数据堂出席国家数据局座谈会，阐述数据标注产业的挑战与破局路径

• 近日，由国家数据局党组书记、局长刘烈宏主持召开数据标注领域民营企业座谈会在成都举行。数据堂（北京）科技股份有限公司作为企业代表受邀参会，并就大模型时代数据标注产业的核心挑战与破局路径发言，提出“强化国家级标注基地合作”、“开放高质量数据源”、“加速自动化标注技术落地”三大核心建议，引发与会者广泛共鸣。

大模型浪潮下数据标注产业升级迎来新挑战

随着大模型技术快速发展，尤其是DeepSeek的开源，人工智能技术正加速向金融、医疗、教育等垂直领域渗透，同时带动数据标注的作用也变的越来越凸显，最显著的，对数据的质量、规模和生产效率提出了更高要求。

供给瓶颈：高质量原始数据获取不足。语言大模型和多模态大模型所需的高质量数据多存在于国家或高校图书馆、档案馆、电视台等单位，但由于版权疑虑，导致上述单位对相关原始数据供给不足，直接影响了数据标注企业的生产效率。

需求升级：大模型的应用对数据标注的要求在规模和质量上都提出了更高标准。传统标注以文字、图像等单模态标记为主，而大模型需跨模态对齐（如图文关联、视频语义解析）及领域深度规划与标注（如具身智能、低空经济、智能教育等专业数据），且数据规模呈指数级增长。数据质量与规模的双重要求，正成为制约大模型发展的关键瓶颈。

数据堂破局之道：技术+基地+生态合作

针对行业挑战，数据堂以身为践，展示了企业如何通过技术创新与生态协同实现突围：

首先，数据堂通过研发智能化标注技术和工具，提升标注效率并降低成本。如数据堂承担了科技部、北京市科委多项重点课题，自主研发了语言类数据自动转写、多模态对齐标注技术及工具。

其次，数据堂与保定、合肥等国家级数据标注基地深度合作，构建“基地+企业+人才”生态链，推动标注团队的规模化和专业化建设。如在保定布局安全数据标注，合肥聚焦具身智能标注，并计划加强与国家数据标注基地开展战略合作，与地方政府共同打造一支规模千人的专业标注团队，深度赋能数据要素产业，助力人工智能产业做大做强。

数据堂在数据标注领域的独特优势为其应对行业挑战提供了坚实基础。数据堂深耕AI数据服务十余年，构建了从数据采集、清洗到标注、质检的全流程体系，其多模态数据资源库可满足大模型对数据一致性、合规性的严苛要求。其展现的技术积累与生态布局能力，不仅为破解行业共性难题提供实践范本，更凸显出中国企业在全球AI数据服务市场的核心竞争力。

三大政策建言，推动产业高质量发展

基于行业实践，数据堂在会上提出以下三点关键建议：

强化国家级标注基地合作：建议各个国家级数据标注基地与专业数据标注企业展开深度合作，每个基地建立自己的特色领域，形成特色标注能力，如聚焦东盟多语种、具身智能、低空经济等方向，形成差异化竞争力，服务地方产业升级。

开放高质量数据源：建议国家数据局推动各个高质量原始数据拥有单位开放数据，推动国内大模型深度发展，破解高质量数据供给难题。

加速自动化标注技术落地：建议国家数据局重点支持数据自动标注技术和能力的建设发展。

数据标注产业的飞速发展，既是人工智能发展的必然要求，也是数据要素市场化改革的关键。国家数据局召开的数据标注领域民营企业座谈会为行业发展指明了方向。数据堂作为全球领先的人工智能数据服务提供商，通过技术创新与生态协同提出的解决方案，正在为推动数据标注产业的高质量发展贡献力量。随着政策红利释放与技术突破叠加，数据标注行业定会迎来更加广阔的发展空间。