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一、数据标注是人工智能产业链关键环节，其发展受到全球范围内广泛关注

数据标注是指对数据进行筛选、清洗、分类、注释、标记和质量检验等加工处理的新兴产业，其为自动驾驶、医疗影像、智能制造等场景提供训练样本，是人工智能产业链的关键环节。

数据标注是提升数据供给质量的关键环节，是提升人工智能产业竞争力的先手棋；是充分释放数据要素价值的前提条件，是数据要素价值化的必选项；是缓解就业压力，促进人才培养与产业发展的良性互动的有效路径。近年来，美国、德国、英国、印度等国家和地区纷纷将数据标注产业作为数字经济发展的基础性、战略性产业，支持数据标注产业发展。

二、受政策引导与市场需求推动，我国数据标注进入产业爆发阶段

从国内市场看，受政策引导与市场需求推动，我国数据标注进入产业爆发阶段。

我国是数据资源大国，但不是数据资源强国。2023年，我国数据资源32ZB（泽字节），保存数据仅有2.9%，2024年，我国数据留存率提升至5.1%，但仍远低于发达国家水平。数据质量低，大量数据被浪费，成为制约我国数据资源价值发挥的瓶颈。

政策红利释放下，我国数据标注市场培育壮大。目前，我国已建成四川成都、辽宁沈阳、安徽合肥、湖南长沙、海南海口、河北保定和山西大同7个数据标注基地，7个数据标注基地数据标注总规模达到17282TB，形成医疗、工业、教育等行业的高质量数据集335个，赋能121个国产人工智能大模型研发，引进和培育标注企业223家，标注从业人员达5.8万人，带动数据标注行业相关产值超过83亿元。政策的持续加码，让数据标注从“自发发展”走向“规范成长”，为产业按下了加速键。2022-2023年，中国数据标注市场规模由45亿元增长至58亿元，2025年，中国数据标注行业迎来爆发式增长，市场规模预计突破百亿元。根据政策要求，预计2027年中国数据标注市场规模将达150亿元。

数据整理：中金企信国际咨询

三、国内企业持续发力创新，中国数据标注行业逐渐走向成熟

大模型已成为中美科技竞争的核心制高点，数据供给的质量、多样性与标注水平直接决定模型基础能力与产业竞争力。相较于传统人工智能，大模型对数据需求呈现多模态、全周期、高质量特征：训练数据以文本占比55%、图片及视频占比36%、语音等其他数据占比9%构成，来源覆盖公开数据、网络爬虫与企业自有数据等；同时数据标注贯穿模型全生命周期，预训练需海量弱标注数据清洗去噪，监督微调依赖精准指令数据，强化学习依托人类偏好反馈标注，持续学习则需要动态增量标注，高质量标注已成为大模型能力提升的关键支撑。

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该项目建设规划总占地面积400亩，规划总建筑面积为266800.00㎡。土地购置费用5400万元，建筑工程费70165.00万元，设备购置及安装费用8000.00万元，工程建设其他费用8948.77万元。

项目估算总投资（含流动资金）125009.30万元，其中：固定资产投资93650.87万元（包括建筑工程费70165.00万元，设备购置费8000.00万元，工程建设其他费用8948.77万元，预备费用6537.10万元）；流动资金31358.43万元。

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