數據標注，是AI界的“富士康”？

“數據標注的價值，可能被低估了。

在人工智能的金字塔底部，有一群人正在默默為算法添磚加瓦。

他們不是科學家，不寫代碼，卻決定著AI是否能“看懂”世界。

從自動駕駛識別紅綠燈，到語音助手分辨你的口音，再到醫療影像里的每一處陰影，背后都藏著無數次鼠標點擊與像素描邊——這就是數據標注，被稱作“AI界的富士康”。

今年6月，Meta創始人扎克伯格豪擲143億美元收購數據標注公司Scale AI，28歲的創始人Alexander Wang一夜之間躋身百億富豪之列，數據標注這個近年來才嶄露頭角的“AI幕后推手”，漸漸站到了大眾視野下。

數據標注被很多人稱為“人工智能界的富士康”，但它真的只是勞動密集型代工的行業嗎？在171億美元的市場規模背后，誰在主導？利潤又將流向何方？

盛宴與格局：

171億美元市場的版圖

數據標注，就是對未經處理的原始數據添加說明、解釋、分類或編碼的過程，以便數據可以被人工智能算法所理解和使用。

根據Grand View Research的報告，全球數據標注市場預計到2030年將達到171億美元，是2024年規模的五倍以上。隨著自動駕駛、智能醫療、語音識別等領域的蓬勃發展，數據處理需求持續攀升。北美仍是最大市場，而亞太地區則被預測為增長最快的區域。

來源：Grand View Research 2024數據標注行業報告

在產業鏈中，狹義的“數據標注”指具體的人工操作，而廣義的“數據標注服務”則覆蓋了從數據獲取、平臺研發到交付實施的全過程：

·上游：數據需求方（如自動駕駛模型開發公司），多位于資本密集的發達國家和一線城市；

·中游：數據標注平臺提供商，負責技術研發、自動化解決方案與交付，科技含量更高；

·下游：第三方服務商，組織人工標注人員在人力成本較低的地區開展作業。

因此，大眾眼里的“富士康”印象，來自于狹義的數據標注定義，屬于人工展開標注操作的下游環節，且多分布在人力成本較低的地區。但在數據質量驅動下，該環節正被技術與自動化重塑。

整體來看，歐美國家掌控上中游高端環節與核心技術，2024年占全球市場約35%份額。在全球前30家數據標注服務商中，美國獨占18家。憑借成熟的產業生態、高效的AI算法和自動化標注工具，美國深刻影響著全球人工智能產業格局。

相比之下，亞太地區憑借人口紅利和成本優勢，成為產業鏈下游的主力。外包服務增長迅速，更多發達國家的企業將人力密集的標注環節轉移到勞動力成本更低的地區。不過，這些國家需在語言、數據安全與法規上與發包方保持一致和暢通，才能真正吸引投資。

以印度為例，已涌現Infolks、iMerit、Playment等知名數據標注公司。據印度軟件協會（NASSCOM）調查，目前印度超過80%的數據標注員來自農村和小城鎮。預計到2030年，印度數據標注從業勞動力將達100萬人，產業規模達到70億美元，這得益于其在多語種語音數據標注方面的優勢。

全球競技地圖：美國技術領先，

歐洲重合規，亞洲快速追趕

當人工智能的舞臺燈光聚焦在模型與算力時，數據標注這個“后臺工種”正從陰影中走出。它既是AI訓練的原料廠，也是產業競爭的第一戰場。

過去十年，標注行業從手工操作走向自動化、從人力密集轉為技術密集，規模、模式與價值鏈位置都發生了深刻變化。如今，這場看似沉默的產業盛宴，已在全球范圍內影響AI的成本結構與利潤流向。而不同國家和地區，也呈現出顯著不同的發展特點。

1. 北美：掌握產業鏈高端的技術革新者

北美，尤其是美國，是全球數據標注賽道的"頭號玩家"。這個寶座并非偶然——技術創新、政策扶持與專業服務，共同構筑了其護城河。Scale AI、Mighty AI等領頭公司，就是在政策與資本的推動下迅速崛起。

政策層面，美國在2016年就將數據標注視為AI基礎設施建設的重要組成部分，并寫入《數字經濟戰略》。隨后的《聯邦數據戰略2020年行動計劃》強調數據開放、隱私保護與跨部門協作；而2025年發布的《美國人工智能行動書》中，更系統地提出了“高質量數據標注與人才培養”的政策要求。

在技術實踐方面，美國企業普遍在自動化標注技術上處于領先。例如：

·自動標注：利用AI模型自動識別對象并添加標簽；

·預標注：系統完成初步標注，再由人工復核優化；

·智能預測：基于已有數據規律，推薦新數據的標注方式。

這些技術不僅顯著提升了標注效率，也推動人工角色從基礎的“標注工”向“質檢員”與“算法訓練師”轉變。

作為行業代表，Scale AI的轉型路徑頗具典型性。該公司早期依賴上千家海外外包商完成數據清洗與標注，后因在菲律賓、肯尼亞等地陷入勞工爭議而備受質疑。近年來，為適應高質量數據需求，Scale AI大力推動人才結構升級。據Bloomberg報道，其標注團隊中已有超過40%成員擁有碩士、法學或MBA學位，更有12%具備分子生物學等領域的博士學位，專注于自主算法研發與模型精細化調優。

與此同時，一股"虛擬數據"風暴正在襲來——合成數據技術通過AI生成帶標注的虛擬樣本，既保護隱私又擴充數據，特別適合醫療影像等敏感場景。Gartner預測，到2024年，AI項目中60%的數據將是"合成制造"；到2030年，這個市場規模將飆升至23.4億美元。如今，Scale AI、澳鵬等行業巨頭都已在這場"虛擬盛宴"中布局落子。

更值得關注的是，專業化分工正在重塑行業格局。在醫療、農業、藥物研發等領域，標注服務正在走向"量身定制"：

·農業模型依賴衛星圖像、土壤與氣象數據的精準標注以優化作物預測；

·藥物研發需通過生化分子交互數據標注加速新藥發現流程。

這些任務均要求標注人員具備扎實的領域知識。相應地，在醫療等細分賽道，Centaur Lab、Cogito Tech等企業已建立起由領域專家、從業者及研究人員構成的高水平標注團隊。這清晰表明，行業競爭壁壘正逐漸從“數據規?！鞭D向“知識深度與質量保障”。

2. 歐洲：嚴苛法規下的本地化創新

歐盟歷來是數據隱私與倫理的“規則制定者”。自2018年《通用數據保護條例》（GDPR）落地，數據跨境流動的門檻便被大幅抬高；而2024年8月生效的《歐盟人工智能法案》更進一步，對高風險AI系統層層加碼，筑起監管高墻。

嚴規之下，歐洲企業反而“危中尋機”，探索出合成數據生成、內部數據共享框架等創新路徑。歐盟也順勢推動健康、交通、農業等行業數據空間項目，鼓勵數據“就地標注、區內循環”。

以德國公司Macgence為例，它打出“數據駐留德國／隱私優先”的合規宣言，堅持本地化收集與處理，成功規避跨境數據流動的潛在風險。這套模式正獲得市場認可——歐洲境內數據標注市場預計到2033年將擴張至16億美元，2026-2033年復合增長率高達15%。

歐洲內部市場亦呈現多元格局，因此，制定本地化戰略對于在整個歐洲大陸持續取得成功和保持競爭優勢至關重要。

·西歐（德、法、英）憑借完善基礎設施、高素質人才與成熟監管，穩坐產業樞紐，有更多跨國大數據服務公司在此設立總部；

·中歐與東歐以成本優勢和不斷升級的物流網絡，吸引越來越多投資；

·北歐聚焦綠色與數字技術，走可持續發展路線；

·南歐則在消費導向型市場中嶄露增長潛力。

歐洲各數據標注公司以“小而精”的規模，打開不同地區的專有模式。

此外，歐洲在價值觀層面同樣樹立起高墻，強調“以人為中心”，明令數據標注必須避免性別、種族等偏見。GDPR明確規定，涉及個人特征的數據須通過偏見檢測與倫理審查。對意圖進入歐洲市場的企業而言，對齊法規與文化價值觀，已是一張不容討價還價的“入場券”。

3. 亞太：從“代工廠”到“解決方案伙伴”

回到開頭的問題：數據標注真的是“人工智能界的富士康”嗎？

從歐美的轉型可以看出，行業正逐步走向自動化與專業化，人工標注的替代性日益提高，低價競爭的利潤空間被持續壓縮。數據標注的價值，正在從勞動力密集轉向技術密集與知識密集。

“富士康”曾經只是行業的冰山一角，現在更加面臨著轉型升級。

來源：越南Sibai數據標注服務公司

中國、印度等人口大國，在制造業發達的年代，都曾是產業鏈的下游，利用人口紅利壓低成本，以量取勝。但在今天這個技術更迭更快的年代，人工智能產業鏈里的利潤更加傾斜于中上游，轉型成為必然。

我們已經看到數據行業在亞太地區的轉型：更多客戶從尋找“代工廠”轉向“解決方案伙伴”。例如，印度數據標注公司Infolks自2016年成立以來，從6人團隊擴建到600余人。通過開發和利用其專有標注平臺“LabelMore”，將數據標注從純粹的勞動密集型工作轉變為技術增強型流程，業務擴展到了自動駕駛汽車、三維點云、醫療科技、航空、體育科技等領域。

越南也不再滿足于“外包工廠”的角色。本土公司如Tektra正展現其提供系統化解決方案的雄心，業務覆蓋數據工作流全環節。然而，人才英語能力與教育水平仍是其必須面對的現實瓶頸。

中國：

邁向高端數據基礎設施建設

中國在2017年發布《新一代人工智能發展規劃》，確立了“以大數據驅動AI”的核心方向。隨后的一系列政策（如《國家數據基礎建設指引》《數據要素X三年行動計劃》）推動了數據流通、人才培養與合規體系建設。

在跨境數據流動上，2024年出臺的《促進和規范數據跨境流動規定》與此前的《數據出境安全評估辦法》《個人信息出境標準合同辦法》等，共同構成了企業“出海合規工具箱”。

其中，成都、沈陽、合肥、長沙、?？凇⒈６ê痛笸?/strong>被列入數據標注基地建設的城市名單。在七個基地的牽引帶動下，北京、天津、廣東、湖北、貴州、陜西等20多個省市正在配合、發展數據標注產業，并且跟各大數據標注大廠合作成立數據標注基地。

行業層面，中國自動駕駛領域的快速發展正催生海量標注需求。例如百度阿波羅數據集已積累超1000萬公里駕駛數據，用于模型訓練與優化。未來，隨著“東數西算”戰略推進，國內數據標注體系將更加內循環、高質量、專業化。

縱觀世界數據標注市場的變化，中國在數據標注產業上必須將優勢從單純的低成本擴展為更高端的競爭力：

·人力資源與多語言適配能力：龐大的本地標注團隊能夠快速處理多類型、多語言的數據，并保證文化與語境的準確性；

·技術與效率結合：AI輔助標注、半自動化流程和成熟的質量控制體系，使大規模數據標注既經濟又高效；

·快速迭代與專業能力：在自動駕駛、語音識別和自然語言處理等領域積累的經驗，使企業能夠針對不同場景優化標注標準與流程。

中國目前也涌現了一大批數據標注的代表性企業，比如海天瑞聲、數據堂、百度眾包、云測等數據服務公司。截至2023年，數據標注相關服務企業已經達到了1123家，預計在未來相關企業數量會繼續增長。

來源：2025數據標注產業發展研究報告

數據標注行業的故事，可能被低估了。

它不像大模型那樣耀眼，也不像算力競賽那樣喧囂，但每一次AI浪潮的背后，都是無數標注樣本在支撐算法的“世界觀”。

當人力不再是主要變量，標注行業的競爭正在轉向效率、質量與領域深度。自動化、合成數據、垂直知識庫，這些詞匯聽起來冷冰冰，卻正決定未來AI的智能邊界。

曾被比作“AI富士康”的數據標注工廠，正在脫胎為AI基礎設施的一部分。

在AI世界里，標注從不是主角，甚至不是“男二號”，但在這場快速演進的產業變革中，它也應該擁有姓名。