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2024年中央經(jīng)濟工作會議指出，開展“人工智能+”行動，以科技創(chuàng)新引領新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展。高質(zhì)量數(shù)據(jù)集是通過系統(tǒng)性篩選、清洗、標注、增強合成、質(zhì)量評估等環(huán)節(jié)形成的標準化數(shù)據(jù)產(chǎn)品，具有格式統(tǒng)一、質(zhì)量可控、場景適配性強等特點，是驅(qū)動人工智能模型訓練、科學研究、數(shù)據(jù)挖掘及檢驗檢測的核心要素。工業(yè)是我國經(jīng)濟發(fā)展的核心支柱，同時也是保障國家戰(zhàn)略安全的主陣地，加快開展工業(yè)領域高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設，是支撐“人工智能+”在工業(yè)場景落地，推動人工智能賦能新型工業(yè)化，提高我國工業(yè)國際競爭力的新時代護城河。

創(chuàng)新發(fā)展理念，破解工業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設密碼

隨著基礎大模型性能的持續(xù)突破，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設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)競爭力的戰(zhàn)略選擇，急需創(chuàng)新發(fā)展理念，推動工業(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，加快推動向以數(shù)據(jù)為中心轉(zhuǎn)型。工業(yè)領域是人工智能應用的重要場景，全球都在加速布局。例如，NVIDIA推出了Omniverse平臺，通過構建工業(yè)數(shù)字孿生數(shù)據(jù)引擎打造高質(zhì)量數(shù)據(jù)集；西門子與微軟聯(lián)合推出了工業(yè)元宇宙計劃，構建覆蓋工業(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)人工智能的關鍵。通過深度挖掘場景需求，融合先進技術，構建高質(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，我國應加快推動向以數(shù)據(jù)為中心轉(zhuǎn)型，創(chuàng)新發(fā)展路徑，以提升工業(yè)人工智能的核心競爭力。

二是發(fā)揮雙重優(yōu)勢，塑造高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設新優(yōu)勢。我國作為全球工業(yè)大國，形成了世界上最為完整的工業(yè)體系，數(shù)據(jù)資源和應用場景極為豐富，開展工業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的開發(fā)利用價值巨大。我國需充分發(fā)揮海量工業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)模和工業(yè)場景多樣性優(yōu)勢，聚焦研發(fā)設計、生產(chǎn)制造、運維服務、經(jīng)營管理等關鍵環(huán)節(jié)，構建具有國際競爭力的差異化數(shù)據(jù)集體系，為我國在全球工業(yè)智能化浪潮中搶占先機、推動高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設奠定良好基礎。

三是堅持場景牽引，打通高質(zhì)量數(shù)據(jù)集構建新路徑。場景是釋放數(shù)據(jù)要素價值的前提，更是數(shù)據(jù)要素價值釋放的核心載體。當前，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“場景—數(shù)據(jù)—模型”的共生關系。以場景需求為錨點，將工業(yè)機理與數(shù)據(jù)要素深度融合，是破解模型精度不足、場景賦能不深、數(shù)據(jù)利用率低等問題的關鍵路徑。

加大創(chuàng)新力度，打造高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設核心引擎

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)集建設瓶頸的關鍵抓手。圍繞核心技術攻關、標準體系完善和創(chuàng)新載體打造三方面重點發(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。

一是加快核心技術攻關，突破工業(yè)數(shù)據(jù)集構建與融合應用瓶頸。以國際前沿人工智能需求為導向，開展工業(yè)領域高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的關鍵技術攻關，加強工業(yè)深度思維鏈數(shù)據(jù)集打造、多源異構數(shù)據(jù)融合決策、長尾場景樣本合成、智能數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)集質(zhì)量評估和提升等關鍵技術研發(fā)，加快研制先進自主可控的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集工具鏈，實現(xiàn)數(shù)據(jù)、模型、工具、系統(tǒng)和制造業(yè)場景等要素的融合，對于推進工業(yè)領域高質(zhì)量數(shù)據(jù)集打造具有重要意義。例如，針對工業(yè)高價值長尾場景，要加快建立高精度工業(yè)數(shù)據(jù)合成技術體系，通過融合“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)長尾場景數(shù)據(jù)瓶頸。

二是加強標準體系完善，構建工業(yè)數(shù)據(jù)集質(zhì)量與安全雙軌標準。圍繞高質(zhì)量數(shù)據(jù)集全生命周期，結合工業(yè)企業(yè)業(yè)務實際，鼓勵從質(zhì)量評估、安全合規(guī)兩方面協(xié)同推進工業(yè)數(shù)據(jù)集標準研制，覆蓋數(shù)據(jù)集質(zhì)量評估、數(shù)據(jù)集分層分類分級、數(shù)據(jù)集安全保障等工業(yè)領域數(shù)據(jù)集開發(fā)利用關鍵問題，開展工業(yè)領域數(shù)據(jù)集質(zhì)量評估和提升行動，推動模型企業(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，構建產(chǎn)學研用協(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)、科研機構、高等院校等主體聯(lián)合建立打造高水平創(chuàng)新載體，建設工業(yè)數(shù)據(jù)和模型技術“測試場”，以生產(chǎn)環(huán)境驗證數(shù)據(jù)和模型技術方案。推動產(chǎn)學研用協(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)化和應用落地，鼓勵有條件的工業(yè)企業(yè)支持和參與開源生態(tài)建設，推動工業(yè)數(shù)據(jù)集開放共享。

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，在當前國際人工智能激烈角逐的背景下，我國亟須加快工業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設，為我國突破關鍵領域“卡脖子”困局，筑牢產(chǎn)業(yè)鏈安全根基，促進工業(yè)實現(xiàn)降本增效，搶占全球智能制造高地。