赛迪前瞻2026年第20期（总948期）_工业重点场景高质量数据集建设面临问题与对策建议-水印版_10页_3mb

工业重点场景高质量数据集建设问题与对策总结

核心内容概述

随着通用大模型能力趋于饱和，行业高质量数据集在人工智能和大模型竞争中扮演着越来越重要的角色。当前，工业高质量数据集建设已进入规模化推进阶段，但仍面临数据采集难、数据治理难和数据共享难三大难题。为推动工业领域人工智能应用，需从政策、主体、技术、场景等多个维度加快数据集建设，提升数据治理、标注、测评等能力，推动数据要素流通与价值释放。

主要观点

• 政策支持：国家和地方政府高度重视工业数据集建设，出台多项政策推动数据治理、标注、测评及开源开放。
• 建设主体多元：工业数据集建设呈现多点发力、多元协作的发展格局，包括企业、平台、服务商和科研机构等。
• 技术路径智能化：工业数据采集、治理与应用正向全域化、智能化、安全化发展，技术手段不断丰富。
• 应用场景深化：数据集应用场景从外围辅助向核心环节渗透，涵盖预测性维护、质量管控、能耗优化、工艺优化、供应链协同、个性化定制及数字孪生等。

关键信息

一、政策环境

• 国家层面：工信部启动“工业数据筑基行动”，目标到2026年底打造一批高质量、标准化、可流通的行业数据集。
• 地方层面：广东、广西、上海、江苏等地出台政策，推动数据治理、合成技术、工业互联网平台等建设。
• 典型政策文件：江苏省发布《制造业领域面向人工智能的数据治理工作参考指引（2026年版）》，明确数据治理六大核心环节。

二、建设主体

• 企业内部：海尔、三一重工、华为等龙头企业建设企业级数据中台和私有数据集。
• 工业互联网平台：如卡奥斯、树根互联、航天云网等平台汇聚海量数据，构建行业通用数据集。
• 第三方服务商：如海天瑞声、希尔贝壳等专注数据采集、清洗、标注与交易。
• 科研机构与联盟：如工业互联网产业联盟推动开源数据集建设，促进算法创新与行业共识。

三、技术路径

• 数据采集：采用5G、工业Wi-Fi 6、TSN等技术实现设备数据实时采集，传感技术提升工艺参数获取能力。
• 数据治理：引入数据编织、主动元数据管理等技术，实现数据智能发现与质量监控。
• 数据标注：推动智能化、自动化标注工具发展，降低标注成本，提升效率。
• 数据安全：隐私计算技术如联邦学习、安全多方计算等保障数据流通安全。

四、应用场景

• 成熟场景：预测性维护、质量管控、能耗优化等已实现价值验证。
• 增长型场景：工艺优化、供应链协同、个性化定制等处于规模化应用前夜。
• 前沿探索：数字孪生、仿真与实验数据等用于新工艺研发和工厂决策。

面临的三大难题

1. 采集难

• 工业现场数据采集存在技术瓶颈，如高温、高压、高粉尘等环境影响传感器性能。
• 核心工艺参数涉及商业机密，难以对外提供。
• 数据格式不兼容、颗粒度不一，导致数据碎片化。
• 存储成本高昂，如设备状态监控数据年增量可达PB级。

2. 治理难

• 缺乏适配工业数据特点的专业治理工具。
• 数据标注依赖领域知识，成本高且难以规模化。
• 数据集标准体系滞后，缺乏统一规范与评估机制。
• 行业间存在“数据鸿沟”，标准难以通用。

3. 共享难

• 企业担忧开放核心数据会削弱竞争力，共享意愿低。
• 数据迁移性差，难以复用。
• 流通交易模式与回报机制不明确，阻碍数据价值释放。
• 建设主体角色分工不清晰，尚未形成生态闭环。

对策建议

1. 提升数据治理与标注能力：

   • 加快工业数据技术攻关库建设。
   • 引导企业建立全生命周期数据治理体系。
   • 鼓励数据标注企业研发行业专用标注工具。
   • 构建多模态数据集测评框架，提升数据可信度。

2. 建立健全标准体系：

   • 推动制定工业数据采集、标注、质量评估、安全与互操作等标准。
   • 构建数据分类分级体系，开展标准试点与认证。

3. 推动数据集开源开放：

   • 建设工业数据开源专区，鼓励龙头企业贡献脱敏数据。
   • 支持行业级数据集开源平台建设，探索分层开放机制。

4. 探索数据流通交易模式：

   • 加快可信数据空间等基础设施建设。
   • 推行订阅制、按调用计费、模型服务费等交易模式。
   • 建立数据确权、资产评估等制度规范。

5. 打造普惠创新服务生态：

   • 组建政产学研用一体化创新联合体。
   • 建设区域性工业创新中心，提供数据共享、场景开放、模型训练等公共服务。
   • 降低中小企业数据集建设与应用门槛。

作者与联系方式

• 作者：赛迪研究院 许越凡 梁丹钰
• 联系方式：18811320259 / xuyuefan@ccidthinktank.com

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