关于工业高质量数据集建设的思考

作　　者： 杨舒；李嘉雯

摘　　要： 在数字经济时代，数据已不再是简单的信息集合，而是核心战略资源与关键生产要素，其影响力穿透产业边界，深刻重塑着全球产业格局与经济增长模式。从制造业的智能化转型到服务业的精准化升级，数据的流动与应用正在改写传统的价值创造方式——谁掌握了高质量数据，谁就能在技术竞争与产业变革中占据先机。随着人工智能与大模型技术的飞速发展，这种趋势愈发明显：从智能制造的预测性维护到工业互联网的协同调度，从供应链的动态优化到产品全生命周期的数字化管理，高质量数据集作为驱动智能化升级的“燃料”，其战略价值日益凸显，成为衡量国家数字竞争力的重要标尺。本文结合工业领域实践与大模型发展背景，从核心逻辑、现实困境与优化路径三个维度，深入探讨工业高质量数据集建设的关键问题，旨在为构建安全高效、价值驱动的数据要素生态提供系统性参考。

来　　源： 《信息产业报道》 2025-12