AI時代，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)藍圖與架構(gòu)

當前人工智能從“模型優(yōu)先”向“數(shù)據(jù)優(yōu)先”轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵階段，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集已成為賦能產(chǎn)業(yè)智能升級的戰(zhàn)略基礎(chǔ)設(shè)施和國家數(shù)字競爭力的核心支柱。通過系統(tǒng)化構(gòu)建“價值驅(qū)動、技術(shù)融合、標準引領(lǐng)、生態(tài)協(xié)同”的建設(shè)體系，我國正加速打通從數(shù)據(jù)資源到智能應(yīng)用的閉環(huán)路徑

當前人工智能發(fā)展正從“模型為中心”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)為中心”，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集成為大模型競爭的“護城河”。為此，基于《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》以及《高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)指南（征求意見稿）》，筆者系統(tǒng)性地解構(gòu)行業(yè)級高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的建設(shè)路徑，在AI時代具有典型意義。

高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的建設(shè)背景

在AI產(chǎn)業(yè)深度變革的浪潮中，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)呈現(xiàn)出三大顯著特征——需求爆發(fā)、政策驅(qū)動、技術(shù)拐點，其發(fā)展態(tài)勢深刻重構(gòu)著行業(yè)格局：

需求爆發(fā)

通用大模型向垂直領(lǐng)域的滲透催生了場景化數(shù)據(jù)資源的井噴式需求。央企加速開放電網(wǎng)調(diào)度、核電診斷、金融風控等30余個行業(yè)核心數(shù)據(jù)集，推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化從單點探索邁向系統(tǒng)化升級。這種需求不僅源于技術(shù)落地的訴求，更來自C端用戶對智能服務(wù)體驗的升級期待，如手機端大模型通過場景重構(gòu)實現(xiàn)功能躍遷，使普惠化智能服務(wù)覆蓋數(shù)億用戶。市場規(guī)模的擴張態(tài)勢已然明確，即行業(yè)共性數(shù)據(jù)資源庫的構(gòu)建正驅(qū)動千億級市場形成。

政策驅(qū)動

國家戰(zhàn)略層面對數(shù)據(jù)要素的系統(tǒng)性部署構(gòu)成核心驅(qū)動力。2017年國務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》開啟了政策先導(dǎo)，2020年《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》首次將數(shù)據(jù)納入生產(chǎn)要素，而國家數(shù)據(jù)局聯(lián)合17部門聯(lián)合印發(fā)的《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》更標志著政策體系的成熟。中央與地方形成協(xié)同推進機制。工信部2016年發(fā)布的《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016—2020年）》強化產(chǎn)業(yè)支撐體系，貴州省以信用體系與大數(shù)據(jù)融合試點推動社會治理創(chuàng)新，浙江省通過構(gòu)建“城市大腦”實現(xiàn)全域數(shù)據(jù)資源整合。這種“中央頂層設(shè)計—部委專項落實—地方場景創(chuàng)新”的三級政策框架，為高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)提供了剛性制度保障。

技術(shù)拐點

底層技術(shù)的突破性演進正顛覆傳統(tǒng)數(shù)據(jù)建設(shè)范式。Transformer架構(gòu)（一種深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)）在推動大模型性能躍升的同時，也暴露出算力分散、領(lǐng)域數(shù)據(jù)稀缺等瓶頸。當前技術(shù)演進呈現(xiàn)兩大特征，其一是模型效率革命，如DeepSeek-R1系列驗證高質(zhì)量推理數(shù)據(jù)可提升參數(shù)量效率3倍，使數(shù)據(jù)質(zhì)量取代算力規(guī)模成為“新護城河”；其二是架構(gòu)自主突破，如高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)中95%國產(chǎn)化率的要求，推動自主芯片/OS/云平臺的技術(shù)適配。這些突破標志著AI發(fā)展從“模型優(yōu)先”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)優(yōu)先”的新階段。

高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的戰(zhàn)略定位與意義

在人工智能技術(shù)從實驗室走向產(chǎn)業(yè)化落地的關(guān)鍵轉(zhuǎn)型期，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的戰(zhàn)略定位已超越基礎(chǔ)技術(shù)資源范疇，升維為國家數(shù)字競爭力的核心基礎(chǔ)設(shè)施。其戰(zhàn)略意義深刻貫穿技術(shù)根基、經(jīng)濟引擎與安全壁壘三大維度，構(gòu)成了支撐“人工智能+”國家戰(zhàn)略落地的系統(tǒng)性支柱。

奠定人工智能發(fā)展的技術(shù)根基

數(shù)據(jù)集質(zhì)量直接決定了人工智能的“智商”水平，這是其最根本的戰(zhàn)略定位。國家數(shù)據(jù)發(fā)展研究院院長胡堅波明確指出：“高質(zhì)量數(shù)據(jù)集是人工智能真正的‘護城河’”。技術(shù)驗證亦進行了證明，紐約大學(xué)研究發(fā)現(xiàn)，醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中含0.001%錯誤即會導(dǎo)致模型輸出致命誤判，而DeepSeek-R1模型證明高質(zhì)量推理數(shù)據(jù)可使參數(shù)量效率提升300%。此類數(shù)據(jù)猶如“智能燃料”，通過精準的特征供給驅(qū)動模型認知躍升，“數(shù)據(jù)集質(zhì)量決定人工智能智商上限”，奠定其在技術(shù)生態(tài)中的基石地位。

驅(qū)動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的核心引擎

高質(zhì)量數(shù)據(jù)集通過構(gòu)建“數(shù)據(jù)—算力—模型”的融合生態(tài)，催化出顯著的GDP增長乘數(shù)效應(yīng)。國家數(shù)據(jù)局實施的《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》將數(shù)據(jù)集定位為“產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級的加速器”。

這種引擎效應(yīng)建立在數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的創(chuàng)新機制上，主要包括：第一，短期價值釋放。央企開放的30個行業(yè)數(shù)據(jù)集催生千億級交易市場，其中金融風控數(shù)據(jù)集使銀行不良貸款識別率提升29%，直接拉動信貸資產(chǎn)質(zhì)量優(yōu)化。第二，長期生態(tài)共建。深城交主導(dǎo)建設(shè)的交通行業(yè)多模態(tài)數(shù)據(jù)集支撐多個大模型訓(xùn)練，有效帶動智能網(wǎng)聯(lián)、低空經(jīng)濟等新產(chǎn)業(yè)孵化。

中國信息通信研究院副院長魏亮的“石油煉化”理論深刻闡釋其經(jīng)濟邏輯“原始數(shù)據(jù)需煉化成高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，才能驅(qū)動模型效能轉(zhuǎn)化”，這種“數(shù)據(jù)煉油廠”角色使其成為新質(zhì)生產(chǎn)力培育的關(guān)鍵載體。

構(gòu)筑國家科技安全的戰(zhàn)略屏障

在全球化技術(shù)競爭背景下，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集承載著維護科技主權(quán)的使命。數(shù)據(jù)集的國產(chǎn)化率是核心領(lǐng)域數(shù)據(jù)管控要求，國務(wù)院國資委規(guī)劃發(fā)展局副局長胡武婕強調(diào)：“行業(yè)數(shù)據(jù)集加速匯聚共享是人工智能自主可控的基礎(chǔ)保障”。國家數(shù)據(jù)局副局長夏冰的論斷揭示了其戰(zhàn)略本質(zhì)：“數(shù)據(jù)集的質(zhì)效提升是人工智能賦能實體經(jīng)濟的催化劑，需構(gòu)建部際協(xié)同機制筑牢安全根基”。在芯片制程受限的現(xiàn)實環(huán)境下，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集已成為中國突破“算力圍城”的核心戰(zhàn)略資源。

高質(zhì)量數(shù)據(jù)集通過“技術(shù)根基—經(jīng)濟引擎—安全壁壘”的三角戰(zhàn)略架構(gòu)，確立了人工智能時代的國家基礎(chǔ)設(shè)施地位。其戰(zhàn)略意義不僅在于推動產(chǎn)業(yè)實效，更深層的在于構(gòu)建了中國自主的AI發(fā)展范式——當算力鴻溝客觀存在時，以數(shù)據(jù)質(zhì)量優(yōu)勢實現(xiàn)“非對稱超越”。隨著《高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)指南（征求意見稿）》的落地與國家數(shù)據(jù)要素市場的培育，這一戰(zhàn)略支柱將進一步釋放“數(shù)據(jù)×產(chǎn)業(yè)”的乘數(shù)效應(yīng)，最終支撐中國在全球人工智能治理中實現(xiàn)從“規(guī)則接受者”向“標準制定者”的歷史性跨越。

高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的定義和特征

高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的定義

根據(jù)全國數(shù)據(jù)標準化技術(shù)委員會發(fā)布的《高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)指南（征求意見稿）》和國家標準草案定義，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集是指經(jīng)過專業(yè)采集、加工處理可直接用于AI模型開發(fā)與訓(xùn)練，能顯著提升模型性能的數(shù)據(jù)集合，其核心特征體現(xiàn)為“高價值×高密度×標準化”的三維體系。

高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的三大特征

高價值指數(shù)據(jù)集直接驅(qū)動模型性能躍升的戰(zhàn)略屬性。如金融領(lǐng)域數(shù)據(jù)集通過精準標注交易欺詐模式，使大模型風險誤報率降低55%，凸顯其對決策效率的實質(zhì)提升。高質(zhì)量數(shù)據(jù)集需緊密關(guān)聯(lián)應(yīng)用場景，如工業(yè)設(shè)備故障預(yù)測、醫(yī)療影像診斷等，賦能模型在特定領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破性表現(xiàn)。

高密度強調(diào)數(shù)據(jù)的精煉性與信息濃度。通過嚴格清洗去除冗余噪聲，確保樣本蘊含有效特征的最大化。典型案例如醫(yī)療影像數(shù)據(jù)集標注病灶邊界精度達99.99%，這得益于自動化標注框架與領(lǐng)域?qū)＜液蓑灆C制的協(xié)同，如放射科醫(yī)生參與審核，實現(xiàn)精準剔除無效樣本與強化數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征的統(tǒng)一。

標準化通過分級規(guī)范，保障數(shù)據(jù)可用性。具體可分為三類：一是整合社會通用知識（如基礎(chǔ)教育、基礎(chǔ)科學(xué)數(shù)據(jù)）的通識數(shù)據(jù)集，此數(shù)據(jù)集主要用于支撐通用模型訓(xùn)練；二是聚焦領(lǐng)域基礎(chǔ)知識（如金融術(shù)語庫、交通規(guī)則庫）的行業(yè)通識數(shù)據(jù)集，理解這類數(shù)據(jù)需具備基礎(chǔ)專業(yè)背景；三是面向深度業(yè)務(wù)場景（如電網(wǎng)故障診斷日志、核電設(shè)備運行數(shù)據(jù)）的行業(yè)專識數(shù)據(jù)集，構(gòu)建這類數(shù)據(jù)集需要領(lǐng)域?qū)＜业膮⑴c。

從本質(zhì)上來講，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集是人工智能時代的“新型基礎(chǔ)設(shè)施”——其戰(zhàn)略價值已超越技術(shù)工具范疇，成為驅(qū)動產(chǎn)業(yè)智能升級、構(gòu)筑數(shù)字主權(quán)、重塑全球AI競爭格局的核心支點。正如夏冰所強調(diào)的：“數(shù)據(jù)集的質(zhì)效提升是人工智能賦能實體經(jīng)濟的催化劑，需部際協(xié)同構(gòu)建多元生態(tài)”。

高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的典型建設(shè)思路

按照國家數(shù)據(jù)局關(guān)于高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)的統(tǒng)籌部署，圍繞“試技術(shù)融合、試場景支撐、試標準驗證、試機制建設(shè)”四項工作任務(wù)，筆者提出高質(zhì)量數(shù)據(jù)集典型建設(shè)思路（如圖1所示），以確保高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)可持續(xù)、可復(fù)制、可推廣，為創(chuàng)新領(lǐng)域和關(guān)鍵行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型夯實基礎(chǔ)。

堅持“價值驅(qū)動，場景牽引”，實現(xiàn)數(shù)據(jù)集建設(shè)靶向聚焦

以行業(yè)真實業(yè)務(wù)痛點和應(yīng)用場景為原點，構(gòu)建從需求反推數(shù)據(jù)供給的閉環(huán)建設(shè)邏輯。這一路徑通過深入挖掘垂直領(lǐng)域的核心訴求，精準定位數(shù)據(jù)資源的價值錨點，避免“為建而建”的資源錯配，優(yōu)先突破人工智能應(yīng)用最迫切、最容易產(chǎn)生效果、最影響行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的領(lǐng)域。在實踐中體現(xiàn)為三重協(xié)同機制：業(yè)務(wù)需求精準映射、場景化數(shù)據(jù)供給和動態(tài)反饋調(diào)優(yōu)機制。這種價值驅(qū)動的建設(shè)范式，從根本上改變了傳統(tǒng)“數(shù)據(jù)先行、應(yīng)用滯后”的粗放模式，使數(shù)據(jù)集成為破解行業(yè)瓶頸的戰(zhàn)略工具。正如《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》所要求的：需“圍繞應(yīng)用需求牽引、典型場景切入”，最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源向生產(chǎn)力要素的高效轉(zhuǎn)化。

強化技術(shù)牽引，構(gòu)建先進敏捷的數(shù)據(jù)開發(fā)能力體系

以大模型、數(shù)據(jù)合成、超智融合算力等新一代人工智能技術(shù)為支撐，創(chuàng)新數(shù)據(jù)開發(fā)模式與技術(shù)路徑。依托大規(guī)模異構(gòu)算力平臺，建立多模態(tài)并行處理與加速機制，全面提升數(shù)據(jù)處理效率與數(shù)據(jù)質(zhì)量控制能力。引入大模型自動標注與人機協(xié)同能力，在圖像、語音、視頻等復(fù)雜模態(tài)上應(yīng)用預(yù)訓(xùn)練模型進行智能標注與初步語義聚類，大幅減少人工成本、提升標注一致性。同步開展數(shù)據(jù)增強與生成技術(shù)研究，通過仿真生成、時序數(shù)據(jù)合成等手段擴展樣本覆蓋度，提高長尾問題覆蓋能力。圍繞高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建目標，集成清洗、脫敏、合規(guī)校驗、標簽審核等自動化工具鏈，建立敏捷迭代的“采—標—檢—訓(xùn)”閉環(huán)開發(fā)體系，確保高質(zhì)量數(shù)據(jù)集供給的穩(wěn)定性與適配性。

突出數(shù)據(jù)支撐，夯實多模態(tài)、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)治理基礎(chǔ)

構(gòu)建覆蓋數(shù)據(jù)采集、匯聚、管理、調(diào)用的全過程數(shù)據(jù)治理體系，支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、圖像視頻、音頻語音、傳感數(shù)據(jù)等多種模態(tài)的統(tǒng)一接入、分級治理與標準轉(zhuǎn)換，打通源系統(tǒng)與訓(xùn)練平臺之間的“數(shù)據(jù)斷點”。推進“原始數(shù)據(jù)—預(yù)處理數(shù)據(jù)—訓(xùn)練數(shù)據(jù)”三層架構(gòu)設(shè)計，配套元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)血緣追蹤、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控等機制，確保數(shù)據(jù)資產(chǎn)可追溯、可評估、可調(diào)優(yōu)。在全生命周期管理基礎(chǔ)上，構(gòu)建面向不同訓(xùn)練目標的主題化數(shù)據(jù)倉庫，支撐預(yù)訓(xùn)練集、微調(diào)集、測試集、驗證集四類數(shù)據(jù)集的按需編排與快速交付。

堅持標準引領(lǐng)，形成可遷移可復(fù)用的數(shù)據(jù)集建設(shè)規(guī)范

圍繞數(shù)據(jù)集“可交付、可訓(xùn)練、可迭代”三大目標，同步推進采集、標注、元數(shù)據(jù)、注釋、脫敏、安全等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的標準體系建設(shè)，建立覆蓋“源頭—處理—交付—調(diào)用”的全鏈路高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)標準，形成一整套可遷移、可擴展、可復(fù)制的操作規(guī)范體系。重點驗證數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的接口規(guī)范、用戶身份管理、接入?yún)f(xié)議、標識規(guī)則、目錄描述要求等通用技術(shù)要求，并對數(shù)據(jù)格式、分類指南、質(zhì)量評估、平臺管理等關(guān)鍵領(lǐng)域的標準化要求進行實際對接和測試，打通構(gòu)建、治理與共享之間的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

完善協(xié)同機制，保障高質(zhì)量數(shù)據(jù)集長效運營與推廣

構(gòu)建多主體參與的數(shù)據(jù)集共建共享機制，形成“行業(yè)主導(dǎo)、平臺承載、企業(yè)參與、多元共贏”的生態(tài)格局。以數(shù)據(jù)資產(chǎn)確權(quán)、使用授權(quán)、成果收益等機制為核心，推動建立多元共建、共享開放的數(shù)據(jù)供給模式，激發(fā)數(shù)據(jù)持有方參與積極性。構(gòu)建基于項目制和聯(lián)盟制的數(shù)據(jù)集協(xié)同開發(fā)模式，實現(xiàn)區(qū)域間、企業(yè)間的數(shù)據(jù)流動，促進高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的跨域融合與能力復(fù)用。同時，構(gòu)建“共建+共評+共用”的聯(lián)合攻堅機制，明確各參與方責任邊界與數(shù)據(jù)權(quán)益分配方式，為高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的規(guī)模化建設(shè)與可持續(xù)運營提供保障。

推廣建設(shè)模式，形成高質(zhì)量數(shù)據(jù)集復(fù)制推廣新范式

堅持“試點先行、模塊化拆解、生態(tài)化復(fù)制”的原則，推動建設(shè)成果的廣泛推廣和應(yīng)用。圍繞“數(shù)據(jù)集建設(shè)技術(shù)體系、標準規(guī)范體系、平臺工具體系、運營治理機制”四大方面，推動“數(shù)據(jù)采集—清洗標注—平臺建設(shè)—模型訓(xùn)練—應(yīng)用落地”的全流程閉環(huán)體系在行業(yè)內(nèi)外復(fù)制部署。

高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的業(yè)務(wù)藍圖

高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的邏輯架構(gòu)主要包括數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)集構(gòu)成，核心是持續(xù)生產(chǎn)能夠匹配不同行業(yè)、領(lǐng)域的大模型進行訓(xùn)練，如圖2所示：

參考國家高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)指南和相關(guān)標準，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的業(yè)務(wù)藍圖主要包括行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集及場景應(yīng)用、數(shù)據(jù)集開發(fā)運營平臺、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施與安全設(shè)施、標準機制驗證及提升推廣體系、價值貢獻與權(quán)益分配機制等五大部分，如圖3所示：

筆者以某交能融合鏈主型企業(yè)申請的行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集為例，闡述每一部分的建設(shè)內(nèi)容：

高質(zhì)量數(shù)據(jù)集及場景應(yīng)用

該企業(yè)通過開拓新能源及車網(wǎng)互動、智慧交通等業(yè)態(tài)，在業(yè)務(wù)創(chuàng)新的同時，利用邊緣計算、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，采集沉淀了大量的數(shù)據(jù)。同時結(jié)合大數(shù)據(jù)、大模型、人工智能技術(shù)，探索了多個創(chuàng)新場景，從而具備了從數(shù)據(jù)到價值的鏈路閉環(huán)。一方面，這些數(shù)據(jù)源能夠為高質(zhì)量數(shù)據(jù)集提供源源不斷的數(shù)據(jù)；另一方面，眾多的應(yīng)用場景又能支撐大模型的應(yīng)用價值，從而構(gòu)建了多模態(tài)、多行業(yè)和多功能數(shù)據(jù)集，并且賦能N個應(yīng)用場景。

數(shù)據(jù)集開發(fā)運營平臺

高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的構(gòu)建不是一蹴而就的，更不是一勞永逸的，而是一個持續(xù)性的運營業(yè)務(wù)，需要通過“數(shù)據(jù)需求—規(guī)劃—采集—預(yù)處理—標注—模型驗證”，形成一個端到端的閉環(huán)，并且利用運營真正吸引數(shù)據(jù)集的供需雙方，從而實現(xiàn)從技術(shù)到商業(yè)、從數(shù)據(jù)到價值，打造可持續(xù)發(fā)展的健康商業(yè)模式，實現(xiàn)數(shù)據(jù)“供得出、流得動”。高質(zhì)量數(shù)據(jù)集本質(zhì)上是一個訓(xùn)練大模型數(shù)據(jù)的生產(chǎn)線，能夠持續(xù)不斷地獲取、加工，給大模型訓(xùn)練供給高質(zhì)量數(shù)據(jù)。這個生產(chǎn)線包括八大模塊，即運營門戶、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)標注、數(shù)據(jù)驗證和技術(shù)底座。

數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施與安全設(shè)施

高質(zhì)量數(shù)據(jù)集是戰(zhàn)略項目，關(guān)乎國家信息安全，因此打造一個牢固堅韌安全的基礎(chǔ)設(shè)施是重中之重。該企業(yè)構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)預(yù)調(diào)度體系、存儲與計算資源池、數(shù)據(jù)采集與邊緣處理設(shè)備為核心的基礎(chǔ)設(shè)施，同時全鏈路配套數(shù)據(jù)脫敏與加密，權(quán)限分級與行為審計，安全邊界防護、風控預(yù)警與應(yīng)急響應(yīng)機制，對關(guān)鍵數(shù)據(jù)進行分域分級保護，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“保安全”。

標準機制驗證及提升推廣體系

高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的建設(shè)還處于早期階段，尚未形成成熟可復(fù)制的統(tǒng)一模式，所以在遵循一些新標準的同時，還需要對這些標準進行驗證，并且探索提升和推廣體系，從而讓后續(xù)的建設(shè)運營有章可循、持續(xù)優(yōu)化。這方面主要包括從標準執(zhí)行到標準驗證、標準反饋和標準優(yōu)化的全體系建設(shè)，從而能夠在不斷提升數(shù)據(jù)集質(zhì)量的同時，也能夠更好的賦能行業(yè)。

價值貢獻與權(quán)益分配機制

高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建成發(fā)布后，就會面臨價值貢獻如何評估、權(quán)益收益如何分配的問題。并且只有價值貢獻評估客觀、公平，權(quán)益分配機制遵循“誰貢獻，誰受益”的原則，才能夠讓數(shù)據(jù)集保有持續(xù)的生命力，接入更多有價值的數(shù)據(jù)源，吸引更多大模型訓(xùn)練方。價值貢獻與權(quán)益分配機制的建立主要包括三部分內(nèi)容：數(shù)據(jù)使用授權(quán)機制、數(shù)據(jù)及服務(wù)交易機制、收益分配機制，這些機制能夠推動高質(zhì)量數(shù)據(jù)集可持續(xù)健康發(fā)展。

高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的典型建設(shè)路徑

高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的建設(shè)路徑是一項涵蓋數(shù)據(jù)全生命周期的系統(tǒng)工程，需嚴格遵循規(guī)范化的流程框架并結(jié)合場景化落地策略，其核心步驟可歸納為六個階段，各階段環(huán)環(huán)相扣且需動態(tài)迭代優(yōu)化。

數(shù)據(jù)需求定義（戰(zhàn)略錨定與標準構(gòu)建）

該階段需從業(yè)務(wù)場景出發(fā)，明確數(shù)據(jù)集的戰(zhàn)略定位與技術(shù)規(guī)格。依據(jù)《高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)指南（征求意見稿）》，需完成三項關(guān)鍵任務(wù)：場景化需求分析，針對行業(yè)痛點精準錨定數(shù)據(jù)價值，如金融風控數(shù)據(jù)集需聚焦欺詐交易特征識別。胡堅波強調(diào)需“從醫(yī)療、教育等亟需領(lǐng)域切入，避免盲目跟風”，此過程需聯(lián)合領(lǐng)域?qū)＜医?shù)據(jù)質(zhì)量模型，界定關(guān)鍵指標；數(shù)據(jù)可獲得性評估，預(yù)判行業(yè)知識壁壘與技術(shù)難度，如核電診斷數(shù)據(jù)集需協(xié)調(diào)央企設(shè)備日志與安全規(guī)范；標準化框架設(shè)計，基于全國數(shù)據(jù)標準化委員會的“三類分級”規(guī)范（通識/行業(yè)通識/行業(yè)專識），定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與元數(shù)據(jù)標準。

數(shù)據(jù)規(guī)劃（架構(gòu)設(shè)計與資源調(diào)配）

本階段需將需求轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行藍圖，主要包括三大工作內(nèi)容：

架構(gòu)設(shè)計，規(guī)劃存儲、計算、安全三大體系，例如深圳交通行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，采用信創(chuàng)云平臺整合庫表管理、任務(wù)調(diào)度功能，實現(xiàn)607TB視頻數(shù)據(jù)的分布式存儲；質(zhì)量計劃制定，設(shè)定數(shù)據(jù)清洗、標注精度等KPI，如醫(yī)療數(shù)據(jù)清洗后錯誤率需壓降至0.001%以下以規(guī)避模型誤判風險；工作量預(yù)估與資源分配，測算采集標注成本，調(diào)配領(lǐng)域?qū)＜屹Y源。蘇州絲綢紋樣數(shù)據(jù)集建設(shè)時整合222件文物數(shù)字化團隊，工作量精確至樣本/小時級。

數(shù)據(jù)采集（多源獲取與質(zhì)量控制）

采集過程需融合技術(shù)合規(guī)“雙約束”，多模態(tài)采集技術(shù)應(yīng)用，典型的數(shù)據(jù)集項目采用“前置交換+物聯(lián)網(wǎng)感知+互聯(lián)網(wǎng)爬取”復(fù)合方式，歸集視頻、GPS等數(shù)據(jù)。在采集過程中要注意兩大保障：質(zhì)量保障，通過自動化校驗規(guī)則（如交通視頻幀重復(fù)率檢測算法）攔截無效數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)清洗率超30%；合規(guī)性保障，嚴格遵循《數(shù)據(jù)安全法》，核電數(shù)據(jù)采集采用“私有化部署+區(qū)塊鏈溯源”機制阻斷敏感信息泄露。

數(shù)據(jù)預(yù)處理（特征強化與噪聲剔除）

本階段決定數(shù)據(jù)集信息密度，主要的核心操作包括轉(zhuǎn)換驗證，例如統(tǒng)一時空坐標；聚合清洗，剔除冗余記錄；特征工程，例如金融交易數(shù)據(jù)經(jīng)特征選擇后，欺詐特征維度濃縮至原始數(shù)據(jù)的12%，實現(xiàn)高密度表征；樣本平衡，采用SMOTE算法擴增工業(yè)設(shè)備故障樣本。

數(shù)據(jù)標注（知識注入與精度控制）

標注環(huán)節(jié)是價值升華的關(guān)鍵，由多級標注體系構(gòu)成，行業(yè)專識數(shù)據(jù)需領(lǐng)域?qū)＜医槿耄绾穗娫O(shè)備診斷標注由工程師定義故障閾值；人機協(xié)同機制，采用“預(yù)標注+人工核驗”模式；元數(shù)據(jù)綁定模式，例如絲綢紋樣數(shù)據(jù)集中每樣本關(guān)聯(lián)織造年代、工藝等32項元數(shù)據(jù)，支撐跨產(chǎn)業(yè)復(fù)用。

模型驗證與迭代優(yōu)化（閉環(huán)反饋）

該階段實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值閉環(huán)：基準驗證，數(shù)據(jù)集需通過模型性能測試，如金融數(shù)據(jù)集使風控模型誤報率降幅≥55%方達交付標準；持續(xù)優(yōu)化機制，依托評測工具集監(jiān)測數(shù)據(jù)漂移，如深圳交通數(shù)據(jù)集每季度更新15%樣本以適配路網(wǎng)變化；跨域流通激活，運用隱私計算技術(shù)打通醫(yī)保—交通數(shù)據(jù)壁壘，催生慢病出行預(yù)警等創(chuàng)新應(yīng)用。

在當前人工智能從“模型優(yōu)先”向“數(shù)據(jù)優(yōu)先”轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵階段，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集已成為賦能產(chǎn)業(yè)智能升級的戰(zhàn)略基礎(chǔ)設(shè)施和國家數(shù)字競爭力的核心支柱。通過系統(tǒng)化構(gòu)建“價值驅(qū)動、技術(shù)融合、標準引領(lǐng)、生態(tài)協(xié)同”的建設(shè)體系，我國正加速打通從數(shù)據(jù)資源到智能應(yīng)用的閉環(huán)路徑——以《高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)指南（征求意見稿）》為規(guī)范框架，以“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃為實施藍圖，推動金融、醫(yī)療、交通等高價值領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)“原始數(shù)據(jù)煉化—特征提純—模型賦能”的質(zhì)效躍升。未來，隨著全生命周期管理、多模態(tài)治理、權(quán)益分配三大機制的完善，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集將持續(xù)釋放三大戰(zhàn)略價值——筑牢人工智能技術(shù)根基的“護城河”，激活數(shù)字經(jīng)濟新質(zhì)生產(chǎn)力的“新引擎”，以及構(gòu)筑科技自主可控的“安全壁壘”，最終支撐我國在全球智能時代從數(shù)據(jù)規(guī)則的“接受者”邁向標準制定的“主導(dǎo)者”，真正實現(xiàn)數(shù)據(jù)要素向創(chuàng)新動能的系統(tǒng)性進化。

（作者史凱單位：精益數(shù)據(jù)方法論創(chuàng)始人、中國計算機學(xué)會數(shù)發(fā)委執(zhí)行委員，作者楊慧娟單位：深城交數(shù)研智算PDT、資深數(shù)字化顧問）