今天分享的是：高质量数据集建设与运营路径研究-华信咨询设计研究院有限公司
在数字经济快速发展的背景下，数据已成为核心生产要素，高质量数据集作为人工智能技术应用的基础支撑，其重要性愈发凸显。然而当前数据资源“量大质低”问题突出，数据冗余、标注不规范等问题制约了数据价值释放，为此，《高质量数据集建设与运营路径研究》系统梳理了相关政策、发展现状、建设路径与运营体系，为行业发展提供了全面指引。
政策层面，国家与地方协同发力，国家层面出台多项政策构建顶层设计，地方结合产业特色制定量化目标与激励措施，推动高质量数据集建设落地。高质量数据集具备高技术含量、高知识密度、高应用价值特征，可从数据用途、模态、训练阶段等多维度分类，适配不同场景需求。
发展现状方面，国外形成多元主体共建、开源生态驱动的格局，技术生态体系完善；国内数据集供给规模快速扩展，AI场景驱动需求激增，应用技术持续突破，但仍面临数据供给不足、技术不成熟、来源单一、运营不完善等挑战。
建设路径上，高质量数据集建设是覆盖“需求分析-数据规划-数据采集-数据预处理-数据标注-模型验证”的全生命周期工程，有政府牵引、需求拉动、服务供给、生态协同四种建设模式。核心环节包括规划先行明确建设方向、确保数据采集合规多样、通过合适标注模式提升数据可用性、建立科学质量测评体系保障数据可靠，浙江电信水泵安装数据集案例为行业提供了实践参考。
运营体系构建是数据价值释放的关键，需建立涵盖制度构建、目录发布管理、质量监控、更新管理的数据集管理体系，构建对内资产化运营、对外产品化流通的内外双循环价值体系，打造协同发展的生态体系，实现数据从资源向资产的转化。
为推动行业发展，需聚焦关键环节打造系统建设能力，建立运营生态驱动数据价值演进，构建制度保障激发产业整体效能，助力高质量数据集建设迈向体系化、规范化、生态化新阶段，夯实人工智能发展的数据根基。
