智能数据标注产业发展观察报告

发布单位：清华大学数字政府与治理研究院江苏省数字化协会支持单位：上海数据交易所华东江苏大数据交易中心发布单位：清华大学数字政府与治理研究院江苏省数字化协会支持单位：上海数据交易所华东江苏大数据交易中心 2025年4月2025年4月 智能数据标注产业发展观察报告 执行摘要 随若人工智能技术进入大规模应用阶段，数据标注作为人工智能模型训练的基础环节，其重要性日益凸显。特别是在生成式人工智能和大模型快速发展的背景下，数据标注的规模和质量要求都达到了前所未有的高度。与此同时，传统人工标注模式面临效率低下、成本高昂等挑战，智能数据标注技术成为突破行业发展瓶颈的关键路径。课题组基于对产业实践的观察，系统分析智能数据标注产业发展前景，撰写本报告。 ·本报告基于全国企业招聘数据分析和深度产业观察，旨在系统把握数据标注产业的发展脉络。研究重点聚焦三个方面：首先，通过用工需求的时空变化分析产业发展动态；其次，考察不同区域和行业的标注而求特征；最后，深入剖析智能标注企业的技术创新和应用实践。这三个维度相互支撑，共同构成了理解产业现状与未来的完整框架。 基于用工需求与企业发展数据的时空行业特征分析发现，数据标注产业用工需求呈现明显的阶段性特征，这种波动与人工智能技术发展周期高度吻合。东部地区在产业规模上保持绝对优势，但近年来中西部地区保持较高增长态势。行业需求方面，信息传输与软件服务业占据主导地位。 观察智能标注技术应用与企业实践创新发现，头部企业已普道采用人工智能铺助标注技术，通过预标注、主动学习等方法提升人工标注效率。在商业模式上，智能数据标注企业已在实践中形成四种差异化发展路径：头部势力具备全栈技术能力，以稳定的服务质量和跨领域服务能力为核心优势；创新势力专注技术创新提升标注效率；众包团队通过“核心+弹性”模式优化成本；场景团队依托行业数据标注积累深耕专业领域。这四种模式既独立又互补，推动智能标注向专业化、规模化发展，满足多元化市场需求。 版权声明 本报告著作权完整归属于智能数据标注产业发展观察报告》课题组，并受法律保护。转载、摘编、编译或其他方式使用本报告的全部或部分内容的，应标注“课题组：《智能数据标注产业发展观察报告》”。对于侵权行为，课题组及其成员单位保留追究法律责任的一切权利。 特别说明 本报告在展示评估结果时，优先呈现两位小数：如末位小数为零，则做去零处理。 本报告所用图表均为课题组自制。 目录 1.1产业实践背景1.2政策支撑1.3研究问题与目的...5 2.数据标注产业发展实践. 2.1数据标注产业演进.2.2数据标注产业流程及主体 3.数据标注产业用工需求观察：时空行业演进分析 3.1数据标注员市场需求分析123.2用工数据标注企业趋势分析223.3数据标注产业发展挑战28 4.智能标注前沿技术与企业实践观察，.30 4.1智能数据标注技术发展前沿304.2智能标注企业实践及分类分析32 5.智能数据标注典型企业实践，.. 37 5.1东部地区的全面发展，375.2中部地区的场景挖掘...455.3西部地区的技术探索485.4东北地区的协同实践49 6.研究展望与总结，51 6.1未来展望，516.2研究.总结53 1.导言 在人工智能蓬勃发展的浪潮中，数据标注作为其关键环节，正逐渐成为推动技术进步的核心力量。随者人工智能应用的广泛普及，从自动驾驶到智能语音助手，从医疗影像分析到自然语言处理，数据标注产业迎来了前所未有的增长机遇。数据标注不仪是为机器学习提供“燃科”的基础性工作，更是人工智能模型能够理解世界、学习规律并做出智能决策的前提条件。 1.1产业实践背录 高质量的数据标注能够显著提升模型的性能，使其更接近人类的认知水平；而低质量的标注则可能导致模型学习到错误的模式，影响其应用效果。因此，数据标注产业发展不仅关乎人工智能技术的进步，更对数字经济、产业升级乃至社会生活的智能化转型具有深远意义。以生成式人工智能的典型应用为例，这类模型通过生成自然语言文本，能够完成从写作、静译到编程等多种复杂任务，展现出强大的语言理解和生成能力。然而，其性能高度依赖于语料基础，尤其是标注语料对技术发展和性能提升起到了至关重要的作用。 生成式人工智能语料体系包括预训练语料和微调语料两部分。预训练语料主要由开发团队从书籍、杂志、百科、论坛等渠道收集的海量无标注文本数据组成，为模型提供了广泛的知识背景和语言模式，使其能够学习到语言表达的逻辑和结构。微调语料科则包括从开源代码库爬取、专家标注、用户提交等方式收集的高质重有标注文本数据，用于针对性的微调，进一步增强模型在特定任务上的表现。高质量的数据标注能够使人工智能算法模型学习到止确的规律，从而提高模型的性能。数据标注需要把语音、图像、文本等数据人为地打上正确的标签，然后把这些数据灌输给人工智能模型。模型算法在周而复始地“学习”这些内容后，最终使得人工智能实现自主识别成为可能。 数据标注产业链涵盖了从数据采集、标注到应用的全过程。上游包括劳动力资源和计算机软硬件设备供应商，为数据标注提供基础资源：中游是数据标注的核心环节，涉及专业服务商和科技巨头自建平台，负责将原始数据转化为有价值的信息；下游则函益多个应用领域，如计算机视觉、智能安防、智能语音等，为人工智能技术的落地提供了广阔空间。随者人工智能产业的发展，数据要系的高质量供给成为技术发展与产业落地的关键瓶颈。数据标注作为人工智能发展的型 25智能数据标注产业发展观察报告 石，其重要性愈发凸显。 大语言模型的快速发展已经禁露了诸多问题，其中数据标注坏节尤为关键，数据标注是人工智能模型训练的基础，标注过程中的主观性、标注标准的不统一以及标注数据的偏差，都可能导致模型学习到错误或有偏见的信息。智能数据标注是一种融合了人工智能技术与传统数据标注方法的创新性数据处理方式，旨在通过智能化手段提升数据标注的效率、质量和准确性。它利用机器学习模型、自动化工具以及人工智能辅助技术，对数据进行高效处理和精准标注，从而为人工智能模型的训练提供高质量的“燃料”。这种标注方式不仅能够显著减少人工标注的工作量，提高工作效率，还能通过自适应学习和实时反馈机制，确保标注数据的一致性和准确性，满是复杂场款下对数据标注的高要求。 随若人工智能技术的不断发展，智能数据标注将成为未来数据标注产业的单要发展方向。它不仅能够满足大规模数据标注的需求，还能为复杂的人工智能模型提供高质量的数据支持，推动人工智能技术在各领域的广泛应用和深度发展。 1.2政策支撑 在全球范围内，各国政府纷纷将人工智能视为未来科技竞争的战略高地，积波出合多项政策以推动其发展。近年来，随者人工智能技术的快速发展，我国收府高度重视其在推动科技创新、产业升级和社会进步中的重要作用，出台了一系列政策文件，为人工智能产业的发展提供了坚实的政策支持。这些政策不仅涵盖了人工智能技术发展的宏观指导，还深入到数据要素的管理和隐私保护等关键领域，为数据标注产业的高质量发展营造了良好的政策环境。 2017年7月国务院“新一代人工智能发展规划》多次强调数据在人工智能发展中的基础性作用。《规划》提到大数据是人工智能发展的关键驱动力之一，而数据标注是将原始数据转化为可供机器学习模型使用的结构化数据的重要环节。规划》指出人工智能在多个领域的应用，如智能医疗、智能教育、智能交通等。这些领域的智能化应用都需要大量的标注数据来训练模型，以实现精准识别、预测和决策。同时，规划》强调要构建开放协同的人工智能科技创新体系，推动人工智能产业生态的建设。可见，数据标注作为数据处理的重要环节，是人工智能产业生态中不可或缺的一部分，为技术研发和应用提供了基础支持。 2022年1月，国务院发布《“十四五”数字经济发展规划》，强调数据要 素的作用，提出提升数据管理水平、促进数据要素市场化流通、探索数据资产定价机制等指施，为数据要素的合理流动和高效利用奠定基础。2022年4月，中共中央、国务院联合发布关于加快建设全国统一大市场的意见》，提出加快培育数据要系市场，建立健全数据安全、权利保护、跨境传输管理等基础制度和标准规范，推动数据资源的开发利用。2022年12月，&关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》进一步明确了数据产权制度，推进公共数据、企业数据、个人数据分类分级确权授权使用，建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制，为数据要素的管理和利用提供了更加完善的制度保障。2023年7月，《生成式人工智能服务管理暂行办法》规定在生成式人工智能技术研发中，数据标注提供者应制定清晰、具体、可操作且符合相关管理办法要求的标注规则：开展数据标注质量评估，通过抽样核验标注内容的准确性；同时对标注人员进行必要培训，提升其尊法守法意识，并监督指导其规范开展标注工作。 2024年12月，国家发展改革委等部门联合发布《关于促进数据标注产业高质量发展的实施意见》，为数据标注产业的未来发展提供了全面的政策指导。该对提升数据供给质量、推动人工智能创新发展具有重要支撑作用。意见提出，到2027年，数据标注产业的专业化、智能化及科技创新能力显著提升，产业规模大幅跌升，年均复合增长率超过20%。为实现这一目标，意见从深化需求率引、增强创新驱动、培育紫案生态、优化支撑体系、促进标注产业安全发展等方面提出了具体措施。例如，通过释放公共数据标注需求、挖掘企业数据标注需求，推动数据标注产业与实体经济的深度融合；开展关键技术攻关，健全数据标注标准体系，打造高水平创新载体；培育数据标注龙头企业，完善产业生态，推动产业链上下游协同发展；加大财税金融支持力度，提升标注公共服务能力，加强标注人才队伍建设等。这些政策措施的实施，将有力推动数据标注产业的高质量发展，提升我国人工智能产业的整体竞争力。 2025年3月发布的《合肥数据标注产业发展规划（2025-2027年）》提出了一系列具有创新性和可操作性的政策措施，为产业发展提供了全方位的保障。合肥市立足本地资源和产业基础，链接跨部门、跨区域、全球化的创新要素，构建 25智能数据标注产业发展观察报告 高效、智能、安全的数据产业生态，这将为数据标注产业的发展提供丰富的资源和广阔的空间。《规划》明确了六大重点任务，包括攻关数据标注关键共性技术、建设支撑项目、培育市场主体、账能行业发展、营造发展生态以及创新运营机制。这些任务涵盖了技术创新、平台建设、市场主体培育、行业应用、生态营造等多个方面，为数据标注产业的全面发展提供了有力支撑。 2025年3月，数据标注基地先行先试现场会在四川省成都市召开。会议强调，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，具有强大的“头雁”效应，而高质量数据集是人工智能发展的基石，数据标注工作则是构建高质量数据集的关键环节。因此，加快培育和发展数据标注产业，推进数据要素市场化配置改革，对于促进数据开发利用、赋能经济社会发展、培育数据标注新业态、布高数学科技新费道以及构建产业国际竞争新优势，均具有极为重要的战略意义同时，会议提出了一系列明确指引。下一步，各地需以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，因地制宜、多措并举，大力推进数据标注产业发展。一是加快推动数据标注产业政策落地实施，各地应全面贯彻落实《关于促进数据标注产业高质量发展的实施意见》，在科技创新引领、财税金融支持、人才培养体系、产业监测服务等方面，进一步夯实产业发展基础，为产业的持续发展提供全方位保障。二是加快推进高质量数据集建设，各基地要聚焦技术创新、行业赋能、生态培育、标准应用、人才就业、数据安全等六大建设任务，推动工业、金融、医疗、交通、教育等多领域的高质量数据集建设，为人工智能的高水平发展筑年数据底座。三是因地制宜培育数据标注产业，各地应立足自身优势和资源票赋，找准发展定位，探索特色发展路径，通过差异化定位和特色化发展，形成优势互补、协同发展的产业格局，推动数据标注产业在全国范围内实现均衡、高效发展。 由此可见，我国政府通过一系列政策文件，从