如今，大模型的发展正催生高质量数据集需求，但面临数据稀缺、标注低效等难题，导致行业大模型落地难、行业赋能不理想。数据标注作为AI模型训练的基础环节，其重要性日益凸显。
然而，行业普遍面临数据标注人才短缺、培养周期长等问题。为此，国内多家企业和机构通过创新人才培养模式、优化标注工具、深化产学研合作等方式，推动数据标注行业的高质量发展。
一、以场景驱动培养多模态数据标注人才
为解决高质量垂类多模态数据标注专业人才技能与场景脱节问题，案例通过将垂类业务场景、自主研发的大模型智能标注平台与人才培养体系结合，推出场景化人机协同培养模式。
人才建设体系框架
申报单位：大连金慧融智科技股份有限公司
推荐单位：大连市数据局
1. 构建全面培训体系
为解决标注员技能不足的问题，该公司参考国家标准，制定了涵盖基础理论和垂类知识的培训课程。通过系统化培训，通用标注员成长为垂类领域标注员的时间缩短了20%。
2. 研发智能实训工具
该公司自主研发的智能标注平台整合了质量监测工具，帮助新手快速掌握标注技能。实训后，垂类场景的标注准确率从90%提升至98%，培训效率提高了40%。
3. 深化产教融合
通过与高校合作，该公司建立了多层级人才评价体系，并开展职业技能等级认定。目前，该公司已培养超过4000名高质量标注人才，形成了一支稳定的专业团队。
4. 强化数据安全管理
为确保数据安全，该公司遵循国际标准，开展规范化培训，提升了标注人员的安全意识，保障了数据标注的规模化高质量交付。
创新亮点：
- 人机协同：采用“智能标注+人工复核”模式，提升标注效率和准确性。
- 技术迭代：研发多模态标注平台，支持图像、文本、音频等多种数据类型的高效处理。
- 生态共建：与高校、企业合作，形成“技术研发—标准制定—人才培养”的闭环体系。
二、六位一体的校企产学融合模式
面对数据标注人才短缺、社会认可度低等问题，案例提出校企产学融合模式，建设标注培训师队伍、技能培训认证体系、智能培训工具、人才晋升通道和成长保障机制，构建了六位一体的系统化人才培养举措方案。
整体框架
申报单位：长沙谱蓝网络科技有限公司
推荐单位：湖南省数据局
1. 校企合作培养人才
该公司与50多所高校合作，开设数据标注订单班和实训基地，近10年累计培养1万余名标注人才。
2. 打造专业师资队伍
通过建立培训师的培养、考核和晋升制度，该公司组建了一支50人的专业培训团队，年均培训时长超过10万小时。
3. 建立标准化培训体系
该公司将标注任务拆解为要素级知识点，制定标准化培训方案，使人才成长周期缩短25%，标注质量达到99%。
4. 搭建智能学习平台
该平台支持个性化学习路径规划，并通过定期考核追踪学员能力，进一步提升培训效果。
5. 完善人才激励机制
通过“基础薪资+技能津贴+项目奖金+福利保障”的四维薪酬体系，该公司骨干员工的年度留存率超过90%。
创新亮点：
- 量化评估：通过“学习-考核-质量监控”的闭环管理，精准评价人才技能水平。
- 分层培养：根据用户画像技术，建立基础、专业、专家三级人才库，制定差异化培养路径。
- 培训师互认证：与高校、企业合作，建立培训师双轨认证机制，提升行业认可度。
三、多领域行业大模型的加速落地
在“九天大模型”建设中，案例有效整合通信行业8类核心数据及650TB多源数据，依托山东标注基地创新“工具+AI预标注+人工补位”模式，已打造50余个高质量数据集，支撑交通、应急、文旅等领域大模型落地，推动行业人工智能应用跑出“加速度”。
整体框架
申报单位：中国移动通信集团山东有限公司、中移动信息技术有限公司、中国移动通信集团设计院有限公司山东分公司
推荐单位：山东省大数据局
1. 多源数据融合
该公司基于运营商核心数据，融合政务、互联网等多源数据，并通过生成对抗网络（GAN）合成高仿真数据，解决了数据稀缺问题。
2. 智能化标注工具
通过自主研发的清洗、脱敏和标注工具，该公司实现了80%的自动化标注，大幅提升了数据处理效率。
3. 全链路数据服务平台
该平台涵盖数据采集、清洗、标注到数据集输出的全流程管理，支撑了数亿参数规模的大模型训练需求。
创新亮点：
- 多模态数据集：构建了涵盖文本、图像、音频等多种类型的数据集，提升大模型的泛化能力。
- 行业赋能：在交通、文旅等领域，大模型的应用显著提升了效率，如交通规划成本降低70%，景区运营成本减少25%。
四、医疗AI训练数据的标注实践
案例依托医联工程的海量优质医疗数据，建设医疗多模态数据标注基础设施，通过提供自动化、半自动化标注工具，并建立智能标注与人工复核的协同机制，为医疗AI产品的研发提供了高质量数据集。
整体框架
申报单位：上海申康医院发展中心、上海数据集团有限公司、万达信息股份有限公司
推荐单位：上海市数据局
1. 临床数据治理
通过对46.5万例医疗数据的清洗、脱敏和标注，构建了涵盖24个病种的高质量训练集。
2. 标准化标注体系
通过专家共识、专业团队和智能工具的结合，该公司建立了高精度的标注流程，形成了4.4万例金标准测试集。
3. 助力医疗AI发展
高质量数据支撑了20余项医疗器械注册证的获批，节省研发成本近2亿元，加速了AI产品的临床转化。
创新亮点：
- 人机协同标注：结合医学知识库，智能标注工具减少了人工工作量，降低了成本。
- 标准管理：严格的标注规范和专家审核机制确保了数据质量。
- 产业生态共建：通过多方协作，实现了“数据—技术—应用”的闭环，推动医疗AI快速发展。
结语
从上述案例我们可以看出，数据标注行业的高质量发展离不开以下几个关键因素：
- 人才培养模式创新：通过场景化培训、产学融合等方式，缩短培养周期，提升人才技能。
- 技术工具优化：智能标注平台、自动化工具的应用显著提高了标注效率和质量。
- 产业生态共建：与高校、企业、政府合作，形成“技术—标准—应用”的良性循环。
未来，随着AI技术的进一步普及，数据标注行业将面临更大的需求。数治网认为，行业需持续优化人才培养体系，推动智能化工具研发，并加强跨领域合作，以支撑人工智能产业的长期发展。
来源：国家数据局，本篇针对全文结合生成式 AI 做出的核心摘要和解答，仅作为参考，请以原文为准。图片：Micheile Henderson，Unsplash
