数据被誉为人工智能发展的“石油”，但并非所有数据都价值连城——未经提炼的原油无法驱动引擎，未经精炼的低质数据同样无法支撑起强大的AI模型。

而高质量数据集，则是驱动人工智能真正走向成熟与落地的核心燃料。

01、什么是高质量数据集？

高质量数据集并不是普通数据的简单堆砌，而是经过精挑细选、深度加工，具备极高价值的数据集合。全国数据标准化技术委员会将其细致划分为三类：

1、通识数据集

通识数据集涵盖了日常生活、基础科学、文化艺术等广泛领域的常识内容。这些知识通俗易懂，无需专业背景即可理解，主要用于助力通用模型在各种常见场景中的落地应用。互联网百科、大众问答平台收集整理的数据就属于这一范畴。

2、行业通识数据集

行业通识数据集聚焦特定行业，犹如行业内的通用指南，囊括了该行业领域内被广泛认可、具有普遍性的专业知识，如行业术语、通用业务流程、基础技术规范等。这类数据集是行业模型训练的基石，能帮助模型掌握行业的基础规律和共性特征，像行业研究机构发布的权威报告、行业协会整理的标准文档等都属于此类。

3、行业专识数据集

行业专识数据集针对特定业务场景，深入挖掘其中的专业知识，如同为特定任务定制的精密工具。它需要深厚的专业背景才能充分理解和运用，包含了该场景下独特的业务逻辑、关键参数、特殊案例等信息。例如，医院科室针对某一种罕见病长期积累的详细病例数据，企业针对某一款核心产品的专属研发数据等。

高质量数据集是 AI、大数据分析和科学研究的基础，中国信息通信研究院副院长魏亮表示：“数据之于大模型，就像石油之于汽车。原油只有经过一系列复杂的过程炼化成汽油后，才能供汽车使用。同样，海量原始数据需要经过‘炼化’形成高质量数据集，才能助力大模型精准学习数据特征与规律，有效提升其对不同场景和任务的适应能力。”

基础语言模型、多模态模型、行业模型快速发展，也催生了大量复杂推理思维链数据集、多模态数据集、具体智能数据集等建设需求。

在地方层面，湖北、江苏、浙江等多省市明确了建设高质量数据集的数量、时间及激励机制；湖北省数据局发布首批 10 个高质量数据集，推动构建高质量 “数据集市”；苏州市发布首批 30 个工业制造、交通运输、金融服务等高质量数据集。

02、如何打造高质量数据集？

高质量数据集的核心在于高质量的数据标注——为原始数据赋予机器可理解的标签或注释。

数据标注方法分为人工标注、半自动标注、自动标注三类。

人工标注是专业标注人员凭借自身的知识和经验，直接对数据进行标注。这种方法准确性高，能处理复杂、模糊的数据，比如在对法律文书进行文本标注，提取关键法律条款和案件信息时，人工标注能够凭借专业法律知识确保标注的精准性，但效率较低，成本较高，并且受人为因素影响比较大，不同标注人员之间可能存在标注差异。

半自动标注则是借助一些自动化工具或算法辅助标注人员进行标注。工具或算法先对数据进行初步处理，生成可能的标注结果，标注人员再对这些结果进行审核和修正。比如在图像物体检测标注中，利用目标检测算法先在图像中自动识别出可能的物体位置并生成标注框，标注人员只需对标注框的准确性和物体类别进行确认和调整。这种方法在一定程度上提高了标注效率，降低了成本，同时能保证标注质量。

自动标注则完全依靠算法模型对数据进行标注。通过训练一个标注模型，使其学习已标注数据的特征和规律，然后应用该模型对新数据进行自动标注。比如在语音识别领域，利用已经训练好的语音识别模型对新的语音数据进行自动文字转写标注。自动标注效率极高，但对模型的准确性要求较高，若模型性能不佳，标注结果的质量难以保证。

高质量数据集具有高质量、精准标注、严苛标准的特点。

“没有高质量的数据，就没有真正的人工智能。”李开复博士曾如此强调数据基石地位。数据标注作为高质量数据集的锻造过程，虽常隐于幕后，却是AI大厦稳固的根基。

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