在AI淘金热中，有人手握铁锹和镐，不断“开垦”海量数据，为AI企业提供宝贵的资源。

　　3月27日，博鳌亚洲论坛2025年年会上，杭州曼孚科技有限公司CEO赵剑在第一财经专访中表示，随着AI技术不断进步，企业对数据的需求日益多样化，数据应用场景持续拓展，数据行业正迎来新的变革。

　　数据如同驱动AI产业链的燃料。随着信息智能向空间智能、具身智能迈进，企业对数据的认知和需求将发生深刻变化。赵剑透露，曼孚科技正转向大模型多模态数据标注。他解释，随着大语言模型（LLM）向多模态发展，文本、图像、语音、视频等数据的融合标注需求激增，多模态数据标注成为AI发展的必经之路。

　　面对多模态数据标注的成本挑战，赵剑坦言，由于处理维度的提升，数据成本也随之攀升。以自动驾驶为例，智驾汽车的传感器涵盖激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多源信息，收集、清洗、标注这些数据的工作量巨大。

　　在复杂的数据处理场景中，赵剑认为，利用AI和自动化流程提升数据处理效率是解决方案。在标注层面，AI辅助技术可识别图像中的车辆、行人，并预标注关键点；在自动化流程中，建立工业化标准，实现流水线式的数据清洗和标注。然而，赵剑也强调，AI标注的局限性不容忽视，“在AI尚不成熟的情况下，AI自动标注也难以尽善尽美”。

　　曼孚的客户结构中，自动驾驶企业仍是主要客户来源。赵剑解释，自动驾驶商业化成熟度较高，车企愿意为数据付费，且需求明确，行业已形成从数据采集到模型落地的完整闭环。

　　相比之下，服务机器人、人形机器人等领域的客户较少。赵剑指出，机器人是软硬件协同的智能体，公司对硬件适配的数据及业务场景定义不明确，影响数据质量和规模。在机器人行业，数据通用性低，若公司未明确需求即购买数据，效率将大打折扣。

　　赵剑认为，自动驾驶技术路线中，强化学习与端到端模型的探索正在加速。但自动驾驶算法的“黑箱”特性带来法律风险，事故责任界定仍是难题，需技术、法规、伦理层面共同突破。

　　全球科技巨头在人工智能领域的布局持续升温，微软、Meta、OpenAI等科技公司均计划投资建设AI数据中心。微软宣布将在2025财年投资800亿美元用于建设AI数据中心，Meta计划投资650亿美元扩展人工智能基础设施，OpenAI则宣布立即投入1000亿美元在美国建设数据中心。

　　面对科技巨头在AI数据中心建设上的巨额投入，赵剑表示，数据处理、筛选及管理更为关键。“行业在数据处理等环节的实际投入不足。”他指出，当前行业仍处于发展初期，数据标注在处理效率和速度方面仍有待提升，未来具有巨大发展潜力。

（文章来源：第一财经）