1.大模型重构标注范式

基于Transformer 架构的通用大模型（如 Segment Anything）已实现图像分割、文本分类等基础任务的自动化处理，使标注效率提升 80% 以上。济宁市融发数字产业园采用“AI 预标注 + 大模型协同”模式，通过网易 FreeAL 框架和京东言犀大模型实现 80% 基础数据的自动化处理，成本降低 40%。未来，大模型将进一步向复杂场景渗透，例如结合 BEV+Transformer 四维感知方案，实现自动驾驶时序点云数据的动态标注。

2.合成数据规模化应用

合成数据通过 AI 生成技术补充真实数据的不足，在自动驾驶、生物医药等领域快速普及。2024 年全球合成数据平台市场规模已突破 50 亿美元，预计 2030 年将达 185 亿美元，年复合增长率超 25%。例如，天津测绘院通过级联 FCN 网络生成遥感影像合成数据，有效解决违建监测中人工标注低效问题，标注效率提升 80%。

3.多模态标注成为刚需

语音、图像、文本融合标注需求激增，长沙马栏山视频文创基地推动音视频合成技术达到国际水平，支撑智能视频分析等应用。头部企业如百度智能云已推出支持 12 类数据融合的标注系统，在自动驾驶、医疗影像领域渗透率达 35%。