中国人工智能语料市场正经历高速增长，预计2025年规模将突破百亿，年复合增长率超过25%。这得益于深度学习和多模态技术的发展，以及智能客服、自动驾驶等多元应用场景对高质量数据的迫切需求。然而，中文高质量语料的结构性短缺依然严峻，国际大模型中中文占比极低，国内研发者面临数据依赖和标注标准不一等挑战。为应对这些困境，国家正从政策、市场和企业层面推动变革，鼓励语料资源共享和开放生态建设。未来，中国语料市场将从数量竞争转向价值竞争，多模态融合和合成数据将是重要发展方向，但数据安全和隐私保护仍是关键。报告旨在为从业者提供有益参考，促进语料从收集到应用的全链条发展。

📊 **市场规模与增长强劲：** 中国AI语料市场规模巨大且增长迅速，2023年已达68.7亿元，预计2025年将突破109亿元，年复合增长率超过25%。这种爆发式增长由深度学习、多模态技术以及智能客服、自动驾驶等60余个应用场景对高质量数据的旺盛需求所驱动。

📉 **中文语料短缺与挑战：** 尽管市场繁荣，但中文高质量语料存在结构性短缺问题。国际主流大模型中中文占比不足千分之一，远低于英文。国内还面临典籍数字化不足、语料标注标准不一、数据孤岛、版权壁垒以及生成式AI“幻觉”对语料纯净度影响等多重挑战。

🚀 **政策与市场驱动变革：** 国家正积极推动语料市场发展，例如发布《促进数据产业高质量发展的指导意见》支持数据集开发，教育部牵头建设“中华文脉新型语料库”促进资源共享。市场端，语料联盟和数据交易所的成立加速了开放生态的构建，企业也积极整合文学、影视、图像等多源语料，打通收集、处理、共享的全链路。

💡 **未来发展趋势与治理：** 未来中国语料市场竞争将从数量转向价值，多模态融合和合成数据是重要方向。企业出海也将依赖全球化语料布局。然而，建立“安全与创新并重”的治理范式至关重要，需在数据主权、隐私保护和标准化建设间找到平衡，确保中文语料成为AI发展的“源头活水”。

　　人工智能的浪潮正以前所未有的速度重构全球技术版图，而语料——这一滋养智能系统的“数据血脉”已成为各国竞逐AI话语权的战略基石。中国语料市场在政策、技术与需求的三重共振下，正经历从规模扩张向质量跃迁的关键转型。2023年我国AI语料市场规模达68.7亿元，预计2025年将历史性突破百亿大关，达到109亿元，年复合增长率超25%。这一爆发性增长背后，是深度学习与多模态技术的选代催生了更精细的语料需求，也是智能客服、自动驾驶、医疗诊断等60余个应用场景对高质量数据的追切渴求。 　　然而，繁荣之下暗流涌动。中文高质量语料的结构性短缺，仍是悬于产业头顶的“达摩克利斯之剑”。国际主流大模型的训练语料中，中文占比不足千分之一，远低于英文的90%以上份额，迫使国内研发者长期依赖外文数据集或网络爬取数据。更深层的挑战在于：典籍文献的数字化带后（国家图书馆仅4%古籍完成深度数字化）、语料标注标准的分政、数据孤岛与版权壁垒，以及生成式AI“幻觉”对语料纯净度的反啦，共同构成了产业跃升的硬阻。 　　面对困局，一场自上而下的变革已然启动。政策端，国家发改委联合多部门发布《促进数据产业高质量发展的指导意见》，明确支持高质量数据集开发；教育部牵头建设“中华文脉新型语料库”，推动跨机构语料资源共享。市场端，上海人工智能实验室发起全国首个大模型语料联盟，深圳、上海数据交易所开辟语料交易专区，加速构建开放生态。企业亦积极破壁，中文在线深耕文学与教育语料库，华策影视激活海量视频素材，视觉中国以5亿图文对芬实视觉语料基座；库帕思语料平台则聚焦跨行业多场景语料融合，通过AI驱动的动态清洗与标注技术构建高精度工业级语料池——从文本、图像到视频，多元主体正合力打通“收集-处理-共享”的全链路闭环。 　　展望未来，中国语料市场的竞争维度正从“数量”转向“价值”。多模态融合将推动语料形态向图文音视一体化演进；合成数据技术有望缓解稀缺领域语料困境；而全球化语料布局更将成为中国企业出海的关键筹码。但这一切的前提，是建立“安全与创新并重”的治理范式——唯有在数据主权、隐私保护与标准化建设间找到平衡点，中文语料才能真正成为人工智能文明的“源头活水”，而非受制于人的技术附唐。本报告梳理了语料基础概念与发展概况，展示了“2025语料风云榜”，并介绍了相关优秀企业案例，以期为广大从业者和各方帮助人士提供有益帮助，促进语料从收集到应用的大发展