近日，数据堂发布全新数据产品，覆盖多语种大模型预训练、多模态大模型、语音识别及计算机视觉等多个前沿方向。所有数据集经严格标注与质量控制，提供商业级使用授权且已获得科研使用许可，知识产权归属清晰可溯，可为企业及研发团队提供大规模、多样化、合规可靠的数据资源，有效助力大模型与AI技术迭代升级，赋能全球应用场景创新。

随着人工智能技术快速发展，对高质量数据集的需求缺口继续增大。加强优质数据供给，以高质量数据驱动人工智能创新发展变得愈发关键。《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》中提出，“推动科研机构、龙头企业等开展行业共性数据资源库建设，打造高质量人工智能大模型训练数据集”。如何构建科学、高效、安全的行业高质量数据集，成为了当前亟待解决的重要课题。

当前，在“人工智能”行动背景下，垂直领域大模型的发展呈现出蓬勃态势。与通用大模型相比，垂域大模型的底层逻辑在于解决专业领域存在的“幻觉”、知识不准确、缺乏深度等痛点。而要实现这一点，核心在于数据：唯有注入海量、精准、合规的专业领域数据，模型才能模拟专家进行领域问题的深度思考，助力解决产业实际问题。

Interspeech是由国际语音通讯协会（ISCA）组织的语音研究领域顶级国际会议，第26届Interspeech大会将于2025年8月17日至21日在荷兰鹿特丹隆重举行。作为全球最大的综合性语音处理领域的科技盛会，历届Interspeech会议都备受全球学术界和工业界的广泛关注。

在科技飞速发展的时代，人工智能技术正以前所未有的速度重塑安防行业的格局。从早期的简单视频监控到如今的智能化、自动化安防系统，AI技术的应用为城市安全、交通管理、公共秩序维护等诸多方面带来了深刻变革。

近年，大模型技术加速演进，从通用对话、图文生成到多模态理解，AI能力持续跃升。模型愈强，对训练数据的要求也愈加严苛，尤其在数据标注环节，精度、复杂度和效率的门槛被不断抬高。在此背景下，标注员角色该如何进化？

随着大模型技术的加速产业化，正以前所未有的深度与广度重塑人工智能产业生态。然而，模型能力的跃升也暴露出一个核心瓶颈：高质量、专业化、可信赖数据供给不足与流通壁垒，传统的、粗放式的数据市场形态已难以满足大模型产业化落地的精细化需求。在此背景下，数据市场正迈入分层协作新阶段，同时，数据生产、大模型领域增强与可信空间计算等关键环节的新型产业链条也正在形成。

数据堂全新发布多语种大模型预训练数据集、多模态大模型数据集、语音识别与计算机视觉训练数据集，全面助力企业打造更高精度、更强泛化能力的AI模型，轻松应对全球用户多样化的语言与应用场景需求，为智能升级提供坚实数据支撑。

随着人工智能、大模型技术的快速迭代，尤其是DeepSeek的开源，带动了大模型向领域快速应用，同时也带动数据市场发生了趋势性的变化。数据作为新的生产要素，正引领着一场前所未有的变革。

自动驾驶技术从实验室的算法验证走向大规模量产应用，是一场充满挑战的征程。这段征程的核心驱动力，不仅是芯片和传感器的升级，更是一场关于数据的“喂养”竞赛——从简单的像素标注到多模态大模型的理解，数据需求的演变悄然推动着自动驾驶的每一次跨越。早期依靠摄像头的辅