数据标注（Data Annotation）是指为原始数据添加标签或注释的过程，旨在为机器学习模型提供有监督学习的训练基础，使其能够识别和理解数据中的模式。在人工智能领域中，原始数据（如图像、文本或音频）本身缺乏语义信息，通过人工标注或自动化工具为其赋予类别、边界或属性标签（例如在图像中标注物体位置或文本中标记情感倾向），从而转化为可供模型学习的结构化信息。数据标注的质量、一致性和覆盖度直接决定了模型的训练效果和泛化能力，是构建可靠AI系统的关键前置步骤。
在AI产品开发的实际落地中，数据标注扮演着基石角色，产品经理需优先关注其策略优化以提升产品性能。高质量标注数据能显著减少模型偏差和过拟合风险，确保产品在真实场景中的准确性和鲁棒性；常见挑战包括标注成本控制、数据隐私保护以及标注员一致性管理，推动业界采用半自动标注工具（如主动学习）和众包平台来平衡效率与质量。随着AI应用扩展，标注技术正向多模态和实时标注演进，为产品创新提供支撑。
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