随着数智化转型的加速推进，数据集作为人工智能(AI)大模型的关键要素，其高质量建设对于推动人工智能产业发展具有重大意义。本文从顶层设计、地方和行业三个层面分析了高质量数据集建设现状，探讨了高质量数据集在数据资源、人工智能和应用生态三个领域的建设瓶颈，并构建了一套涵盖技术路径、标准路径、供给路径、市场路径和存储路径五大路径的系统性建设框架，提出相关对策建议，以推动人工智能产业发展。
《2025-2030年全球及中国人工智能行业市场现状调研及发展前景分析报告》数智化转型是数字化与智能化深度融合的产物，代表着数字化发展到更高阶段的必然趋势。数字化通过将信息转化为数字形式，实现数据的采集、存储、管理和分析，为智能化提供了必要的“原材料”。智能化则借助人工智能、机器学习、大数据分析等先进技术，赋予系统自主学习、预测和决策的能力，进一步提升数据的价值和应用效率。二者相辅相成，推动了各行业的转型升级，成为现代技术发展的重要驱动力。
(一)数据集：人工智能大模型的基石
数据集是指一组用于训练和评估人工智能模型的数据，其质量和多样性对人工智能大模型的性能和效果至关重要。高质量的数据集能够提供准确、无偏且具有代表性的数据，帮助模型学习更多的知识和规律，从而实现更强大的感知、学习、决策与推理能力。例如，像GPT、BERT、DALL·E这样的语言和生成模型，通常需要数十亿到数万亿个数据样本进行训练，以提升模型的性能。
(二)人工智能大模型：从数据中学习
人工智能行业数据分析显示人工智能大模型的主要任务是从数据集中提取有用的信息和规律。通过监督学习、无监督学习、自监督学习和生成式学习等多种方式，模型能够学习数据中的映射关系、内在结构和生成能力。高质量的数据集为大模型提供了丰富的训练素材，使其能够更好地理解和生成与输入数据相似的新数据，从而实现智能化的预测和推理能力。
(一)顶层设计层面
国家高度重视高质量数据集的建设，相继出台了一系列政策文件。例如，2024年1月，国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》，聚焦十二大重点行业领域，推动数据要素高质量供给，努力建设高质量数据集，以发挥数据要素价值乘数效应。
(二)地方层面
各省市积极响应国家号召，积极推动高质量数据集建设。例如，湖北省发布《湖北省高质量数据集白皮书》，明确数据集标准体系、平台架构及治理流程，推动数据提质、联创和共享;首批认证10个高质量数据集，覆盖11个重点领域;探索数据交易平台，借鉴电商模式促进数据流通，鼓励企业共建地方特色数据集等。
(三)行业层面
多个重点行业高质量数据集建设不断突破。截至2024年底，北京国际大数据交易所累计发布约300个高质量数据集，形成10余个应用领域数据资源地图，对接100多个市场主体参与高质量数据集的交易，并通过动态更新的数据资产图谱实现供需精准匹配。
(四)建设难点
高质量数据集建设面临诸多挑战，包括数据采集难题、数据治理能力不足、跨区域跨企业的数据流通与共享障碍、数据质量评价标准不健全、行业差异导致的构建难题等。这些难点制约了高质量数据集的建设，进而影响了人工智能产业的发展。
(一)技术路径
智能化技术路径是实现数据质量提升与管理效能优化的关键手段。通过系统性地整合多种技术环节，逐步完善数据生态体系。例如，采用统计方法检测异常值，结合哈希算法清除重复数据，优化多类型数据的处理流程，提升数据的一致性、适用性和标准化水平。
(二)标准路径
高质量数据集的标准体系建设是数据生态中至关重要的一环。通过明确多维度的核心指标，建立综合性的指标体系，统一行业认知，提升数据集的价值挖掘和产业转化效率。同时，加强标准体系的宣传和推广，积极参与国际标准化工作，提升中国在全球数据标准化领域的贡献率。
(三)供给路径
在构建高质量数据集的过程中，上游数据供给者的作用不可替代。通过科学梳理与分类数据供给者，构建激励机制与协作框架，形成稳定、高效的数据供给体系。例如，鼓励行业龙头企业共享部分非核心数据，建立合理的收益分配机制，提升数据供给者的参与意愿。
(四)市场路径
高质量数据集的市场路径建设是推动数据资源价值释放与流通的重要手段。通过完善交易规则、培育服务生态以及促进跨境数据流动，打造透明、高效且具有国际竞争力的数据市场体系。例如，建立数据交易平台，提供数据清洗、标注、脱敏等增值服务，激励更多主体参与数据服务生态的建设。
(五)存储路径
高质量数据集的存储路径是数据生态建设中的基础性环节。通过系统化布局高效、低成本的存储与治理设施，支撑数据资源的长期保存与高效利用。例如，构建全国性的数据集“算力一张网”，实现分布式存储与集中治理的有机结合，创新打造高质量数据集治理工具链，推动工具链在行业内的普及与共享。
(六)对策建议
构建体制机制：建立跨部门协同机制，促进产学研合作，形成开放共享机制，推动公共数据集和行业数据集的共享与开放。
建立标准体系：制定行业数据集标准，推动数据质量标准化，统一隐私保护标准，确保数据集的使用符合相关法规要求。
精进技术工具：加强数据处理技术创新，发展去中心化技术，推动数据集多样性增强技术，提升AI大模型的多任务学习能力。
加强人才培养：加强AI数据集相关专业教育，促进跨学科人才培养，建立行业专家队伍，提升数据集的专业性和应用价值。
总结
高质量数据集是推动人工智能产业发展的核心驱动力之一。通过构建系统化的建设框架，从技术路径、标准路径、供给路径、市场路径和存储路径等多个维度协同发力，可以有效解决高质量数据集建设中的难点问题。同时，通过构建体制机制、建立标准体系、精进技术工具和加强人才培养等对策建议，可以进一步推动人工智能产业的健康发展。在数智化转型的背景下，高质量数据集的建设将为人工智能产业的未来发展提供坚实的基础。
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