當前,，人工智能處在快速發(fā)展的關(guān)鍵時期,，正在重塑經(jīng)濟社會發(fā)展模式,。2024年中央經(jīng)濟工作會議指出，開展“人工智能+”行動,，培育未來產(chǎn)業(yè),。數(shù)據(jù)作為人工智能發(fā)展的三大核心要素之一，是人工智能模型訓(xùn)練的基礎(chǔ)要素,，也是人工智能模型應(yīng)用的核心資源,，加快建設(shè)人工智能高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，對于推動“人工智能+”場景落地具有重要意義,。高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)存在的問題高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給是推動新一代人工智能加快發(fā)展的關(guān)鍵要素,。當前，面向新一代人工智能的數(shù)據(jù)供給仍有不足,，數(shù)據(jù)處理專用技術(shù)有待進一步突破,，數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)和數(shù)據(jù)生態(tài)有待豐富，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的整體規(guī)劃和支持政策還有待完善,。首先,，通用領(lǐng)域、垂直領(lǐng)域以及具身智能領(lǐng)域的高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給仍有不足,。一方面,，中文公開數(shù)據(jù)在質(zhì)量和數(shù)量方面落后于英文數(shù)據(jù),。另一方面，我國公共數(shù)據(jù)開放利用程度有待提高,，各地開放標準不統(tǒng)一,，專門面向人工智能發(fā)展的高質(zhì)量行業(yè)數(shù)據(jù)集仍較匱乏。具身智能領(lǐng)域真實交互數(shù)據(jù)采集不足,，主要原因在于智能機器人與環(huán)境的交互數(shù)據(jù)獲取困難且成本高昂,，同時，企業(yè)采集數(shù)據(jù)缺乏統(tǒng)一的參照標準,。其次,，高質(zhì)量數(shù)據(jù)的合成、處理和利用技術(shù)亟待提升,。利用深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)生成高精確度,、多樣化合成數(shù)據(jù)的技術(shù)在成熟度和應(yīng)用范圍上急需突破。隨著社會自動化和智能化程度的不斷提高,，對數(shù)據(jù)處理的要求也不斷提升,，因此急需針對結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理技術(shù)進行迭代優(yōu)化,，進一步提高數(shù)據(jù)處理效率,。再次，數(shù)據(jù)主體和商業(yè)模式發(fā)展尚不成熟,。我國缺乏類似美國Databricks和Snowflake“數(shù)據(jù)+人工智能”模式的高質(zhì)量數(shù)據(jù)匯聚和治理主體,，具備大規(guī)模數(shù)據(jù)匯聚管理分析能力的公司數(shù)量不足。醫(yī)療,、法律,、保險、金融,、工業(yè),、科研等多個領(lǐng)域的公共數(shù)據(jù)授權(quán)運營主體目前仍在培育中，數(shù)據(jù)集構(gòu)建和運營利用的商業(yè)模式發(fā)展還不夠成熟,。最后,，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的專項規(guī)劃和支持政策有待完善。我國已出臺一系列數(shù)據(jù)發(fā)展相關(guān)指引政策,，但是面向新一代人工智能模型訓(xùn)練和場景應(yīng)用的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集專項規(guī)劃和支持政策尚未出臺,，其建設(shè)、運營,、流通,、利用等方面舉措有待進一步細化。在數(shù)據(jù)采集方面,，各領(lǐng)域數(shù)據(jù)缺乏適用的標準規(guī)范,；在數(shù)據(jù)使用方面，缺少面向大模型和具身智能模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)共享和流通促進機制,，一定程度上限制了模型能力的快速提升,。多措并舉建設(shè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集針對當前存在的資源、技術(shù),、模式,、制度等方面問題，結(jié)合新一代人工智能發(fā)展的需要,，建議發(fā)揮政府和市場的協(xié)同作用,，多措并舉推進高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)。一是加快公共數(shù)據(jù)開放和企業(yè)數(shù)據(jù)流通,，建設(shè)面向新一代人工智能的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集,。建議形成部門、行業(yè),、地區(qū)共同參與的協(xié)同機制,，圍繞高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)，擴大數(shù)據(jù)供給范圍和規(guī)模,，完善公共及行業(yè)數(shù)據(jù)標準,，加速可信數(shù)據(jù)空間建設(shè)。面向醫(yī)療,、教育,、科研、法律,、工業(yè),、農(nóng)業(yè)、物流,、金融,、能源、交通等重點領(lǐng)域建設(shè)大數(shù)據(jù)中心及大模型行業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新（工程）中心,，打破信息孤島,，構(gòu)建完備數(shù)據(jù)生態(tài)，構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集,，提升垂直領(lǐng)域人工智能模型能力,。著眼自動駕駛、具身智能等未來產(chǎn)業(yè)需求,，開放相關(guān)公共數(shù)據(jù),，制定行業(yè)數(shù)據(jù)標準，探索企業(yè)間數(shù)據(jù)流通機制,，鼓勵企業(yè)和研究機構(gòu)創(chuàng)建高質(zhì)量行業(yè)數(shù)據(jù)集,。二是圍繞建設(shè)行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集關(guān)鍵技術(shù)問題加大攻關(guān)力度,。面向數(shù)據(jù)合成和處理，加快開發(fā)數(shù)據(jù)合成,、數(shù)據(jù)治理的關(guān)鍵共性技術(shù),；面向數(shù)據(jù)流通匯聚，大力推廣隱私計算,、區(qū)塊鏈等技術(shù)；面向“數(shù)據(jù)+人工智能”應(yīng)用模式,，著力開發(fā)數(shù)據(jù)管理技術(shù),，探索新型模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練架構(gòu)。鼓勵面向人工智能的數(shù)據(jù)產(chǎn)品,、數(shù)據(jù)服務(wù)企業(yè)牽頭承擔(dān)國家重大項目,，開展應(yīng)用基礎(chǔ)研究和關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)。推動產(chǎn)學(xué)研合作和創(chuàng)新聯(lián)合體建設(shè),，打造數(shù)據(jù)技術(shù)、產(chǎn)品和服務(wù)深度融合的新型合作模式,。面向重點場景,，打造數(shù)據(jù)技術(shù)“測試場”,，提供真實數(shù)據(jù)環(huán)境、模擬應(yīng)用場景,，建設(shè)中試基地，吸引企業(yè),、高校和科研機構(gòu)參與數(shù)據(jù)技術(shù)的創(chuàng)新和驗證,，加速新技術(shù)推廣和應(yīng)用。三是引導(dǎo)企業(yè)和商業(yè)模式創(chuàng)新,，構(gòu)建人工智能數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)。大力培育人工智能數(shù)據(jù)資源,、技術(shù),、服務(wù)、應(yīng)用,、安全、基礎(chǔ)設(shè)施等多領(lǐng)域企業(yè),，重點建設(shè)面向人工智能行業(yè)的數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新平臺,。鼓勵企業(yè)基于“數(shù)據(jù)+人工智能”探索多領(lǐng)域商業(yè)模式，支持企業(yè)與各方合作,，打造基于高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新鏈和生態(tài)系統(tǒng),。鼓勵企業(yè)探索大模型和具身智能應(yīng)用場景，驅(qū)動數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展,。支持模型應(yīng)用,、模型開發(fā)、數(shù)據(jù)服務(wù),、數(shù)據(jù)產(chǎn)品等相關(guān)企業(yè)組建創(chuàng)新聯(lián)合體,，開發(fā)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，發(fā)展“數(shù)據(jù)即服務(wù)”“知識即服務(wù)”“模型即服務(wù)”等新業(yè)態(tài),。四是加大人工智能高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)政策支持力度,。面向新一代人工智能技術(shù)開發(fā)和應(yīng)用發(fā)展需求，完善數(shù)據(jù)資源構(gòu)建體系,，培育數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè),，支持數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展，系統(tǒng)推進高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè),，強化行業(yè)應(yīng)用,。統(tǒng)籌中央和地方財政資金、產(chǎn)業(yè)引導(dǎo)基金和各類政策性投資,，加大對高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)的投入,。鼓勵金融機構(gòu)創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)，增加對數(shù)據(jù)相關(guān)企業(yè)的融資支持,。引導(dǎo)社會資本有序參與人工智能高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的開發(fā)利用,。（作者王曉明 中國科學(xué)院科技戰(zhàn)略咨詢研究院研究員）更多精彩資訊請在應(yīng)用市場下載“央廣網(wǎng)”客戶端。歡迎提供新聞線索,，24小時報料熱線400-800-0088,；消費者也可通過央廣網(wǎng)“啄木鳥消費者投訴平臺”線上投訴。版權(quán)聲明：本文章版權(quán)歸屬央廣網(wǎng)所有,，未經(jīng)授權(quán)不得轉(zhuǎn)載,。轉(zhuǎn)載請聯(lián)系：[email protected],，不尊重原創(chuàng)的行為我們將追究責(zé)任。