2026年8月，弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan，以下简称“沙利文”）正式发布《全球及中国AI数据服务市场发展白皮书(2026)》（以下简称《白皮书》）。报告旨在对AI数据服务行业进行全面深入分析，从AI产业发展趋势、数据服务市场规模、产业链结构、核心数据需求、竞争格局及未来发展方向等多个维度探究行业发展逻辑，分析AI数据服务在大模型时代的重要价值，并洞察行业未来演进趋势。
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人工智能正在从以算法和算力驱动的技术竞争阶段，逐步进入以高质量数据驱动模型能力提升的新阶段。作为连接数据资源与模型能力的重要基础环节，AI数据服务正由传统机器学习阶段的数据采集与标注，向覆盖模型训练、能力对齐、效果评测及持续优化的高价值数据服务体系升级，为大模型、物理AI及AI Agent等新一代智能系统的发展提供关键支撑。高质量、多模态、专业化及场景化数据正逐渐成为影响人工智能系统性能、可靠性及商业化落地的重要因素。
当前，全球AI数据服务产业正处于由传统数据生产向智能化数据工程和全栈数据服务演进的关键阶段。随着大模型、智能体等技术快速发展，围绕模型训练、模型评测、行业知识增强、真实世界理解及智能应用优化等方向，产业链正在形成涵盖数据资源、数据工程、智能工具和持续反馈机制的新型价值体系。作为全球领先的产业研究与增长咨询机构，弗若斯特沙利文基于全球产业数据库、专家访谈及行业案例研究，正式发布《全球及中国AI数据服务市场发展白皮书（2026）》。
本白皮书围绕AI数据服务产业发展背景、市场规模、产业链结构、技术演进及未来发展趋势展开系统研究，深入分析AI大模型数据服务、物理AI与世界模型数据服务以及AI Agent数据服务等核心细分市场的发展路径。报告旨在为政府机构、投资机构、AI数据服务企业、产业链参与者及生态合作伙伴提供关于AI数据服务产业趋势、商业模式演进及市场机会的前瞻性洞察，助力产业各方把握人工智能时代数据基础设施的发展机遇。
下文为白皮书部分节选，详细内容可扫描二维码获取完整版：
01
全球及中国AI数据服务市场发展背景
AI产业已由传统专用模型时代迈入具备更强理解、生成、推理和执行能力的大模型时代，并进一步向多模态、物理AI、世界模型及AI Agent方向发展。技术范式的升级持续拓展数据需求的类型、复杂度和价值密度。
01
AI产业发展历程
AI产业发展经历了传统模型、大语言模型、多模态模型以及物理AI、世界模型和AI Agent等阶段。模型能力由单点感知逐步扩展至跨模态理解、内容生成、复杂推理、自主规划、工具调用和任务执行，AI应用也由数字世界逐步走向真实物理世界。未来，通用能力提升、使用门槛下降、产业应用拓展和自主智能增强将成为AI产业演进的重要方向。
资料来源：公开资料，沙利文研究
02
全球及中国AI大模型市场分析与洞察
随着模型能力提升、推理成本优化及模型即服务商业模式不断成熟，大模型正由通用能力验证迈向企业级和产业级落地。2025年，全球及中国AI大模型市场规模分别约为1,640.6亿元和516.1亿元，预计2025年至2030年将分别保持约60.9%和61.1%的复合增长。大模型市场扩张将持续释放训练、对齐、评测及行业定制化数据需求。
资料来源：IDC，中国信通院，沙利文研究
03
全球及中国物理AI及世界模型市场分析与洞察
人工智能正在由数字智能向物理智能演进。基础大模型、多模态感知、世界模型、运动控制及智能硬件持续融合，推动AI逐步形成感知、决策和执行闭环。2025年，全球及中国物理AI及世界模型市场规模分别约为2,400.6亿元和1,080.3亿元，为空间数据、行为数据、交互数据、仿真数据及真实世界反馈数据创造持续增长空间。
资料来源：IFR，沙利文研究
04
全球及中国AI Agent市场分析与洞察
AI Agent正由智能问答工具演进为能够自主规划、调用工具、执行任务并持续协作的新一代智能系统。2025年，全球及中国AI Agent市场规模分别约为726.1亿元和180.9亿元，预计2025年至2030年将分别保持约58.0%和71.5%的复合增长。企业级Agent加速应用，将推动任务轨迹、工具调用、企业知识及运行评测数据需求快速增长。
资料来源：Grand View Research，沙利文研究
05
AI产业链价值体系：算力、算法与数据协同驱动
AI产业价值体系由算力、算法和数据三项核心要素协同驱动。算力决定模型能力释放的规模与效率，算法决定AI的智能水平与演进方向，数据则为模型训练、优化、评测和反馈提供核心输入。AI数据服务将原始数据转化为高质量、可治理、可评测和可持续迭代的数据资产，是连接算力资源、算法能力与产业应用的关键枢纽。
资料来源：公开资料，沙利文研究
06
AI数据服务定义与价值
AI数据服务是围绕人工智能模型开发与应用全过程，提供数据采集、治理、标注、评测、反馈优化及持续迭代的数据基础设施服务。其核心目标是将原始数据转化为高质量、可信赖、可持续演进的数据资产，并通过高质量数据供给、专家知识注入、多模态融合和真实世界反馈闭环，持续提升模型性能、可靠性及产业应用能力。
资料来源：公开资料，沙利文研究
07
AI数据服务市场产业链
AI数据服务产业链包括上游数据资源与生产要素供给、中游AI数据工程与服务交付，以及下游模型开发与行业应用。上游提供文本、图像、语音、视频、代码、企业私域数据、设备场景及专家资源；中游完成数据治理、训练数据工程、专家反馈与对齐、模型评测及数据飞轮运营；下游将高质量数据转化为大模型、行业模型、AI应用、AI Agent及实体智能能力。
资料来源：公开资料，沙利文研究
08
AI数据服务发展痛点问题
当前AI数据服务行业主要面临四类痛点：一是模型评测体系尚不成熟，标准化、可复用和可复现的评测数据供给不足；二是数据标准体系尚待完善，不同数据来源在格式、标签、质量阈值、元数据和接口规范方面尚未充分统一；三是高质量公共数据供给不足，版权合规和专业数据稀缺问题日益突出；四是兼具行业知识与AI数据范式理解的专业数据团队供给不足，制约高门槛垂直模型的持续迭代。
资料来源：公开资料，沙利文研究
02
全球及中国AI数据服务市场发展洞察
随着AI应用由模型开发向规模化落地推进，企业数据需求逐步覆盖训练、优化、验证和持续迭代全过程。高质量数据的重要性不断提升，AI数据服务由传统采集标注加速向全链路数据工程、专家数据、模型评测和持续闭环运营升级。
01
AI数据服务价值体系
AI数据服务价值体系由数据资源、数据工程、专家经验、评测验证和数据飞轮五个层次构成。文本、图像、语音、视频、代码及真实世界交互数据提供基础资源；数据工程将其加工为模型可学习资产；专家经验将专业判断和隐性知识结构化；评测验证识别模型能力边界；数据飞轮则通过应用反馈和高价值数据沉淀，推动模型持续训练和优化。
资料来源：公开资料，沙利文研究
02
AI数据服务演进路径
按照服务内容、技术复杂度、专家参与程度、质量控制要求、模型评测能力及真实世界反馈能力，AI数据服务可概括为基础人工标注、结构化数据集交付和AGI数据基础设施三个阶段。整体演进方向体现为从劳动密集型任务执行，走向面向模型训练和评测的数据工程，并进一步走向支持世界模型、AI Agent与具身智能的持续数据闭环。
资料来源：公开资料，沙利文研究
03
全球及中国AI数据服务市场规模
2025年，全球及中国AI数据服务市场规模分别约为1,183.6亿元和331.4亿元，预计2025年至2030年将分别保持约33.7%和43.0%的复合增长。随着算法和算力逐步成熟，高质量数据成为影响模型性能、应用效果和商业价值的重要变量，数据资源积累、专业服务能力、质量控制和规模化交付能力将成为AI产业链的重要竞争壁垒。
资料来源：Grand View Research，Everest Group, 沙利文研究
04
全球及中国AI大模型数据服务市场规模
AI大模型数据服务已由传统数据采集与标注，升级为覆盖预训练、监督微调、偏好对齐、模型评测和持续优化的基础服务体系。2025年，全球及中国AI大模型数据服务市场规模分别约为216.6亿元和70.9亿元，预计2025年至2030年将分别保持约61.9%和65.0%的复合增长。行业竞争正由数据规模竞争转向数据质量和数据价值竞争。
资料来源：Grand View Research，Everest Group, 沙利文研究
05
AI大模型数据服务的核心数据模块与需求场景
AI大模型数据服务主要包括预训练多模态数据、SFT及指令微调数据、RLHF及偏好数据、模型评测与红队测试数据四大模块，并覆盖数据采集与构建、标注与质量管理、训练与评测支撑以及数据资产沉淀等需求场景。服务目标正在由一次性交付数据，升级为支撑模型训练、能力对齐、效果验证和持续优化。
资料来源：公开资料, 专家访谈, 沙利文研究
06
AI大模型数据服务市场发展趋势与驱动因素
生成式AI规模化应用、模型能力持续提升、企业数据资产价值释放及数据基础设施成熟，共同推动大模型数据服务需求增长。未来，行业将由静态数据生产转向动态数据运营，由单一模态走向多模态融合，并由通用数据供给走向金融、医疗、制造、法律等专业行业数据供给。
资料来源：公开资料, 专家访谈, 沙利文研究
07
全球及中国物理AI与世界模型数据服务市场规模
物理AI与世界模型数据服务正在由传统感知数据标注，向空间理解、行为决策、动作执行、环境交互和任务验证的完整数据闭环演进。2025年，全球及中国相关数据服务市场规模分别约为177.5亿元和82.8亿元，预计2025年至2030年将分别保持约49.2%和51.0%的复合增长。机器人、自动驾驶、具身智能和世界模型将成为重要增量来源。
资料来源：Grand View Research，Everest Group, 沙利文研究
08
物理AI与世界模型数据服务的核心数据模块与需求场景
物理AI与世界模型数据服务主要包括3D空间与传感器数据、仿真与合成数据、第一视角与操作数据、多模态交互与验证数据四大模块，重点服务机器人、自动驾驶、具身智能及世界模型与仿真环境。数据服务体系正在由感知数据采集，向环境理解、动作规划、任务执行及结果验证升级。
资料来源：公开资料, 专家访谈, 沙利文研究
09
物理AI与世界模型数据服务市场发展趋势与驱动因素
自动驾驶升级、机器人与具身智能落地以及世界模型和仿真平台成熟，共同推动真实世界数据需求增长。未来，相关数据服务将从单一视觉数据走向点云、深度、动作轨迹、语言指令和环境反馈等多模态融合，从静态标注走向持续数据回流，并形成真实数据与高保真仿真数据协同的供给模式。
资料来源：公开资料, 专家访谈, 沙利文研究
10
全球及中国AI Agent数据服务市场规模
AI Agent数据服务覆盖知识构建、任务规划、工具调用、执行反馈和效果优化全过程。2025年，全球及中国AI Agent数据服务市场规模分别约为66.3亿元和17.9亿元，预计2025年至2030年将分别保持约60.1%和74.0%的复合增长。企业级Agent的规模化应用，将持续释放对任务轨迹、知识调用、工具执行及运行评测数据的需求。
资料来源：IDC, 专家访谈, 沙利文研究
11
AI Agent数据服务的核心数据模块与运行流程
AI Agent数据服务主要包括任务轨迹数据、工具调用日志、RAG知识库治理以及Agent评测与安全四类核心数据模块。其运行流程由意图规划、工具调用、RAG检索和反馈迭代构成，通过记录执行路径、调用参数、知识来源、任务结果及用户反馈，持续提升Agent的任务完成率、稳定性和安全性。
资料来源：公开资料, 专家访谈, 沙利文研究
12
AI Agent数据服务市场发展趋势与驱动因素
大模型复杂推理和工具调用能力提升、企业降本增效诉求增强及系统接口和工作流框架成熟，为AI Agent规模化部署奠定基础。未来，企业流程自动化将不断深化，企业知识资产将由静态存储走向动态治理和智能调用，Agent评测标准将逐步成熟，服务交付也将由单项目部署向订阅化、运营化和长期持续服务转型。
资料来源：公开资料, 专家访谈, 沙利文研究
13
AI数据服务市场竞争要素
大模型时代，AI数据服务竞争不再仅取决于人力规模和交付速度，而在于行业Know-how与规模化交付能力的深度耦合。行业Know-how决定数据任务设计的专业深度和价值上限，规模化交付能力决定交付效率、质量稳定性和商业化能力。只有同时具备高价值任务定义、专业判断流程化、工程化规模生产和数据闭环沉淀能力，才能形成长期竞争壁垒。
资料来源：公开资料, 专家访谈, 沙利文研究
14
AI数据服务市场驱动因素
模型能力竞争转向高质量数据、企业AI应用进入规模化落地、专业场景数据稀缺性提升、多模态与具身智能打开增量、安全合规和可信度要求提高，以及数据飞轮推动持续迭代，是AI数据服务市场增长的六项核心驱动因素。数据服务价值正在从“按要求完成标注”升级为“诊断模型短板、设计数据方案并验证能力提升”。
资料来源：公开资料, 专家访谈, 沙利文研究
15
AI数据服务市场发展趋势
未来AI数据服务将沿着全链路化、专家化、规模化高质量化和持续闭环化方向升级。服务商将由单点数据标注走向全链路数据工程，由通用众包交付走向专家知识数据化，由单纯规模优先走向规模与质量并重，并由项目制数据交付走向伴随模型训练、评测、反馈和再训练的持续数据闭环。
资料来源：公开资料, 专家访谈, 沙利文研究
03
AI数据服务市场格局分析
AI数据服务市场需求已由“获取训练数据”升级为“持续提升模型能力”。传统基础数据服务商主要集中于采集、清洗、标注和审核等环节，而全栈式AI数据平台服务商进一步覆盖模型评测、数据资源、数据工程、数据智能工具和闭环运营体系，能够进入模型训练、评测、优化和运营的核心流程。
01
由基础AI数据服务商向全栈式AI数据平台服务商发展
基础AI数据服务商以数据采集、清洗、标注和审核等基础加工环节为核心，能够满足模型训练前的标准化数据生产需求，但难以深度参与模型从训练、评测、部署到反馈优化的持续迭代。全栈式AI数据平台服务商则通过平台化工具、数据治理、模型评测和闭环运营，将AI数据服务从一次性数据生产交付，升级为以模型能力持续提升为目标的数据基础设施。
资料来源：公开资料，沙利文研究
02
全栈式AI数据平台服务商能力体系
全栈式AI数据平台服务商的能力体系包括模型评测、数据资源、数据工程、数据智能工具和数据运营闭环体系五个维度。模型评测是识别能力边界与数据缺口的起点；数据资源提供可治理、可复用的供给基础；数据工程将原始数据转化为高质量模型资产；数据智能工具支持自动化和规模化交付；数据运营闭环则打通模型反馈、数据补强、版本联动和持续迭代。
资料来源：公开资料，专家访谈，沙利文研究
03
全栈式AI数据平台服务商核心价值
基础AI数据服务商通常采用“客户需求—数据采集—清洗—标注—审核—交付”的线性链路，主要角色是数据加工执行方。全栈式AI数据平台服务商则形成“模型评测—问题识别—数据缺口定位—数据资源调用—数据工程加工—训练、对齐及评测数据构建—模型再优化—效果验证”的持续闭环，角色由数据交付方升级为模型能力增长支撑方。
资料来源：公开资料，专家访谈，沙利文研究
04
全栈式AI数据平台服务商洞察——Scale AI
Scale AI的核心竞争优势在于多模态数据基础设施、标准化模型评测、高安全场景服务及全球复杂项目交付。其围绕Data Engine串联数据采集、筛选、标注、模型评测、失败样本挖掘和再训练迭代，并在自动驾驶、视觉、3D点云、政府与国防等复杂场景中形成较强的平台化和工程化能力。
资料来源：Scale AI官网，专家访谈，沙利文研究
05
全栈式AI数据平台服务商洞察——Surge AI
Surge AI的核心竞争优势在于高端专家数据、模型后训练、持续评测和质量控制。其聚焦RLHF、SFT、偏好排序、指令遵循和红队测试等高价值场景，通过专家筛选、任务规则设计、实时质量控制和评测反馈，形成“评测发现缺口—专家数据补强—训练优化—复测验证”的闭环。
资料来源：Surge AI官网，专家访谈，沙利文研究
06
全栈式AI数据平台服务商洞察——Mercor
Mercor的核心竞争优势在于专家人才网络、职业任务仿真及专家快速匹配能力。其覆盖投行、咨询、法律、医疗和软件工程等高价值职业场景，通过将真实从业者的知识、判断标准、组织情境和业务经验结构化，支持企业级Agent的任务评测、质量控制和持续学习。
资料来源：Mercor官网，专家访谈，沙利文研究
07
全栈式AI数据平台服务商洞察——本原智数
本原智数围绕AI模型全生命周期，构建覆盖“评测—数据生产—模型优化—智能体落地—反馈再迭代”的平台架构。公司以OriginBench、OriginWise、OriginFlow和OriginPhysis协同形成评测、专家Harness、智能体运营及具身智能数据能力，并将相关能力横向复用于AI大模型、物理AI与世界模型及AI Agent等场景。其差异化优势在于对AI模型和专家任务的深度理解、10万+行业专家资源、12个交付中心、800万+众包网络及平台化规模交付体系，能够以模型评测为入口，以专家数据和多模态数据工程为核心，提供“评测—生产—优化—复评”的闭环服务。
资料来源：本原智数官网，专家访谈，沙利文研究
08
全栈式AI数据平台服务商能力对比
海外头部企业形成了各自的能力侧重：Scale AI在多模态数据基础设施和复杂安全场景中优势突出，Surge AI侧重高质量专家数据、后训练和模型评测，Mercor聚焦职业任务和企业级Agent场景。本原智数的差异化在于“AI数据理解 × 专家资源 × 本土工程化交付”的组合能力，并通过四大平台形成覆盖评测、生产、智能体落地和具身智能数据的全生命周期服务体系。
资料来源：公开资料，专家访谈，沙利文研究
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