只要接触过深度学习方向研究，对数据标注就不会陌生。数据标注对于模型训练必不可少，除了个别生成式任务，基本所有模型训练都对数据有标注处理的要求。最常见的就是图像语义标注，让模型知道人类所理解的知识，从而更优训练。近期接触到了关于数据标注产业的解读报告，其中有一些全新角度的理解，特记录学习。

数据标注在人工智能产业结构中占据举足轻重的地位，是连接数据资源、算法模型与实际应用场景的关键桥梁，是人工智能高质量数据集的核心生产力。

• 数据标注产业总体概况

什么是数据标注？从狭义角度来讲，数据标注产业是指对未经处理的原始数据添加说明、解释、分类或编码的过程，以便数据可以被人工智能算法所理解和使用。这一过程主要是通过人工或半自动的方式，针对特定的数据集进行标注。具体来说，数据标注包括文本标注（如分词、词性标注、命名实体识别等）、图像标注（如目标检测、图像分类、语义分割等）、视频标注（如行为识别、动作识别、目标跟踪等）、语音标注（如语音识别、语音分割、语音情感分析等）以及3D点云标注（3D点云分割、3D点云语义分割、3D点云图像标注、3D点云连续帧等）。这些标注工作为及其提供了大量的高质量训练数据。通过学习这些标注数据，及其能够更准确地理解和解析人类语言、图像、视频和语音等信息，从而提升其在自然语言处理、计算机视觉、模式识别等不同领域的性能和应用效果。（比较接近学术研究上的概念，在训练模型之前对数据集进行的单一处理过程，强调的是如何将人类知识转化为机器可理解的形式。）

从广义角度来讲，数据标注是对数据进行筛选、清洗、分类、注释、标记和质量检验等加工处理的过程，是提升人工智能算法、模型核心能力的关键环节。（超越了单一的数据处理环节，包括从原始数据到加工形成高质量数据集的数据基础服务全流程，涉及到数字经济发展的发展战略和数据资源的整体规划，是一个更为宏伟的政策解读概念）

数据标注方式和类型？按照标注方式分类，数据标注主要分为人工标注、半自动标注与全自动标注，当前仍旧以人工标注为主。（人工标注是指全手工标注，准确率高但是效率极低；半自动标注是以人工标注为主，过程中利用人工智能作为辅助帮助进行贴边和自动分割等功能，提高人工标注效率；全自动标注是指利用人工智能算法自动生成标注，标注效率较高但是在复杂和精细程度要求比较高的场景下仍旧需要人工审核）。按照数据类型分类，当前人工智能领域数据标注可以分为文本、图像、语音、视频和3D点云标注。

数据标注服务模式？数据标注作为人工智能产业链中的关键环节，其组织服务模式对于推动整个行业的发展具有重要意义。当前，数据标注产业的组织服务模式主要包括集中式、分布式以及混合模式等三种类型。集中式组织模式是指由大型企业或机构主导，通过集中资源和人力自建团队进行大规模的数据标注工作。分布式组织模式是指通过众包、外包等方式将数据标注任务分配给多个团队或个人完成，具有较高的灵活性和效率。混合模式是指通过众包、外包等方式将数据标注任务分配给多个团队或个人完成，具有较高的灵活性和效率。混合模式是指通过众包模式和集中模式相结合的方式，根据项目的具体需求，灵活选择标注人员，形成混合标注团队，以优化标注工作的整体效果。

数据标注产业结构？数据标注产业链呈现清晰的“需求-平台-执行”三层架构。产业上游是人工智能数据提供方和应用需求方，主要从事人工智能研究、技术开发与服务，根据自身业务提出数据需求（源头驱动作用）；中游是数据标注平台公司，主要依据需求开展数据标注技术研发、制定加工实施方案和交付，众包、分包给第三方数据标注服务方（通过标准化流程连接供需两端）；下游服务商依托人力资源优势完成具体标注任务，形成产业闭环。该过程如图2所示。

人工智能数据标注产业图谱呈现“基础供给-价值转化-生态保障”的立体化架构。

数据标注发展的意义？

数据标注成为数据价值提升的核心驱动力。

数据标注成为人工智能技术应用的核心支撑。

数据标注成为数据要素与人工智能融合的创新加速器。

PS：以上主要内容来自《2025年数据标注产业发展研究报告》节选