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　　，全国29个省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团共报送417个案例中，最终评选出47个代表性案例。汇编成集如下，供大家参考。

　　本次发布的案例集共入选全国数据标注代表性案例47项，分为技术创新、行业赋能、生态培育、标准应用和人才培养5个方向，其中入选技术创新方向案例15项、行业赋能方向案例16个，生态培育方向案例5个，标准应用方向案例1个，人才培养方向案例10个。

　　为突破医学影像标注工具与高质量数据集长期依赖国外技术的局面，创新提出医学影像分割大模型MISM等关键技术，研发集数据、模型、工具与场景于一体的医学影像智能标注平台，实现标注工具的自主可控与国产化替代。标注效率提升超过100倍，质量提高30%，成本降低60%以上。

　　为应对数据处理中模态多样、效率低下、质量难控、自动化程度不高等挑战，自主研发多模态数据智能标注与管理平台，通过算法工程化、工具智能化与流程柔性化三大技术突破，实现数据集的高质量、高效率、规模化供给。目前已为超1000家国内外人工智能企业与机构提供约7500次高价值数据服务，应用于大模型训练、自动驾驶、内容生成等22类场景。

　　面对数据标注产业在技术、业务、人才等方面的短板，通过政企协同，结合技术与政策优势，在山西转型综合改革示范区推动产业链构建。标注效率提升超60%，累计产值超过15亿元，孵化企业超50家，带动就业与人才培养超3万人。

　　针对时空数据来源广泛、模态多样、标注标准不统一等问题，武汉大学团队制定地理人工智能系列标准，涵盖时空数据标注概念模型、国际标注编码标准与行业样本库规范，主导遥感数据标注标准化工作。研发标注工具与大规模遥感样本库LuojiaSet，推动产业化应用，形成ISO与OGC地理人工智能国际标准，引领相关标准体系建设。

　　针对数据标注行业质量参差、效率不高、人才短缺及县域产业空心化等难题，爱豆科技有限公司构建“人才培育-技术创新-企业集聚”的区域产业生态链。累计培养本地数据标注人才600余人，带动260余人稳定就业，实现区域数据产值3500万元，吸引22家企业集聚，建成数字经济创新中心，为县域经济数字化转型提供可复制范本。

　　为解决农村集体土地治理中标注效率低、标准不统一、人才短缺等问题，辽宁宏图创展测绘勘察有限公司以高清卫星影像为基础，通过数据叠加、信息采集、系统录入与分类统计，明确土地资产权属与地理分布，全面清查耕地、林地、工业用地等资源，重点排查“长期包”“低价包”“权力包”及无偿占用等违规问题，为农村大数据治理提供基础数据支撑。

　　智能驾驶领域面临数据标准缺失、生产效率低、高质量数据匮乏等挑战，中汽创智科技有限公司推出基于大模型的多模态数据融合人机协同标注方案，构建覆盖数据采集、加工、流通与应用的全链路生态。智能化标注实现超90%自动化率，生产效率达2500帧/TFlops/人/日，累计构建并流通超千万组多模态数据集，为行业节省标注成本数千万元。

　　为解决标注效率低、质量不稳定等问题，福州数据集团有限公司构建智能化数据标注闭环体系，通过标注数据反哺模型训练，实现三大突破：单日标注工作压缩至10分钟内，效率提升超百倍；重点领域标注准确率突破95%；处理时效提升90%，成本显著下降。已累计产出高质量标注语料超300TB，服务400余家企业。

　　针对师资短缺、实践不足等问题，海口江东新区创新“政府引导+校企合作+协会赋能+市场化运作”协同模式，通过制定人才政策、建立标准课程、完善产业生态等措施，合作输送超3000名人才，缓解企业用工与高校就业的结构性矛盾。

　　针对数据标注行业需求大、劳动密集、技能迭代快、产教融合不足等现状，政府、学校与企业共建温州数据学院，融合“生产、教学、培训”，实现“技能培训、人才就业、效益产值”多方共赢，打造人才培养新范式。

　　为改善全国2780万听障人群的信息获取障碍，在相关标准尚不完善、专业人员缺乏的背景下，长沙千博信息技术有限公司等单位通过线人标注团队，利用数据增强模拟多样化样本，降低采集成本50%，时间缩短80%。手语翻译模型已落地近千家机构，市场占有率达90%。

　　聚焦医学影像标注人才稀缺、培养模式欠缺等痛点，吉林大学第一医院等单位提出“四培融合、校企协同”医工交叉人才培养体系，培育高素质“新医科”人才。已向50家医院输送200名标注人才，推出AI课程服务5.5万人次，缩短培养周期30%，提升医疗AI服务转化率10%。

　　为满足高精度4D标注需求，阿里巴巴打造ADS 4D标注平台，融合PAI智算构建“算法-数据-训练”闭环服务体系。平台采用亿级点云标注技术与自动化质检，将标注精度从98%提升至99.2%，年度处理数亿帧3D点云。吸引500余家服务商入驻，培育专业标注人才超5万人。

　　为解决政府数据加工能力不足、数据价值未能充分释放的问题，北京数据向量科技有限公司聚焦产业经济领域，依托垂类智能体与RAG库构建自动标注体系，标注效率提升10-15%，准确率超95%，形成企业、空间、经济等高质量数据集。

　　针对医学AI数据标注效率低、标准不一、专家依赖度高、错误率高等难题，深圳市智影医疗科技有限公司自主研发基于SIFT的医学数据标注服务平台，实现胸部65种疾病的批量化智能检测与标准化标注，单例处理仅需0.2秒。平台已应用于多个国际权威医学数据库，推动医疗健康产业智能化升级。

　　针对违建监测中人工标注低效、影像视差导致数据复用难、发现不及时等痛点，天津市测绘院有限公司通过级联FCN网络与AI辅助标注工具链，实现建筑数据半自动化纠偏更新，标注效率提升80%，准确率接近人工水平，为国土执法与城市规划提供高精度支撑。

　　针对人工标注效率低、数据复用难等问题，重庆文德数字科技有限公司采用4D点云工具与自研AI辅助标注技术，实现多场景下半自动化标注更新，效率提升80%，准确率稳定接近人工，支持边标边训，保障数据时效性。

　　辽宁省依托12345政务热线构建全省社情民意数据库，开展跨域数据联动，打造智能标注场景、拓展标注形态、完善后训练体系，汇聚高质量数据集，为基层治理提供决策支持，推动政务服务现代化。

　　上海人工智能创新中心针对管理粗放、效率低下、工具匮乏、人才短缺等痛点，以小语种语料处理为突破口，开展全链路技术攻关。自主研发Label系列全栈式智能标注平台，配套标准化管理方案，形成技术、流程、规范三位一体体系。长视频标注任务由1000人天缩短至500人天，费用由80万元降至20万元，效率提升50%，成本降低70%。

　　针对标注人员能力不足、优质数据少、复杂标注难度大等问题，安徽飞数信息科技有限公司提出AI助学、数据合成、人机协同等解决方案，打造飞智标数据标注平台。累计培养高质量标注人才超1万人，标注流程效率提升21%，大模型标注准确率达98%以上，人力节约50%。

　　针对兵团数据标注产业空白、人才短缺、技术依赖外地等问题，昆玉市协盈数字科技有限公司通过自研技术、校企合作、标准化管理等措施，提升标注效率、优化成本、促进民族青年就业。聚焦小语种标注、自动驾驶、无人零售等领域，累计解决2300余人就业，构建覆盖全流程的标准化体系。

　　针对高质量数据稀缺、样本不均衡等问题，中电万维信息技术有限责任公司打造数据标注中心，构建多模态数据自动化标注与增强平台，通过智能算法与自动化流程实现快速精准标注，效率提升200%。累计完成200多万条高精度标注数据，覆盖工业、农业、政务、办公等领域，为企业数字化转型提供支撑。

　　油气勘探中障碍物标定精度直接影响炮检点布设效率，传统人工方式效率低、错漏率高。通过多源地理数据融合的智能解译系统，结合AI算法与图像处理技术，构建自动化翻译平台，累计处理地物8900万个，解译精度达90%，效率较人工提升20倍，年度节约成本1.89亿元。

　　依托上海医联工程海量医疗数据资源，对标国际标注规范，建设医疗多模态数据标注基础设施，提供自动化、半自动化标注工具，建立智能标注与人工复核协同机制，构建涵盖24个主要病种的高质量数据集。数据成果支撑多家企业获得20余项NMPA医疗器械注册证，节省研发成本近2亿元。

　　针对人居环境检测中人工标注效率低、质量差、成本高等问题，创新采用“AI算法辅助+人工修正双循环迭代优化”方法，借助多模态大模型CLIP开展标注，推动环境治理与人居检测行业发展。

　　针对遥感图像标注困难、带标签数据少等问题，提出点-线-面多粒度大规模遥感基准数据构建范式，开发基于主动学习的高效标注平台，构建大规模多任务遥感图像智能解译基础数据集，相关算法与模型被多个国产主流AI框架集成，应用于国土资源监测等工程。

　　针对矿山行业标注标准缺失、多模态标注成本高、数据价值释放难等困境，构建矿山知识标签体系、多模态数据生成算法与合规校验模型，实现标注效率提升30%，跨模态语义一致性优化20%，高质量数据复用率提升50%，将AI应用研发周期从3个月缩短至3周。

　　大模型发展催生高质量数据集需求，但面临数据稀缺、标注低效等难题。在“九天大模型”建设中，整合通信行业8类核心数据及650TB多源数据，依托山东标注基地创新“工具+AI预标注+人工补位”模式，实现数据处理自动化率超80%，打造50余个高质量数据集，支撑交通、应急、文旅等领域大模型落地。

　　面对人才短缺、社会认可度低等问题，提出校企产学融合模式，建设标注培训师队伍、技能认证体系、智能培训工具、人才晋升通道与成长保障机制，构建六位一体人才培养方案。公司10年培养超万名标注人才；与50多所高校合作，2024年实训超10万课时；人才成长周期缩短25%，标注质量达99%，骨干团队年度留存率超90%。

　　为解决垂类多模态标注人才结构性短缺、培养周期长、技能与场景脱节等问题，通过垂类业务场景、大模型智能标注平台与人才培养体系结合，推出场景化人机协同培养模式。累计培养超1万名专业标注人员，缩短培养周期20%，提升培训效率40%，培训后准确率提升8%。

　　为满足自动驾驶行业对百亿量级点云数据的需求，集成先进自动化标注技术，深度兼容4D-BEV感知算法，打造自研高性能标注平台，从空间与时序维度对车辆、行人、路标等进行多视角标注，可处理上亿量级点云。相比传统方式，标注效率提升约30%，准确性提高约20%。

　　针对数据质量低、人工标注效率低等痛点，聚焦视觉智能领域，引入CV预标注技术与多模态模型实现自动标注一站式生产运营。已在工业制造、医疗健康等领域落地，未来将推动非结构化数据标注标准制定。

　　针对中医药行业数据模态多样、标注标准不统一、效率低等痛点，定义行业数据标注范式，构建采集、分类、翻译、标注全流程管理体系；技术上融合Graph RAG，通过CV与LLM进行数据合成；构建中药材质检、诊疗、营销等高质量数据集，标注效率提升30倍，中药材质检效率提高50%，退换货成本降低1000万/年，营销复购额增长1000万。

　　面对电力行业AI数据供给不足、标注产业化程度低等挑战，成立样本标注作业基地，编制超400份电力特色标注规范并形成场景白皮书；构建统一标注平台，融合自动化预标与人工精标；培育电力AI人才超500人；建成百万级高质量数据集并促进共享复用；打造AI数据新生态，赋能电力数字经济发展。

　　针对AI产业化中数据标注效率低、标准乱、人才荒三大痛点，建设人工智能数据标注实训基地，构建“技术创新+流程规范+人才培养”三位一体模式，助力企业降低用人成本40%，缩短模型训练周期30%。

　　针对产教脱节、效率质量矛盾、人才短缺等难点，通过自主研发AI+产教融合大模型、4D-BEV智能标注平台及数据管理平台，合作开发专业课程、共建实训基地，年输送高技能人才超两千名。构建“教育-产业-就业”生态闭环，提升标注效率30%，降低企业人力成本20%。

　　针对智能交通领域3D点云标注技术门槛高、专业人才匮乏等问题，以产教融合为核心，联合院校开发模块化课程、搭建真实场景实训平台，构建“技术工具+模块化课程+实训基地”一体化培养模式，实现技术能力与产业需求精准对接。

　　针对人才短缺、效率质量双低等痛点，通过制定培养标准、落地标注项目、提高交付效率，打造以产教融合为底座的数据标注产业赋能平台。项目投资5.13亿元，建成6.14万平方米智能标注基地，联合20余所高校落地数字产业学院集群，年实训3000人次以上，创造超1000个就业岗位，年产值超1亿元。

　　针对产教脱节、人才供需错位等痛点，构建产教融合型培养体系：校企联合将168学时理论实操课程与产业真实订单融合，通过“学习即生产”沉浸式教学，实现产教双向赋能。已培养2000余名产业认证人才，毕业生对口就业率超95%，企业用工成本下降40%，推动区域AI数据产业集群年增效益1.5亿元。

　　为解决中医药领域标注效率低、标准不统一、跨模态数据融合难等问题，自研中医古籍机器标注系统、构建多模态数据治理工具链、引入联邦计算保障隐私安全，实现中西医结合数据的自动化标注与高质量治理。建成2400TB高质量数据集，年均增长32%，标注效率提升60%，人力成本降低45%，支撑160余个智能算法模型研发，应用于中医诊疗、中药研发和慢病管理等场景。

　　针对藏文信息处理中语言结构复杂、标注标准缺失、数字化资源不足等问题，通过系统化数据标注技术，构建高质量藏文语料库，赋能藏文信息化行业，推动藏文自然语言处理技术进步与实用化，促进地区信息化建设与数字经济发展，为藏族文化保护与传承提供支持。

　　人工智能专委会八项团体标准项目主题如下，您可结合自身需求选择参与一项或多项标准的制定工作：

　　诚挚邀请人工智能企业，自动驾驶及数据标注技术厂商，数据标注平台运营方，数据安全技术厂商、法律合规服务机构，数据交易所，以及开展人工智能研究的高校或科研院所等相关单位及专家参与标准编制。

　　聚焦数据来源合规、标注过程规范、人员管理以及数据安全与隐私保护等方面，为企业提供低成本、可复制的合规解决方案，提升整个行业的规范化水平和稳健经营能力。诚挚邀请数据标注企业、人工智能技术公司、质量管理机构、标准化研究单位、法律合规服务机构、高校及科研院所等相关单位及专家参与标准编制。

　　诚挚邀请数据产品开发企业、信息技术服务公司、项目管理机构、合规与审计服务机构、科研院所等相关单位及专家参与标准编制。

　　为数据产品的流通交易提供合规操作指引，明确各方权责，规范交易流程，防范法律风险，促进数据要素安全、高效、合规地流通应用。诚挚邀请数据交易所、法律合规服务机构、数据安全企业、金融及电商类数据应用单位、科研机构等相关单位及专家参与标准编制。

　　致力于构建科学、统一的数据产品质量测评指标体系和方法学，涵盖数据的准确性、完整性、一致性、时效性、可用性等多个维度，为数据产品的验收、选型和交易提供可靠的质量依据，降低因数据质量问题带来的决策风险诚挚邀请质量检测机构、数据产品开发企业、第三方测评服务机构、标准化技术单位、高校及研究所等相关单位及专家参与标准编制。

　　探索和研究数据产品的价值评估模型和方法，推动数据资产价值评估体系走向成熟，诚挚邀请资产评估机构、数据交易平台、投资咨询企业、数据分析公司、高校经济或数据相关院系等相关单位及专家参与标准编制。

　　结合金融行业的特殊监管要求，规范金融数据产品的开发流程、技术标准、风险控制和合规管理，为提升金融数据产品的安全性、可靠性和合规性，助力金融业数字化转型，诚挚邀请金融机构、金融科技公司、数据服务商、风险管理企业、金融行业标准组织、研究机构等相关单位及专家参与标准编制。