2025 年，人工智能的發展重心正在發生一次根本性轉移：從追求模型的規模，轉向構建其理解與解決復雜現實問題的能力。在這一轉型中，高質量數據正成為定義 AI 能力的新基石。作為人工智能數據服務的前沿探索者，數據堂深度參與并支撐著這場變革的每一個關鍵環節。本文將深入解讀 2025 年 AI 五大技術趨勢及其背后的數據需求變革。

趨勢一：多語種 TTS 與全雙工交互

「人情味」與「實時性」革命

趨勢解碼：追求更細膩的情感與更自然的實時互動

當前，語音合成技術已超越追求「清晰準確」的基礎階段，正同時向兩個深度智能化維度演進：一是為合成語音注入情感、個性與文化適配性，讓虛擬助手、數字人、有聲內容更具感染力和親和力；二是從單向反應升級為支持實時打斷、重疊對話與上下文連貫的全雙工自然交互，這已成為高端智能座艙、實時翻譯、擬真客服等前沿場景的剛需。技術的核心挑戰在于，讓 AI 不僅能「讀」出文字，更能「理解」語境與情緒，并像真人一樣實時聆聽、思考與回應，實現有情感、有邏輯的連續對話。

數據需求躍遷：從「清晰樣本」到「生動語料」與「交互流」

訓練數據的重心正經歷雙重躍遷。一方面，需構建服務于音色、韻律、情感和風格精細控制的「表現力語料庫」，包括覆蓋多語種、多方言、多年齡層的音色基底，以及蘊含歡笑、嘆息等副語言特征的語音樣本。另一方面，為實現全雙工交互，迫切需要多通道、真實、帶有自然打斷與話題轉換的對話語音數據，以及對應的精確文本轉錄與對話狀態標注，以訓練模型理解對話邏輯、管理話輪并生成即時、恰當的語音響應。

為高效賦能下一代語音交互模型，數據堂提供從標準化成品數據集到深度定制服務的完整方案。

數據堂提供可直接用于模型訓練的成熟數據集。核心數據資產包括：為高自然度合成準備的 100 萬小時多語種自然對話語音數據集與 300 萬條前端文本庫；為情感合成優化的 2000 小時多情感普通話合成數據集；以及為訓練實時交互模型關鍵的 1 萬小時全雙工多語種自然對話數據集。這些高質量數據資產，為客戶模型的快速啟動與效果優化提供了堅實基礎。

依托覆蓋全球 200 + 語種及方言的龐大語音資源網絡與專業聲優庫，數據堂能夠為各類定制化項目提供強大支持。無論是潮汕語、客家語等特定方言，貂蟬、溫柔白月光等特定音色與情感，還是多種場景下的全雙工對話交互數據，數據堂均可通過專業的采集標注流程進行高效生產，精準匹配客戶獨特的模型訓練與產品落地需求。

趨勢二：多模態大模型

從「識別」到「認知與推理」的躍遷

趨勢解碼：DeepSeek-OCR 引爆多模態認知熱潮

2025 年，以 DeepSeek-OCR 模型的開源為標志性事件，揭示了多模態大模型發展的核心方向：其價值遠不止于文字識別的精度提升，更在于推動 AI 從處理單一模態信息，邁向對圖像、文本、表格、圖表、GUI 界面等多元信息進行統一理解、關聯分析與深度推理的新階段。其目標是讓 AI 能像專家一樣，解讀混合圖文的研究報告、理解軟件界面的操作邏輯，或根據一份試卷推理解題步驟。

數據需求躍遷：跨模態關聯與推理

傳統針對單一模態的訓練數據已無法滿足需求。要訓練出具備「認知」能力的多模態模型，數據必須能夠刻畫不同模態元素之間的復雜關聯與深層語義邏輯。這要求數據形態朝著跨模態語義對齊、深度結構化與語義圖譜化的方向演進：不僅需要標注圖像中的文字、界面元素，更需要建立「圖表－總結文字」、「試題－解題步驟」、「圖標－操作指令」之間的關聯，甚至提供圍繞整體任務的推理鏈條描述。

數據堂提供覆蓋多模態認知全鏈條的高質量數據，支撐客戶模型實現從精準感知到深度理解的全面進階。

千萬級 OCR 數據、百萬級 GUI 界面，多領域專業文檔等為模型認知世界提供了豐富的「原材料庫」。300 萬組涵蓋動作、場景、建筑等的圖文理解數據，直接助力模型學習「看圖說話」與語義推理。而 20 萬組 OCR 問答及圖像視頻編輯數據，則瞄準未來交互范式，訓練模型理解指令并執行任務，真正推動 AI 從「看懂」走向「會做」。

趨勢三：大模型的深度演進

推理能力與專業精度的提升

趨勢解讀：通用思維的「升維」與垂直領域的「深耕」

當前大模型的發展呈現出兩條清晰且并行的路徑：一方面，主流研究持續追求更強大的通用推理與復雜常識能力；另一方面，產業應用落地則驅動模型向金融、法律、生物醫藥等垂直領域深入，追求高度的專業精度與可靠性。未來的成功模型，必然是強大的通用智能底座與深度領域知識融合的產物。

數據需求躍遷：從「規模優先」到「質量與結構驅動」

高質量訓練數據的需求正高度集中于金融、法律、生物醫藥及科學研究等知識密度高、容錯率低的專業領域。其核心已轉變為獲取能直接賦能模型專業推理與精準判斷能力的關鍵數據資產，主要包括三大類：揭示復雜邏輯鏈條的「過程型數據」、經領域專家深度校驗的「精標知識數據」，以及用于校準專業判斷的「對齊與偏好數據」。

為應對大模型從通用智能邁向垂直領域深化的雙軌需求，數據堂提供從標準化數據產品到深度定制服務的完整解決方案，以高質量數據驅動模型能力的精準進化。

基于大規模、高質量的成品數據集，數據堂為不同訓練階段的模型提供可直接部署的「標準燃料」。包括 5000 萬條新聞文本、3 億條 STEM 試題等為預訓練奠基的高質量無監督數據，以及 70 萬組指令微調與 150 萬條安全內容等為指令對齊提供關鍵支撐的 SFT 指令微調數據，確保模型獲得廣泛且專業的知識基礎。

數據堂組建了覆蓋金融、醫療、法律、教育、電力、稀土工業等十余個領域的超 500 人專家團隊，所有成員均具備專業資質與大模型項目經驗，已成功支持超 100 個大模型數據項目，能夠高效交付高準確率、強場景適配的專業數據，助力模型實現從「通用智能」到「領域專家」的精準躍遷。

趨勢四：具身智能

AI 加速從數字世界邁向物理世界

趨勢解碼：從「紙上談兵」到「動手實踐」

具身智能成為 2025 年焦點，源于對 AI 本質缺陷的突破：傳統大模型在純數字環境中訓練，缺乏物理交互經驗，無法建立真實世界的因果認知。人類嬰兒通過抓握、推拉等身體交互才能構建物理知覺。同樣，機械臂面對雜亂抽屜時，僅靠視覺無法判斷「能否伸手進入縫隙」，因為空間可感性取決于材質形變、摩擦系數等連續物理變量，必須通過實時交互感知。賦予 AI 物理載體，已成為突破認知天花板的必然選擇。

數據需求躍遷：構建物理交互的閉環數據

具身智能的核心在于讓 AI 通過數據習得物理世界的因果規律，這需要嚴格對齊時序的高維交互數據，其必須完整融合多視角視頻、高精度力 / 觸覺傳感器流、動作指令序列及最終任務結果，以構成「感知－決策－行動－結果」的完整因果鏈。

當前，這類高質量數據的獲取主要通過真機物理采集、高保真仿真環境生成以及人類行為視頻記錄等方式實現。然而，真實物理世界的交互數據獲取成本極高，往往需要構建專業的采集環境及團隊，在嚴格的安全約束下進行，這導致了能夠直接驅動模型進化的高質量數據依然極度稀缺。

為高效支持具身智能的研發，數據堂提供從標準化數據集到深度定制采集的完整服務。目前已構建數億組 3D 環境數據、第一人稱任務視頻、機器人抓取數據集等在內的完整體系，覆蓋從環境理解、決策規劃到動作執行的全鏈路，為模型提供高質量的訓練起點。

此外，數據堂在中、美、日、韓、德等全球布局超過 20 個專業采集場，單個面積最大超 4000 平方米，部署有包括人形機器人、機械臂、機械狗在內的 70 余臺各品牌機器人，可在家居、工廠、商超等多樣場景中，執行物體抓取、導航避障、人機交互等復雜任務。采集過程遵循嚴格的運動平穩性、操作成功率等質量規范，并同步輸出多模態傳感器數據。

同時，數據堂專業標注平臺與團隊能夠完成從感知數據的目標檢測、分割，視頻分割，任務描述，COT 等全類型標注任務，確保數據能直接用于算法迭代。

趨勢五：自動駕駛的技術范式轉移

從模塊化到端到端

趨勢解碼：自動駕駛 VLA：從「割裂模塊」到「統一認知」

2025 年，自動駕駛系統正經歷一場深刻的技術范式變革。核心架構正從傳統的 「感知－規劃－控制」模塊化設計，向數據驅動的「端到端」一體化模型演進。這一轉變的本質，是將駕駛任務視為一個整體，讓單一模型直接從傳感器輸入（如圖像、激光雷達點云）映射到控制輸出（如方向盤轉角、油門），從而避免了模塊化架構中固有的信息損失、誤差累積與系統復雜性問題。

數據需求：從「感知信號」到「因果闡釋」

以特斯拉 FSD v12 為代表的經典端到端方法，核心在于獲取海量真實駕駛視頻與同步車輛控制信號。這類數據需求側重于對「老司機」駕駛行為的模仿，依賴影子模式積累海量，尤其是覆蓋邊緣場景的未標注或輕標注數據，本質是以數據驅動的行為克隆。

而新一代的 VLM/VLA 多模態大模型路徑則提出了顛覆性需求。其目標不僅是控制車輛，更要讓模型具備推理、解釋與人機交互能力。因此，訓練數據必須實現視覺（圖像 / 視頻）、語言（指令 / 描述 / 問答）與行動（控制信號）三者在時序上的精細對齊與深度耦合。這催生了對高質量、強邏輯的標注數據的極度依賴，例如為視頻中的每個決策匹配「為何如此駕駛」的語言解釋，其復雜度和標注成本遠超以往。

面對端到端駕駛模型對復雜邏輯標注的海量需求，數據堂的解決方案聚焦于專業標注實力與規模化交付的核心優勢。

數據堂能夠對駕駛場景同步執行端到端的精確坐標標注與粗粒度的語義說明標注，并融合場景描述、決策依據、反思過程等深度邏輯，構建「感知－決策」閉環的訓練數據對。這一高質量產出得益于自研平臺集成的預識別接口、自動化工具以及嚴格的一致性培訓體系。

基于高效的標注工具及成熟的流程管理，數據堂具備穩定的規模化標注產能，可高效處理長時序駕駛視頻流，其中車輛路線判斷與行駛意圖等關鍵任務的量產交付能力均達到每月 40 萬組，持續為客戶的端到端模型從「行為模仿」到「因果理解」的進化提供可靠數據支撐。

2025 年人工智能的深入發展，其效能瓶頸與差異化優勢，將日益取決于高質量、專業化、場景化數據的獲取與構建能力。數據堂始終站在這一變革的前沿，從前沿趨勢研判，到定制化采集方案設計，再到嚴格的質控體系，致力于為每一波技術浪潮構建堅實、精準、可擴展的數據基礎設施。