2025年人工智能高质量数据集建设指南

导读：报告聚焦 AI 高质量数据集建设痛点与路径。当前，数据集成为 AI 差异化竞争核心，但建设面临目标模糊、路径碎片化、技术薄弱问题。指南提出高质量数据集 “三高” 特征，即高价值应用、高知识密度、高技术含量，按应用、训练阶段、模态多维度分类，明确开发治理、资源提供、能力支持等建设主体。指南构建人工智能数据工程五大核心要素，涵盖管理体系、开发维护等，设计 “三步走” 建设路径。体系规划阶段需构建知识索引与资源地图；工程建设阶段建立数据工厂模式，探索合成数据等技术；质量监测阶段量化评估指标，形成动态管控机制。还详解数据设计采集、治理等 “炼化” 流程，展示多领域实践案例。未来需从工程体系、技术创新等方面突破，建议政府完善制度，企业强化合规与质量评估，推动数据集支撑 AI 产业高质量发展。#报告