2024年中央經(jīng)濟(jì)工作會議指出，開展“人工智能+”行動，以科技創(chuàng)新引領(lǐng)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(biāo)注、增強(qiáng)合成、質(zhì)量評估等環(huán)節(jié)形成的標(biāo)準(zhǔn)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(qiáng)等特點(diǎn)，是驅(qū)動人工智能模型訓(xùn)練、科學(xué)研究、數(shù)據(jù)挖掘及檢驗(yàn)檢測的核心要素。工業(yè)是我國經(jīng)濟(jì)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(lǐng)域高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)，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(hù)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(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(lǐng)域是人工智能應(yīng)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(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。通過深度挖掘場景需求，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，我國應(yīng)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(shè)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(yīng)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(jià)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(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、運(yùn)維服務(wù)、經(jīng)營管理等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，構(gòu)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(jī)、推動高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)奠定良好基礎(chǔ)。

三是堅(jiān)持場景牽引，打通高質(zhì)量數(shù)據(jù)集構(gòu)建新路徑。場景是釋放數(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)“場景—數(shù)據(jù)—模型”的共生關(guān)系。以場景需求為錨點(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、場景賦能不深、數(shù)據(jù)利用率低等問題的關(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。以國際前沿人工智能需求為導(dǎo)向，開展工業(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、長尾場景樣本合成、智能數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)集質(zhì)量評估和提升等關(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)場景等要素的融合，對于推進(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，針對工業(yè)高價(jià)值長尾場景，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(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，鼓勵從質(zhì)量評估、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(lǐng)域數(shù)據(jù)集開發(fā)利用關(guān)鍵問題，開展工業(yè)領(lǐng)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(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)“測試場”，以生產(chǎn)環(huán)境驗(yàn)證數(shù)據(jù)和模型技術(shù)方案。推動產(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，鼓勵有條件的工業(yè)企業(yè)支持和參與開源生態(tài)建設(shè)，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(dāng)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(shè)，為我國突破關(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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