谱蓝科技董事长蔡立。

红网时刻新闻记者 吴公然 实习生 刘佳恒 通讯员 艾萌 肖可 长沙报道

近日，上海世博中心，2026世界人工智能大会现场，一家来自湖南的企业——长沙谱蓝网络科技有限公司（以下简称谱蓝科技），凭借“高质量数据集定制研发”入选语料风云榜“新锐势力Top10”。

本届大会传递出一个清晰的信号：AI产业的竞争重心，正在从比拼“算力”和“模型参数”，全面转向以“高质量垂域语料”为核心的基础设施建设。

这也意味着，AI的下半场，将是一场围绕“数据质量”和“专业知识”的深度较量。而曾被视为低端劳动的数据标注行业，正蜕变为定义AI能力上限的核心枢纽。

大会释放的这些信号，对数据标注行业究竟意味着什么？广大标注企业又该如何应对变局？带着这些问题，记者日前专访了谱蓝科技董事长蔡立。

谱蓝科技入选2026世界人工智能大会语料风云榜“新锐势力Top10”。

告别“大力出奇迹”，“专而精”重新定位价值坐标

记者：今年大会大家都在提“数据枯竭”和“参数内卷”。作为一线从业者，你感受到大模型厂商对语料的需求，发生了什么本质变化？

蔡立：5年前客户问“你们能标多少框”，现在问的是“你的数据有效性怎么体现，如何在我的模型与智能体体现效果”。

最核心的变化是——粗放的“大力出奇迹”已成过去时，对“专而精”的渴求正在重新定义数据标注和有效性的价值坐标。

以前堆通用数据、拼参数规模，发现低质数据越多，“模型幻觉”越严重。尤其能源、交通这些领域，错一个标点可能出安全事故。

现在厂商要的是“可溯源、可迭代、可确权、合规安全”的高质量数据资产。说白了，当算法和算力“内卷”到一定程度，高质量垂域语料被普遍视为决定人工智能能力上限的核心要素。

记者：面对能源、交通这些“场景碎片化”严重的行业，谱蓝科技怎么解决标准化生产与定制化需求这对矛盾？

蔡立：这是个好问题。行业场景就像满地的碎玻璃，纯定制很“磨人”，纯标准化客户不能用。

我们的解法是，在底层搭建全流程标准化的数据生产线，从采集到质检像工厂流水线一样硬；上层储备模块化语料资产库，拆解通用赛道模块和客户专属模块，无需从零开发数据集，可快速适配各类碎片化场景，谱蓝科技建立了一套“数据（提纯）到数据（可用）”的标准化服务体系。

好比做菜，底料和工艺标准化，但给不同客户撒不同的“独家调料”，搭配我们的行业专家质控体系，既保住了专业准头，又把定制成本打下来一大截。

目前，这套方案已成功服务多家能源、交通行业头部客户，有效降低模型幻觉率，大幅提升行业大模型的落地实用性。

记者：这听上去像是一场“重资产”转型。你们打造工业化数据资产平台，背后的商业逻辑是什么？

蔡立：过去是“作坊式”拼人力，现在是“数据集”拼迭代。如今客户要的不是“一筐数据文件”，而是能反复迭代、有效的数据集，而有效创造价值，价值驱动确权，确权固化资产，确权的资产就是能入表的数据资产。

然而，纯人力根本做不到全流程可追溯、可管控。我们投入重金做工业化平台，用自动化流水线、智能质检、全链路数据治理，替代大部分标准化人工工序。

这不是省成本的事，是把一次性的“外包服务”，升级为长期、高附加值的“数据资产服务”，把数据的价值体现出来。

谱蓝科技办公区。

从“能回答”到“能干活”，打通最后一公里

记者：当前AI正从“学知识”走向“学做任务”，谱蓝科技在把一线“老师傅经验”转化为语料时，遇到了哪些挑战？

蔡立：最难的不是技术，而是“隐性经验显性化”。

比如能源、电力一线的老师傅，判断故障全靠耳朵听异响、眼睛看火花，那是几十年的直觉经验，没写进过任何操作规程。人工智能不懂业务，而行业专家无法沉淀有效数据，导致AI无法真正落地企业。

而且，行业数据割裂严重，台账、工单、设备参数等各说各话。传统一次性交付的数据集，无法打通“工况、故障、规范、处置方案”的完整业务逻辑，训练出的模型容易出现逻辑冲突，无法适配一线复杂场景。

记者：那数据服务商在这“最后一公里”该扮演什么角色？只是润色数据吗？

蔡立：绝对不是。现在我们是“三合一”角色。

第一是“行业隐性知识的数字化翻译官”。我们带着数据工程师、AI训练师钻进一线，把老师傅的碎片化直觉经验，拆解成标准化、结构化、可训练的高质量行业语料，系统性沉淀企业专属核心资产。

第二是“行业AI的全周期闭环运营管家”。我们彻底摒弃一锤子买卖，建起“数据建设-模型适配-场景落地-样本回流”的循环，持续更新场景样本、优化数据集，让大模型始终适配最新行业工况，真正实现持续学任务、常态化进化。

第三是“行业数据安全合规的守门人”。我们依托本地化隔离数据体系和专属合规标准，在严守数据安全法规、保障企业核心经验不外泄的前提下，打通数据可用不可见的落地路径，让企业敢用、能用AI技术赋能生产。

记者：这种闭环服务，听起来已经脱离了“乙方”的范畴？

蔡立：对，我们和客户从“短期外包”变成了“长期共创”。

我们的团队需要和客户建立共同的目标，让客户拥有AI数据带来新的数据复利体系，我们的前端部署工程师（FED）需要和客户共同办公。只有浸入场景，才能做出真正能干活的数据，能够引导智能体和模型跑出真正意义的数据壁垒及核心价值。

AI反哺行业，人才结构迎来“脑力革命”

记者：据了解，谱蓝科技自研的AI预标注平台让效率提升了30%。大模型对数据标注行业自身的“反哺”效应，如何改变这个行业？

蔡立：AI对谱蓝科技改变是颠覆性的，不仅仅改变业务逻辑，更改变了组织架构，我们从金字塔型的组织管理，变成由数据驱动的组织管理。

如今，AI会追踪每名员工的工作足迹，为其量身定制提升方案和实施优化建议，并将关键洞察同步至决策层，让管理从“经验依赖”走向“数据导航”。

过去，别人问我是做什么的，我说“做数据标注”，对方多半会接一句：“哦，就是画框框、打标签的那种？”现在我会说，我们做的叫词元经济——帮大模型更好地理解世界、更好地回答问题。这完全是两码事。

以前按人头计件，卖的是劳动力；现在卖的是资产，是判断力。以前客户问“标完没”，现在问“你觉得这里AI为什么会出错”。我们的“慢思考”项目里，标注员不再画框，而是给AI的多个答案打分、教它推理。

这逼着我们的人才结构变了。

基础“画框”交给AI，人去做“把关”。现在行业缺的不是“人手”，而是能挑出AI逻辑漏洞、有专业能力的“AI出题专家”。这类复合人才被称为“数据炼金师”，薪资是过去普通标注员的5倍。

记者：所以在“AI打底+人工把关”的新模式下，对一线从业者的核心能力要求变成了什么？

蔡立：我总结为三层核心素养。

第一是审查力，能排查AI预标注的陷阱，补齐规则漏洞。

第二是判断力，在RLHF（基于人类反馈的强化学习）训练中，甄别模型优劣、识别AI幻觉。

第三是专业力，你得真懂医疗、金融、代码等垂直领域的知识。

记者：这对行业人才培养体系提出了哪些新要求？

蔡立：第一，要打破学科壁垒，搭建跨学科培养体系，培育兼具AI数据基础和垂直行业专业知识的复合型人才。

第二，培训重心要从“教操作”转向“教思维”，让从业者读懂模型训练逻辑，而非单纯机械作业。

第三，紧跟国家数据局“标注攻坚”专项行动，通过校企深度合作，搭建从基础标注到高端数据人才的梯度培养体系，补齐行业高质量数据人才短板。

当AI褪去炫目的参数泡沫，决定智能高度的，不是算力的蛮力，而是数据的精度。数据标注行业，正在经历一场从“人力”到“脑力”、从“外包”到“共创”的深刻质变。

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