央广网北京5月29日消息（记者冯方）人工智能数据是推动AI技术落地的核心要素。作为AI训练数据的“基石”，高质量、多模态的数据资源正成为全球科技竞争的战略性资产，支撑千行百业的智能化转型。

　　5月27日，在“科创中国――新质生产力调研行”活动期间，海天瑞声董事会秘书张哲在座谈时表示，数据产业正逐步从劳动密集型向“技术密集型+知识密集型”方向发展。随着以DeepSeek为代表的大语言模型的崛起，推理模型对思维链数据（CoT）的需求显著增加，大模型可以通过高质量、高复杂度的多领域思维链数据学习到多样化的解题策略。此外，行业数据的不断汇聚和应用，将推动大模型在各个领域发挥更大的价值。而AI发展的下一个浪潮――具身智能，也将更加依赖多模态数据的融合，通过整合视觉、听觉、触觉等多种感知数据，提升智能体对环境的全面理解能力。

　　张哲介绍，受益于多模态大模型的快速发展以及“AI+”在应用端的进一步落地，全球训练数据需求快速增长。

　　展望前路，AI训练数据服务正迎来更多投资新机遇。博时基金指数与量化投资部基金经理李庆阳在调研中指出，AI训练数据需求正从传统场景向新兴领域延伸：“自动驾驶、生成式AI、元宇宙、量子计算等将成为未来增长点。尤其是多模态数据融合与自动化标注技术，将推动行业效率革命。”总体来说，垂直行业深度应用和技术驱动的消费级创新是两大核心方向。

　　李庆阳在进一步分析投资机会时强调，AI训练数据市场的定制化服务会朝着垂直化、精细化、智能化这几个方向发展。“首先，需求向垂直场景深度渗透，比如工业场景需要高度结构化的行业数据，医疗与金融行业需要结合两大领域知识的标注服务。其次，在技术驱动效率提升与成本优化方面，‘AI预标注+人机协同’模式可以实现数据处理效率的飞跃。”

　　“我们认为，垂直领域数据服务商、多模态技术供应商、自动化标注工具与平台与合规治理平台值得关注。AI数据服务的定制化、精细化趋势不可逆，技术驱动下的效率提升与合规管理是核心壁垒。”李庆阳表示。

（文章来源：央广财经）