1月13日，国家发展改革委等4部门发布关于促进数据标注产业高质量发展的实施意见。 其中提到，释放公共数据标注需求；深化人工智能在政务服务、城市治理、乡村振兴等领域应用，编制公共数据标注目录，依法依规有序推动公共数据标注与开发利用；支持公共数据赋能实体经济发展，在现代农业、智能制造、信息服务等重点领域发掘公共数据标注需求；支持跨部门、跨地区、跨层级公共数据融合应用，鼓励政府部门和企业协同开展政务大模型所需数据的标注和训练；推动数据标注服务纳入政府采购范畴。 点评：数据标注是指对图片、语音、文本、视频等数据进行处理，标记对象的特征，生成满足机器学习训练要求的可读数据编码。数据标注企业，通常需要完成数据集结构/流程设计、数据处理、数据质检等工作，为下游客户提供训练数据集、定制化服务。数据标注一直是人工智能技术研发中不可或缺的一环，伴随着AI在自动驾驶、金融、医疗、安防等多个垂直场景的深度落地。 以智能驾驶为例，中央企业人工智能应用场景优秀案例白皮书表示，数据标注需要耗费大量人工与时间成本，不仅增加了自动驾驶技术研发的复杂性，也使得部署在车端的深度学习模型与相关功能的优化效率受到制约。因此，如何在确保数据标注质量的同时，探索高效的数据标注方法，降低相关成本，已成为当前自动驾驶技术发展亟待解决的关键性问题，对于推动自动驾驶技术的成熟与普及具有重要意义。 东方证券指出，数据标注方面，目前技术从人工标注转为AI主导人工辅助。一方面，视觉大模型知识完备性好、精度高、泛化能力强；另一方面，自动驾驶数据积累和标注复杂度提高使数据标注工作量快速增加，AI大模型的应用有助于加速数据标注并大幅降低数据生产成本。 相关公司见主题库：数据要素 、人工智能大模型  研报来源： 东方证券，蒯剑，S0860514050005，豆包大模型全面升级，算力侧和应用侧产业链有望受益 。2025年1月6日 *免责声明：文章内容仅供参考，不构成投资建议 *风险提示：股市有风险，入市需谨慎