國家發展改革委等四部門近日聯合發布《關于促進數據標注產業高質量發展的實施意見》（以下簡稱《意見》）。《意見》提出，到2027年，數據標注產業專業化、智能化及科技創新能力顯著提升，產業規模大幅躍升，年均復合增長率超過20%。

數據標注產業是對數據進行篩選、清洗、分類、注釋、標記和質量檢驗等加工處理的新興產業。培育壯大數據標注產業對于提升數據供給質量、推動人工智能創新發展具有重要支撐作用。

為促進數據標注產業高質量發展，《實施意見》圍繞深化需求牽引、增強創新驅動、繁榮產業生態、優化產業支撐等四方面提出13條具體政策舉措。

比如，在深挖企業需求方面，《實施意見》提出，實施“國有企業數據效能提升行動”，加大企業數據開發利用，釋放企業數據標注需求。加強交通、醫療、金融、科學、制造和農業等重點行業領域數據標注，建設行業高質量數據集，支撐人工智能在行業領域的應用賦能。圍繞醫療健康、人力資源、數字貿易、自動駕駛和低空經濟等場景，以業務創新拉動數據標注需求。

在開展關鍵技術攻關方面，《實施意見》要求，依托國家重點研發計劃、國家科技重大專項等，加強跨領域跨模態語義對齊、4D標注、大模型標注等數據標注領域的關鍵技術攻關應用。支持多模態標注、標注審查、質量評估、基于思維鏈的專家標注等智能化工具研發。支持建設集數據、模型、工具、場景為一體的數據標注創新平臺，推動數據標注技術融合創新。

“數據標注的核心目的是提取原始數據中的關鍵信息，為訓練人工智能大模型提供支持。”北京市社會科學院管理研究所副研究員王鵬認為，隨著人工智能技術的迅猛發展，數據標注作為大模型訓練的必要環節，其上游產業需求大增。與此同時，當前數據標注行業發展存在一些亟待突破的難點，如缺乏統一的行業標準、標注質量參差不齊、人力資源與技術水平不匹配等。因此，推動數據標注產業高質量發展的重要性日益凸顯。

談到未來數據標注產業的前景，王鵬分析，在農業領域，氣象、農業病蟲害防治、農產品檢測等方面的數據標注需求將不斷增加；智能制造領域，對于工業設備的狀態監測、故障診斷以及質量防控等方面的數據標注需求也在增大；隨著人工智能和大數據技術的發展，自然語言處理、圖像識別、語音識別等方面的數據標注需求進一步擴大；此外，自動駕駛和低空經濟的發展，對環境識別以及車輛行為預測，都有著巨大的數據標注需求。

王鵬指出，繁榮數據標注產業生態，關鍵是做好“標準制定”，應制定符合各行業特點的管理規范，以滿足不同行業對數據標注的需求。同時，要提前布局數據標注的多模態融合，確保標注過程合法合規，保障數據安全。

下一步，國家發展改革委、國家數據局、財政部、人力資源和社會保障部將強化數據標注產業頂層規劃，協調解決產業發展過程中存在的重大問題。加強政策解讀和案例征集等宣傳推廣，營造數據標注產業發展的良好氛圍。（王  君）