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- 狭义：聚焦“数据标记”，通过人工或半自动手段，将文本、图像、语音等原始数据转化为机器可识别的结构化信息（如给自动驾驶图像中的“行人”“信号灯”打标签），为AI打造标准化“训练教材”。
- 广义：覆盖“全流程服务”，包含数据采集、清洗、标注、质检等全生命周期环节，形成连接上游数据来源方、下游AI算法研发方的完整产业链。
从价值来看，数据标注是AI技术落地的“刚需支撑”：一方面，它能让原始数据从“杂乱资源”蜕变为“高价值资产”（如医疗影像标注后价值可提升数十倍）；另一方面，它为大模型、自动驾驶、智慧医疗等场景提供高质量训练数据，直接决定AI应用的精度与效果。
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