近年来，我国政府高度重视人工智能的技术进步与产业发展，相继出台了各种政策方案如：

2015年的《中国制造2025》，首次提及智能制造，提出加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展把智能制造作为两化深度融合的主攻方向推动生产过程智能化。

2016年的《“互联网＋”人工智能三年行动实施方案》，规划确定了在六个具体方面支持人工智能的发展，包括资金、系统标准化、知识产权保护、人力资源发展、国际合作和实施安排。

2017年的《新一代人工智能发展规划》，明确指出新一代人工智能发展分三步走的战略目标到2030年使中国达到 世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。

2019年的《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》，提出促进人工智能和实体经济深度融合，探索智能经济形态。

2020年「人工智能训练师」正式成为新职业被纳入国家职业分类目录，其中数据标注员便为主要工种之一 。教育部也已将「人工智能技术服务」列入《普通高等学校高等职业教育（专科）专业目录》。

2021年的《“十四五”数字经济发展规划》，支持市场主体依法合规开展数据采集，聚焦数据的标注、清洗、脱敏、脱密、聚合、分析等环节，提升数据资源处理能力，培育壮大数据服务产业。

2022年的“东数西算”工程正式全面启动。数据的爆发增长、海量集聚蕴藏了巨大的价值，为智能化发展带来了新的机遇。

展现可观经济价值

我国数据服务产业发展迅速，随着政府意志和市场意志双重聚焦，在短短数年间迎来了爆发式的发展。根据IDC研究报告，预计中国AI基础数据服务市场近5年复合年增长率将达到47%。此外，随着AI+垂直场景相结合的趋势、以及这些垂直行业自身的蓬勃发展，数据标注行业将迎来更大的增量市场空间。

数据标注是人工智能产业的基础支撑，发展潜力较大。数据标注主要根据人工智能企业的需求，以不同的方式对图像、声音和文本进行注释，从而为机器训练和学习提供大量的高质量、高精准度数据。

数据标注产业的壮大有助于支撑大数据、人工智能等产业的发展，对数字经济、数字社会发展具有重要意义，对我国绿色健康发展转型具有重要的促进作用。伴随国内人工智能热潮，数据采集与标注需求空前爆发，催生了行业繁荣。

数据需求日益多元，“专精”数据成行业追逐热点

人工智能的发展水平建立在机器学习的基础上，除了先进的算法和运算能力，海量数据也是机器学习的关键。数据可以作为机器训练的资源，提高机器智能水平。随着人工智能理论和技术发展日益成熟，AI模型开发、训练和再训练所需的数据量巨大，数据的质量会影响最终AI产品的智能化程度，影响用户体验乃至产品生命周期，因此获取专业性、高精度的数据，是决定AI产品智能化的关键。随着人工智能场景应用的不断深化，对细分场景数据提出更高要求，同时从用户体验完善的角度来看，AI应用也需要更加贴合具体使用场景的数据进行迭代更新

尽管数据标注行业要求的精度已由2017年的90%提升至现阶段的95%，个别精度需求甚至达到99%。但当前，众多数据标注工具智能化水平不高，从业人员接受的培训不到位，直接影响了数据标注质量，乃至下游产业发展。

数据标注产业带动性强成为区域产业布局新选择

数据标注是人工智能发展所带来的新业态，相比算法研发，门槛较低，作为区域数字经济发展的基础性产业，是区域落实国家数字经济与人工智能战略的良好抓手。同时，数据标注产业是大数据、人工智能等技术的起点，可对大数据、人工智能产业下游应用型企业产生连接作用，加速行业集聚，又可向人工智能基础数据服务、测试场景服务等方向衍生，帮助地方构建完整的人工智能产业生态链，能有效带动区域势能积累，为区域提供算法研发、技术应用外的新选择。

人工智能正在努力改变世界人们的生产及生活方式。这都离不开高质量训练数据的技术支撑。我们也会继续提升自己的服务质量，为每一位创业者、转型企业、以及个体提供精细化的服务。

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