随著(zhe)基礎大(dà)模型性能(nφ∞éng)的(de)持續突破，高(gāo)質量數(s↔₽hù)據集建設已成為(wèi)人(rén)工(gōng)智能(néng¥ ☆§)賦能(néng)新型工(gōng)業(yè)化(huà)的(de)重要 φ(yào)抓手，成為(wèi)工(gōng)業(yè)$✔"企業(yè)降本增效、重塑企業(yè)競争力的(de)戰略選擇， γ亟需創新發展理(lǐ)念，推動工(gōng)業(yè¥÷∑)數(shù)據從(cóng)“規模紅(hón≥↑∑÷g)利”向“質量紅(hóng)利”和(hé)“數(shù)據紅 (hóng)利”轉變。
π§×↕一(yī)是(shì)轉變發展思路(lù)©↔∏，加快(kuài)推動向以數(shù)據為(wèi)中心轉型 ©§₽。工(gōng)業(yè)領域是(shì)人(rén)工(gōng)智能(nén←✘g)應用(yòng)的(de)重要(yào)場(chǎng)景，φ↔全球都(dōu)在加速布局。例如(rú)，NVIDIA推出了(le)O mniverse平台，通(tōng)過構απ$建工(gōng)業(yè)數(shù)字孿生↓±(shēng)數(shù)據引擎打造高(gāo)質量數(shù)據集✘←£；西(xī)門(mén)子(zǐ)與微(wēi)軟聯合推出了(le)工(≠$§gōng)業(yè)元宇宙計(jì)劃，構建覆蓋工(gōn♦←g)業(yè)全生(shēng)命周期的(de)數(shù'✘)據集。這(zhè)些(xiē)案例表明(mí₩✘σ≠ng)，以數(shù)據為(wèi)中心的(de)發展<≈模式正成為(wèi)工(gōng)業(yè)人(rén)工(gōng)智₹$能(néng)的(de)關鍵。通(tōng)過深度挖掘場(chǎng)景≈γ§✘需求，融合先進技(jì)術(shù)，構建高(gāo)質•±®量、生(shēng)态化(huà)的(de)數(shù)據集，能("" →néng)夠有(yǒu)效提升工(gōng)業(™σyè)智能(néng)水(shuǐ)平。∞₽ ✘因此，我國(guó)應加快(kuài)推動向以數(shù)據為(wèi) ≈φ™中心轉型，創新發展路(lù)徑，以提升工(gōng)業(yè)人(rén)工(α♣gōng)智能(néng)的(de)核心競争力。
二是(shì)發揮雙重優勢，塑造高(gāo)質量數(shù)據集建設新優勢。我國(guó)作(zuò)為(wèi)全球工(gōng)業(yè)大 ×β(dà)國(guó)，形成了(le)世界上(shàng)***為(wè₽♣i)完整的(de)工(gōng)業(yè)體(tǐ)系，數(shù©≈)據資源和(hé)應用(yòng)場(chǎng)景極為(wèi)豐富，♣$開(kāi)展工(gōng)業(yè)高(gāo)質量數(shù)據集的(d←÷♦♠e)開(kāi)發利用(yòng)價值巨大(dà)♥★£。我國(guó)需充分(fēn)發揮海(hǎi)量$ 工(gōng)業(yè)數(shù)據規模和(hé)工σ£σ(gōng)業(yè)場(chǎng)景多(duō)樣性優勢，聚≠✔↕≥焦研發設計(jì)、生(shēng)産制(zhì)造、運維服務、經營管理(l✔÷¥→ǐ)等關鍵環節，構建具有(yǒu)國(g<&uó)際競争力的(de)差異化(huà)數( ≤± shù)據集體(tǐ)系，為(wèi)我國(guó)在全∏♥≠球工(gōng)業(yè)智能(néng)化(hu✔©♦βà)浪潮中搶占先機(jī)、推動高(gāo)©≤γλ質量數(shù)據集建設奠定良好(hǎo)基礎。
β≤∞ 三是(shì)堅持場(chǎng)景牽引，打通(t ōng)高(gāo)質量數(shù)據集構建新路(∏φ₹lù)徑。場(chǎng)景是(shì)釋放(fàng)數(shα>↓ù)據要(yào)素價值的(de)前提，更是(shì)數(shù)據要(y££★✔ào)素價值釋放(fàng)的(de)核心載體(tǐ)。當≠₩¶ε前，多(duō)模态大(dà)模型、推理(lǐ)大(dà)模≠♠♣Ω型、函數(shù)召回大(dà)模型等産品不(bù)斷突破，正在重構♥↑→“場(chǎng)景-數(shù)據-模型”的(de)共生(shē✔γ ng)關系。以場(chǎng)景需求為(wèi)錨點，将工(gōng÷'₽)業(yè)機(jī)理(lǐ)與數(shù)據要(y⧕φào)素深度融合，是(shì)破解模型精度不(bù)足、£γΩ場(chǎng)景賦能(néng)不(bù)深、數¥≈♣±(shù)據利用(yòng)率低(dī)&→↕等問(wèn)題的(de)關鍵路(lù)徑。 ♥<™ 02加大(dà)創新力度，打造高(gāo)質量☆'£™數(shù)據集建設核心引擎
創新是(shì)人(rén)工(gōng)智能(néng)産業(yè)<φ→高(gāo)質量發展的(de)核心引擎，也(yě)是(shì)突破工(gō₹∏≥ ng)業(yè)數(shù)據集建設瓶頸的(de)∞>關鍵抓手。圍繞核心技(jì)術(shù)攻↕×¥×關、标準體(tǐ)系完善和(hé)創新載體(tǐ£¶π)打造三方面重點發力，為(wèi)人(rén)工(gōng)智能(néng)× 深度賦能(néng)新型工(gōng)業(yè)化↓ (huà)築牢高(gāo)質量數(shù)據集根基。
一(yī)是(shì)加快(kuài)核心技(jì)術(shù)攻關，€←突破工(gōng)業(yè)數(shù)據集構建與融≈✘♣合應用(yòng)瓶頸。以國(guó)際前沿人(rén)工(gōng)智能(n&∑×εéng)需求為(wèi)導向，開(kāi)展工(gōng∞ >)業(yè)領域高(gāo)質量數(shù)據集的(de)©φ•關鍵技(jì)術(shù)攻關，加強工(gō♥©ng)業(yè)深度思維鏈數(shù)據集打造、多(duō)源異構↑₹數(shù)據融合決策、長(cháng)™γ®尾場(chǎng)景樣本合成、智能(néng)數(shù)據标注、數(s₹₩hù)據集質量評估和(hé)提升等關鍵技(jì)術> ✔(shù)研發，加快(kuài)研制(zhì)先進自(zì)主可(kěδ$↔)控的(de)高(gāo)質量數(shù)據集$→ 工(gōng)具鏈，實現(xiàn)數(shù)據、模型、工(gōng ¶)具、系統和(hé)制(zhì)造業(yè)場(chǎng)景等要(yào) " →素的(de)融合，對(duì)于推進工(gōng)業(yè)領↑α β域高(gāo)質量數(shù)據集打造具有(yǒu)重要(yào)意義。例如'¶↔(rú)，針對(duì)工(gōng)業(yè)高(gāo)價值長(ch∑÷¥áng)尾場(chǎng)景，要(yào)加快(kuà×β↕i)建立高(gāo)精度工(gōng)業(yè)數(shù)據合成技(jì)術♣♣←§(shù)體(tǐ)系，通(tōng)過融合“生(shēn'£λg)成式人(rén)工(gōng)智能(néng)-工(gōn☆✔g)業(yè)***性原理(lǐ)-工(g♣ōng)業(yè)仿真引擎”，三位一(y÷∑ī)體(tǐ)合成稀缺工(gōng)況數(shù)據，突破工(gōng)業(y♦←è)長(cháng)尾場(chǎng)景數(shù)據瓶Ω₽π頸。
二是(shì)加強标準體(tǐ)系完善，構建工(gōng)業(yè)數(γ ™εshù)據集質量與安全雙軌标準。圍繞高(gāo)質量數(shù)據集全生(shēng)命周期$<，結合工(gōng)業(yè)企業(yè)業(yè)務↓←實際，鼓勵從(cóng)質量評估、安全合規兩方面協同推進工(gōnα÷g)業(yè)數(shù)據集标準研制(zhì)，覆蓋數(s&λhù)據集質量評估、數(shù)據集分(fēn)層分(fēn)類"> 分(fēn)級、數(shù)據集安全保障等工(gōng)業(yè)領域數(s↕₽©™hù)據集開(kāi)發利用(yòng)關鍵問(wèφ≤Ωβn)題，開(kāi)展工(gōng)業(yè)領域數(♠λshù)據集質量評估和(hé)提升行(xσ ←βíng)動，推動模型企業(yè)、數(shù)據企業(yè)和(₽hé)工(gōng)業(yè)企業(yè)協同發展。
三是(shì)加速打造創新載體(tǐ)，構建産學研用(yò ®÷ng)協同的(de)數(shù)據集生(shēng)态體(tǐ)系。支持工(gōng)業(yè)企業(yè)聯合模型企業(α≥yè)、科(kē)研機(jī)構、高(gāo)等院校(xiào♥₽Ω)等主體(tǐ)聯合建立打造高(gāo)水(shuǐ)平創新載體(δ¶''tǐ)，建設工(gōng)業(yè)數(← φshù)據和(hé)模型技(jì)術(shù)“測試場(chǎn£≈g)”，以生(shēng)産環境驗證數(α←₹€shù)據和(hé)模型技(jì)術(shù)方案。 ≈✘★推動産學研用(yòng)協同，培養具有(y₹¥ ǒu)工(gōng)業(yè)背景的(de)高♥¥↔§(gāo)水(shuǐ)平數(shù)據人(rén)×☆→才，加快(kuài)科(kē)技(jì)成果轉化(huà)和(hé)應用(§↔yòng)落地(dì)，鼓勵有(yǒu)條件(jεε₹iàn)的(de)工(gōng)業(y襮≈)企業(yè)支持和(hé)參與開(kāi)源生(shēng)态建¶☆設，推動工(gōng)業(yè)數(shù)✘→據集開(kāi)放(fàng)共享。 ¶€↓;03深化(huà)産業(yè)融合，精準服務工(gōng)業(yè)高(gā₽↕✔→o)質量數(shù)據集需求
随著(zhe)✔♠多(duō)模态大(dà)模型、推理(lǐ)大(dà)模型等技(Ω•¥jì)術(shù)突破，通(tōng)過人(rén)工(gōng•≠)智能(néng)技(jì)術(shù)與産業≥σ₹(yè)關鍵環節的(de)深度融合，工(gōng)業(yè)數(shù)據集的Ωπ(de)開(kāi)發已從(cóng)單一(yī) ™數(shù)據标注向“機(jī)理(lǐ)融合、知(zh©®↓ī)識嵌入、動态叠代”的(de)系統閉環方向演進₽×♠>，構建“原始數(shù)據-高(gāo)質量數$ε (shù)據集-智能(néng)應用(yòng)”的(de)閉環鏈路(lù)，☆¶¶ 為(wèi)研發設計(jì)、生(shēng)産制(zhì←✔)造、運維服務、經營管理(lǐ)等核心環節的(de)智能(nén☆♠φg)化(huà)升級提供核心支撐。
（一(yī)）智能(néng)研發設計(jì)© ♥：以機(jī)理(lǐ)數(shù)據驅'β動創新叠代
工(gōng)業(yè)研發設計(jì)需融合産品結構參數(shù↕ →σ)、仿真實驗數(shù)據、用(yòng)戶需求反饋等多(d"♣uō)源數(shù)據，構建覆蓋全生(shēnα≤££g)命周期的(de)設計(jì)優化(huà)數(≤&shù)據集。例如(rú)在制(zhì)造業(y™§¥è)圖紙(zhǐ)自(zì)動生(shēngλ☆✔')成場(chǎng)景，需收集CAD圖紙(zhǐ)、CAE★♠≥•仿真結果、材料物(wù)性參數(shù)、用(yòng®₩α↕)戶使用(yòng)日(rì)志(zhì)等原始數(shù)±₹β←據，通(tōng)過标注關鍵設計(jì)節點、跨模态對(duì)" 齊仿真與實測數(shù)據，形成可(kě)訓練生(shēng ↑)成式設計(jì)模型的(de)高(gāo)質量數(shù)≠"γ 據集。
（二）智能(néng)生(shēng)産制(zhì)造：以實時(sπ∑hí)數(shù)據優化(huà)制(zhì)造效能(néng)
&n ₩←≈bsp;生(shēng)産制(zhì)造是(shì)工(gōng)業(y★δè)的(de)核心環節，該環節的(de)Ω智能(néng)化(huà)建模往往需整£←合設備傳感數(shù)據、工(gōng)藝參數(shù)、質檢記錄等↑÷"大(dà)量工(gōng)業(yè)時(shí)序數(shù)據，≠↑構建動态優化(huà)的(de)智能(néng)制(z§ε÷hì)造數(shù)據集，該類數(shù)據π♠λ≠集具有(yǒu)較強的(de)敏感性和(♦β<hé)專用(yòng)性。例如(rú)在設備預測性維護場(ch€✔₩αǎng)景，需收集設備振動、溫度、電(diàn☆≥±♣)流時(shí)序數(shù)據，工(gōng)藝控♦♥✔制(zhì)參數(shù)，視(shì)覺質檢圖像等原始數(✘₩shù)據，通(tōng)過标注異常工(gōng)況特征，建立工(gōn ≈±σg)藝參數(shù)與産品質量的(de)因果關聯 ≠∑<标簽，支撐預測性維護與自(zì)适應控制(¶ε✘zhì)模型訓練。
（三）智能(néng)運維服務：以全息數(shù)☆↔Ω×據提升服務價值
智能(néng)運維可(kě)實現(xiàn)設≤×備故障的(de)精準診斷、超前預測和(hé)高(gāo)效修¶™複等，需彙聚設備曆史故障數(shù)據、環境變量、維修知(zh★£↑ī)識庫，構建智能(néng)診斷與決策支♠₩持數(shù)據集。例如(rú)在工(gōng)業(±® ♦yè)設備智能(néng)運維場(chǎng)景，需彙聚工(gōng)業(←∞✘"yè)設備運行(xíng)日(rì)志(zhì)、故障±<報(bào)警記錄、維修工(gōng)單文(wén)本、環境溫濕度等原始數(sγ><✘hù)據，經過專業(yè)技(jì)術(shù)人(rén)員(yuán)标∑©♥注設備故障因果鏈條（例如(rú)轉動設備故障因果鏈條：↓λ振動異常→軸承磨損→潤滑失效），構建維修方案與備件(jiàn)庫ק§£存的(de)關聯圖譜，賦能(néng)形成工≤∑λ≥(gōng)業(yè)設備智能(néng)運維場(chǎng)景≥$應用(yòng)。
（四）智能(néng)經營管理(lǐ)：以生(shē ∞✘ng)态數(shù)據重塑決策體(tǐ)系
智能(néng)化(huà)經營管理(lǐ)可(kě)實現(xiàn)企業(∞®&≠yè)供應鏈協同、生(shēng)産調度、人(rén)力資源管理(lε €★ǐ)、财務管理(lǐ)等多(duō)個(gè)子(zǐ)系統的(de)貫通↓✔(tōng)，需整合供應鏈、市(shì)÷ 場(chǎng)、财務數(shù)據，構建支持全局優化 <(huà)的(de)決策智能(néng)數(shù)據集。例如(rú)≥↕在智能(néng)制(zhì)造供應鏈場©φ'(chǎng)景，需彙聚供應商交付記錄、庫存周轉數(shù)據、市(₹∏shì)場(chǎng)輿情文(wén)本、财務流水(shuǐ)信息©>∏等原始數(shù)據資源，通(tōng)過标注供應鏈風(fēng)險特征 ₽♥∞，構建市(shì)場(chǎng)趨勢與生(shēng)産計(jì $±™)劃的(de)動态匹配關系。
工(gōng)業(yè)高(gāo)質量數(shù)據集是(shì)人€✘♠(rén)工(gōng)智能(néng)賦 ¶≈σ能(néng)新型工(gōng)業(yè)化(huà)的(de)戰略基石，在當前國(guó)際人₹ λ≈(rén)工(gōng)智能(néng)激烈角逐₹§♥♦的(de)背景下(xià)，我國(guó)亟需加ε₽♣快(kuài)工(gōng)業(yè)高(gāo)質量數(shù)→'₹據集建設，為(wèi)我國(guó)突破關鍵領域“卡脖子(zǐ)♦↑”困局、築牢産業(yè)鏈安全根基，促進工(gōng)業(yè)α←π≠實現(xiàn)降本增效，搶占全球智能(néng)制(z☆←>hì)造高(gāo)地(dì)。