成為支撐AI產業發展的關鍵基礎設施。

全球人工智能產業正經歷從技術突破到規模化應用的深刻變革，數據作為驅動AI進化的核心燃料，其質量與規模直接決定了智能技術的上限。當前，中國數據產業已邁入戰略深化與規模化應用并行的關鍵躍升期，數據內容從傳統的結構化分析全面轉向非結構化處理，標注要求從單一標簽升級為多模態深度對齊，安全焦點從隱私保護轉向知識產權治理。在這一產業重構的浪潮中，國家數據局推出的“數據要素×”三年行動計劃正加速推動數據要素的市場化流通與跨行業融合。

數據堂作為這一領域的重要參與者，以“數據加工者”和“賦能者”的角色，構建起覆蓋數據采集、標注、處理的全鏈條能力。從為全球千家企業提供PB級訓練數據，到自研智能標注平臺破解行業效率瓶頸，數據堂正通過技術創新與生態協同，成為支撐AI產業發展的關鍵基礎設施。

數據堂以“數據加工者”和“賦能者”的角色，構建起覆蓋數據采集、標注、處理的全鏈條能力。

產業躍升期的深度賦能者

目前來看，中國數據產業正經歷從量變到質變的歷史性跨越。人工智能技術向多模態、大模型方向的演進，這一階段，數據要素已從技術體系的底層支撐躍升為決定AI模型性能的戰略資源。

數據堂認為，首先，數據內容從傳統的商業智能統計分析全面轉向人工智能驅動。數據不再僅僅是用于分析歷史趨勢的工具，而是成為訓練智能模型、實現智能服務的核心資源。處理對象也從結構化數據擴展到海量文本、圖像等非結構化數據，這為模型訓練提供了更豐富的知識基礎，推動了智能服務的發展。

其次，數據標注質量要求顯著提升。從淺層、單一標注轉向深度、多模態對齊的高質量標注，以滿足大模型對權威來源、專業理解和龐大規模數據的嚴苛需求。

此外，數據市場的生態格局和規則體系同步發生深刻演變。市場維度正從國內單一生態向全球化生態轉變，數據跨境流動的關注點也從隱私限制下的被動防御轉向主動輸出構建影響力的戰略布局。

數據堂還表示，數據安全的核心焦點從個人隱私保護轉向知識產權的治理與分配。數據作為生產要素的價值被廣泛認知，其重要性從技術體系的“冰山下”躍升至“冰山上”，驅動著行業資源投入與發展路徑的根本性轉變。數據不再僅僅是技術的附屬品，而是成為推動行業發展的核心動力。

在這一產業變局中，數據堂憑借獨特的產業鏈定位構建起深度賦能能力。從產業鏈角度來看，數據堂處于人工智能產業鏈中的訓練數據服務環節。人工智能產業分為應用層、算法層、計算資源層、數據層，數據堂主要負責算法模型數據的采集、標注、處理等工作，是數據要素的“加工者”與“賦能者”。數據堂通過高質量的數據服務，為人工智能模型的訓練提供了堅實的基礎，推動了人工智能技術的發展。

數據堂與應用層企業的合作緊密而高效。數據堂直接為終端應用場景提供個性化的數據采集、標注和處理服務。例如，在智能語音識別領域，通過采集和標注高質量的語音數據，賦能車載語音助手或手機應用，提升喚醒效率和交互精準度。這種合作不僅縮短了產品開發周期，還能根據產品迭代和市場變化持續提供更新數據，助力應用層企業優化算法模型，提升產品性能。

為人工智能產業鏈算法層的核心服務商，其合作網絡覆蓋全鏈條生態。面向AI模型開發者，數據堂可提供豐富的高質量數據集，并提供自動化標注工具，支持模型訓練與優化。例如，數據堂的私有化標注平臺被算法層企業集成，用于大規模數據集的處理，幫助其提升模型精度和推理效率。同時，數據堂參與技術共建，聯合開展研發項目，探索新的數據處理技術和算法優化方法。這種協作降低了算法開發門檻，加速了模型迭代。

數據堂還與計算資源層企業建立了戰略聯盟。通過將采集和處理后的訓練數據存儲在計算資源層企業的存儲設備上，利用其高可靠性、可擴展性和數據管理工具，確保數據安全和高效管理。在數據處理和算法訓練過程中，數據堂借助計算資源層企業的強大計算能力，快速完成大規模數據標注和預處理，并通過優化數據傳輸和處理方式，確保大規模數據標注任務的高效執行，充分發揮計算資源的性能優勢。

相較于同業，數據堂的核心優勢在于構建了難以復制的競爭壁壘。其一站式綜合解決方案涵蓋豐富版權數據、個性化定制服務及成熟標注平臺。數據堂擁有超過2000TB的高質量自有版權數據資產，可滿足金融、醫療等垂直領域的即時調用需求；依托十余年在復雜場景中的技術沉淀，組建了由數據科學家和算法專家構成的專業團隊；更構建了貫穿數據采集、傳輸、使用的全生命周期合規體系，通過參與多項國家及行業標準制定，并獲得ISO 27701等國際認證，為數據要素的安全流通樹立行業標桿。

頂層加持下的政策踐行者

近年來，數據產業得到頂層設計的加持。國家數據局提出的“數據要素×”三年行動計劃將對行業未來走向產生深遠影響。該計劃將推動數據要素市場培育和規范化發展，明確市場規則和標準，促進數據要素流通和交易，激發市場活力，推動數據產業向規范化、規模化方向發展。

同時，該計劃將促進數據與各行業的深度融合，加速數據在傳統產業中的應用和創新，推動各行業的數字化轉型和智能化升級，創造更多經濟價值和社會價值。通過鼓勵數據要素與其他產業的結合，數據將能夠更好地服務于實體經濟，提升各行業的生產效率和質量。

此外，該計劃將引導數據產業技術創新和升級，為重點支持方向如高質量數據集開發提供政策引導，促使企業和科研機構加大在數據技術研發方面的投入，推動數據采集、標注、處理等技術的不斷創新和升級，提高數據的質量和可用性。

該計劃還將培育數據產業生態體系，建立“數商-數據交易所-數據經紀人”三級市場體系，促進數據產業生態的協同發展，形成多方參與、合作共贏的良好局面，提升數據產業的整體競爭力，形成“政策紅利 - 數據供給 - AI落地”的正向循環。

數據堂的實踐與政策導向形成高度共振，精準匹配“行動計劃”重點行業需求。其在智能駕駛、金融等領域擁有豐富的高質量數據集，并通過ISO 27701等認證的數據治理體系，符合行動計劃對數據安全與流通合規的要求。數據堂自研的自動化數據標注平臺，可高效支撐“數據要素×”涉及的跨場景數據融合應用，推動數據服務從“粗加工”向高質量、場景化的“精耕細作”轉變。

隨著《“數據要素×”三年行動計劃》的實施，高質量數據集開發成為重點支持方向。數據堂積極響應，通過技術創新和生態合作深度參與數據要素價值釋放。數據堂在人工智能數據服務領域擁有軟著及專利100余項（含發明專利30余項），涵蓋數據采集、標注、處理等多個方面，為高質量數據集的開發提供了技術支持。

值得一提的是，數據堂自主研發的數加加Pro標注平臺獲得國家級軟件著作權，已應用于工業制造、智能醫療、智能駕駛等重點領域的數據集研發。該平臺不僅功能強大，而且操作簡便，能夠滿足不同行業的數據處理需求。數據堂積極深度參與國家標準化建設，承擔了科技部、北京市科委多項重點課題，自主研發了語言類數據自動轉寫、多模態對齊標注技術及工具。

AI技術驅動下的生態構建者

AI技術的發展為數據分析應用帶來了新的機遇。數據堂充分利用AI技術提升自身服務。數據堂開發了預標注系統，通過機器學習算法對數據進行初步標注，大大提高了標注效率和準確性。例如，在圖像標注中，預標注系統可以自動識別圖像中的物體輪廓和類別，標注人員只需進行少量的修正和補充，從而將標注效率提升30%以上。

數據堂利用自然語言處理技術實現自動化的客戶服務。客服機器人能夠快速響應客戶的咨詢，解答常見問題。通過機器學習，客服機器人可以不斷學習和優化回答策略，提升客戶滿意度。這種自動化的客戶服務不僅減輕了人工客服的壓力，還提升了服務的及時性和專業性。

數據堂標注平臺內嵌機器質檢系統，覆蓋多輪數據質檢流程。核心創新在于“探針式質檢”，通過預埋真值數據避免無效標注問題。若探針質檢不通過，系統自動將問題數據包打回標注環節，有效攔截無效標注，大幅降低人工質檢壓力并保障最終標注質量。

數據堂高度重視數據市場的標準化建設，認為這是推動數據要素高效流通和利用的關鍵舉措。通過標準化可以規范數據格式、提升數據質量、降低開發成本。數據堂積極參與數據標準化工作，制定了一系列完善的企業標準和運行機制。

例如，《自動駕駛道路場景3D點云數據標注規范》《自動駕駛道路場景視頻數據標注方法與要求》《3D人臉數據采集標注要求及方法》等標準的制定，為相關領域的數據標注提供了明確的規范和指導。通過數加加標準化數據工廠，數據堂將標準落實到具體的數據生產流程中，形成可復制的標準化實施范例。

展望未來，數據堂將繼續以“更高質量的數據，助您打造更有競爭力的AI”為使命，以合規化、場景化、智能化為支點，打通數據要素的價值轉化路徑，驅動新質生產力發展。在技術創新研發方面，數據堂將持續深化在AI數據服務領域的技術研發，構建覆蓋數據采集、清洗、標注、質檢的全鏈路智能化平臺，為人工智能產業的發展提供合規高效的數據基礎設施支撐。

數據堂將強化基地合作，加強與國家級數據標注基地的戰略合作，構建“基地 + 企業 + 人才”生態鏈，打造特色標注能力，推動標注團隊的規模化和專業化建設。通過這種合作模式，數據堂不僅能夠提升自身的數據處理能力，還能為行業培養更多專業人才。

在產業生態布局上，數據堂將積極參與行業標準制定與技術創新，攜手生態伙伴共同推動數據要素的價值轉化，賦能千行百業實現智能化升級。數據堂將為行業構建標準化、安全化的數據流通體系提供支撐，推進AI數據處理技術的理論研究、標準研制和生態匯聚工作。

憑借高質量數據服務體系，數據堂已幫助全球上千家企業提升AI模型性能。未來，數據堂將繼續專注于人工智能數據服務，推動人工智能技術、應用和產業的創新，賦能全球人工智能產業高效、安全、可持續發展，向著成為全球領先的人工智能數據服務提供商的目標穩步邁進。

當數據要素成為數字經濟時代的“新石油”，數據堂通過十余年的深耕證明，唯有將技術創新、合規治理與生態協同深度融合，才能釋放數據的最大價值。在“數據要素×”行動掀起的產業革命中，這家中國數據服務企業，正以扎實的實踐為全球智能化轉型注入確定性力量。其構建的不只是數據集，更是AI時代的創新基石。

采寫：李洪力

編輯：亮亮

指導：辛文