北京
通信世界網消息（CWW）“傳統模式下，數據反哺業務，形成‘數據飛輪’；AI興起后，‘數據飛輪’升級為‘數據-智能-業務’三維飛輪，數據需通過智能環節實現對業務的精準賦能。”在近日舉辦的2025數據要素發展大會上，中國信通院云計算與大數據研究所姜春宇主任表示。
在本次大會上，姜春宇發表了《高質量數據集建設觀察》的主題演講，聚焦十大重點行業，系統闡述了政策支持下高質量數據集建設的技術與應用進展，剖析了當前面臨的制度、標準、技術、生態等層面挑戰，展望了中短期技術普及與長期協同生態的發展趨勢。
姜春宇表示，隨著智能算力、模型訓推等對數據集依賴的日益加深，高質量數據集的重要性愈發凸顯。在此背景下，我國政府通過一系列措施，著力推動高質量數據集建設，從“人工智能+”行動的順利發布，到《高質量數據集建設指引》對外亮相，政策層面已形成多層次的支撐體系。
據姜春宇觀察，伴隨高質量數據集的建設，各類交易平臺已開始上架高質量數據集，以央國企等行業龍頭為建設主體，成為推動建設工作的核心力量。姜春宇介紹，為進一步推動重點行業高質量數據集建設，中國信通院在國資委支持下開展了專項調研，覆蓋10個重點行業、20家重點央企，通過實踐調研、專家訪談等，全面掌握行業高質量數據集建設情況。
姜春宇介紹了十大行業的數據特點：在智能能源領域，石油天然氣數據具有碎片化特點，電網運行數據具有高保密特征；在工業制造領域，數據具有多源性、強時序性、高價值性等特征；在綠色低碳領域，數據涉及范圍廣、來源豐富、跨領域性強、國際化程度高；在金融服務領域，存在結構化、半結構化、非結構化等多種數據；在交通物流領域，細分領域較多，數據模態較為豐富；在農業農村，數據來源廣泛，時間依賴性和季節屬性強，部分領域存在噪聲多、缺失多、來源分散的問題；在醫療衛生領域，數據具有高敏感、專業性和格式多樣的特點，在隱私性、完整性和安全合規方面要求嚴格；在應急管理方面，數據分散在多部門、多區域、多系統之間，存在采集標準不統一、數據互通不暢的問題；在移動通信領域，數據規模龐大、實時性強、關聯度高；在文化旅游領域，數據具有多模態、多來源、長尾分布明顯、情感表達豐富、審美標準多元、依賴文化語境的特點。
在分析十大行業數據特點的同時，姜春宇也發現了行業高質量數據集建設存在四大挑戰：制度機制不健全、標準體系未完善、技術能力較薄弱、數據生態較局限。他介紹，中國信通院制定了一系列標準體系，指導企業構建研發、交付、運維、運營一體化的生產流程；搭建了全方位服務能力，涵蓋質量評價、建設運營評估、技術支撐等；形成了平臺工具的技術規范，明確數據處理與管理的技術要求；構建了高質量數據集標準體系，為業界提供參考。
展望未來，姜春宇表示，高質量數據集建設工作剛剛起步，后續需在制度、標準、技術、生態等方面形成合力，充分發揮數據、智能與業務的飛輪效應，形成繁榮、可持續的產業生態，持續賦能各行業智能化轉型。
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