“数据为王”的时代已经来临，数据作为人工智能的燃料，对于推动人工智能发展至关重要。

作为AI认识世界的起点，“数据标注”正迎来关键时刻。数据标注本质上是将现实世界信息结构化、数字化，充分发挥数据信息的价值。

随着人工智能技术的不断发展，数据标注行业也迎来了许多新的变化。在这个被大模型刷屏的时代，数据标注的需求和方式也在不断升级和改进。

01、需求变化

总结：与行业场景强相关，高质量数据需求长期且持续

⼤模型时代的到来，正加速推动⼈⼯智能开发从以模型为中⼼朝着以数据为中⼼的⽅向转变。⾼质量数据服务需求贯穿⼤模型全⽣命周期。

⽬前⼤模型技术路径已经完整清晰，训练流程主要分为三个阶段：

数据处理流程设计涉及大模型Know-how（意为实践知识，知道该怎么做，知道该怎么行动），直接决定大模型性能好坏。

尤其后两个阶段需要专业人士生成数据或对数据进行改写和排序，最终形成符合人类标准（比如专业逻辑、核心价值观等）高质量数据。

⽽后随着⼤模型持续地实时更新迭代、朝着多垂直领域落地，尤其通⽤智能、具⾝智能等相关探索，如何快速扩展到更多真实边缘场景，⾼质量场景数据也将成为刚需。

除此之外，实时保障输出内容的安全合规，也远比以往更受重视。从训练、迭代到应用落地，数据服务贯穿⼤模型全⽣命周期。

⼴泛认知⾥，⼤模型是以数据为中心的产物。数据数量和质量很大⼤程度决定着⼤模型能⼒的上限。

1、以模型为中心：迭代模型，数据相对固定。

2、以数据为中心：关注数据本⾝，模型成为了数据的“容器”。

企业端客户需要长期且持续的数据服务，产业链上下游供应关系远比以往更为紧密和耦合。

02、处理流程侧变化

总结：标准从客观到主观，⾼学历多领域成⼈才硬指标

数据标注从劳动密集朝着知识密集型转变。

03、业务变化

总结：合成数据成新衍生赛道，潜在市场空间巨大

所谓合成数据，就是用AI生成数据而非真实产生，能够替代真实数据来训练、测试和验证大模型。

OpenAI CEO Sam Altman曾说过：未来所有数据都将变成合成数据。

合成数据将成为未来增速最快赛道。

合成数据的优势&特点：

①降本增效

降低数据获取成本，生成数据⾃带⾼质量标注，缓解“数据荒”问题。

②数据可定制

应⽤可扩展性强，灵活度⾼，可覆盖更多边缘、⻓尾场景。

③隐私安全

天然规避掉数据隐私安全合规的问题。

04、供应链变化

总结：重新洗牌，大模型公司和AI企业涌入

大模型公司和AI企业自建数据处理管线，对外输出大模型数据解决方案，传统产业链重新洗牌。部分厂商还具备云服务能力，与数据服务打包输出，更易建立起客户之间的口碑和信任，具备竞争优势。

在这场人工智能的浪潮中，数据标注作为AI认知世界的起点，其重要性不言而喻。在这个被大模型刷屏的时代，数据标注的需求和方式也在不断升级和改进。

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