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數據標注是對企業原始數據進行加工處理，形成可服務于人工智能模型訓練、數據挖掘分析、開展檢驗檢測等活動必須的高質量數據集的過程，主要包括篩選、清洗、分類、注釋、標記、質檢等環節。《關于促進數據標注產業高質量發展的實施意見》(以下簡稱《實施意見》)的出臺，開啟了我國數據標注產業高質量發展的嶄新階段。《實施意見》明確了一系列目標及舉措，清晰界定了數據標注產業的范疇、發展方向、重點領域與核心任務，為培育數據標注新業態新模式、筑牢人工智能創新根基提供了路徑指引。數據標注產業的繁榮將成為促進人工智能賦能新型工業化的關鍵力量。
一、堅持需求牽引，深入挖掘制造業企業數據標注需求
目前，我國制造業企業數字化普及率穩步提升，骨干企業基本實現智能化轉型，數據規模和復雜度也逐漸增大，這為釋放制造業企業數據要素價值帶來了巨大的挑戰。數據標注是銜接物理世界信息和數字世界應用的樞紐，是開發利用制造業海量數據、打通各系統環節數據孤島、促進新一代信息技術與先進制造技術深度融合、實現數據技術雙輪驅動的關鍵。
有效需求是拉動數據標注產業規模化發展，促進數據技術和制造業深度融合的強大動能。一方面，實施“國有企業數據效能提升行動”，以龍頭國有企業為主體，打通產業生態內數據壁壘，促進數據歸集匯聚，深入挖掘制造業數據應用場景，釋放國有企業數據標注需求，支持一批規模化專業化數據標注服務商成長壯大。另一方面，加強重點制造業領域數據標注，打造制造業通用高質量數據集，服務制造業大模型訓練和落地應用，推動人工智能大模型和制造業企業小模型結合，推動人工智能賦能新型工業化走深走實。
二、加強創新力度，精準服務制造業企業數據標注需求
創新是數據標注產業高質量發展的核心引擎，高端化發展是數據標注產業發展的方向。圍繞核心技術攻關、標準體系完善和創新載體打造三方面重點發力，建立健全數據標注產業創新體系和生態，促進數據標注產業。
先進標注工具與技術的研發應用，是實現制造業多源數據融合驅動的技術基礎。以國際前沿人工智能技術需求為導向，開展數據標注領域的關鍵技術攻關，加強跨模態語義對齊、4D標注、大模型標注等關鍵數據標注技術研發，加快研制先進自主可控的軟硬一體標注設備，實現數據、模型、工具、系統和制造業場景等要素的融合，促進數據標注和制造業機理融合，對于深化人工智能在制造業的應用具有重要意義。
開展相關標準研制推廣，推動與制造業先行標準的融合應用，是提升制造領域數據標注質量的關鍵。圍繞數據標注的關鍵環節，結合制造業企業實際，引導數據標注企業和制造業企業共同開展標準研制，解決包括行業先驗知識、數據安全保障、標注質量控制等關鍵核心問題，開展制造業數據集打造和質量提升行動，推動數據標注產業和制造業協同發展。
創新載體是實現制造業領域數據標注創新成果轉化的重要平臺。支持制造業企業聯合數據標注產業鏈上下游企業、科研機構、高等院校等主體聯合建立打造高水平創新載體，促進數據標注和制造業協同創新，培養具有制造業背景的高水平數據人才，加快科技成果轉化和應用落地，鼓勵有條件的制造業企業支持和參與開源生態建設，推動各類創新要素充分涌流。
三、深化產業融合，深度賦能制造業企業全鏈條智能化
數據標注是人工智能深入賦能新型工業化落地的重要環節，需要將數據標注與制造業關鍵環節深度融合，結合具體行業、場景、數據特點，開展數據標注模型設計。《實施意見》將有效推動數據標注服務和制造業需求精準匹配，打破數據標注環節的技術和能力限制，充分利用人工智能算法對制造業企業數據資源進行深度挖掘與分析，實現制造業關鍵環節的智能化變革。
(一)數據標注賦能創新研發
智能化研發設計通過結合人工智能算法、數據分析以及虛擬仿真技術，突破傳統研發設計方法的局限。例如在制造業圖紙自動生成場景，需結合相關行業機理，對圖紙關鍵信息、關鍵節點、關鍵流程進行標記和注釋；在三維結構智能生成場景，需對用于模型訓練的圖片數據、點云數據進行跨模態標注；在分子和藥物智能研發場景，標注環節需結合相關知識，對原子、電荷、化學鍵、官能團、靶點、功能、活性等關鍵信息進行標記和對齊。
(二)數據標注賦能高效中試
中試驗證環節在制造業中起著承上啟下的關鍵作用，是工藝、設備、產品從設計概念走向大規模生產的重要驗證環節，智能化技術在中試環節的應用主要集中在過程監測、產品質檢、智能控制、系統仿真、機理研究等場景。例如在產品質檢場景，需對圖像、點云、深度等融合數據中體現的缺陷尺寸、位置、類型等信息進行標記和注釋；在過程監測場景，需對中試對象各類傳感器數據進行篩選、清洗、對齊，識別和標記異常信號。
(三)數據標注賦能敏捷生產
生產制造是制造業的核心環節，直接決定了制造業企業的效率、成本與效益，智能化應用空間較大。例如在設備預測性維護場景，需結合工業機理和經驗，對生產設備運行數據進行融合標注，以精準捕捉設備潛在的故障信號；在智能過程控制場景，需對傳感器、化驗分析、控制器、人員等不同來源類型的數據進行篩選、清洗、對齊、標注等。此外，在制造業企業工業互聯網、數智平臺、邊緣計算設備等中引入數據標注工具，將暢通從數據管理到人工智能應用的通路，重塑企業傳統數據管理和應用模式。
(四)數據標注賦能智能營銷
智能營銷可實現客戶群體精準定位、客戶需求深度洞察、行為偏好模式識別等，打破傳統營銷服務的盲目性與局限性。例如在智能推薦場景，需結合推薦算法、模型的實際需求，對客戶訂單、行為數據等進行精確標記；在智能售后和智能客服場景，需收集和標注包括產品數據、檢維修數據、客服業務數據、語音數據等在內的原始數據。
(五)數據標注賦能精益管理
智能化運營管理可實現企業供應鏈協同、生產調度、人力資源管理、財務管理等多個子系統的貫通，數據標注起到統一數據格式，打破系統壁壘的關鍵作用。例如在汽車制造智能供應鏈場景，零部件供應商與整車制造商等不同主體通過數據共享和協作標注，實現敏捷研發與生產；在市場智能預測場景，企業需對宏觀市場數據進行趨勢分析和準確標記，通過人工智能模型指導企業精益規劃、研發、生產等，實現對市場需求的精準化掌握。
《實施意見》的發布為數據標注產業與制造業雙向賦能，融合發展指明了方向，數據標注憑借其在精準數據支持、智能化決策、產業鏈協同、創新驅動以及質量控制等方面的重要作用，將成為推動智能制造產業蓬勃發展的關鍵力量，助力制造業企業在數字化時代實現轉型升級與創新發展，邁向更高質量的發展階段。
浙公網安備 33010602000006號
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