?在數(shù)字經(jīng)濟與人工智能深度融合的今天，數(shù)據(jù)已超越傳統(tǒng)生產(chǎn)要素，成為驅(qū)動AI技術(shù)突破與產(chǎn)業(yè)變革的核心動力。高質(zhì)量數(shù)據(jù)集不僅是AI模型性能躍升的基石，更重塑了從技術(shù)研發(fā)到商業(yè)落地的全產(chǎn)業(yè)鏈條。

近年來大模型技術(shù)不斷取得突破，其中大規(guī)模高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的投入，起到了關(guān)鍵作用，也進(jìn)一步將“以數(shù)據(jù)為中心的人工智能”推向一個新階段。從早期簡單的圖像識別、語音識別，到如今復(fù)雜的自然語言處理、智能決策系統(tǒng)，AI模型的性能高度依賴于所輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量與規(guī)模。

國家數(shù)據(jù)局局長劉烈宏在相關(guān)會議上明確提出，“人工智能+”行動到哪里，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的建設(shè)和推廣就要到哪里。這充分彰顯了高質(zhì)量數(shù)據(jù)集在推動AI產(chǎn)業(yè)與實體經(jīng)濟深度融合過程中的重要地位，其建設(shè)和推廣成為了數(shù)字經(jīng)濟時代產(chǎn)業(yè)升級的關(guān)鍵任務(wù) 。

一、高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的定義與核心特征

高質(zhì)量數(shù)據(jù)集是指經(jīng)過系統(tǒng)采集、清洗、標(biāo)注和治理，符合特定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，并具備持續(xù)更新機制的數(shù)據(jù)集合。與普通數(shù)據(jù)相比，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集具備以下核心特征：

（1）高價值密度

數(shù)據(jù)經(jīng)過嚴(yán)格篩選，剔除噪聲與冗余信息，確保數(shù)據(jù)對AI訓(xùn)練的有效性。

（2）多模態(tài)融合

涵蓋文本、圖像、音頻、視頻等多種數(shù)據(jù)類型，以適應(yīng)AI大模型的多模態(tài)發(fā)展趨勢。

（3）合規(guī)性與安全性

數(shù)據(jù)來源合法，符合隱私保護(hù)要求，避免涉及個人隱私、商業(yè)秘密或國家機密。

（4）動態(tài)更新機制

AI模型需要持續(xù)優(yōu)化，因此數(shù)據(jù)集需具備定期更新能力，以反映最新的行業(yè)變化。

二、高質(zhì)量數(shù)據(jù)集對AI產(chǎn)業(yè)帶來的新變化

1.從“以模型為中心”到“以數(shù)據(jù)為中心”的AI發(fā)展范式轉(zhuǎn)變

傳統(tǒng)AI開發(fā)強調(diào)算法優(yōu)化，而大模型時代更依賴高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給。研究表明，當(dāng)算力受限時，數(shù)據(jù)集規(guī)模對模型性能的影響甚至超過模型結(jié)構(gòu)本身。例如，金融風(fēng)控、醫(yī)療影像識別等垂直領(lǐng)域AI的精準(zhǔn)度，極大程度上取決于行業(yè)專屬數(shù)據(jù)集的豐富程度。

2.加速行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，釋放數(shù)據(jù)要素乘數(shù)效應(yīng)

高質(zhì)量數(shù)據(jù)集推動AI在醫(yī)療、交通、金融等行業(yè)的深度應(yīng)用：

（1）醫(yī)療領(lǐng)域

國家醫(yī)保局基于高質(zhì)量醫(yī)療數(shù)據(jù)構(gòu)建“一人一畫像”精準(zhǔn)醫(yī)保服務(wù)模式。

（2）交通領(lǐng)域

智能網(wǎng)聯(lián)汽車結(jié)合高速公路視頻、收費數(shù)據(jù)，優(yōu)化應(yīng)急救援機制。

（3）金融領(lǐng)域

全國首單數(shù)據(jù)資產(chǎn)證券化項目（5億元ABS）在深交所獲批，標(biāo)志著數(shù)據(jù)要素資本化進(jìn)程加速。

3.促進(jìn)區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展，形成“大模型+數(shù)據(jù)集+算力”一體化生態(tài)

各地政府積極建設(shè)數(shù)據(jù)創(chuàng)新基地，如上海“模速空間”、北京大模型“超級工廠”、濟南“大模型創(chuàng)新工廠”等1。這些基地通過整合算力、算法與數(shù)據(jù)資源，推動地方數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展。

4.催生專業(yè)化數(shù)據(jù)服務(wù)市場，推動產(chǎn)業(yè)鏈分工細(xì)化

據(jù)艾瑞咨詢預(yù)測，2025年中國AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)市場規(guī)模將突破100億元。數(shù)據(jù)標(biāo)注、清洗、合規(guī)審核等環(huán)節(jié)逐漸形成獨立產(chǎn)業(yè)，如云測數(shù)據(jù)等企業(yè)專注于提供場景化、高精度的AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)。

三、當(dāng)前高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)面臨的挑戰(zhàn)

盡管高質(zhì)量數(shù)據(jù)集對AI產(chǎn)業(yè)影響深遠(yuǎn)，但其發(fā)展仍面臨諸多挑戰(zhàn)：

1.數(shù)據(jù)孤島問題突出，跨域流通機制不完善

目前，80%的高價值數(shù)據(jù)（如公共數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)）尚未充分流通。不同機構(gòu)間的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，導(dǎo)致數(shù)據(jù)難以互聯(lián)互通。

2.合規(guī)風(fēng)險與數(shù)據(jù)權(quán)屬爭議

數(shù)據(jù)采集涉及隱私保護(hù)、跨境流動等法律問題。歐盟《人工智能法案》、中國《網(wǎng)絡(luò)安全法》等均對數(shù)據(jù)使用提出嚴(yán)格要求。

3.標(biāo)注成本高，專業(yè)化人才短缺

自動駕駛、醫(yī)療AI等領(lǐng)域的標(biāo)注需求高度專業(yè)化，但相關(guān)人才供給不足。預(yù)計2025年數(shù)據(jù)標(biāo)注市場規(guī)模達(dá)200億~300億元，但行業(yè)面臨“需求激增、門檻提高”的雙重壓力。

4.算力與能源瓶頸

AI訓(xùn)練對算力的需求呈指數(shù)級增長，數(shù)據(jù)中心能耗占比預(yù)計2030年升至全球總電力的3%~4%。高密度算力負(fù)載對電力與散熱基礎(chǔ)設(shè)施提出更高要求。

為應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，需要從多方面著手。在政策層面，政府應(yīng)加強對高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)的引導(dǎo)與支持，制定相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范，促進(jìn)數(shù)據(jù)的合規(guī)流通與共享。在技術(shù)層面，加大對數(shù)據(jù)處理、標(biāo)注、質(zhì)量評估等技術(shù)的研發(fā)投入，提升數(shù)據(jù)處理的效率與質(zhì)量。在人才培養(yǎng)方面，加強數(shù)據(jù)科學(xué)、AI等相關(guān)專業(yè)人才的培養(yǎng)，提高行業(yè)整體的數(shù)據(jù)素養(yǎng)與技術(shù)能力。同時，企業(yè)自身也應(yīng)重視數(shù)據(jù)治理，建立完善的數(shù)據(jù)管理體系，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量與價值挖掘能力 。

?在數(shù)字經(jīng)濟時代，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集已成為AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動力，為AI模型性能提升、應(yīng)用場景拓展、產(chǎn)業(yè)生態(tài)完善以及各行業(yè)智能化升級與數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來了深刻變革。盡管面臨挑戰(zhàn)，但隨著各方的共同努力，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集必將持續(xù)推動AI產(chǎn)業(yè)邁向新的高度，為數(shù)字經(jīng)濟的繁榮發(fā)展注入源源不斷的動力 。

?審核編輯 黃宇