在科技公司干部大会上的讲话:认清大势 直面变局 主动求变
在[*]科技公司干部大会上的讲话:认清大势直面变局主动求变
人力资源有限公司总经理
同志们:
今天召开这次干部会议,是个非常重要的会议。重要性体现在两个方面:一是数据标注行业正处在深刻变革的关键节点,[*]科技公司要走向新的发展生态、确立新的战略方向,今天的会议就是我们的动员会;二是今天也标志着我们中层管理干部竞聘上岗正式完成,新的中坚力量已经就位,这代表着我们以后的发展有了更具朝气的队伍支撑,是公司踏上新征程的转折点。基于这两个背景,结合我近期赴贵阳参加2026中国国际大数据产业博览会的所见所思,以及[*]刚刚获批国家数据标注能源化工领域先行先试城市的重大机遇,今天和大家深入交流一下形势、任务和我们的行动方向。
下面,我讲四个方面的内容。
一、认清大势:人工智能发展的历史与演变
当前我们谈论的所有产业变革,都绕不开人工智能这个最大变量。要理解我们数据标注行业为何走到今天这一步,必须先看清楚人工智能发展的整体脉络。
人工智能并不是一个新概念。早在1956年,达特茅斯会议上就正式提出了人工智能这个学科。此后的几十年里,AI的发展经历了三起两落。早期探索主要沿着三个技术流派在推进:符号主义、行为主义和连接主义,各自代表了不同的思路,但始终没有取得实质性突破,核心瓶颈就在于没有足够的数据去"喂饱"算法,也缺乏足够的算力去支撑大规模训练。
第一次崛起在六七十年代,后来因为算力和数据跟不上陷入了低谷。第二次崛起在八九十年代,专家系统一度火热,但同样因为无法规模化落地而退潮。直到2012年深度学习的突破,才真正打开了第三次崛起的局面。而这次崛起真正的标志性事件,是ChatGPT的发布,大模型第一次让普通大众直观感受到了人工智能的能力。2024年之后,AI才真正走进了大众视野,成为全社会关注的焦点。在此之前,AI更多是圈内人讨论的事,普通人不关心、也不理解。
这次数博会上有一个清晰的判断:大模型的本质就是人造神经网络,它依靠对海量数据进行"词元"化切分和训练,进而实现语言理解和业务自动化。"词元"是计算机内部最小编码单元,大模型就是靠海量词元完成训练的。从AlphaGo通过棋谱数据训练实现围棋智能化,到今天的大语言模型能写文章、编代码,底层逻辑完全一致,数据,就是AI时代的石油和电力。
我国早已将数据确立为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,2026年更是国家数据局确定的"数据要素价值释放年"。这意味着,数据不再只是信息化的副产品,而是驱动整个数字经济运转的核心引擎。谁掌握了高质量数据,谁就掌握了AI竞争的主动权。我们做数据标注的,正是站在数据从原始资源到生产要素这一转化环节的最前沿。
二、直面变局:数据标注产业的演进历程与现状
数据标注作为AI产业链的底层基石,其自身也在经历剧烈洗牌。很多人对数据标注的印象还停留在"给图片拉框、把录音转成文字",这种认识已经严重滞后了。
要理解现在的变局,就要搞清楚三个问题:为什么干、干什么、怎么干。
(一)为什么干--数据标注为什么要转型
数据标注产业的转型,来自三个层面的深刻变化。
第一,技术逻辑变了。以前大家做的是预训练,需要海量通用数据"喂"给大模型,让它具备基础认知能力。那时候标注以人工为主,任务量大、门槛低。但现在大模型进入后训练阶段,需要通过强化学习、人类反馈对齐等专业手段对模型输出进行精细化调校。本届数博会上的信息显示,为大模型服务的后训练、预标注后训练的需求增幅非常快,五倍、十倍甚至二十倍的增长。
第二,业务方向变了。数据标注正在从大语言模型向多模态模型转变。以前主要是标文字、标图像,现在要标视频、标3D点云、标传感器融合数据。从行业需求看,原来以通识类标注为主,现在需要更多有专业经验、有技术创新能力的标注。标注方式从众包平台接单,逐步变成需要专家深度参与的人机协同模式。
第三,行业阶段变了。产业经历了三个阶段递进。第一是众包期,以人为主、劳动密集,谁都能干。第二是技术替代期,自动标注和预标注技术成熟,从以人为主转变为人机协同,用工量大幅缩减。第三是专业升级期,也就是现在所处的阶段,专家深度参与成为核心要求。产业正从劳动密集型向知识密集型和技术密集型转变,这是大势所趋,我们必须做好充分的思想准备和战略准备。
(二)干什么--数据标注面临的任务是什么
数据标注面临的核心任务,叫"三促三专"。
"三促"指的是:促科技创新、促数据供给、促产业发展。这是国家对先行先试城市提出的总体要求。
"三专"指的是三个具体抓手。
第一是专项工程。[*]被国家定位为能源化工领域唯一的先行先试试点,那我们就要围绕煤矿、化工这个垂直领域,建设专项的数据标注平台,开发通用的高质量数据集,提供真实的场景数据支撑。这不是建几个园区、引几家企业、投多少钱就能交差的,要拿出实实在在的专项成果。
第二是专家网络。以后的标注工作,不是只有我们自己的专家在做。要形成跨区域的专家协同网络,可以有[*]集团的专家,也可以有[*]能源的专家,不同领域、不同方向的专家协同作战,形成合力。
第三个是专项机制。要用专门的政策、专门的资金、专门的考核机制来保障数据标注先行先试工作落地。
(三)怎么干--数据标注如何实现转型
具体路径,要从两个维度推进。
一是打造自动化标注共性平台。要构建科学规范的标注评测体系,推动行业标注技术在真实场景中发挥作用。平台要具备预标注、自动质检、数据安全管控等功能,形成"模型预标注+专家精准校准"的人机协同作业模式。
二是解决数据集规模供给问题。按照国家标准推进高质量数据集建设,聚焦行业痛点,开展精准供给,提升规范化供给水平。不是说有多少人做了多少数据集就行,关键是你做的东西能给大模型补上什么能力。
这就对数据标注企业提出了全新要求。普通的"标图像、标文本"已经行不通了,未来要转向"标管理、标思维、标程序"。通俗讲,以前我们教AI"这是什么",现在要教AI"这该怎么思考、怎么做决策"。企业必须具备真实场景的数据积累、行业专家的参与标注和质检、以及智能化标注平台的技术支撑,这三个门槛,把绝大多数传统标注公司挡在了门外。
三、把握机遇:贵阳数博会[*]的荣誉成绩与[*]科技的战略定位
这次参加贵阳数博会,我最大的收获,是亲身见证了[*]数据标注产业获得国家层面战略性认可的时刻。全国新增32个数据标注先行先试城市,基本都是省会城市或区域中心城市,[*]作为[*]省唯一入选城市位列其中。更关键的是,全国九大领域布局中,[*]被明确确定为能源化工领域唯一的先行先试试点城市。其他八个领域基本覆盖了制造、医疗、交通、航空航天等方向,而能源化工这个重资产、高价值、场景复杂的赛道,国家把这个试点给了[*]。
获批这个试点城市,对我们意味着什么?我讲两个直接影响。
一是试点任务机遇难得。试点城市不是挂个名就完了,国家布局先行先试,就是要推动重点领域取得实质性突破。从第一批试点情况看,各城市拿到任务书后都要围绕自身定位,在建基地、育企业、定目标等方面拿出具体动作。[*]作为能源化工领域唯一的试点,市里前期已经做了大量争取工作,市委书记带队拜访国家数据局时,专门汇报了建设全国能源化工领域数据标注中心、创建数据标注产业创新试验区的总体思路,国家部委也明确表态要"紧扣[*]发展所需,加强工作衔接、加大支持力度"。市领导也到集团专题调研,明确以集团为龙头牵引,把产业优势转化为垂类发展优势,全力打造标杆示范。这意味着,能源化工领域高质量数据集建设、行业大模型训练等任务,[*]去争取承接是有先发优势的。这个窗口期,我们不去接,别人就会接。关键还是我们自己有没有能力接得住、干得好。
二是政策补贴力度空前。国家新出台的关于高质量数据集建设的补贴政策,力度远超以往。常规财政补贴一般在10%到20%之间,这次直接翻倍。这个政策可能很快就要开始施行了。窗口期就在眼前,错过了便不再有。
对[*]科技而言,这是战略性的窗口期。但我们也要认识到,机遇不是坐等分果,而是要凭真本事去承接。国家选的是[*]这个城市,但具体到数据标注和高质量数据集建设的执行层面,市委市政府看的就是我们[*]科技。我们必须把这个定位吃透,把这个责任扛起来。
四、主动求变:[*]科技的战略调整与行动要求
机遇当前,不进则退。我们必须从思想认识到能力结构、从业务布局到人才梯队,进行系统性调整。
(一)发展方向要明确
我们的核心战略方向要更加清晰--立足能源化工垂直领域,打造"行业数据+专家知识+智能平台"三位一体的数据服务能力。不跟风做通用标注的红海竞争,而是深耕我们的主场:服务好集团内部的煤矿、化工、新材料等产业的数字化转型需求,把内部场景吃透、把标杆项目做亮,形成可复制的行业标准和解决方案,再向外输出能力。
具体来说,要瞄准两个方向。
一是从预训练向后训练转变。以前预训练阶段,市面上公开的语言类数据基本抓完了,问答形式的数据已经饱和。现在拼的是高质量数据集、后训练能力和产业引领效果。以后标注是标思维链--这个模型到这儿了,它为什么这样干?为什么采取这个措施?从问答式大模型变成一种操作和思维能力,标的是决策逻辑。第二个方向是标编程--程序是怎么编的,到这个地方为什么编这个逻辑。思维链数据和专家行为数据,是大模型企业最缺的。预训练是培养"通才",后训练是培养"专家"。未来的方向是从卖数据转向卖训练服务,从预训练转向训练与评测环节的数据服务生态。
二是具身智能的数据标注要提前布局。具身智能已经写入了政府工作报告。以前是示范展示为主,以后要往实景实训、产教融合转变,能不能解决煤矿的问题、医疗的问题、进入家庭?以后的发展方向是真实场景的中试基地,煤矿、化工、医院、家政的真实场景数据,不是合成数据,这些最稀缺。
这里给大家讲一下数据的五类金字塔,要清楚自己在哪一层。第一层无本体数据,
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