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解码高质量数据集炼金术，打造AI时代的超级燃料

news 来源：原创 2025/6/6 16:33:37

在人工智能驱动的数字化浪潮中，“数据是新时代的石油”已成为共识。当企业争相构建大数据平台，当机构投入海量资源采集数据，一个残酷的现实逐渐显现：未经治理的原始数据就像未经提炼的原油，看似蕴藏能量，实则难以直接驱动现代社会的精密引擎。在这场数据革命中，建立高质量数据集并实施系统化的数据治理，正在成为组织构筑核心竞争力的关键密码。

01解码高质量数据集：AI时代的"超级燃料"

何为高质量数据集？这绝非简单的数据堆砌，而是经过精密炼制的"智能燃料"。

高质量数据集是指用于训练、验证和优化大模型而收集、整理、标注形成的覆盖行业核心专业知识和生产经营活动信息的数据资源集合。简单来说，就是高价值、高密度、标准化的数据。

全国数据标准化技术委员会将高质量数据集分三类：

通识数据集：包含面向社会公众、无需专业背景即可理解的通用知识，主要用于支撑通用模型落地应用；
行业通识数据集：包含面向行业从业人员、需要一定专业背景才能理解的行业领域通用知识，主要用于支撑行业模型落地应用；
行业专识数据集：包含面向特定业务场景相关人员、需要较深的专业背景才能理解的行业领域专业知识，主要用于支撑业务场景模型落地应用。

简单举例，互联网百科、问答等为“通识数据集”；行业研究机构报告等为“行业通识数据集”；医院科室特定疾病病例等为“行业专识数据集”。

02价值重构：高质量数据集的战略意义

高质量数据集是AI、大数据分析和科学研究的基础，中国信息通信研究院副院长魏亮表示：“数据之于大模型，就像石油之于汽车。原油只有经过一系列复杂的过程炼化成汽油后，才能供汽车使用。同样，海量原始数据需要经过‘炼化’形成高质量数据集，才能助力大模型精准学习数据特征与规律，有效提升其对不同场景和任务的适应能力。”数据集的质量影响人工智能的“智商”，近期发布的深度求索系列模型训练中，大量使用了高质量推理数据集，凸显了高质量数据的重要性，“大模型与垂直领域深度融合，同样也需高质量数据集的支撑。”

当前，人工智能技术经历了浅层学习阶段、深度学习阶段和大模型阶段，每一阶段技术创新和应用落地都对数据集提出不同需求。基础语言模型、多模态模型、行业模型快速发展，催生了大量复杂推理思维链数据集、多模态数据集、具体智能数据集等建设需求。

于是，国家和地方政府纷纷出台人工智能和数据要素相关政策，推动高质量数据集的建设、流通和开发应用。在顶层设计层面，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）》提出，“推动科研机构、龙头企业等开展行业共性数据资源库建设，打造高质量人工智能大模型训练数据集”。在地方层面，湖北、江苏、浙江等多省市明确了建设高质量数据集的数量、时间及激励机制；湖北省数据局发布首批10个高质量数据集，推动构建高质量“数据集市”；苏州市发布首批30个工业制造、交通运输、金融服务等高质量数据集。

03数据炼金术：六阶段闭环建设方法论

建设高质量数据集并非一蹴而就，全国数据标准化技术委员会发布《高质量数据集建设指南(征求意见稿)》中提出，高质量数据集建设应按照生命周期有序展开，包括数据需求、数据规划、数据采集、数据预处理、数据标注、模型验证等6个阶段。其中，各阶段主要按以上顺序逐步开展，同时，各阶段会对其他阶段进行反馈，或者会在其他阶段反馈下进行迭代。

图为高质量数据集建设方法

实现上述流程需要4大核心技术支撑：

数据采集是汇聚高质量数据集建设原始数据资源的过程，主要包括传感器技术、网络爬虫技术等。
数据治理涵盖数据清洗、数据增强、数据合成、数据脱敏等方面。数据治理通过建立标准化的分类框架、质量控制策略和全生命周期管理机制（如数据清洗、元数据标注、访问权限控制），为构建高质量数据集提供系统性保障。
数据标注是指对未经处理的原始数据添加说明、解释、分类或编码的过程，以便数据可以被人工智能算法所理解和使用，是向数据集注入人类知识的过程，是提升数据集质量的关键步骤。
数据运营涉及数据存储、版本管理、流通交易、开放利用等多个环节。

未经治理的数据是无法直接“投喂“给大模型的。亿信华辰作为国内领先的数据智能产品与服务提供商，自主研发智能化数据治理平台及数据分析工具，助力企业实现数据资产的价值挖掘与合规应用，显著提升数据资源的可用性与决策支撑能力。凭借前沿技术创新实力，亿信华辰成功入选中国信通院权威发布的《人工智能数据标注产业图谱》，跻身行业标杆企业行列。亿信华辰将充分发挥自身优势，全力助推我国高质量数据集建设进程全面提速。