如果人工智能是一匹纵横驰骋的骏马，数据便是它赖以奔腾的草原；而数据标注师，正是那位沉默而勤勉的织网人。他们经手标注过的每一条数据，都汇入AI的“教科书”，在AI生图、AI生视频、无人驾驶等前沿领域，悄然支撑着技术从实验室走进现实。将杂乱无章的原始数据，转化为机器能够“读懂”的精准信息——数据标注，这道人工智能的第一道关卡，究竟如何运作？带着好奇，记者走进金义新区，亲身体验了一回数据标注师的日常。
“喂养”模型，教AI读懂数据
近年来，金义新区以系统性的布局深耕数据标注赛道，先后集聚了海天瑞声、冉辰数据、嘉创云智等一批企业，并成功跻身省级高端数据标注基地试点名单。依托龙头企业资源，这里正崛起为聚焦无人驾驶等新兴赛道的AI数据产业生态基地。
在数据标注服务文化产业园，我见到了金华市嘉创云智科技有限公司副主管于晖。见面不过几分钟，他便递来一份“入职试题”。试题分为多个板块，既考查人的视频审美能力，也检验影像编辑功底。第一题便让我犯了难，需要在3段视频里找出“非AI生成”的那一个。起初以为十分容易，其实视频真假难辨，这3个视频都非常逼真，每一帧都几乎可以以假乱真。
在纠结之下，我还是选错了选项。第二题开始涉及专业的数据标注知识，文本标注、图像标注、音频标注等分类。于晖提示道：“回答到这个程度还远远不够，文本标注还需要情感分类，识别文本表达的情感类型是积极还是消极；音频标注还包括了特定事件，比如婴儿哭声、汽车鸣笛、玻璃碎裂。”在他的讲解下，我才意识到，原来数据标注早已演化出错综复杂的“技能网”。
而数据标注师，正是人工智能体系中不可或缺的一环：他们像耐心的园丁，对图像、文本、语音、视频等进行分类、注释与标记，将其“翻译”成机器可以识别的信息，为AI训练源源不断地输送养分。一个成熟的AI模型，往往需要成千上万个样本反复“喂养”，每一份样本都要经过标注师之手，才会流向算法团队，最终成为服务千行百业的AI产品。
“你每天刷短视频，平台之所以总推荐你爱看的内容，背后就是标注师在替你‘画像’——哪类视频你停留最久、哪类划走最快，AI心里一清二楚。”于晖说，“再比如智能驾驶，系统得清楚知道车道线、红绿灯、行人、障碍物，这些判断全都依赖前期的数据采集和标注。”他补充道，团队既要奔赴实地拍摄路况视频，也要在后期逐帧打上精准标签。“高质量标注，是机器精准理解、快速学习和高效训练的根基。”随着大模型技术突飞猛进，数据标注的应用早已从互联网推荐延伸至金融风控、智能家居、公共安防等广泛应用场景。
重复之中，磨出精度
视频采集听起来简单，实际操作无异于“大海捞针”，需要在海量素材中寻找完全符合特定要求的片段，并且把需要的视频剪辑出来。于晖点开一份采集清单，上面列着“打斗类”“舞蹈类”等五大类别，而每类之下还有层层细分。“光是满足大类还不行，还有很多要求：视频画面分辨率需要在1920×1080以上，画幅内清晰无字幕遮挡，光线要均匀……”
我上手试了才知道，数万素材扑面而来，眼睛酸涩，却常常在即将敲定一个片段时，因某项指标不达标而被迫放弃。“视频采集工作需要耐心，慢工出细活，有时要用几个小时的时间捞出一段几秒钟符合要求的片段。”于晖平静地说。
这份工作容易上手，但真正留住人却不容易。工位上，60多名标注师盯紧屏幕，鼠标声此起彼伏。从早到晚，为了赶项目工期还得加班加点。“很多人一听数据标注师，就觉得和AI沾边很厉害，实际上，这是一份需要耐得住寂寞的工作。”于晖坦言，“长期伏案盯屏幕，重复操作，很多年轻人坐不住，而到了相对高端的数据标注和模型训练环节，又需要较广的知识面或者对应的工作能力，人才断层很明显。”
那么，数据标注是如何赋能产业的呢？我随后来到了金华鹿课数字科技有限公司，一位AI应用工程师在现场演示了一款外贸销售AI应用的视频片段，正是嘉创云智团队标注的成果。
在应用对话框输入指令“帮我生成一段具有科技感的品牌宣传视频”后，点击AI生成内容，不到3分钟，一段6秒的AI短视频自动生成了。视频动态自然，画面干净利落，转场衔接自然，节奏也恰到好处。“若非亲眼目睹AI生成过程，几乎以为这是专业摄制团队的作品，太逼真了。”我不禁感叹。
低门槛，不过是数据标注行业初级阶段存在的现象，随着垂直领域的大模型应用越来越多，数据标注的专业壁垒也越来越高，医疗影像标注要有解剖学知识，法律文书标注要有条文解读能力，自动驾驶云标注需要有三维空间想象力。在于晖看来，大模型时代正倒逼数据标注产业从“劳动密集型”向“技术密集型与知识密集型”转变。
记者手记
数据标注，恰如在一片无垠的旷野上，一砖一瓦地为AI搭建认知世界的阶梯。
在金义新区，数据标注产业已蔚然成势。目前，园区已引入多家上下游关联企业，2025年人工智能产业营收达19.1亿元。按照规划，到2027年，这里将引育3～5家数据标注龙头企业，集聚专业人才超过6000人。DeepSeek、ChatGPT等大模型接连引爆市场后，高质量、精细化、多模态的数据标注需求呈指数级攀升。未来，数据标注员不再是机械重复的“工具人”，而将逐步演进为兼具行业知识、分析判断与创造力的“AI教练”。
“赛博织网人”坐在工位前，用一帧一帧的标注，在数字世界里密密织就一张让AI认识万物的网。
本报记者 张丹楠/文 俞佳妮/摄