在智数科技公司干部大会上的讲话：认清大势直面变局主动求变

在智数科技公司干部大会上的讲话：认清大势 直面变局主动求变 同志们： 今天召开这次干部会议，是个非常重要的会议。重要性体现 在两个方面：一是数据标注行业正处在深刻变革的关键节点，智 数科技公司要走向新的发展生态、确立新的战略方向，今天的会 议就是我们的动员会；二是今天也标志着我们中层管理干部竞聘 上岗正式完成，新的中坚力量已经就位，这代表着我们以后的发 展有了更具朝气的队伍支撑，是公司踏上新征程的转折点。基于 这两个背景，结合我近期赴贵阳参加 2026 中国国际大数据产业 博览会的所见所思，以及平顶山刚刚获批国家数据标注能源化工 领域先行先试城市的重大机遇，今天和大家深入交流一下形势、 任务和我们的行动方向。 下面，我讲四个方面的内容。 一、认清大势：人工智能发展的历史与演变 当前我们谈论的所有产业变革，都绕不开人工智能这个最大 变量。要理解我们数据标注行业为何走到今天这一步，必须先看 清楚人工智能发展的整体脉络。 人工智能并不是一个新概念。早在 1956 年，达特茅斯会议 上就正式提出了人工智能这个学科。此后的几十年里，AI 的发 展经历了三起两落。早期探索主要沿着三个技术流派在推进：符 号主义、行为主义和连接主义，各自代表了不同的思路，但始 终没有取得实质性突破，核心瓶颈就在于没有足够的数据去“喂 饱”算法，也缺乏足够的算力去支撑大规模训练。 第一次崛起在六七十年代，后来因为算力和数据跟不上陷入 了低谷。第二次崛起在八九十年代，专家系统一度火热，但同样 因为无法规模化落地而退潮。直到 2012 年深度学习的突破，才 真正打开了第三次崛起的局面。而这次崛起真正的标志性事件， 是 ChatGPT 的发布，大模型第一次让普通大众直观感受到了人 工智能的能力。2024 年之后，AI 才真正走进了大众视野，成为 全社会关注的焦点。在此之前，AI 更多是圈内人讨论的事，普 通人不关心、也不理解。 这次数博会上有一个清晰的判断：大模型的本质就是人造神 经网络，它依靠对海量数据进行“词元”化切分和训练，进而实 现语言理解和业务自动化。“词元”是计算机内部最小编码单元， 大模型就是靠海量词元完成训练的。从 AlphaGo 通过棋谱数据 训练实现围棋智能化，到今天的大语言模型能写文章、编代码， 底层逻辑完全一致，数据，就是 AI 时代的石油和电力。 我国早已将数据确立为继土地、劳动力、资本、技术之后的 第五大生产要素，2026 年更是国家数据局确定的“数据要素价 值释放年”。这意味着，数据不再只是信息化的副产品，而是驱 动整个数字经济运转的核心引擎。谁掌握了高质量数据，谁就掌 握了 AI 竞争的主动权。我们做数据标注的，正是站在数据从原 始资源到生产要素这一转化环节的最前沿。 二、直面变局：数据标注产业的演进历程与现状 数据标注作为 AI 产业链的底层基石，其自身也在经历剧烈 洗牌。很多人对数据标注的印象还停留在“给图片拉框、把录音 转成文字”，这种认识已经严重滞后了。 要理解现在的变局，就要搞清楚三个问题：为什么干、干什 么、怎么干。 （一）为什么干——数据标注为什么要转型 数据标注产业的转型，来自三个层面的深刻变化。 第一，技术逻辑变了。以前大家做的是预训练，需要海量通 用数据“喂”给大模型，让它具备基础认知能力。那时候标注以 人工为主，任务量大、门槛低。但现在大模型进入后训练阶段， 需要通过强化学习、人类反馈对齐等专业手段对模型输出进行精 细化调校。本届数博会上的信息显示，为大模型服务的后训练、 预标注后训练的需求增幅非常快，五倍、十倍甚至二十倍的增长。 第二，业务方向变了。数据标注正在从大语言模型向多模态 模型转变。以前主要是标文字、标图像，现在要标视频、标 3D 点云、标传感器融合数据。从行业需求看，原来以通识类标注为 主，现在需要更多有专业经验、有技术创新能力的标注。标注方 式从众包平台接单，逐步变成需要专家深度参与的人机协同模式。 第三，行业阶段变了。产业经历了三个阶段递进。第一是众 包期，以人为主、劳动密集，谁都能干。第二是技术替代期，自 动标注和预标注技术成熟，从以人为主转变为人机协同，用工量 大幅缩减。第三是专业升级期，也就是现在所处的阶段，专家 深度参与成为核心要求。产业正从劳动密集型向知识密集型和技 术密集型转变，这是大势所趋，我们必须做好充分的思想准备和 战略准备。 （二）干什么——数据标注面临的任务是什么 数据标注面临的核心任务，叫“三促三专”。 “三促”指的是：促科技创新、促数据供给、促产业发展。 这是国家对先行先试城市提出的总体要求。 “三专”指的是三个具体抓手。 第一是专项工程。平顶山被国家定位为能源化工领域唯一的 先行先试试点，那我们就要围绕煤矿、化工这个垂直领域，建设 专项的数据标注平台，开发通用的高质量数据集，提供真实的场 景数据支撑。这不是建几个园区、引几家企业、投多少钱就能交 差的，要拿出实实在在的专项成果。 第二是专家网络。以后的标注工作，不是只有我们自己的专 家在做。要形成跨区域的专家协同网络，可以有平煤神马集团的 专家，也可以有河南能源的专家，不同领域、不同方向的专家协 同作战，形成合力。 第三个是专项机制。要用专门的政策、专门的资金、专门的 考核机制来保障数据标注先行先试工作落地。 （三）怎么干——数据标注如何实现转型 具体路径，要从两个维度推进。 一是打造自动化标注共性平台。要构建科学规范的标注评测 体系，推动行业标注技术在真实场景中发挥作用。平台要具备预 标注、自动质检、数据安全管控等功能，形成“模型预标注+专 家精准校准”的人机协同作业模式。 二是解决数据集规模供给问题。按照国家标准推进高质量数 据集建设，聚焦行业痛点，开展精准供给，提升规范化供给水平。 不是说有多少人做了多少数据集就行，关键是你做的东西能给大 模型补上什么能力。 这就对数据标注企业提出了全新要求。普通的“标图像、标 文本”已经行不通了，未来要转向“标管理、标思维、标程序”。 通俗讲，以前我们教 AI“这是什么”，现在要教 AI“这该怎么思 考、怎么做决策”。企业必须具