根据国家政策规划，到2027年，数据标注产业专业化、智能化及科技创新能力显著提升，产业规模大幅跃升，年均复合增长率超过20%，培育一批具有影响力的科技型数据标注企业，打造一批产学研用联动的创新载体，建设一批成效明显、特色鲜明的数据标注基地，形成相对完善的数据标注产业生态，构建创新要素聚集、产业链上下游联动、区域协同发展的新格局。
在技术层面，大模型的出现使得数据标注逐渐向AI辅助标注和自动标注方向发展，行业开始进入技能密集时代。 数据标注产业正在从传统的劳动密集型产业转向知识密集型产业，其自动化水平不断提升，三年前自动化率只有30%左右，现在平均的自动化超过60%。 未来数据标注产业需聚焦技术创新，重点突破智能标注、多模态数据处理、自动化质检等关键技术。
随着人工智能从通用领域向专业领域演进，数据标注对专业性、技术性的人才需求日益增长。 数据标注产业的第二个“新”体现在“专业化”，数据标注员需要医疗、金融、法律等专业背景人才，未来五年专业数据标注人才的需求将达到100万人以上。第三个“新”体现在“高端化”，订单来自垂直大模型公司，标注内容更丰富，如对视频的情感色彩、人物行为意图做标注。 未来，“基础模型+微调”将成为AI开发的新范式，定制化的数据标注服务将成为市场需求的主流。
在产业生态方面，发展趋势体现为生态化与协同化。政策提出要畅通数据采集、标注、人工智能应用产业链，推动数据标注产业上下游协同发展。 积极完善产业生态，培育一批人力资源、供需对接、国际合作、法律审计等服务数据标注的第三方机构。 同时，建设数据标注公共服务平台，按照规范化接入和互联互通要求，打造全国数据标注公共服务“一张网”。
国际化也是重要发展方向，政策鼓励开展数据标注科技人才国际交流，深化数据标注领域技术及产业国际合作。 支持企事业单位牵头制定数据标注国际标准，并依托我国数字基础设施优势，鼓励国内企业承接数据标注国际业务。
当前，我国已建成四川成都、辽宁沈阳、安徽合肥、湖南长沙、海南海口、河北保定和山西大同7个数据标注基地，7个数据标注基地数据标注总规模达到17282TB，形成医疗、工业、教育等行业的高质量数据集335个，赋能121个国产人工智能大模型研发，引进和培育标注企业223家，标注从业人员达5.8万人，带动数据标注行业相关产值超过83亿元。
然而，数据标注产业在快速发展中也面临一系列挑战。在数据供给方面，全球主流基础大模型的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。 在技术与标准方面，产业面临智能标注技术供给不足、产业基础薄弱、标准体系不健全的问题，顶层设计有待完善、技术创新能力不足、专业平台能力不足等挑战依然存在。 在人才方面，高水平人才短缺问题突出。从市场需求端看，还面临数据标注市场需求规模低的问题。
