随着人工智能产业的快速发展，数据标注已成为推动机器学习与大模型训练的“燃料”。然而，不同国家和地区对数据的管理方式、法律制度和价值取向存在明显差异，直接影响了数据标注行业的合规要求与发展模式。特别是在欧美与中国之间，数据标注规范不仅体现法律制度差别，更折射出文化、市场与战略选择上的不同。

欧盟：标注项目往往更“精细”，以符合法规要求，很多中小企业难以负担高昂的合规成本，因此大型标注服务商更具优势。

美国：灵活多元，外包标注和“数据众包”模式活跃（如Amazon Mechanical Turk）。合规要求因行业不同而差异化明显。

中国：标注产业规模庞大，形成了“标注工厂”与高阶智能标注并存的局面；同时本地化合规推动了数据在国内形成相对“封闭但高效”的生态。

信息来源：数语者