高质量数据集标准化建设
当前人工智能高质量数据集建设成果与挑战并存。截至2025年6月，我国已建成超3.5万个高质量数据集，总量超400PB，交易规模近40亿元，在多部门、省市及科研机构协同下，支撑了163个国产AI大模型发展；但同时存在目标模糊、路径碎片化、技术薄弱等问题，且供需不匹配、企业缺方法、无统一质量标准。
推进数据集标准化至关重要。它能从评估、技术层面提升数据质量，优化AI模型性能；解决多源数据融合难题，降低处理成本；打破数据壁垒，促进共享流通以推动AI与行业融合；还能规范数据全流程，明确版权与隐私保护，保障应用合法安全。
目前标委会正在结合高质量数据集市场需求和实践经验，从数据采集汇聚、数据治理、数据标注、数据质检、数据运营搭建全流程标准体系，聚焦高质量数据集在电力、医疗、石化、气象、交通、船舶等行业领域的应用。欢迎各行业以及高质量数据集相关单位与标委会共同落地标准，助力行业高质量发展。
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