各地数据集团成立：AI的下半场，决胜于高质量数据

在AI唱主角的叙事中，数据产业一般来说很难吸引太多镁光灯。随着国家数据局的成立，以及多个区域性数据集团的成立。在期待AI迎接“iPhone时刻”的同时，数据产业不再只是AI辉煌背后的沉默“供应商”。其战略价值与基础设施地位，正以一种悄然而坚决的方式被重新定义与构筑。

北京数据集团的成立是一件大事。首先是“排面”很大，在北京数据集团的揭幕仪式上，国家数据局副局长余英亲自站台，北京市国资委主任吴礼顺现场宣布。

其次是手笔很大。北京数据集团注册资本30亿，即将增至60亿，资产总额136亿——即便是放眼所有产业，这规模都绝对算得上“重资产”了。

而这样的大手笔，全中国至少还有20个。在省级层面，还有江苏、四川、湖北、陕西、湖南、河南、福建等省份均已组建省级数据集团。其中，上海数据集团注册资金50亿元，福建省大数据集团注册资金更是高达100亿元。

动辄数十亿甚至上百亿的投入，一下子，让数据行业迈向了重资产时代。这种转变，是一种时代需求的外溢效果。随着大模型等AI产业化越发深入，数据要素市场需要“公共品”——权属清晰、质量可证、供给稳定、价格公允——而公共品只能先“重资”完成初始投入，再由市场“摊薄”边际成本。

另一方面，数据集团的成立也剑指数据质量的这一重大议题。

随着技术的你追我赶，基础模型的能力逐渐趋同，想要单靠模型能力创造优势的岁月，已经一去不复返了。谁能说上来今年有什么新的大模型问世，谁还关心ChatGPT到底迭代到了第几版？哪家大模型又上新了哪些新功能？这些技术炫技，大家已经变得越来越“无感”。因为这些技术的提升，除了大模型企业在舆论场上交锋之外，对于普通用户的使用体感，影响越来越小。

同时，大部分企业在应用AI的落地实践结果仍然不及预期，深层原因在于高价值、高质量数据的缺乏。各地数据集团的成立，其中一项重要使命，就是建设高质量的数据。

AI能干多少活，数据说了算。AI能把活干多好，取决于喂给它的质量有多高。高质量数据是“高质量智能”的前提，是大模型从“实验室玩具”走向“工业级应用”的关键。

什么是高质量的数据？具体来说，就是大规模、多样化、精准标注、知识密度高的数据，能够用于训练出精准、可靠、鲁棒（稳定）、泛化能力强的先进AI模型。

也就是说，精标注是高质量数据建设必不可少的一环。

近期，数据猿走访了多家数据标注企业。在一个问题上，多家企业的认知达到了惊人的统一：现在的数据标注，已经不是早年的那个草台班子时代了。

大模型出来之后，对数据标注的要求高到离谱。

全知启航联合创始人于亚晶在接受数据猿采访时表示，“一些垂类大模型，由于专注于金融、医疗、代码等特定领域，往往要求标注人员要具备更高的专业背景，起步门槛一般为985/211院校的硕士或博士，甚至有时需引入博士后或研究员级别的人力资源。”

与此同时，数据标注的工作模式正从传统“标注产线”向“柔性产线”转型。标注过程中往往需“边走边看”，即数据规格会根据算法团队的训练反馈动态调整。这种闭环迭代机制极大加快了业务节奏，推动行业走向模块化。不同模块可根据需求灵活组合、持续优化，这不仅重构了业务流程，也更新了行业对大模型数据应用的认知。

龙猫数据创始人昝智在接受数据猿记者采访中说道：“为大模型做数据标注，不仅是一个纯粹‘手工活’，我们更像是一个教导员。要引领大模型思考，并告诉它为什么这么思考。比如说，我们为大模型标注一张图像，不仅要为它标注答案，还要为其解释标注这张图片背后的逻辑链。如果是标注一段对话，我们不仅要为大模型标注出对话中所流露的情绪，还要为其推测对话的语境。”

因此，数据标注越来越依赖专家——高学历、强学科背景、具备深度思考能力的人才，来完成深度标注与逻辑构建。尤其在设计、美学等领域，如果标注人员的审美水平不高，大模型很可能变成“土味审美生成器”。

高质量的数据标注，光有人还不行，还得有场。

云测数据总经理贾宇航介绍说，云测数据在业内首创了数据场景实验室模式。这是一个什么概念呢？在现实世界，不同的场景，需要不同场景数据。既然AI要在真实世界中应用，那么不妨就用场景实验为AI“制造一个真实世界”。

比如，要采集驾驶员分心行为的数据，在现实世界，我们不可能为了制造这种数据，真的让司机边开车边打游戏。于是团队搭建模拟驾驶舱，请“演员”表演，在不同光照、角度和噪声环境下进行多机位拍摄——只为捕捉几秒钟的“分心驾驶”片段。

诸如此类的场景非常多，要解决这些问题，最好的方式就是搭建一个专业的“场景实验室”，然后去模拟各种情况，覆盖不同业务领域。

智能家居、安防监控、自动驾驶、手机人脸解锁、方言采集、司机疲劳检测……所有这些你听过或没听过的AI应用，背后都有一个个“人造场景”。

数据场景实验室模式像一个好莱坞级的导演，把场景用精妙的设计，将物理世界搬到了现实。而这样的实验室，也为数据标注的质量提供了强大的支撑。“云测数据项目最高交付精准度达到了99.99%，成为目前数据标注领域可达到的最高服务标准,创造了行业的新标杆。”贾宇航说道。

另一个重要的“场”来自数据标注基地。

基地一词，听着颇具科幻色彩，好像是外星人大战的故事里，人类的安全屋或武器库。

事实上，数据标注基地还真有点武器库的意味。全知启航作为数据标注行业的后起之秀，短短几年内就构建起庞大的基地网络。于亚晶介绍说，公司在全国拥有六个自有基地及八百多人的专业团队，这些基地覆盖全国多地。之所以采取这种广泛的地域分布，是为了满足数据采集业务对资源广度、多样性及服务时效性的要求。

这些基地不仅承担标注任务，还同时执行采集工作，通过自有团队开展采集业务，显著提升了效率，并实现了更可控的成本管理。同时，全知启航还实现了“基地采集+线上采集”的双轨联动，充分发挥协同效应，达到“1+1＞2”的效果。

“目前，我们已经能够覆盖包括常规需求与大模型专用数据在内的多种采集场景，为各类业务提供高效、高质量的数据支持。”于亚晶说。

如果说高质量数据是零散而原始的潜力，那么高质量数据集则是经过系统性筛选、标注与组织的可信资产。

原始数据往往因为权属、隐私等问题难以直接交易。而经过清洗、脱敏、标注后形成的高质量数据集，成为了产权相对清晰、价值密度高、可直接用于生产的“数据产品”，是数据要素市场上最活跃、最核心的交易对象，是数据要素市场的硬通货。

更为重要的是，对于大模型来说，拥有现成的高质量数据集，可以极大地减少AI公司从零开始收集和标注数据的时间和金钱成本，加快创新落地。

近年来，在国家数据局的引领下，整个产业，加速形成了“数据标注+高质量数据集+模型+应用场景+市场化价值化”的闭环生态。其中，数据标注企业的作用功不可没。

以全知启航为例，全知启航根据客户自身需求去定制方案，打造了具有差异化特色和高商业价值的数据资源，目前已构建医疗、语音合成、方言及小语种等多个特色数据集。

于亚晶介绍说：“与盲目追求规模不同，我们更注重数据集的稀缺性和应用潜力。以医疗数据集为例，这类资源在行业内较为稀缺，因此具有独特的市场竞争力。同时，数据集的建设始终以客户的需求为指引。因此，我们与客户采取深度共创的方式，洞察其业务痛点与决策逻辑，最终将原始数据淬炼成可直接驱动业务增长、优化模型性能或提升运营效率的战略性资产。只有这样，数据集才能超越‘资源’的范畴，成为客户可信赖的‘解决方案’。”

在建设过程中，全知启航高度重视数据合规与隐私保护。由于此类数据常涉及个人敏感信息，确保数据来源的合法合规、采集过程全程授权，以及处理流程规范透明，是构建可用数据集的基础。自主建设这类数据集通常周期长、成本高，为此全知启航采取了严格的双阶段数据处理流程：首先通过机器清洗进行初步脱敏和去标识化，随后再结合人工干预进一步确保数据合规性与质量，从而在合法合规的前提下最大化数据价值。

说了这么多高质量数据，我们更关心的是，当与真实场景结合，到底是否能产生实际的价值呢？

自动驾驶，作为人工智能领域最具挑战性与前景的应用之一，其发展离不开高质量数据的持续供给与迭代优化。拿它作为一个样本来观察，非常有代表意义。

近年来，随着“智驾平权”理念的深入推广与自动驾驶技术的加速落地，车企对数据标注的要求不断提升——从传统的2D框选跃迁至3D、4D、BEV（鸟瞰图）等复杂标注类型。面对这一趋势，自2020年起全知启航便将自动驾驶数据服务确立为核心战略方向，在工具链搭建、流程创新与服务深度上持续突破，建立起显著的先发优势与技术壁垒。

具体体现于以下三大维度：

一、精细化场景解构与柔性生产体系

全知启航将自动驾驶标注任务按技术维度与场景属性进行拆解，涵盖3D/4D点云标注、BEV空间解析、动静态物体识别、车道线绘制、交通灯语义理解、属性标注等多类型任务。每个标注基地专注若干核心模块，形成高度专业化的能力单元。当客户提出特定需求时，企业能迅速调动最优资源团队，实现“柔性生产、精准响应”。这套机制不仅大幅提升响应速度，更确保了标注质量在不同场景中的一致性与可靠性。

二、闭环质控与全程标准化管理

全知启航构建了覆盖项目全生命周期的“三段式”质量管理流程：

1.售前需求对齐：由专业团队与客户共同确认标注规格与工艺标准，确保目标一致、定义清晰；

2.基地生产与自检：执行严格的标准作业程序，实时监控进度与准确率，保障交付时效；

3.独立终验机制：位于安徽的独立质检团队进行最终审核，彻底避免“自标自检”可能带来的偏差风险。

这一“对齐-执行-检验”闭环体系，极大提升了标注结果的可靠性与项目可控性。

三、精度超越与成本优化并重

于亚晶介绍说：“依托多年行业积累，我们可实现较客户要求高出0.5%~1%的标注精度——这不仅是技术能力的体现，更是对自动驾驶安全性与可靠性的实质贡献。在效率提升方面，通过流程优化与工具辅助，我们通常可为客户降低10%~20%的综合成本。例如，标注效率提升20%，即可为客户减少约10%的采购支出。这一成本优势，在当前主机厂面临激烈竞争与降本压力的背景下，具有显著现实意义。

除此之外，我们的服务能力已从初始的自动驾驶视觉标注，扩展至舱内语音识别、驾驶员状态监测、智能座舱交互、甚至多模态融合模型等全方位数据需求。”如今，全知启航可提供“舱内+舱外”一体化数据解决方案，覆盖车辆智能化的多场景应用，帮助主机厂或Tier 1厂商实现更高效、更兼容、更低成本的数据闭环。

经由高效标注的高质量数据如同自动驾驶系统的“智慧燃料”，贯穿于感知、预测、规划与控制每一环节，能够有效提升智驾系统安全、可靠地应对现实世界的应变能力。

AI的下半场，比拼的是什么？

是数据。是更是高质量的数据。是经得起场景验证的优质数据。

这些数据从哪里来？

它来自于国家层面的规范与引导，来自于企业的重资产投入与长期主义，来自于领域专家的深度介入与知识注入，也来自于人机协同不断迭代的进化体系。

是那些坐在屏幕前，一帧一帧仔细标注、一次次框选世界的人。他们每画一个边界，每做一个标注，都是在为人工智能定义“真实”的边界。

他们，才是AI通向iPhone时刻的“筑梦师”。