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行业大模型的“燃料革命”：高质量数据集助推产业智能升级

发布日期：2025-07-07 08:10:53 浏览次数： 1557

作者：天翼智库

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在数字化转型浪潮中，行业大模型被视为推动产业升级的核心引擎。但是，当前大多数行业大模型面临着训练数据的质量缺陷导致模型“逻辑混乱的伪推理”巨大挑战。2025年4月30日全国数据标准化技术委员会秘书处发布了《高质量数据集建设指南（征求意见稿）》，对高质量数据集建设的全生命周期要求，包括数据需求、数据规划、数据采集、数据预处理、数据标注、模型验证等阶段提出了建设指南，同时对高质量数据集分类、质量评测规范、面向数据流通的匿名化效果评估方法及处理实施、数据基础设施的参考架构、互联互通基本要求等都拟定了标准草案，标志着中国产业智能化将进入“数据精耕”时代。唯有持续完善数据的供给、标准、安全、价值多向发力，才能让行业大模型真正成为驱动产业升级的“超级引擎”，在这场全球智能竞赛中抢占制高点。

数据质量缺陷制约行业大模型发展

首先，数据供给不足。行业大模型对数据的需求多样，不同行业部门对模型场景数据的需求各不相同，特别是在工业、医疗、金融、交通等垂直领域，公共数据来源显著不足，难以满足大模型训练的需求。大型平台或企业出于商业利益与知识产权的考虑，更倾向于独享数据资源，常以保护信息、防范安全风险等理由拒绝共享数据。

其次，数据质量参差不齐。在行业大模型的实际建设中，对于构建和采买的数据没有统一衡量标准，不同系统产生的数据格式多样，行业数据集普遍存在分布偏差、颗粒度不一致、采集缺失甚至错误数据等问题，极大影响了大模型的训练效果和预测准确性，造成训练资源浪费。而且在数据标注智能化、专业化程度目前都比较初级，专业数据处理人员数量缺口较大，数据集产量较小。

再次，数据利用效率低下。由于数据标准化程度低，不同来源的数据格式、编码规则、数据结构差异较大，缺乏统一的数据标准和规范，增加了数据整合和利用的难度。加上国内数据交易市场尚处于起步阶段，数据定价、交易规则、监管机制等不完善，导致数据交易活跃度低，数据流通不畅。正是由于数据共享和流通不畅，数据集规模难以扩大，无法满足大模型训练对海量数据的需求。

高质量数据集全生命周期的质量提升

高质量数据集的建成，需贯穿“‌需求、采集、处理、管理”全生命周期。在全国数标委高质量数据集建设指南的指引下，确保数据的质量、安全性和可用性，为大模型训练和数据分析提供坚实的数据基础。

1、数据需求的明确提出。根据行业应用场景目标与用途，如用于大模型训练、数据分析、业务决策等，进而明确数据维度和数据质量标准，同时参考行业规范和要求，建立数据需求清单，涵盖数据来源、类型、范围、更新频率、精度等。根据需求设计数据集的结构和格式，包括数据字段、数据类型、数据关系等。

2、数据采集的质量控制。从多个可靠的数据源采集数据，包括内部系统、外部合作伙伴、公开数据集等，以确保数据的多样性、全面性、合法合规性，避免数据偏差。通过自动化技术或人工初步剔除低质无效数据，提高有效数据数量与质量，并确保采集的数据完整，没有缺失值或数据丢失。

3、数据处理的优化提升。通过数据清洗与预处理，去除噪声、填补缺失值，并对数据进行标准化处理。采用人工标注、半自动化标注或众包标注等方式增强数据标注，通过数据增强技术（如合成数据生成、数据扩增）增加数据的多样性和规模，提升数据集的泛化能力。

4、数据管理的有效监控。建立数据质量监控机制，实时监控数据的准确性、完整性和一致性，并定期对数据质量进行评估，根据评估结果优化数据处理流程。对敏感数据进行加密处理，确保数据在存储和传输过程中的安全性，同时设置严格的访问权限，确保只有授权人员可以访问和使用数据。

5、数据应用的模型验证。用数据集训练模型，通过模型表现效果是否达预期，以验证数据集是否满足要求，若数据集未能使模型表现效果达预期，需将相关数据质量问题反馈至数据规划、采集、预处理、标注等阶段以提升数据质量，再验证数据集是否满足要求。

高质量数据集将驱动产业智能升级新浪潮

这场由高质量数据集引发的“燃料革命”，正在重塑行业大模型的发展逻辑，数据质量决定模型智能上限、数据生态构建产业竞争壁垒。行业高质量数据集的加速汇聚共享，将为人工智能产业发展提供充足燃料，针对不同场景进行持续训练优化，推动行业大模型的落地应用，助力产业智能化升级。

1.构建标准化数据集体系，保证高质量数据集生命周期内的有效高质运行

高质量数据集可通过强化标准引领，建立标准化数据集体系，从通识数据集、行业通识数据集、行业专识数据集分类着手，按照高质量数据集的生命周期有序展开，包括数据需求、数据采集、数据处理、数据管理、模型验证等阶段，各阶段按顺序逐步开展，并对其它阶段有序进行反馈和迭代。

2.充分的数据供给，可提升行业大模型性能，推动产业技术与应用创新

数据源充足的高质量数据集是行业大模型训练的“营养基”，能够显著提升模型的准确性和泛化能力，加载更丰富的行业场景数据，提升模型在特定领域的专业性和适配性。如上海中城交通达大模型，利用其积累多年的交通行业专用语料库，整合了6大类30小类多模态数据集，超200万份行业技术文档、10万公里道路设施数字档案、5万例管理场景案例，为大模型训练和推理提供数据基础，精准制定交通信号优化方案，在试点城市让路口的通行效率提升15%左右，推动行业发展与创新。

3.数据质量有保证的高质量数据集，可助推行业数字化转型

根据行业特点，对于数据的颗粒度，根据业务需求设定统一的规范，如数据来源、数据格式、数据质量、数据接口等，规范数据采集流程并做好数据挖掘、分析、应用和管理，由此形成的高质量数据集能够为行业大模型提供精准、丰富的训练素材，提升模型在特定领域的性能和适应性，行业大模型在更多领域的深度应用，加速行业的数字化转型。如中国电子科技集团联合国家能源集团构建了超10万组高质量光谱煤质数据集，研发了“融合光谱煤质快检技术”，大幅提升了检测效能，检测时间由8小时减至2分钟，检测能力由1克提升至1000千克以上，复杂煤种通过率从60%提升到100%。

4.促进数据流通与共享，提高数据利用率，提升数据要素价值

国家提出了数场、数联网、数据元件、数据空间、隐私计算和区块链等六条技术路线，推动形成横向联通、纵向贯通、协调有力的国家数据基础设施基本格局。高质量数据集的建设不仅可以提升数据的可用性，还通过数据流通基础设施加速了数据的开放共享，充分释放数据要素价值并构建完备的数据生态，推动传统行业的数字化升级。

5.推动产业智能化升级，赋能实体经济

高质量数据集结合大模型与智能体开发框架，可快速构建各类行业应用，赋能各行业的数智化转型。如国家能源投资集团研发的煤炭工业设备综合诊断运维大模型，覆盖27类关键设备，实现故障预警准确率超90%、诊断准确率超85%，设备综合寿命提升20%，年检修成本降低15%，实现煤炭行业在减人、增安、提效等方面的智能化升级。