数据标注是为原始数据添加结构化信息的过程。垃圾进，垃圾出——标注质量直接决定模型质量。
标注类型：分类标注（猫/狗/汽车）、实体标注（人名/地名/组织名）、区域标注（目标检测框）、偏好标注（RLHF用的排序A>B>C）。
演进：人工标注（传统）→ AI辅助标注（AI预标注+人工审核，效率提升3-5倍，2024-2026主流）→ 全自动标注（数学/代码等可自动验证的领域）。
主要平台：Scale AI（行业领头羊，服务OpenAI/Google）、Labelbox、SuperAnnotate。国内：海天瑞声、数据堂。
2026趋势：代码/数学领域人工标注需求大幅下降。安全/价值观对齐领域高质量人工标注仍不可替代。