当前，智能手机市场正经历“冰火两重天”的格局：一方面，硬件参数内卷加剧，全球智能手机平均换机周期已延长至51个月，年换机率降至23.7%。另一方面，AI手机成为行业破局的核心引擎，2024年全球新一代智能手机出货量达1.7亿部，占整体出货量的15%，预计2026年全球渗透率将突破35%。
从生成式AI热潮到端侧大模型的深度应用，智能终端已成为行业共识，头部厂商纷纷加大AI研发投入，一场以AI为核心的行业变革已然来临。在这一趋势下，高质量训练数据作为AI技术落地的核心基石，直接决定智能手机的智能体验与市场竞争力。
一、智能手机的发展趋势：从“参数竞争”到“端侧智能”的破局之路
部署核心从云端全面转向端侧
智能手机行业已从传统云侧依赖型智能，迈入端侧大模型主导的“自主智能”新阶段。推动这一转变的基础是手机芯片算力的飞跃，目前某品牌旗舰机算力已突破60TOPS，为百亿参数以下的大模型在端侧高效运行提供了硬件可能。这一转变带来的直接优势是响应速度的极大提升与用户数据隐私的更好保障，使得实时、个性化的AI服务成为可能。
交互能力从单模态升级为深度融合的多模态
当前智能手机的交互能力正从处理单一的文本或图像，向深度融合的文本、语音、视觉多模态理解与生成跨越。这意味着手机能够像人一样，综合理解通过摄像头、麦克风、传感器接收的复合信息，并作出连贯的智能响应。实现这种类人交互的关键，在于使用海量、高质量、精准对齐的多模态数据进行模型训练，这也是将炫酷的AI演示转化为可靠日常功能的真正挑战所在。
竞争焦点从硬件参数转向生态整合
随着硬件性能逐渐趋同，智能手机的竞争已超越单纯的算力比拼，进入以操作系统和开放生态为核心的新阶段。厂商的战略重心正从制造设备转向组织生态，通过构建统一的AI能力平台或开放的连接协议，旨在整合跨设备、跨服务的智能体验。生态的丰富度与开放性，将直接决定智能手机能否融入并主导用户的数字生活。
但智能手机的规模化发展仍面临多重挑战：一是成本压力激增，内存等核心部件涨价导致中低端机型AI功能落地受阻，预计2026年中低端手机内存成本占比将飙升至34%；二是用户体验同质化，当前AI应用仍集中于基础场景，缺乏差异化的杀手级应用；三是技术落地门槛高，端侧大模型对多模态数据的覆盖广度、标注精度提出了前所未有的要求。四是在数据驱动与用户隐私保护之间寻求合规平衡的难度日益增大。只有突破数据瓶颈，实现“技术-数据-场景-合规”的深度耦合，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。
二、数据堂训练数据基石：智能手机发展的核心燃料
端侧大模型的迭代、多模态交互的实现、场景化服务的落地，均离不开高质量训练数据的支撑。数据堂针对智能手机的技术需求与应用场景，打造了全栈式训练数据服务。
1.基础感知层数据
语言理解与生成文本数据 5000万条新闻文本、3亿条STEM试题等为预训练奠基的高质量无监督数据，以及70万组指令微调与150万条安全内容等为指令对齐提供关键支撑的SFT指令微调数据，确保模型获得广泛且专业的知识基础。
多轮、多语种、多情感语音交互数据 为高自然度合成准备的100万小时多语种自然对话语音数据与300万条前端文本库；为情感合成优化的2000小时多情感普通话合成库；以及为训练实时交互模型关键的1万小时全双工多语种自然对话数据和5万小时多语种电话信道语音数据。这些高质量数据资产，为客户模型的快速启动与效果优化提供了坚实基础。
多语种、多场景OCR数据
上千万张光学字符识别OCR成品数据集，覆盖全球几十余种语言，覆盖多种自然场景、异形文字、手写体、GUI界面、文档、票据等多个场景，还包括数十万组OCR描述及问答数据，描述内容客观准确，无敏感内容，回答精准，全部经过人工标注，采集、标注及文本转写精度均达98%以上，有助于模型在真实世界的应用中表现出色。
精细版发丝级人体抠图数据 包括室内场景和室外场景。数据多样性包括多种场景、多种年龄段、多种人体角度、多种姿态。采用手机和相机进行采集。在标注方面，对人体进行发丝级标注，标签标注准确率达98%以上，数据可用于发丝级人体分割等任务。
人物多模态视频数据 数据类型包括单人面向镜头讲话、演讲等优质视频，涵盖不同性别、年龄段（青年、中年、老年），内容覆盖日常对话、情感独白、场景化互动等多种场景。音频视频文本同步对齐，支持多模态信息的深度解析与融合应用。
2.系统智能层数据
20万组多模态GUI Agent数据（连续帧） 包含手机、平板电脑、PC三种设备的GUI交互轨迹数据，涵盖桌面应用操作、网页浏览行为等多种场景，并对用户操作步骤、界面元素状态、任务目标及执行结果进行了精细化标注。该数据集包含完整的操作逻辑链与思维链，可显著提升智能体的界面理解与任务自动化能力。
4万张多模态GUI Agent数据
来自多种设备和应用类型的界面图像，涵盖11类UI元素标注，格式为.jpg/.png和.json，采用平台、手机、PC采集，适用于界面理解、元素识别与交互研究。
10万组图像、视频编辑数据 题材覆盖人物、动物、植物、物品、食物等。图像编辑类型包括人像属性编辑、图像语义编辑、图像结构编辑。视频编辑每组含原始视频、编辑指令和编辑后视频，视频分辨率>=2560x1440，帧率24fps，时长5s，编辑效果自然合理。数据可用于图像合成、数据增强、虚拟场景生成、视频编辑等任务。
30,696组影楼人像精修前后图像数据 数据采集场景为室内场景和室外场景，国家分布主要包括阿尔及利亚、埃及、匈牙利、波兰和日本。数据类型包括写真照、婚纱照等。在数据标注方面，对采集的影楼人像数据进行精修标注。数据可用于影楼人像精修，PS抠图，人像分割等任务。
10万道逻辑推理试题采集数据 涵盖图形推类型题，IQ智商测试题，思维逻辑推理题，图形视觉题，知识百科图像推理、侦探推理类型等多种题型，并对题目、答案、解析进行了转写。该数据集包含思维链过程，可提升大模型的逻辑推理能力。
103,975组多学科多模态理解推理数据 涵盖艺术、工程、医学等6大学科、多个细分领域的专业级图文混合问题（如图表、工程图纸、艺术作品分析等），每个问题均由专业人员进行质检。该数据集将文本与视觉信息进行深度理解、可用于提升大模型的逻辑推理和知识应用的能力。
我们严格遵循数据保护法规和隐私规定，确保数据采集、存储和使用的过程中维护用户的隐私和合法权益，所有数据均遵循GDPR,CCPA,PIPL。
3.全栈式数据定制服务
数据堂为智能手机厂商提供涵盖数据生产全流程的专业服务：提供高度定制化的采集方案，可根据厂商具体的技术路线与产品定位，定向采集特定场景与参数的专属数据，精准适配不同品牌的AI战略。通过高精度标注服务（包括文本分类、图像分割、语音转写及跨模态关联标注等）满足端侧大模型对精细化训练数据的严苛要求。所有服务均在严格的合规保障体系下运行，确保数据通过合法渠道采集与处理，全程遵循隐私保护法规，为客户的数据使用安全与风险控制提供坚实支撑。
AI时代的浪潮不可逆转，智能手机已从“可选项”变为“必选项”，而数据正是这场变革的核心驱动力。华米OV等头部厂商的百亿级投入、端侧大模型的技术突破、用户对智能体验的极致追求，都在推动训练数据向“多模态、场景化、高精度”方向升级。数据堂深耕AI数据服务领域，将持续聚焦智能手机的技术演进与场景创新，为厂商提供“即用型+定制化”的训练数据支持，助力突破技术瓶颈，实现体验升级。
