国家数据局发布六大行动支持构建行业高质量数据集

　　日前，国家数据局印发《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》（以下简称《实施方案》），围绕行业高质量数据集供给、流通、应用等关键环节，部署强基扩容、标注攻坚、提质增效、应用赋能、管理服务、价值释放六个专项行动，形成“场景牵引数据、数据驱动模型、模型赋能应用、应用创造价值”的“数据飞轮”，加快构建数据要素与人工智能协同演进的共生生态。

　　《实施方案》提出，到2028年底，建成一批覆盖重点领域、经过应用验证的行业高质量数据集，打造一批数据驱动人工智能创新发展的典型应用场景，培育一批具备领先优势的创新型数据企业和专业人才，形成一批行业高质量数据集建设工具和标准。数据从供给到价值释放的良性循环基本形成，数据赋能人工智能创新发展的作用更加凸显，数据产业与人工智能深度融合，持续催生智能经济新增长点。

　　一是实施强基扩容行动。顺应人工智能加速向行业渗透，从对话向多模态生成、决策执行、具身智能、物理交互等范式跃迁的趋势，拓宽数据供给渠道，丰富数据供给类型，加快建设行业高质量数据集，为人工智能发展和应用提供充足“燃料”。要聚焦行业领域推进高质量数据集建设，夯实行业高质量数据集建设基础路径，面向人工智能应用需求丰富行业高质量数据集建设形态，强化与数据基础设施建设有机联动。

　　二是实施标注攻坚行动。数据标注是将知识和经验注入训练数据的过程，是行业高质量数据集建设不可或缺的关键环节。引导数据标注从“以人为主”向“人机协同、专家深度参与”的多层次标注模式转变，推动数据标注向专业化、智能化跃升。要推动数据标注转型升级，持续推动数据标注先行先试，扩大数据标注人才供给。

　　三是实施提质增效行动。推动构建符合结构完整性、内容多样性、标注准确性、模型适配性等质量标准，满足人工智能就绪（AI-Ready）的高质量数据集，降低训练推理成本，有效提升模型性能。要提升行业高质量数据集建设质效，推动高质量数据集标准体系建设和应用落地，强化高质量数据集质量测评和结果互认。

　　四是实施应用赋能行动。坚持行业高质量数据集建设与实际应用深度融合，以模引数、用数赋模，促进高质量数据集建设与“数据要素×”“人工智能+”同频共振，全面赋能产业数智化转型。打造“数据飞轮”应用闭环，打造行业应用标杆和典型案例，繁荣数据集协同发展生态。

　　五是实施管理服务行动。加强数据集管理，完善数据伦理和治理机制，推动落实数据权益相关制度，推进数据集建设体系更加规范有序。构建数据集全生命周期的管理体系，探索面向人工智能发展的数据相关制度，坚持伦理先行与公平普惠。

　　六是实施价值释放行动。发挥数据集的应用价值，以行业高质量数据集赋能人工智能发展。释放数据要素价值，推动数据集商业化、资产化，培育为数据付费的市场共识，探索以词元（Token）为基础的价值体系。发挥行业高质量数据集的应用价值，创新行业高质量数据集商业模式，探索行业高质量数据集资产化创新路径，培育为高质量数据付费的市场共识。（记者　苏德悦）