文章核心观点 - 2025年人工智能的发展重心正发生根本性转移，从追求模型规模转向构建其理解与解决复杂现实问题的能力，高质量数据成为定义AI能力的新基石[1] - 数据堂作为人工智能数据服务的前沿探索者，深度参与并支撑着这场变革的每一个关键环节[1] 趋势一：多语种TTS与全双工交互 - 语音合成技术正同时向两个深度智能化维度演进：一是为合成语音注入情感、个性与文化适配性；二是从单向反应升级为支持实时打断、重叠对话与上下文连贯的全双工自然交互[3] - 训练数据的重心正经历双重跃迁：一方面需构建服务于音色、韵律、情感和风格精细控制的“表现力语料库”；另一方面为实现全双工交互，迫切需要多通道、真实、带有自然打断与话题转换的对话语音数据[4] - 数据堂提供可直接用于模型训练的成熟数据集，包括100万小时多语种自然对话语音数据集、300万条前端文本库、2000小时多情感普通话合成数据集以及1万小时全双工多语种自然对话数据集[7] - 依托覆盖全球200+语种及方言的庞大语音资源网络与专业声优库，数据堂能够为各类定制化项目提供强大支持[7] 趋势二：多模态大模型 - 以DeepSeek-OCR模型的开源为标志性事件，揭示了多模态大模型发展的核心方向：推动AI从处理单一模态信息，迈向对图像、文本、表格、图表、GUI界面等多元信息进行统一理解、关联分析与深度推理的新阶段[9] - 训练数据必须能够刻画不同模态元素之间的复杂关联与深层语义逻辑，朝着跨模态语义对齐、深度结构化与语义图谱化的方向演进[10] - 数据堂提供覆盖多模态认知全链条的高质量数据，包括千万级OCR数据、百万级GUI界面、多领域专业文档、300万组涵盖动作、场景、建筑等的图文理解数据，以及20万组OCR问答及图像视频编辑数据[12] 趋势三：大模型的深度演进 - 当前大模型的发展呈现出两条清晰且并行的路径：一方面持续追求更强大的通用推理与复杂常识能力；另一方面驱动模型向金融、法律、生物医药等垂直领域深入，追求高度的专业精度与可靠性[14] - 高质量训练数据的需求正高度集中于金融、法律、生物医药及科学研究等知识密度高、容错率低的专业领域，核心已转变为获取能直接赋能模型专业推理与精准判断能力的关键数据资产[15] - 数据堂提供从标准化数据产品到深度定制服务的完整解决方案，包括5000万条新闻文本、3亿条STEM试题等高质量无监督数据，以及70万组指令微调与150万条安全内容等SFT指令微调数据[17] - 数据堂组建了覆盖十余个领域的超500人专家团队，已成功支持超100个大模型数据项目[17] 趋势四：具身智能 - 具身智能成为2025年焦点，旨在突破传统大模型缺乏物理交互经验、无法建立真实世界因果认知的本质缺陷[19] - 具身智能的核心在于让AI通过数据习得物理世界的因果规律，这需要严格对齐时序的高维交互数据，完整融合多视角视频、高精度力/触觉传感器流、动作指令序列及最终任务结果[20] - 数据堂提供从标准化数据集到深度定制采集的完整服务，目前已构建数亿组3D环境数据、第一人称任务视频、机器人抓取数据集等在内的完整体系[22] - 数据堂在全球布局超过20个专业采集场，单个面积最大超4000平方米，部署有包括人形机器人、机械臂、机械狗在内的70余台各品牌机器人[22] - 数据堂专业标注平台与团队能够完成从感知数据的目标检测、分割，视频分割，任务描述，COT等全类型标注任务[23] 趋势五：自动驾驶的技术范式转移 - 2025年，自动驾驶系统正经历一场深刻的技术范式变革，核心架构正从传统的“感知－规划－控制”模块化设计，向数据驱动的“端到端”一体化模型演进[25] - 新一代的VLM/VLA多模态大模型路径提出了颠覆性需求，训练数据必须实现视觉、语言与行动三者在时序上的精细对齐与深度耦合，催生了对高质量、强逻辑的标注数据的极度依赖[26] - 数据堂能够对驾驶场景同步执行端到端的精确坐标标注与粗粒度的语义说明标注，并融合场景描述、决策依据、反思过程等深度逻辑，构建“感知－决策”闭环的训练数据对[28] - 基于高效的标注工具及成熟的流程管理，数据堂具备稳定的规模化标注产能，其中车辆路线判断与行驶意图等关键任务的量产交付能力均达到每月40万组[28]