加快工業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)
創(chuàng)新發(fā)展理念,破解工業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)密碼
隨著基礎(chǔ)大模型性能的持續(xù)突破,高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)已成為人工智能賦能新型工業(yè)化的重要抓手,成為工業(yè)企業(yè)降本增效、重塑企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的戰(zhàn)略選擇,急需創(chuàng)新發(fā)展理念,推動(dòng)工業(yè)數(shù)據(jù)從“規(guī)模紅利”向“質(zhì)量紅利”和“數(shù)據(jù)紅利”轉(zhuǎn)變。
一是轉(zhuǎn)變發(fā)展思路,加快推動(dòng)向以數(shù)據(jù)為中心轉(zhuǎn)型。工業(yè)領(lǐng)域是人工智能應(yīng)用的重要場(chǎng)景,全球都在加速布局。例如,NVIDIA推出了Omniverse平臺(tái),通過(guò)構(gòu)建工業(yè)數(shù)字孿生數(shù)據(jù)引擎打造高質(zhì)量數(shù)據(jù)集;西門(mén)子與微軟聯(lián)合推出了工業(yè)元宇宙計(jì)劃,構(gòu)建覆蓋工業(yè)全生命周期的數(shù)據(jù)集。這些案例表明,以數(shù)據(jù)為中心的發(fā)展模式正成為工業(yè)人工智能的關(guān)鍵。通過(guò)深度挖掘場(chǎng)景需求,融合先進(jìn)技術(shù),構(gòu)建高質(zhì)量、生態(tài)化的數(shù)據(jù)集,能夠有效提升工業(yè)智能水平。因此,我國(guó)應(yīng)加快推動(dòng)向以數(shù)據(jù)為中心轉(zhuǎn)型,創(chuàng)新發(fā)展路徑,以提升工業(yè)人工智能的核心競(jìng)爭(zhēng)力。
二是發(fā)揮雙重優(yōu)勢(shì),塑造高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)新優(yōu)勢(shì)。我國(guó)作為全球工業(yè)大國(guó),形成了世界上最為完整的工業(yè)體系,數(shù)據(jù)資源和應(yīng)用場(chǎng)景極為豐富,開(kāi)展工業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的開(kāi)發(fā)利用價(jià)值巨大。我國(guó)需充分發(fā)揮海量工業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)模和工業(yè)場(chǎng)景多樣性優(yōu)勢(shì),聚焦研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、運(yùn)維服務(wù)、經(jīng)營(yíng)管理等關(guān)鍵環(huán)節(jié),構(gòu)建具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的差異化數(shù)據(jù)集體系,為我國(guó)在全球工業(yè)智能化浪潮中搶占先機(jī)、推動(dòng)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)奠定良好基礎(chǔ)。
三是堅(jiān)持場(chǎng)景牽引,打通高質(zhì)量數(shù)據(jù)集構(gòu)建新路徑。場(chǎng)景是釋放數(shù)據(jù)要素價(jià)值的前提,更是數(shù)據(jù)要素價(jià)值釋放的核心載體。當(dāng)前,多模態(tài)大模型、推理大模型、函數(shù)召回大模型等產(chǎn)品不斷突破,正在重構(gòu)“場(chǎng)景—數(shù)據(jù)—模型”的共生關(guān)系。以場(chǎng)景需求為錨點(diǎn),將工業(yè)機(jī)理與數(shù)據(jù)要素深度融合,是破解模型精度不足、場(chǎng)景賦能不深、數(shù)據(jù)利用率低等問(wèn)題的關(guān)鍵路徑。
加大創(chuàng)新力度,打造高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)核心引擎
創(chuàng)新是人工智能產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心引擎,也是突破工業(yè)數(shù)據(jù)集建設(shè)瓶頸的關(guān)鍵抓手。圍繞核心技術(shù)攻關(guān)、標(biāo)準(zhǔn)體系完善和創(chuàng)新載體打造三方面重點(diǎn)發(fā)力,為人工智能深度賦能新型工業(yè)化筑牢高質(zhì)量數(shù)據(jù)集根基。
一是加快核心技術(shù)攻關(guān),突破工業(yè)數(shù)據(jù)集構(gòu)建與融合應(yīng)用瓶頸。以國(guó)際前沿人工智能需求為導(dǎo)向,開(kāi)展工業(yè)領(lǐng)域高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān),加強(qiáng)工業(yè)深度思維鏈數(shù)據(jù)集打造、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合決策、長(zhǎng)尾場(chǎng)景樣本合成、智能數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)集質(zhì)量評(píng)估和提升等關(guān)鍵技術(shù)研發(fā),加快研制先進(jìn)自主可控的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集工具鏈,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)、模型、工具、系統(tǒng)和制造業(yè)場(chǎng)景等要素的融合,對(duì)于推進(jìn)工業(yè)領(lǐng)域高質(zhì)量數(shù)據(jù)集打造具有重要意義。例如,針對(duì)工業(yè)高價(jià)值長(zhǎng)尾場(chǎng)景,要加快建立高精度工業(yè)數(shù)據(jù)合成技術(shù)體系,通過(guò)融合“生成式人工智能—工業(yè)第一性原理—工業(yè)仿真引擎”,三位一體合成稀缺工況數(shù)據(jù),突破工業(yè)長(zhǎng)尾場(chǎng)景數(shù)據(jù)瓶頸。
二是加強(qiáng)標(biāo)準(zhǔn)體系完善,構(gòu)建工業(yè)數(shù)據(jù)集質(zhì)量與安全雙軌標(biāo)準(zhǔn)。圍繞高質(zhì)量數(shù)據(jù)集全生命周期,結(jié)合工業(yè)企業(yè)業(yè)務(wù)實(shí)際,鼓勵(lì)從質(zhì)量評(píng)估、安全合規(guī)兩方面協(xié)同推進(jìn)工業(yè)數(shù)據(jù)集標(biāo)準(zhǔn)研制,覆蓋數(shù)據(jù)集質(zhì)量評(píng)估、數(shù)據(jù)集分層分類(lèi)分級(jí)、數(shù)據(jù)集安全保障等工業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)集開(kāi)發(fā)利用關(guān)鍵問(wèn)題,開(kāi)展工業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)集質(zhì)量評(píng)估和提升行動(dòng),推動(dòng)模型企業(yè)、數(shù)據(jù)企業(yè)和工業(yè)企業(yè)協(xié)同發(fā)展。
三是加速打造創(chuàng)新載體,構(gòu)建產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同的數(shù)據(jù)集生態(tài)體系。支持工業(yè)企業(yè)聯(lián)合模型企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)、高等院校等主體聯(lián)合建立打造高水平創(chuàng)新載體,建設(shè)工業(yè)數(shù)據(jù)和模型技術(shù)“測(cè)試場(chǎng)”,以生產(chǎn)環(huán)境驗(yàn)證數(shù)據(jù)和模型技術(shù)方案。推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同,培養(yǎng)具有工業(yè)背景的高水平數(shù)據(jù)人才,加快科技成果轉(zhuǎn)化和應(yīng)用落地,鼓勵(lì)有條件的工業(yè)企業(yè)支持和參與開(kāi)源生態(tài)建設(shè),推動(dòng)工業(yè)數(shù)據(jù)集開(kāi)放共享。
工業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集是人工智能賦能新型工業(yè)化的戰(zhàn)略基石,在當(dāng)前國(guó)際人工智能激烈角逐的背景下,我國(guó)亟須加快工業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè),為我國(guó)突破關(guān)鍵領(lǐng)域“卡脖子”困局,筑牢產(chǎn)業(yè)鏈安全根基,促進(jìn)工業(yè)實(shí)現(xiàn)降本增效,搶占全球智能制造高地。
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