集數(shù)據(jù)、模型、工具、場(chǎng)景于一體的醫(yī)學(xué)影像智能數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)，基于海量高質(zhì)量醫(yī)學(xué)影像標(biāo)注數(shù)據(jù)，利用先驗(yàn)知識(shí)、針對(duì)人體解剖結(jié)構(gòu)對(duì)大模型進(jìn)行知識(shí)增強(qiáng)，構(gòu)建醫(yī)學(xué)影像分割大模型，使大模型“更懂人體解剖結(jié)構(gòu)”。

大模型與AI標(biāo)注工具幫助電商平臺(tái)文字生成標(biāo)注、圖上文案摳圖、AI視頻打標(biāo)，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(shí)別效率低、倉(cāng)儲(chǔ)分揀自動(dòng)化不足、個(gè)性化推薦精準(zhǔn)度差等痛點(diǎn)……

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

數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)進(jìn)入快速發(fā)展期

數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、清洗、分類(lèi)、注釋、標(biāo)記和質(zhì)量檢驗(yàn)等加工處理的新興產(chǎn)業(yè)。培育壯大數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)對(duì)于提升數(shù)據(jù)供給質(zhì)量，推動(dòng)人工智能創(chuàng)新發(fā)展具有重要支撐作用。

去年年末，國(guó)家發(fā)展改革委等部門(mén)發(fā)布《關(guān)于促進(jìn)數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)施意見(jiàn)》，提出到2027年，數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)專(zhuān)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(fù)合增長(zhǎng)率超過(guò)20％。

目前，我國(guó)已建成四川成都、遼寧沈陽(yáng)、安徽合肥、湖南長(zhǎng)沙、海南?？凇⒑颖北６ê蜕轿鞔笸?個(gè)數(shù)據(jù)標(biāo)注基地，7個(gè)數(shù)據(jù)標(biāo)注基地?cái)?shù)據(jù)標(biāo)注總規(guī)模達(dá)到17282TB，形成醫(yī)療、工業(yè)、教育等行業(yè)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集335個(gè)，賦能121個(gè)國(guó)產(chǎn)人工智能大模型研發(fā)，引進(jìn)和培育標(biāo)注企業(yè)223家，標(biāo)注從業(yè)人員達(dá)5.8萬(wàn)人，帶動(dòng)數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)相關(guān)產(chǎn)值超過(guò)83億元。

日前在2025數(shù)據(jù)安全發(fā)展大會(huì)上發(fā)布的《2025高質(zhì)量數(shù)據(jù)集研究報(bào)告》顯示，隨著人工智能、大模型技術(shù)迭代，我國(guó)數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值已突破80億元，高質(zhì)量數(shù)據(jù)建設(shè)進(jìn)入規(guī)?；?、規(guī)范化發(fā)展新階段。

數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)賦能效應(yīng)顯現(xiàn)

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

為解決傳統(tǒng)標(biāo)注精度低、效率低、成本高、復(fù)雜目標(biāo)識(shí)別難等問(wèn)題，無(wú)人機(jī)影像數(shù)據(jù)標(biāo)注采用深度學(xué)習(xí)算法、3D點(diǎn)云等標(biāo)注技術(shù)，有效提升無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)標(biāo)注的準(zhǔn)確性、一致性與可用性，目前已用于近20個(gè)低空經(jīng)濟(jì)場(chǎng)景，年均標(biāo)注數(shù)據(jù)近1萬(wàn)條，標(biāo)注效率提升90％，成本下降60％，有效推動(dòng)低空數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

針對(duì)礦山行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)缺失、多模態(tài)數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高、海量數(shù)據(jù)價(jià)值釋放困難等困境，通過(guò)構(gòu)建礦山行業(yè)知識(shí)標(biāo)簽體系、多模態(tài)數(shù)據(jù)生成算法與合規(guī)校驗(yàn)?zāi)Ｐ偷?，?shí)現(xiàn)標(biāo)注效率提升30％，跨模態(tài)語(yǔ)義一致性提升20％，高質(zhì)量數(shù)據(jù)復(fù)用率提升50％，將行業(yè)人工智能應(yīng)用研發(fā)周期由3個(gè)月縮短至3周，賦能礦山行業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

通過(guò)對(duì)各級(jí)各類(lèi)訴求渠道數(shù)據(jù)的歸口化管理，引入“數(shù)據(jù)清洗車(chē)間”“因果森林”等技術(shù)，解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)標(biāo)注效率低、精準(zhǔn)性差等問(wèn)題。打造人機(jī)協(xié)同的訓(xùn)練體系，日均處理數(shù)據(jù)6萬(wàn)余條，標(biāo)注準(zhǔn)確率達(dá)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(biāo)注成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展未來(lái)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(qū)動(dòng)力，具有強(qiáng)大的“頭雁”效應(yīng)，而高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集是人工智能發(fā)展的基石，數(shù)據(jù)標(biāo)注則是構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

近年來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)標(biāo)注的需求也在不斷增長(zhǎng)，從圖像到文本，從語(yǔ)音到視頻，數(shù)據(jù)標(biāo)注的類(lèi)型和任務(wù)劃分日益多樣化，對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量和規(guī)模的要求也不斷提升。與此同時(shí)，數(shù)據(jù)存量小產(chǎn)量低、數(shù)據(jù)集質(zhì)量良莠不齊、缺乏主流高價(jià)值數(shù)據(jù)引領(lǐng)、數(shù)據(jù)利用效率低等問(wèn)題仍然存在。

日前，由清華大學(xué)數(shù)字政府與治理研究院聯(lián)合江蘇省數(shù)字化協(xié)會(huì)發(fā)布的《智能數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)發(fā)展觀察報(bào)告》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“報(bào)告”）指出，數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)涵蓋了從數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注到應(yīng)用的全過(guò)程，數(shù)據(jù)標(biāo)注是人工智能模型訓(xùn)練的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)不僅關(guān)乎人工智能技術(shù)的進(jìn)步，更對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)升級(jí)乃至社會(huì)生活的智能化轉(zhuǎn)型具有深遠(yuǎn)意義。

數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)處理流程，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可供機(jī)器學(xué)習(xí)的高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其核心參與者包括數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)、專(zhuān)業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)以及經(jīng)過(guò)系統(tǒng)培訓(xùn)的標(biāo)注人員，而人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，讓數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)逐步從勞動(dòng)密集型向技術(shù)密集型轉(zhuǎn)型，人工標(biāo)注與人工智能標(biāo)注正在深度融合。

報(bào)告指出，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，智能標(biāo)注將成為未來(lái)數(shù)據(jù)標(biāo)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(biāo)注的需求，還能為復(fù)雜的人工智能模型提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持，推動(dòng)人工智能技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用和深度發(fā)展。