建设高质量数据集，助人工智能赋能千行百业踏出新路径

“中国电子云人工智能创新发展论坛”近日在2025世界人工智能大会期间举行，汇聚政产学研用等领域代表，围绕数智产业发展、AI创新应用等议题深入交流，共探人工智能赋能千行百业新路径。

中国工程院院士、清华大学教授郑纬民表示，在我国人工智能产业挑战与机遇并存节点，核心要聚焦两件事，研制低成本个人用推理机与提高国产智算系统的可用性和好用性。他强调，企业拥抱AI有章可循，即找准核心问题、用好高质量数据、微调基础大模型即可见效。

中国电子党组成员、副总经理王桂荣表示，当前人工智能非常火热，代表着科技革命和产业革命的最新方向。中国电子正抢抓人工智能发展机遇，建立了完整的集成电路产业链，构建了以飞腾、麒麟、达梦、中国电子云、中国长城为代表的全栈信创底座，并积极落实“数据要素×”行动，在数据资源利用与价值激活上进行了诸多探索。

据悉，中国电子云打造了新星·全链路AI解决方案，将助力在政务、科研、央国企、能源、医疗等关键行业打造行业大模型，为“人工智能+”行动加快落地注入新动力。

高质量数据集对人工智能落地应用意味着什么？中国信通院人工智能研究所所长魏凯称，人工智能正以前所未有的速度重塑世界，而数据作为AI发展的核心驱动力，其产业发展态势备受关注。高质量数据集是用于训练、验证和优化大模型，覆盖多行业公域和私域数据，具备高技术含量、高知识密度、高价值应用的“三高”特征。

“然而，高质量数据集建设也面临着目标定位模糊、实施路径碎片化、技术底座薄弱三大难题。”魏凯说，对此，我国在高质量数据集建设方面有着强有力的政策驱动。国家部委和地方政府注重“人工智能+数据要素”政策协同布局，在破局路径上，新一代数据标注和合成数据也为突破“数据墙”提供了解决思路。

中国电子云高级副总裁黄锋称，近年大家越来越重视多模态的数据治理平台工具链，中国电子云多模态数据治理平台的定位，是通过一系列的治理动作把原始的数据集变成“AI ready”的数据集，包括文本解析、关键信息提取、数据标准化、归一化、去重等工作。平台的产出是高价值、高密度、标准化的数据，可直接用于模型训练，也能有效提升模型效果和性能。

国家航天局对地观测与数据中心主任孟令杰介绍了我国遥感行业可信数据空间及AI协同建设成果。他表示，在国家航天局和国家数据局大力指导下，国家航天局对地观测与数据中心正联合中国电子云等合作伙伴共同打造“遥感行业可信数据空间”，统筹在轨民商卫星资源，打造民商体系化遥感观测服务能力，持续数据供给。

在数据治理方面，上述数据空间建立了统一的数据治理体系，形成了基于航天行业管理与商业共赢的高质量数据标准规则，支撑遥感数据资源的规模化开发利用。并通过AI协同破解“样本孤岛”，统筹样本库与算力，赋能智慧城市管理、农业估产等多元场景，推动遥感数据高质量发展与市场生态繁荣。

中国铝业集团首席信息官谢海则表示，中铝集团高度重视人工智能应用建设工作，在集团层面成立数字化转型与人工智能实施应用指挥部，以“一把手”工程牵引，在基础夯实、生态构建等多领域发力，遵循“以价值定场景，以场景定模型，以模型定数据”的思路，同步建设高质量数据集。

谢海认为，有色行业企业普遍信息化和高质量数据基础相对薄弱，面对人工智能和高质量数据集建设的迫切需求，需要进行思维变革，用层层倒逼的方式推动企业内部实现“数据化债”。

“AI本质是数据，数据没搞好，应用再好也没用。”黄锋认同“小模型大数据”的趋势，也强调不同场景需匹配不同规模模型。

他对中新网记者表示，客户在数字化基础上已完成初步建设，正迫切寻求智能化突破，但普遍面临“技术懂了但场景落地难”的困境。这种需求变化推动着中国电子云在赛道上的转换。“未来云数智一体是必然趋势，云、数据和人工智能分不开。软件与平台应用的优化离不开算力深度整合，客户也需要一体化服务。”

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