数据标注产业是对数据进行筛选、清洗、分类、注释、标记和质量检验等加工处理的新兴产业，是连接数据资源、算法模型与实际应用场景的关键桥梁，对于提升数据供给质量，推动人工智能创新发展具有重要支撑作用 。
数据标注是人工智能发展的核心基石之一，是AI算法得以有效运行的关键环节 。全球主流基础大模型，中文语料仅占全部语料的1%，高质量中文数据成为制约我国基础大模型能力的瓶颈 。
数据标注是将原始数据转化为可识别、可训练、可计算的关键环节，是数据要素价值化的前提条件 。通过将原始“信息”转化为可交易、可流通的“资产”，数据标注有助于激活数据要素市场，发挥数据的倍增、叠加、放大效应 。
数据标注产业在现代农业、智能制造、信息服务、交通、医疗、金融、科学、制造、农业等重点行业领域发挥基础支撑作用 。推动人工智能与制造业深度融合是建设现代化产业体系的关键举措。然而，高质量工业数据集的供给仍存在短板，数据标注因专业性强、投入大、周期长，导致企业建设意愿不强、投入不足。同时，企业对数据安全、权属的顾虑也阻碍了数据共享。为此，需构建多方协同的工业数据集共建与可信共享机制，通过财税支持、培育数商生态、创新数据交易模式（如订阅制、按调用计费）以及推广“数据可用不可见、用途可控可计量、全程可追溯可审计”的安全流通技术，以破解数据瓶颈 。该产业已赋能121个国产人工智能大模型研发，推动油气勘探、矿山巡检智能化转型，并赋能基层治理和信息无障碍建设 。
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张帆代表:聚力高质量工业数据集,推动AI与制造业深度融合
数据标注产业从劳动密集型逐步向知识密集型转变，为大学生创造了大量知识密集型就业岗位。我国各地发展的数据标注基地对拉动大学生就业产生了显著效果，2024年从业人员突破1.1万人，标注从业人员达5.8万人 。政策层面提出加强标注人才队伍建设，支持高校和职业院校开设数据标注相关专业和课程 。
发展数据标注产业是构建数字经济发展基础性、战略性产业的重要一环。数据标注发展水平已成为决定中美人工智能胜负的关键因素之一，美国、欧盟、印度等国家和地区纷纷将其作为数字经济发展的基础性、战略性产业进行布局 。深化国际交流合作、构建产业国际竞争新优势对提升国家AI产业竞争力至关重要 。
