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?。–WW）在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中，行業(yè)大模型被視為推動產(chǎn)業(yè)升級的核心引擎。但是，當(dāng)前大多數(shù)行業(yè)大模型面臨著訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量缺陷導(dǎo)致模型“邏輯混亂的偽推理”巨大挑戰(zhàn)。2025年4月30日全國數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會秘書處發(fā)布了《高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)指南（征求意見稿）》，對高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)的全生命周期要求，包括數(shù)據(jù)需求、數(shù)據(jù)規(guī)劃、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型驗(yàn)證等階段提出了建設(shè)指南，同時(shí)對高質(zhì)量數(shù)據(jù)集分類、質(zhì)量評測規(guī)范、面向數(shù)據(jù)流通的匿名化效果評估方法及處理實(shí)施、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的參考架構(gòu)、互聯(lián)互通基本要求等都擬定了標(biāo)準(zhǔn)草案，標(biāo)志著中國產(chǎn)業(yè)智能化將進(jìn)入“數(shù)據(jù)精耕”時(shí)代。唯有持續(xù)完善數(shù)據(jù)的供給、標(biāo)準(zhǔn)、安全、價(jià)值多向發(fā)力，才能讓行業(yè)大模型真正成為驅(qū)動產(chǎn)業(yè)升級的“超級引擎”，在這場全球智能競賽中搶占制高點(diǎn)。
首先，數(shù)據(jù)供給不足。行業(yè)大模型對數(shù)據(jù)的需求多樣，不同行業(yè)部門對模型場景數(shù)據(jù)的需求各不相同，特別是在工業(yè)、醫(yī)療、金融、交通等垂直領(lǐng)域，公共數(shù)據(jù)來源顯著不足，難以滿足大模型訓(xùn)練的需求。大型平臺或企業(yè)出于商業(yè)利益與知識產(chǎn)權(quán)的考慮，更傾向于獨(dú)享數(shù)據(jù)資源，常以保護(hù)信息、防范安全風(fēng)險(xiǎn)等理由拒絕共享數(shù)據(jù)。
其次，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊。在行業(yè)大模型的實(shí)際建設(shè)中，對于構(gòu)建和采買的數(shù)據(jù)沒有統(tǒng)一衡量標(biāo)準(zhǔn)，不同系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)格式多樣，行業(yè)數(shù)據(jù)集普遍存在分布偏差、顆粒度不一致、采集缺失甚至錯(cuò)誤數(shù)據(jù)等問題，極大影響了大模型的訓(xùn)練效果和預(yù)測準(zhǔn)確性，造成訓(xùn)練資源浪費(fèi)。而且在數(shù)據(jù)標(biāo)注智能化、專業(yè)化程度目前都比較初級，專業(yè)數(shù)據(jù)處理人員數(shù)量缺口較級新浪潮
這場由高質(zhì)量數(shù)據(jù)集引發(fā)的“燃料革命”，正在重塑行業(yè)大模型的發(fā)展邏輯，數(shù)據(jù)質(zhì)量決定模型智能上限、數(shù)據(jù)生態(tài)構(gòu)建產(chǎn)業(yè)競爭壁壘。行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的加速匯聚共享，將為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供充足燃料，針對不同場景進(jìn)行持續(xù)訓(xùn)練優(yōu)化，推動行業(yè)大模型的落地應(yīng)用，助力產(chǎn)業(yè)智能化升級。
高質(zhì)量數(shù)據(jù)集可通過強(qiáng)化標(biāo)準(zhǔn)引領(lǐng)，建立標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集體系，從通識數(shù)據(jù)集、行業(yè)通識數(shù)據(jù)集、行業(yè)專識數(shù)據(jù)集分類著手，按照高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的生命周期有序展開，包括數(shù)據(jù)需求、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)管理、模型驗(yàn)證等階段，各階段按順序逐步開展，并對其它階段有序進(jìn)行反饋和迭代。
數(shù)據(jù)源充足的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集是行業(yè)大模型訓(xùn)練的“營養(yǎng)基”，能夠顯著提升模型的準(zhǔn)確性和泛化能力，加載更豐富的行業(yè)場景數(shù)據(jù)，提升模型在特定領(lǐng)域的專業(yè)性和適配性。如上海中城交通達(dá)大模型，利用其積累多年的交通行業(yè)專用語料庫，整合了6大類30小類多模態(tài)數(shù)據(jù)集，超200萬份行業(yè)技術(shù)文檔、10萬公里道路設(shè)施數(shù)字檔案、5萬例管理場景案例，為大模型訓(xùn)練和推理提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，精準(zhǔn)制定交通信號優(yōu)化方案，在試點(diǎn)城市讓路口的通行效率提升15%左右，推動行業(yè)發(fā)展與創(chuàng)新。
根據(jù)行業(yè)特點(diǎn)，對于數(shù)據(jù)的顆粒度，根據(jù)業(yè)務(wù)需求設(shè)定統(tǒng)一的規(guī)范，如數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)接口等，規(guī)范數(shù)據(jù)采集流程并做好數(shù)據(jù)挖掘、分析、應(yīng)用和管理，由此形成的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集能夠?yàn)樾袠I(yè)大模型提供精準(zhǔn)、豐富的訓(xùn)練素材，提升模型在特定領(lǐng)域的性能和適應(yīng)性，行業(yè)大模型在更多領(lǐng)域的深度應(yīng)用，加速行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。如中國電子科技集團(tuán)聯(lián)合國家能源集團(tuán)構(gòu)建了超10萬組高質(zhì)量光譜煤質(zhì)數(shù)據(jù)集，研發(fā)了“融合光譜煤質(zhì)快檢技術(shù)”，大幅提升了檢測效能，檢測時(shí)間由8小時(shí)減至2分鐘，檢測能力由1克提升至1000千克以上，復(fù)雜煤種通過率從60%提升到100%。
國家提出了數(shù)場、數(shù)聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)元件、數(shù)據(jù)空間、隱私計(jì)算和區(qū)塊鏈等六條技術(shù)路線，推動形成橫向聯(lián)通、縱向貫通、協(xié)調(diào)有力的國家數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施基本格局。高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的建設(shè)不僅可以提升數(shù)據(jù)的可用性，還通過數(shù)據(jù)流通基礎(chǔ)設(shè)施加速了數(shù)據(jù)的開放共享，充分釋放數(shù)據(jù)要素價(jià)值并構(gòu)建完備的數(shù)據(jù)生態(tài)，推動傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)字化升級。
高質(zhì)量數(shù)據(jù)集結(jié)合大模型與智能體開發(fā)框架，可快速構(gòu)建各類行業(yè)應(yīng)用，賦能各行業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型。如國家能源投資集團(tuán)研發(fā)的煤炭工業(yè)設(shè)備綜合診斷運(yùn)維大模型，覆蓋27類關(guān)鍵設(shè)備，實(shí)現(xiàn)故障預(yù)警準(zhǔn)確率超90%、診斷準(zhǔn)確率超85%，設(shè)備綜合壽命提升20%，年檢修成本降低15%，實(shí)現(xiàn)煤炭行業(yè)在減人、增安、提效等方面的智能化升級。彩神官網(wǎng) 彩神
