通信产业网“数商谈” | 数据堂：以数据为犁，耕AI沃土（转载）

目前来看，中国数据产业正经历从量变到质变的历史性跨越。人工智能技术向多模态、大模型方向的演进，这一阶段，数据要素已从技术体系的底层支撑跃升为决定AI模型性能的战略资源。

数据堂认为，首先，数据内容从传统的商业智能统计分析全面转向人工智能驱动。数据不再仅仅是用于分析历史趋势的工具，而是成为训练智能模型、实现智能服务的核心资源。处理对象也从结构化数据扩展到海量文本、图像等非结构化数据，这为模型训练提供了更丰富的知识基础，推动了智能服务的发展。

其次，数据标注质量要求显著提升。从浅层、单一标注转向深度、多模态对齐的高质量标注，以满足大模型对权威来源、专业理解和庞大规模数据的严苛需求。

此外，数据市场的生态格局和规则体系同步发生深刻演变。市场维度正从国内单一生态向全球化生态转变，数据跨境流动的关注点也从隐私限制下的被动防御转向主动输出构建影响力的战略布局。

数据堂还表示，数据安全的核心焦点从个人隐私保护转向知识产权的治理与分配。数据作为生产要素的价值被广泛认知，其重要性从技术体系的“冰山下”跃升至“冰山上”，驱动着行业资源投入与发展路径的根本性转变。数据不再仅仅是技术的附属品，而是成为推动行业发展的核心动力。

在这一产业变局中，数据堂凭借独特的产业链定位构建起深度赋能能力。从产业链角度来看，数据堂处于人工智能产业链中的训练数据服务环节。人工智能产业分为应用层、算法层、计算资源层、数据层，数据堂主要负责算法模型数据的采集、标注、处理等工作，是数据要素的“加工者”与“赋能者”。数据堂通过高质量的数据服务，为人工智能模型的训练提供了坚实的基础，推动了人工智能技术的发展。

数据堂与应用层企业的合作紧密而高效。数据堂直接为终端应用场景提供定制化的数据采集、标注和处理服务。例如，在智能语音识别领域，通过采集和标注高质量的语音数据，赋能车载语音助手或手机应用，提升唤醒效率和交互精准度。这种合作不仅缩短了产品开发周期，还能根据产品迭代和市场变化持续提供更新数据，助力应用层企业优化算法模型，提升产品性能。

为人工智能产业链算法层的核心服务商，其合作网络覆盖全链条生态。面向AI模型开发者，数据堂可提供丰富的高质量数据集，并提供自动化标注工具，支持模型训练与优化。例如，数据堂的私有化标注平台被算法层企业集成，用于大规模数据集的处理，帮助其提升模型精度和推理效率。同时，数据堂参与技术共建，联合开展研发项目，探索新的数据处理技术和算法优化方法。这种协作降低了算法开发门槛，加速了模型迭代。

数据堂还与计算资源层企业建立了战略联盟。通过将采集和处理后的训练数据存储在计算资源层企业的存储设备上，利用其高可靠性、可扩展性和数据管理工具，确保数据安全和高效管理。在数据处理和算法训练过程中，数据堂借助计算资源层企业的强大计算能力，快速完成大规模数据标注和预处理，并通过优化数据传输和处理方式，确保大规模数据标注任务的高效执行，充分发挥计算资源的性能优势。

相较于同业，数据堂的核心优势在于构建了难以复制的竞争壁垒。其一站式综合解决方案涵盖丰富版权数据、个性化定制服务及成熟标注平台。数据堂拥有超过2000TB的高质量自有版权数据资产，可满足金融、医疗等垂直领域的即时调用需求；依托十余年在复杂场景中的技术沉淀，组建了由数据科学家和算法专家构成的专业团队；更构建了贯穿数据采集、传输、使用的全生命周期合规体系，通过参与多项国家及行业标准制定，并获得ISO 27701等国际认证，为数据要素的安全流通树立行业标杆。

近年来，数据产业得到顶层设计的加持。国家数据局提出的“数据要素×”三年行动计划将对行业未来走向产生深远影响。该计划将推动数据要素市场培育和规范化发展，明确市场规则和标准，促进数据要素流通和交易，激发市场活力，推动数据产业向规范化、规模化方向发展。

同时，该计划将促进数据与各行业的深度融合，加速数据在传统产业中的应用和创新，推动各行业的数字化转型和智能化升级，创造更多经济价值和社会价值。通过鼓励数据要素与其他产业的结合，数据将能够更好地服务于实体经济，提升各行业的生产效率和质量。

此外，该计划将引导数据产业技术创新和升级，为重点支持方向如高质量数据集开发提供政策引导，促使企业和科研机构加大在数据技术研发方面的投入，推动数据采集、标注、处理等技术的不断创新和升级，提高数据的质量和可用性。

该计划还将培育数据产业生态体系，建立“数商-数据交易所-数据经纪人”三级市场体系，促进数据产业生态的协同发展，形成多方参与、合作共赢的良好局面，提升数据产业的整体竞争力，形成“政策红利 - 数据供给 - AI落地”的正向循环。

数据堂的实践与政策导向形成高度共振，精准匹配“行动计划”重点行业需求。其在智能驾驶、金融等领域拥有丰富的高质量数据集，并通过ISO 27701等认证的数据治理体系，符合行动计划对数据安全与流通合规的要求。数据堂自研的自动化数据标注平台，可高效支撑“数据要素×”涉及的跨场景数据融合应用，推动数据服务从“粗加工”向高质量、场景化的“精耕细作”转变。

随着《“数据要素×”三年行动计划》的实施，高质量数据集开发成为重点支持方向。数据堂积极响应，通过技术创新和生态合作深度参与数据要素价值释放。数据堂在人工智能数据服务领域拥有软著及专利100余项（含发明专利30余项），涵盖数据采集、标注、处理等多个方面，为高质量数据集的开发提供了技术支持。

值得一提的是，数据堂自主研发的数加加Pro标注平台获得国家级软件著作权，已应用于工业制造、智能医疗、智能驾驶等重点领域的数据集研发。该平台不仅功能强大，而且操作简便，能够满足不同行业的数据处理需求。数据堂积极深度参与国家标准化建设，承担了科技部、北京市科委多项重点课题，自主研发了语言类数据自动转写、多模态对齐标注技术及工具。

AI技术的发展为数据分析应用带来了新的机遇。数据堂充分利用AI技术提升自身服务。数据堂开发了预标注系统，通过机器学习算法对数据进行初步标注，大大提高了标注效率和准确性。例如，在图像标注中，预标注系统可以自动识别图像中的物体轮廓和类别，标注人员只需进行少量的修正和补充，从而将标注效率提升30%以上。

数据堂利用自然语言处理技术实现自动化的客户服务。客服机器人能够快速响应客户的咨询，解答常见问题。通过机器学习，客服机器人可以不断学习和优化回答策略，提升客户满意度。这种自动化的客户服务不仅减轻了人工客服的压力，还提升了服务的及时性和专业性。

数据堂标注平台内嵌机器质检系统，覆盖多轮数据质检流程。核心创新在于“探针式质检”，通过预埋真值数据避免无效标注问题。若探针质检不通过，系统自动将问题数据包打回标注环节，有效拦截无效标注，大幅降低人工质检压力并保障最终标注质量。

数据堂高度重视数据市场的标准化建设，认为这是推动数据要素高效流通和利用的关键举措。通过标准化可以规范数据格式、提升数据质量、降低开发成本。数据堂积极参与数据标准化工作，制定了一系列完善的企业标准和运行机制。

例如，《自动驾驶道路场景3D点云数据标注规范》《自动驾驶道路场景视频数据标注方法与要求》《3D人脸数据采集标注要求及方法》等标准的制定，为相关领域的数据标注提供了明确的规范和指导。通过数加加标准化数据工厂，数据堂将标准落实到具体的数据生产流程中，形成可复制的标准化实施范例。

展望未来，数据堂将继续以“更高质量的数据，助您打造更有竞争力的AI”为使命，以合规化、场景化、智能化为支点，打通数据要素的价值转化路径，驱动新质生产力发展。在技术创新研发方面，数据堂将持续深化在AI数据服务领域的技术研发，构建覆盖数据采集、清洗、标注、质检的全链路智能化平台，为人工智能产业的发展提供合规高效的数据基础设施支撑。

数据堂将强化基地合作，加强与国家级数据标注基地的战略合作，构建“基地 + 企业 + 人才”生态链，打造特色标注能力，推动标注团队的规模化和专业化建设。通过这种合作模式，数据堂不仅能够提升自身的数据处理能力，还能为行业培养更多专业人才。

在产业生态布局上，数据堂将积极参与行业标准制定与技术创新，携手生态伙伴共同推动数据要素的价值转化，赋能千行百业实现智能化升级。数据堂将为行业构建标准化、安全化的数据流通体系提供支撑，推进AI数据处理技术的理论研究、标准研制和生态汇聚工作。

凭借高质量数据服务体系，数据堂已帮助全球上千家企业提升AI模型性能。未来，数据堂将继续专注于人工智能数据服务，推动人工智能技术、应用和产业的创新，赋能全球人工智能产业高效、安全、可持续发展，向着成为全球领先的人工智能数据服务提供商的目标稳步迈进。

当数据要素成为数字经济时代的“新石油”，数据堂通过十余年的深耕证明，唯有将技术创新、合规治理与生态协同深度融合，才能释放数据的最大价值。在“数据要素×”行动掀起的产业革命中，这家中国数据服务企业，正以扎实的实践为全球智能化转型注入确定性力量。其构建的不只是数据集，更是AI时代的创新基石。

文章来源：通信产业网