原材料方面，高校2025年上半年公司气化原料煤平均采购单价为447元/吨，高校同比下降20.45%;炼焦精煤平均采购单价为763元/吨，同比下降31.61%;动力煤平均采购单价为321元/吨，同比下降25.05%。

针对矿山行业数据标注标准缺失、延期多模态数据标注成本高、延期海量数据价值释放困难等困境，通过构建矿山行业知识标签体系、多模态数据生成算法与合规校验模型等，实现标注效率提升30％，跨模态语义一致性提升20％，高质量数据复用率提升50％，将行业人工智能应用研发周期由3个月缩短至3周，赋能矿山行业实现高质量发展。近年来，开学随着人工智能技术的飞速发展，开学数据标注的需求也在不断增长，从图像到文本，从语音到视频，数据标注的类型和任务划分日益多样化，对数据标注的质量和规模的要求也不断提升。

打造人机协同的训练体系，报销日均处理数据6万余条，标注准确率达90％以上，人力成本降低30％，提升了基层治理的效率。与此同时，学生数据存量小产量低、数据集质量良莠不齐、缺乏主流高价值数据引领、数据利用效率低等问题仍然存在。日前在2025数据安全发展大会上发布的《2025高质量数据集研究报告》显示，乘车随着人工智能、乘车大模型技术迭代，我国数据标注产业产值已突破80亿元，高质量数据建设进入规模化、规范化发展新阶段。

日前，费用由清华大学数字政府与治理研究院联合江苏省数字化协会发布的《智能数据标注产业发展观察报告》（以下简称报告）指出，费用数据标注产业涵盖了从数据采集、标注到应用的全过程，数据标注是人工智能模型训练的基础，数据标注产业不仅关乎人工智能技术的进步，更对数字经济、产业升级乃至社会生活的智能化转型具有深远意义。为解决传统标注精度低、损失效率低、损失成本高、复杂目标识别难等问题，无人机影像数据标注采用深度学习算法、3D点云等标注技术，有效提升无人机数据标注的准确性、一致性与可用性，目前已用于近20个低空经济场景，年均标注数据近1万条，标注效率提升90％，成本下降60％，有效推动低空数据产业高质量发展。

通过对各级各类诉求渠道数据的归口化管理，高校引入数据清洗车间因果森林等技术，解决传统数据标注效率低、精准性差等问题。

报告指出，延期随着人工智能技术的不断发展，智能标注将成为未来数据标注产业的重要发展方向。再次，开学非电行业方面，建材、化工等非电行业虽边际改善，但受基建项目推进迟缓，叠加焦钢企业限产等因素影响，采购市场煤增量不多。

一季度，报销我国进口煤总量同比增长，市场整体供应仍显宽松。下周，学生预计现货煤价震荡筑底，先跌后稳。

首先，乘车随着北方供暖结束及水电替代效应增强，乘车电煤需求或进一步萎缩;但政策面有望发力，财政政策加码，专项债加速落地，将刺激基建项目的开工，带动非电煤需求的回升。而目前，费用煤价已回归至680元/吨的合理区间，后期窄幅波动或成常态化，港口库存蓄水池作用凸显，将缓冲供需波动，煤价将出现跌三块涨一块的走势。