苛要求，數據的精準度、多樣性和時效性直接影響 AI 模型的訓練效果。

數據標注就是通過給文本、語音、圖片、視頻等各種各樣的數據“打標簽”，形成高質量數據集，讓機器“讀得懂、學得快、訓得好”。高質量的數據標注能夠顯著提升模型的性能，其更接近人類的認知水平，低質量的數據標準則會導致模型失效或產生誤導性結果，直接影響應用結果。因此，數據標注不僅關乎人工智能技術的進步，更對數字經濟、產業升級乃至社會生活的智能化轉型具有深遠意義。

去年底，國家發改委等四部門聯合發布《關于促進數據標注產業高質量發展的實施意見》，明確指出，“到2027年，數據標注產業專業化、智能化及科技創新能力顯著提升，產業規模大幅躍升，年均復合增長率超過20%”，并系統性部署需求牽引、創新驅動、生態培育、支撐保障四大任務。根據中商情報網數據顯示，2025年中國數據標注市場規模有望突破100億元。

當前，數據標注領域存在多重挑戰，其一，大模型的發展，傳統人力標注已無法滿足數據需求；其二，由于人力、時間成本、管理等因素導致AI數據標注成本高；其三，不同行業對數據標注的需求存在顯著差異，具有很強的專業性和定制化特點，例如在面對自動駕駛等復雜場景下，還需對特殊場景進行標注，以達到安全性和可靠性。這就要求打造智能化的數據標注手段，推進數據標注工具實現迭代升級，以降低標注成本，提升數據標注質量。

科技創新，夯實數據供給的 “智能地基”

在國家大力推進“人工智能+”行動和數據標注產業布局的戰略背景下，中國電信堅持創新驅動，開展技術攻關，持續推進數據標注產業發展。

中國電信依托國家大數據重點研發工程，自主研發大數據PaaS、融AI多模態治理、數據標注等十大平臺組件。在去年底，升級發布了“星?！按髷祿放企w系，持續推進多行業、多區域、多模態數據資源匯聚，以開放100個數據集和能力為階段目標打造數據資源地圖。當前，數據要素平臺已從海南拓展到全國7省、29地市，服務超150家客戶，構建規模超9萬億Token的大模型訓練數據集。

在前不久召開的第八屆數字中國建設峰會·智能云生態大會中，發布的星海多模態數據標注平臺擁有三大技術能力，即一是AI輔助自動化標注技術，自動化預標注準確率超過92%；二是4D全模態標注技術，將3D空間與時序相結合，應用于自動駕駛場景；三是低空空間感知標注技術，對關鍵目標跟蹤的連續性達到98%，有效提升飛行管制運營能力。

值得一提的是，中國電信的《多模態數據自動化標注與增強平臺》和《視覺大模型自動標注一站式生產運營》兩項成果成功入選《數據標注優秀案例集》，為人工智能產業提供了高質量數據支撐的典型范例。

基于先進標注技術，中國電信積極參與國家級數據標注基地建設，目前已在成都、沈陽、保定3個標注基地落地應用。在成都基地，已有 13 家標注企業入駐，從業人員超900人，標注產業逐步聚集成鏈；在保定基地，將圍繞大規模多模態數據，打造智能數據標注生成管理平臺，實現數據從采集到模型部署的全流程自動化，大幅提升數據集生產效率，降低AI模型訓練門檻。

培育繁榮生態，實現高水平數據供給

數據標注產業作為人工智能發展的關鍵基礎，其高質量發展依賴于技術創新、政策引導與行業協同的深度融合。

當前，國家積極推動數據標注標準體系的建設，提升數據質量的可控性，降低算法迭代的試錯成本，夯實產業協作技術基礎。截止2025年2月底，我國在數據標注領域正在開展或已完成的標準建設共9項，相比于其他數據產業標準工作，數據標注領域標準建設存有巨大空間。

數據標注產業健康有序發展，離不開多元主體的協同發力。以北京電信與北京郵電大學共建的 “行業數據智能標注聯合實驗室” 為例，該實驗室聚焦高質量數據集建設，針對大模型數據集海量、多源、多模態且具高準確性、一致性和時效性要求的特點，聯合實驗室將構建從采集、存儲到加工的全流程治理環節，形成專屬工具集與行業標準，并將推動人形機器人、具身智能等領域的數據標注標準化，助力行業數據標準建設，為AI大模型訓練提供“數據糧倉”。

在推進產業高質量發展過程中，實現標注產品標準化、建立健全價值評估體系至關重要。通過對標全國數標委數據集相關標準，結合市場需求與行業特性，進一步完善數據集質量評測體系，因地制宜建設行業高質量數據集，能夠有效推動人工智能技術與千行百業深度融合。