2025年09月人工智能作為引領新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術，是新型工業(yè)化的重要推動力量。黨的十八大以來，以習近平同志為核心的黨中央把發(fā)展人工智能提升到戰(zhàn)略高度，強調(diào)加快發(fā)展新一代人工智能是我們贏得全球科技競爭主動權的重要戰(zhàn)略抓手，是推動我國科技跨越發(fā)展、產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級、生產(chǎn)力整體躍升的重要戰(zhàn)略資源。隨著大模型技術的迅猛發(fā)展與規(guī)?；瘧茫斯ぶ悄馨l(fā)展范式從傳統(tǒng)以算法模型優(yōu)化為導向逐步轉向以高質量數(shù)據(jù)集構建為支撐。特別是在工業(yè)領域，人工智能、工業(yè)機理等模型的構建，對數(shù)據(jù)集的質量和規(guī)模提出更高要求。工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集作為支撐各類工業(yè)智能模型落地應用的“核心燃料”，是人工智能技術在工業(yè)領域應用發(fā)展的關鍵要素。加快構建工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集，是我國搶占全球工業(yè)智能制高點、應對國際產(chǎn)業(yè)競爭的重要抓手，對加速推進新型工業(yè)化具有重大戰(zhàn)略意義。當前，工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集概念界定不清晰，內(nèi)涵特征不明確，分級分類標準不完善。不同行業(yè)的高質量數(shù)據(jù)集建設水平和需求存在較大差異。數(shù)據(jù)獲取、專業(yè)標注、多模態(tài)融合、數(shù)據(jù)集質量評估、數(shù)據(jù)集流通與共享等關鍵環(huán)節(jié)缺乏系統(tǒng)規(guī)劃和指引，建設實施過程面臨多重挑戰(zhàn)，亟須以場景需求為導向，分級分類推進數(shù)據(jù)集建設，構建高質量數(shù)據(jù)集建設運營體系，為推動人工智能賦能新型工業(yè)化夯實數(shù)據(jù)基礎。為指引和推動工業(yè)領域高質量數(shù)據(jù)集建設，在工業(yè)和信息化部信息技術發(fā)展司指導下，中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院牽頭組織產(chǎn)業(yè)界、學術界進行深入研討交流、凝聚行業(yè)共識，聯(lián)合相關研究機構和行業(yè)龍頭企業(yè)開展了深入實踐探索，編制了《工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集研究報告》。本報告圍繞工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集的建設與應用展開深入研究，旨在厘清其內(nèi)涵特征，明晰分級分類標準，探索數(shù)據(jù)集建設、評估、流通應用全鏈路有效路徑，為業(yè)界推進工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集建設、評估及應用提供可參考的理論支撐與發(fā)展指引。編寫組指導單位：組織單位：參編單位（排名不分先后）： 2 4 5 5 6 1一、工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集的內(nèi)涵意義工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集作為工業(yè)領域人工智能技術應用的關鍵要素，相較原始工業(yè)數(shù)據(jù)或高質量數(shù)據(jù)集，場景導向性更強、數(shù)據(jù)價值更高，能更為充分地滿足工業(yè)機理模型、工業(yè)智能模型等工業(yè)模型的建模需求。加快建設工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集，對我國搶占全球工業(yè)智能制高點、應對國際產(chǎn)業(yè)競爭、加速推進新型工業(yè)化具有重大戰(zhàn)略意義。（一）相關概念工業(yè)數(shù)據(jù)作為工業(yè)領域認知與改造活動的直接產(chǎn)物，是指在工業(yè)生產(chǎn)、制造、創(chuàng)新、運營及相關活動中產(chǎn)生、采集、處理和使用的各類數(shù)據(jù)的總和，它貫穿于工業(yè)產(chǎn)品全生命周期以及工業(yè)企業(yè)運營管理全過程，是工業(yè)數(shù)字化、智能化轉型的核心要素。在國家標準《智能制造工業(yè)數(shù)據(jù)分類原則》[1]中，定義工業(yè)數(shù)據(jù)為“在工業(yè)領域中，涉及企業(yè)的所有生產(chǎn)活動和服務所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)”。國際標準化組織指出，工業(yè)數(shù)據(jù)“可被視為某種工業(yè)流程的產(chǎn)物，受制于一般性的生命周期活動”[2]，并在ISO8000系列數(shù)據(jù)質量國際標準中做出定義“工業(yè)數(shù)據(jù)涵蓋產(chǎn)品與生命周期流程，包括制造、分銷和維護，生命周期流程所使用的設施，數(shù)字孿生，產(chǎn)品幾何形狀、拓撲結構和可視化、技術詞典以及零部件目錄”[3]。狹義的工業(yè)數(shù)據(jù)是指工業(yè)設備與軟件運行過程中沉淀的數(shù)字化信息，包括生產(chǎn)過程中的傳感器數(shù)據(jù)、設備的運行參數(shù)與日志等，是工業(yè)生產(chǎn)的直接記錄。廣義的工業(yè)數(shù)據(jù)更強調(diào)由原始數(shù)據(jù)經(jīng)融合加工所沉淀的工業(yè)機理與規(guī)律認知，2不僅包含狹義定義中的原始數(shù)據(jù)，還涵蓋了對這些原始數(shù)據(jù)進行清洗、挖掘、分析后形成的與工業(yè)生產(chǎn)相關的各類認知成果，例如通過對設備運行數(shù)據(jù)的長期分析總結出的設備故障預警模型所蘊含的故障發(fā)生機理。工業(yè)數(shù)據(jù)的特征包括領域特定性、多源異構性、高時序性、強關聯(lián)性等。領域特定性指數(shù)據(jù)產(chǎn)生于工業(yè)環(huán)境，與設備、產(chǎn)品等物理實體和業(yè)務流程緊密相關，需結合行業(yè)知識才能理解和應用。多源異構性指工業(yè)數(shù)據(jù)來源廣泛，涵蓋從設備傳感器、執(zhí)行器、工業(yè)控制系統(tǒng)、制造執(zhí)行系統(tǒng)、企業(yè)資源計劃到供應鏈管理、客戶關系管理等各個層面，來源設備、協(xié)議與格式各異，數(shù)據(jù)模態(tài)各異。高時序性指生產(chǎn)流程的連續(xù)性與實時性要求工業(yè)數(shù)據(jù)具備精確的時間戳與序列性。強關聯(lián)性指工業(yè)數(shù)據(jù)點之間存在復雜的關聯(lián)關系，反映生產(chǎn)流程中的關聯(lián)關系。高質量數(shù)據(jù)集通常指經(jīng)過采集、加工等數(shù)據(jù)處理，可直接用于開發(fā)和訓練人工智能模型，能有效提升模型性能的數(shù)據(jù)的集合[4]。數(shù)據(jù)集質量包括完整性、準確性、現(xiàn)時性、無偏性、相關性、安全性、數(shù)據(jù)集共享等通用要求，面向人工智能應用的拓展要求還包括，訓練數(shù)據(jù)集的多樣性、代表性、可審核性，測試數(shù)據(jù)集的均衡性、有效性、易用性等[5]。（二）工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集的內(nèi)涵與特征工業(yè)是國民經(jīng)濟的主導產(chǎn)業(yè)，相較其他產(chǎn)業(yè)類型，工業(yè)場景眾多、機理復雜，包含幾何模型、仿真模型、機理模型、算法模型等諸多工業(yè)模型。因此，我們認為，工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集是從研發(fā)、生產(chǎn)、供應、銷售、服務等全生命周期各環(huán)3節(jié)產(chǎn)生和采集，經(jīng)過清洗、標注等專業(yè)化處理，用于分析、建模，以及訓練工業(yè)模型的數(shù)據(jù)集合。工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集具有完整度高、質量達標、場景明確和時效性強四個顯著特征。完整度高即數(shù)據(jù)集基本覆蓋各類工況，且包含齊全的說明文檔；質量達標即數(shù)據(jù)集歷經(jīng)完整且充分的采集、預處理、標注、增強、合成與質量評測環(huán)節(jié)，滿足工業(yè)數(shù)據(jù)質量要求；場景明確即數(shù)據(jù)集可直接用于工業(yè)領域特定應用場景，能有效提升對應場景模型性能；時效性強即數(shù)據(jù)集具備完備的定期更新計劃以及自動化更新機制，實時保障數(shù)據(jù)集在模型訓練、微調(diào)等階段的有效性。工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集蘊含工業(yè)生產(chǎn)、運營、管理等各環(huán)節(jié)的關鍵信息，是工業(yè)智能模型實現(xiàn)預測、推理、生成等的核心要素，可直接決定模型的性能上限與應用價值。一是數(shù)據(jù)集規(guī)模是模型能力突破的“助推器”。模型參數(shù)量與訓練數(shù)據(jù)量的指數(shù)級增長，有效增強了新一代算法模型對復雜系統(tǒng)與認知模式的建模和學習能力，提升泛化性能，突破能力瓶頸。特別是人工智能大模型，通過對海量數(shù)據(jù)的學習，突破小模型“見過才會”的局限，實現(xiàn)了智能涌現(xiàn)與跨場景的高級認知能力。二是數(shù)據(jù)集質量是模型訓練的“校準儀”。數(shù)據(jù)集質量直接決定了模型的有效性，是訓練出可靠、精準模型的前提。準確全面的高質量數(shù)據(jù)集，能引導模型快速、準確掌握本質規(guī)律。反之，錯誤標注、冗余重復或帶有偏見的數(shù)據(jù)，會讓模型在錯誤路徑上“越走越遠”。三是多模態(tài)數(shù)據(jù)是模型認知力提升的“催化劑”。多模態(tài)數(shù)據(jù)通過融合文4本、圖像、音頻等不同模態(tài)的信息，彌補單一模態(tài)的局限性，使模型具備更全面的理解能力，從而顯著提升模型對復雜任務的處理水平和與真實世界的交互能力。（三）工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集建設的重大意義工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集建設是推進新型工業(yè)化的現(xiàn)實要求。推進新型工業(yè)化，關鍵在于以科技創(chuàng)新引領產(chǎn)業(yè)變革，推動制造業(yè)高端化、智能化、綠色化發(fā)展。工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集作為數(shù)據(jù)基礎設施的重要組成部分，是打通“數(shù)據(jù)-知識-決策”閉環(huán)的基礎前提。當前，我國制造業(yè)數(shù)字化轉型進入深水區(qū)，大量企業(yè)面臨“有數(shù)據(jù)、無價值”的困境，根源之一在于數(shù)據(jù)質量不高、難以支撐復雜分析與智能決策。建設工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集，有助于統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集標準、提升數(shù)據(jù)治理能力、完善數(shù)據(jù)標注體系，推動工業(yè)數(shù)據(jù)從“碎片化記錄”向“結構化資產(chǎn)”轉變。系統(tǒng)性推進工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集建設，是破解轉型瓶頸、提升全要素生產(chǎn)率、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的現(xiàn)實路徑，對構建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系具有基礎性、先導性作用。工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集建設是搶占工業(yè)智能制高點的重要抓手。工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集是訓練和優(yōu)化工業(yè)人工智能模型的“核心燃料”和“知識底座”。在全球工業(yè)智能競爭白熱化階段，科技強國正加速布局覆蓋關鍵工藝、核心設備及典型制造場景的高質量數(shù)據(jù)資源體系。率先建成系統(tǒng)化數(shù)據(jù)集的國家，將牢牢掌控工業(yè)知識沉淀、復用與創(chuàng)新的主動權，主導智能檢測、預測性維護、柔性生產(chǎn)等核心環(huán)節(jié)的技術突破與標準制定。深化工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集建設，是打通智能制造5全鏈條、破解數(shù)據(jù)孤島、激活AI賦能的關鍵路徑，是驅動制造業(yè)智能化升級的堅實支撐。工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集建設是應對全球產(chǎn)業(yè)競爭的戰(zhàn)略要求。當前，高端制造領域的國際競爭，正逐步演變?yōu)榛跀?shù)據(jù)驅動的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系競爭。工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集不僅承載著核心工藝參數(shù)、設備運行規(guī)律和生產(chǎn)優(yōu)化經(jīng)驗，更是推動產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同升級、價值鏈高端躍遷的關鍵要素。如果缺乏自主可控的高質量數(shù)據(jù)資源，我國在高端工業(yè)軟件、智能控制系統(tǒng)等領域將始終面臨“不敢用”國外模型又“用不好”國產(chǎn)工具的雙重困境，陷入“數(shù)據(jù)依附”風險，導致技術升級受制于人。唯有加快建設自主、安全、可信的工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集，才能從根本上突破“卡脖子”難題，增強產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈的韌性與安全性，構筑面向全球競爭的新優(yōu)勢。二、工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集的分級分類工業(yè)場景存在從“設備、產(chǎn)線、工廠、企業(yè)”到“產(chǎn)業(yè)生態(tài)”的多重層級，不同層級數(shù)據(jù)集的融合程度與決策價值差異顯著。為有效釋放數(shù)據(jù)價值潛能、提升工業(yè)智能決策水平，應遵循分級分類原則推進工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集建設。（一）分級體系參照工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術架構體系，梳理工業(yè)數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)類型和應用場景，形成工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集五級架構，即設備級（L1）、產(chǎn)線級（L2）、工廠級（L3）、、企業(yè)級（L4）和生態(tài)級（L5）。層級表征數(shù)據(jù)集賦能應用場景的廣度，層級越高，數(shù)據(jù)聚合程度越高，應用場景范圍越廣，6決策價值密度越高，數(shù)據(jù)支撐產(chǎn)生的經(jīng)濟價值越大[6,7]。具體分級方法如表2-1所示。設備與產(chǎn)線級作為基礎層級，從業(yè)務執(zhí)行的最小單元出發(fā)，匯聚設備運行、工藝參數(shù)等高質量數(shù)據(jù)，實現(xiàn)故障診斷、能耗優(yōu)化等局部效率提升，為數(shù)字化轉型奠定堅實的數(shù)據(jù)基石。工廠與企業(yè)級作為核心層級，聚合生產(chǎn)計劃、成本投經(jīng)營管理等數(shù)據(jù)，驅動生產(chǎn)調(diào)度、資源配置等核心業(yè)務流程的系統(tǒng)性優(yōu)化，提升企業(yè)整體運營水平。產(chǎn)業(yè)生態(tài)級作為生態(tài)層級，通過聚合跨主體、跨領域的數(shù)據(jù)，賦能供應鏈柔性與韌性、產(chǎn)品全生命周期綠色低碳、產(chǎn)業(yè)風險監(jiān)測預警等應用，創(chuàng)造生態(tài)協(xié)同的增量價值。1.設備級高質量數(shù)據(jù)集7從數(shù)據(jù)來源分析，主要源自傳感器、儀器儀表、數(shù)控裝備、智能機床、工業(yè)機器人、倉儲設備、加工單元、裝配單元、條碼標簽等感知終端。從數(shù)據(jù)類型分析，主要涉及設備數(shù)據(jù)、狀態(tài)數(shù)據(jù)和工裝數(shù)據(jù)。設備數(shù)據(jù)是指描述設備基本信息，反映設備運行工況和健康狀態(tài)，影響設備性能和運行狀態(tài)的環(huán)境信息等數(shù)據(jù)。狀態(tài)數(shù)據(jù)是指在制造過程、控制過程中反映各種不同狀態(tài)的物理量信號，如刀具磨破損、機床熱變形、切削負荷、振動變形等數(shù)據(jù)。工裝數(shù)據(jù)是指描述工裝基本信息，以及采用條碼標簽等采集的器件、輔具環(huán)境、工況數(shù)值等數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)特征分析，主要存在實時性強、動態(tài)變化大、物理意義明確、多源異構、價值密度低等特點。實時性強是指數(shù)據(jù)產(chǎn)生與傳輸速度快，需快速響應。動態(tài)變化大是指設備狀態(tài)頻繁切換，數(shù)據(jù)模式快速演變。物理意義明確是指數(shù)據(jù)與設備物理狀態(tài)直接相關，具有明確的業(yè)務解釋。多源異構是指數(shù)據(jù)來自不同傳感器、系統(tǒng)和設備，格式和標準多樣。價值密度低是指海量數(shù)據(jù)中真正有價值的信息占比低，需要高效挖掘。從應用場景分析，主要包括設備故障診斷、生產(chǎn)工藝優(yōu)化、壽命預測、預測性維護等場景。例如，國家電力投資集團有限公司構建了光伏逆變器健康診斷數(shù)據(jù)集，涵蓋光伏逆變器多維度實時運行數(shù)據(jù)、設備信息及環(huán)境數(shù)據(jù)，可用于開發(fā)智能診斷模型，實現(xiàn)逆變器故障的精準診斷與預測性維護，縮短故障修復時間，減少停機損失，降低運維成本10%，提8升電站運營盈利能力。2.產(chǎn)線級高質量數(shù)據(jù)集從數(shù)據(jù)來源分析，產(chǎn)線級數(shù)據(jù)主要源自可編程邏輯控制器（PLC）、分布式控制系統(tǒng)（DCS）、人機界面（HMI）、智能控制器、網(wǎng)關、遠程終端單元（RTU）、數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)（SCADA）等控制與監(jiān)控系統(tǒng)，承擔工藝執(zhí)行、數(shù)據(jù)采集與狀態(tài)監(jiān)控等功能。從數(shù)據(jù)類型分析，主要涉及經(jīng)過處理的設備級數(shù)據(jù)、控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡參數(shù)數(shù)據(jù)?？刂葡到y(tǒng)數(shù)據(jù)是指PLC包含的伺服參數(shù)、G代碼、系統(tǒng)操作日志等。網(wǎng)絡參數(shù)數(shù)據(jù)是指通過聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)采集的控制層網(wǎng)絡參數(shù)、信號等。從數(shù)據(jù)特征分析主要表現(xiàn)為實時性強、數(shù)據(jù)體量大、數(shù)據(jù)質量低、多源異構、關聯(lián)度高等特點。實時性強是指數(shù)據(jù)產(chǎn)生與傳輸速度快，需快速響應。數(shù)據(jù)體量大是指單條產(chǎn)線每秒可產(chǎn)生數(shù)千條數(shù)據(jù)點，車間層數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長。數(shù)據(jù)質量低是指設備通信與網(wǎng)絡產(chǎn)生的噪聲與異常值較多。多源異構是指數(shù)據(jù)來源多樣，格式復雜、通信協(xié)議多樣。關聯(lián)度高是指數(shù)據(jù)間存在時空關聯(lián)，如某一設備的伺服數(shù)據(jù)可能影響另一設備的相關參數(shù)。從應用場景分析主要包括產(chǎn)線異常檢測、能耗預測、產(chǎn)線參數(shù)尋優(yōu)與協(xié)同控制等場景。例如北京首鋼股份有限公司構建熱軋帶鋼控制模型訓練數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集包含熱軋產(chǎn)線工藝參數(shù)、過程數(shù)據(jù)、設備狀態(tài)數(shù)據(jù)及仿真數(shù)據(jù)，支撐公司研發(fā)“粗軋-精軋-層冷”全流程過程控制在線仿真系統(tǒng)，實9現(xiàn)生產(chǎn)過程核心模型與關鍵參數(shù)的靜態(tài)/動態(tài)精準模擬和實時調(diào)優(yōu)，提升控制模型在線優(yōu)化迭代效率與安全性。3.工廠級高質量數(shù)據(jù)集從數(shù)據(jù)來源分析，主要源自計算機輔助制造系統(tǒng)、計算機輔助設計系統(tǒng)、計算機輔助工程系統(tǒng)、計算機輔助工藝設計、制造執(zhí)行系統(tǒng)、設備管理系統(tǒng)、質量管理系統(tǒng)、倉庫管理系統(tǒng)、實驗室管理系統(tǒng)、計量系統(tǒng)、健康安全與環(huán)境管理系統(tǒng)、產(chǎn)品生命周期管理系統(tǒng)等。從數(shù)據(jù)類型分析，主要涉及經(jīng)過處理的產(chǎn)線級數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)、工藝數(shù)據(jù)、技術數(shù)據(jù)、作程數(shù)據(jù)、物料數(shù)據(jù)、計劃數(shù)據(jù)、安全環(huán)保數(shù)據(jù)、質量數(shù)據(jù)和計量數(shù)據(jù)。管理數(shù)據(jù)是指描述人員、部門、崗位、班組的基本信息，人工成本、技能等級等相關屬性，以及車間地理位置、設備布局、人機交互硬件等數(shù)據(jù)。工藝數(shù)據(jù)是指在產(chǎn)品工藝設計過程中產(chǎn)生的二維、三維工藝路線及裝配作業(yè)指導書等與產(chǎn)品工藝直接相關的數(shù)據(jù)信息，以及BOM信息、零部件信息、數(shù)控程序等數(shù)據(jù)。技術數(shù)據(jù)是指企業(yè)根據(jù)自身特點開展的產(chǎn)品研發(fā)、技術資料、工藝資料等設計數(shù)據(jù)。作程數(shù)據(jù)是指工位考勤狀態(tài)，派工、完工信息等作業(yè)過程數(shù)據(jù)。物料數(shù)據(jù)是指產(chǎn)成品的包裝運輸，在制品的跟蹤，工裝的申請、使用、報廢、出入庫等物料數(shù)據(jù)。計劃數(shù)據(jù)是指根據(jù)生產(chǎn)計劃下達的生產(chǎn)指令、機臺計劃、生產(chǎn)備料等計劃數(shù)據(jù)。安全環(huán)保類數(shù)據(jù)是指涉及企業(yè)生產(chǎn)安全和環(huán)保相關的數(shù)據(jù)。工廠質量數(shù)據(jù)是指報檢、檢驗、試驗、質量指導書、返工返修等質量數(shù)據(jù)。計量數(shù)據(jù)是指檢驗檢測數(shù)據(jù)。時空復雜度高、業(yè)務邏輯深度耦合等特點。流程關聯(lián)性強是指數(shù)據(jù)圍繞產(chǎn)品設計、工藝、制造、質量等環(huán)節(jié)產(chǎn)生，各系統(tǒng)數(shù)據(jù)高度關聯(lián)。多模態(tài)異構是指數(shù)據(jù)來源龐雜，包括CAD/CAE的設計模型文件、MES的結構化報表、HSE的非結構化文本報告、質量檢測圖像等。時空復雜度高是指數(shù)據(jù)在時間和空間維度上具有復雜關系，如生產(chǎn)批次的順序、物料在倉庫和產(chǎn)線的流轉路徑等。業(yè)務邏輯深度耦合是指數(shù)據(jù)與工廠排產(chǎn)、工藝規(guī)程、質量標準等核心業(yè)務邏輯緊密綁定，數(shù)據(jù)價值高度依賴于業(yè)務場景解釋。從應用場景分析，主要包括車間資源協(xié)同分配、供應鏈協(xié)同調(diào)度、生產(chǎn)智能排產(chǎn)、安全風險監(jiān)控預警、物料搬運倉儲優(yōu)化與排放監(jiān)控控制等。例如，國家電力投資集團有限公司構建光儲充一體化綜合能源系統(tǒng)高質量數(shù)據(jù)集，涵蓋分布式光伏設備參數(shù)及出力、儲能系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測、充電樁負荷交互、設備資料圖紙、運維工單等數(shù)據(jù)，可用于光儲充一體化綜合能源管理系統(tǒng)的智能運維與精準調(diào)控，實現(xiàn)分布式光伏發(fā)電精準預測與運維評估，提升綜合能源效率和“源-網(wǎng)-荷-儲”協(xié)同水平，提高能源利用效率，降低運營成本并保障電網(wǎng)安全穩(wěn)定。4.企業(yè)級高質量數(shù)據(jù)集從數(shù)據(jù)來源分析，主要源自企業(yè)資產(chǎn)管理系統(tǒng)、企業(yè)資源規(guī)劃系統(tǒng)（ERP）、供應鏈管理系統(tǒng)、物流信息系統(tǒng)、財務系統(tǒng)、人力資源系統(tǒng)、客戶關系管理系統(tǒng)（CRM）、網(wǎng)絡安全系統(tǒng)和實驗室管理系統(tǒng)等。從數(shù)據(jù)類型分析，主要包括經(jīng)過處理的工廠級數(shù)據(jù)、人力資源數(shù)據(jù)、財務數(shù)據(jù)、采購銷售數(shù)據(jù)、成本數(shù)據(jù)、供應鏈數(shù)據(jù)、調(diào)度數(shù)據(jù)、生產(chǎn)計劃數(shù)據(jù)、質量數(shù)據(jù)和售后服務數(shù)據(jù)。人力資源數(shù)據(jù)是指職員基本信息如人員薪酬、合同、績效、獎懲、考勤、加班、年休假、離退休等跟職員有關的人力資源數(shù)據(jù)。財務數(shù)據(jù)是指描述會計科目、薪酬管理、賬戶、合同等的有關財務數(shù)據(jù)。采購銷售數(shù)據(jù)是指采購、銷客戶等市場相關數(shù)據(jù)。成本數(shù)據(jù)是指工藝員、部門在生產(chǎn)制造中涉及的設計費用、加工費用、材料費用等成本數(shù)據(jù)。供應鏈數(shù)據(jù)是指融合采購、供應商等一體的供應鏈數(shù)據(jù)。調(diào)度數(shù)據(jù)是指能源產(chǎn)耗數(shù)據(jù)、調(diào)度指令等調(diào)度數(shù)據(jù)。生產(chǎn)計劃數(shù)據(jù)是指與生產(chǎn)相關的項目計劃、需求計劃、協(xié)作計劃、工藝變更等生產(chǎn)計劃數(shù)據(jù)。企業(yè)質量數(shù)據(jù)是指采購檢驗信息、第三方檢驗，不合格品審理、客戶反饋和索賠等質量數(shù)據(jù)。售后服務數(shù)據(jù)是指售后服務信息反饋、服務處理、改進等售后服務數(shù)據(jù)等。從數(shù)據(jù)特征分析，主要存在強業(yè)務規(guī)則驅動、強戰(zhàn)略導向、全域覆蓋價值鏈和高安全合規(guī)要求等特點。強業(yè)務規(guī)則驅動是指數(shù)據(jù)嚴格遵循財務準則、人力資源政策、銷售合同條款等企業(yè)規(guī)章制度，對準確性和一致性要求高。強戰(zhàn)略導向是指數(shù)據(jù)多為跨部門、跨周期的匯總統(tǒng)計結果，服務于企業(yè)高層戰(zhàn)略決策，如財務報表、市場占有率等。全域覆蓋價值鏈是指數(shù)據(jù)貫穿從供應商、生產(chǎn)、客戶的整個價值鏈，涉及企業(yè)內(nèi)外部多個協(xié)作方。高安全合規(guī)要求是指包含大量財務、人力、客戶隱私等敏感信息，必須滿足網(wǎng)絡安全法、數(shù)據(jù)安全法等法律法規(guī)要求。從應用場景分析，主要包括經(jīng)營利潤預測、智能財務管理、人員技能任務匹配、經(jīng)營風險監(jiān)控與戰(zhàn)略決策支持等場景。例如，中國聯(lián)通構建高質量經(jīng)營決策推理數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集面向智慧經(jīng)分場景，匯聚企業(yè)全量經(jīng)營分析場景真實數(shù)據(jù)，包含具有意圖實體標簽的經(jīng)營管理數(shù)據(jù)（5.2億tokens用于支撐市場策略模擬推演與風險預判，提升大模型經(jīng)營分析語義理解能力（準確率從81%提升至98%提高企業(yè)經(jīng)營決策效率。5.生態(tài)級高質量數(shù)據(jù)集從數(shù)據(jù)來源分析，主要源自客戶關系管理、遠程運維、協(xié)同設計研發(fā)、協(xié)同采購、協(xié)同生產(chǎn)、資源共享、供需對接、共性應用和供應鏈協(xié)同等。從數(shù)據(jù)類型分析，主要包括協(xié)同策略數(shù)據(jù)和協(xié)同管理數(shù)據(jù)。協(xié)同策略數(shù)據(jù)是指協(xié)同計劃分解、協(xié)同目標規(guī)則、資源能力目錄、任務調(diào)度、風險與應急策略等數(shù)據(jù)。協(xié)同管理數(shù)據(jù)是指協(xié)同組織信息、協(xié)同流程定義、協(xié)同任務與進度、協(xié)同資源調(diào)度、協(xié)同績效與評估、協(xié)同審計與合規(guī)等數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)特征分析，主要表現(xiàn)為跨主體、產(chǎn)業(yè)化和合作博弈等特點?？缰黧w是指數(shù)據(jù)的所有權和使用權分布在不同的法律實體。產(chǎn)業(yè)化是指數(shù)據(jù)應用旨在提升整個產(chǎn)業(yè)鏈的效率和競爭力。合作博弈是指各合作參與方有強烈的價值主張，數(shù)據(jù)共享面臨信任、定價和利益分配挑戰(zhàn)。從應用場景分析，主要包括供需智能匹配、產(chǎn)業(yè)風險監(jiān)測預警、區(qū)域產(chǎn)業(yè)大腦、區(qū)域能源與碳排放協(xié)同管理、設計協(xié)同等場景。例如，新疆匯通互聯(lián)公司構建輻射“一帶一路”的多源物流體系數(shù)據(jù)服務體系。該體系基于區(qū)塊鏈技術，包含1個專用數(shù)據(jù)集、7個功能數(shù)據(jù)集和1個數(shù)據(jù)模擬訓練數(shù)據(jù)集，囊括煤炭、煤化工、農(nóng)業(yè)、新能源等12個行業(yè)。該數(shù)據(jù)集體系可用于構建交通流量、事故風險、價格指數(shù)等預測模型，以多源數(shù)據(jù)融合促進多環(huán)節(jié)貫通、多主體協(xié)同和跨行業(yè)賦能，降低整體物流成本10%，累積服務企業(yè)超1000家。（二）分類體系按照產(chǎn)品全生命周期（研發(fā)設計、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理）對工業(yè)數(shù)據(jù)集進行分類，具體分類方法如表2-2所示。指源自產(chǎn)品生產(chǎn)執(zhí)行全流程，涵蓋從原料投入到成品產(chǎn)出的高質量數(shù)據(jù)集，主要來源于制造執(zhí)行系統(tǒng)、可編程邏輯控制器、分布式控制系統(tǒng)、監(jiān)控與數(shù)據(jù)采集及生產(chǎn)管理系指源自設備全生命周期維護過程，涵蓋從客戶使用反饋到遠程運維系統(tǒng)、售后管理系統(tǒng)、設備傳感器等運維服務系統(tǒng)，可應用于產(chǎn)品故障預警、客戶滿意度提升、產(chǎn)品迭代指源自企業(yè)整體經(jīng)營運營過程，涵蓋采購、銷售、財務、人力資源、供應鏈、網(wǎng)絡安全等核心管理環(huán)節(jié)的高質量數(shù)據(jù)集，主要來源于企業(yè)資源計劃、客戶關系管理、供應鏈管理、財務系統(tǒng)、人力資源系統(tǒng)、網(wǎng)絡安全系統(tǒng)等，可應1.研發(fā)設計類高質量數(shù)據(jù)集從數(shù)據(jù)類型分析，主要涉及設計規(guī)劃數(shù)據(jù)、概念設計數(shù)據(jù)、技術設計數(shù)據(jù)、詳細設計數(shù)據(jù)、物料清單數(shù)據(jù)、設計仿真數(shù)據(jù)、工藝仿真數(shù)據(jù)和樣品制作數(shù)據(jù)。設計規(guī)劃數(shù)據(jù)指圍繞設計目標、技術路線、資源分配、時間節(jié)點制定的規(guī)劃類信息。概念設計數(shù)據(jù)指基于市場與客戶需求形成的產(chǎn)品初步構想、功能框架、外觀草圖、核心原理方案等早期設計數(shù)據(jù)。技術設計數(shù)據(jù)指明確產(chǎn)品技術參數(shù)、性能指標、核心部件選型、接口標準、關鍵工藝要求等數(shù)據(jù)。詳細設計數(shù)據(jù)指對產(chǎn)品各部件、組件的尺寸、材質、加工精度、裝配關系、公差要求等進行細化描述的數(shù)據(jù)。物料清單數(shù)據(jù)指描述產(chǎn)品組成結構，包含各物料規(guī)格、數(shù)量、層級關系、供應商信息等數(shù)據(jù)。設計仿真數(shù)據(jù)指通過仿真軟件對產(chǎn)品結構強度、力學性能、運行工況、環(huán)境適應性等進行模擬計算產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。工藝仿真數(shù)據(jù)指對產(chǎn)品加工工藝、裝配流程、工裝適配性等進行仿真模擬產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。樣品制作數(shù)據(jù)指樣品生產(chǎn)過程中的加工記錄、檢驗結果、尺寸測量數(shù)據(jù)、裝配調(diào)試反饋等數(shù)據(jù)。2.生產(chǎn)制造類高質量數(shù)據(jù)集從數(shù)據(jù)類型分析，主要涉及生產(chǎn)計劃管理數(shù)據(jù)、生產(chǎn)技術準備數(shù)據(jù)、生產(chǎn)訂單管理數(shù)據(jù)、生產(chǎn)領料管理數(shù)據(jù)、生產(chǎn)過程管理數(shù)據(jù)、生產(chǎn)外協(xié)管理數(shù)據(jù)、生產(chǎn)質量管理數(shù)據(jù)、生產(chǎn)完工管理數(shù)據(jù)、生產(chǎn)仿真管理數(shù)據(jù)、設備管理數(shù)據(jù)、原料配比數(shù)據(jù)、生產(chǎn)外協(xié)管理數(shù)據(jù)、生產(chǎn)能耗數(shù)據(jù)、生產(chǎn)安全數(shù)據(jù)、環(huán)保排放數(shù)據(jù)和運行人員數(shù)據(jù)。生產(chǎn)計劃管理數(shù)據(jù)指基于訂單需求或市場預測制定的生產(chǎn)任務分配、產(chǎn)能規(guī)劃、生產(chǎn)批次安排、交付周期規(guī)劃等數(shù)據(jù)。生產(chǎn)技術準備數(shù)據(jù)指生產(chǎn)前的工藝文件編制、工裝夾具調(diào)試、設備參數(shù)設定、技術交底記錄等數(shù)據(jù)。生產(chǎn)訂單管理數(shù)據(jù)指記錄生產(chǎn)訂單編號、產(chǎn)品型號、生產(chǎn)數(shù)量、交付日期等數(shù)據(jù)。生產(chǎn)領料管理數(shù)據(jù)指生產(chǎn)過程中物料領用的申請、審批、發(fā)放記錄、物料消耗統(tǒng)計等數(shù)據(jù)。生產(chǎn)過程管理數(shù)據(jù)指生產(chǎn)各工序的加工記錄、工序流轉狀態(tài)、工時統(tǒng)計、異常停機原因、過程調(diào)整記錄等數(shù)據(jù)。生產(chǎn)外協(xié)管理數(shù)據(jù)指委托外部單位完成部分工序加工的外協(xié)訂單、質量要求、交付進度、費用結算、外協(xié)質量驗收等數(shù)據(jù)。生產(chǎn)質量管理數(shù)據(jù)指生產(chǎn)過程中的原料檢驗報告、工序檢驗記錄、成品檢測數(shù)據(jù)、不合格品判定與返工返修記錄等數(shù)據(jù)。生產(chǎn)完工管理數(shù)據(jù)指產(chǎn)品完成生產(chǎn)后的入庫記錄、成品檢驗總報告、生產(chǎn)產(chǎn)能統(tǒng)計、生產(chǎn)能耗匯總、生產(chǎn)異?？偨Y等數(shù)據(jù)。生產(chǎn)仿真管理數(shù)據(jù)指對生產(chǎn)流程優(yōu)化、設備布局調(diào)整、產(chǎn)能匹配驗證等進行仿真產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。設備管理數(shù)據(jù)指生產(chǎn)設備的實時運行狀態(tài)、故障報警信息、維修記錄、保養(yǎng)計劃與執(zhí)行情況等數(shù)據(jù)。原料配比數(shù)據(jù)指流程工業(yè)生產(chǎn)中各類原料的混合比例、投放量、配比調(diào)整記錄等數(shù)據(jù)。工藝運行數(shù)據(jù)指生產(chǎn)過程中關鍵工藝參數(shù)的實時監(jiān)測與歷史記錄數(shù)據(jù)。生產(chǎn)能耗數(shù)據(jù)指生產(chǎn)過程中水電汽等能源的消耗記錄、能耗峰值、能耗分析報告等數(shù)據(jù)。生產(chǎn)安全數(shù)據(jù)指生產(chǎn)現(xiàn)場的安全檢查記錄、隱患排查結果、安全培訓記錄、安全事故處理報告等數(shù)據(jù)。環(huán)保排放數(shù)據(jù)指生產(chǎn)過程中廢水、廢氣、廢渣等污染物的排放指標監(jiān)測數(shù)據(jù)、環(huán)保處理設施運行狀態(tài)等數(shù)據(jù)。運行人員數(shù)據(jù)指生產(chǎn)現(xiàn)場操作人員的考勤記錄、崗位分配、操作流程執(zhí)行記錄、技能培訓情況等數(shù)據(jù)。3.運維服務類高質量數(shù)據(jù)集從數(shù)據(jù)類型分析，主要涉及維修服務數(shù)據(jù)、維護服務數(shù)據(jù)、增值服務數(shù)據(jù)、報廢/回收數(shù)據(jù)、客戶滿意度數(shù)據(jù)、產(chǎn)品使用反饋數(shù)據(jù)。維修服務數(shù)據(jù)指產(chǎn)品售后出現(xiàn)故障后的維修申請單、故障診斷結果、維修方案制定、維修過程記錄、維修費用結算、維修效果驗證等數(shù)據(jù)。維護服務數(shù)據(jù)指產(chǎn)品定期保養(yǎng)計劃、預防性維護執(zhí)行記錄、維護耗材使用統(tǒng)計、維護后設備性能檢測數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)。增值服務數(shù)據(jù)指為客戶提供的超出基礎維修維護的服務相關的服務記錄、客戶需求反饋、服務評價等數(shù)據(jù)。報廢/回收數(shù)據(jù)指產(chǎn)品達到使用年限或因故障報廢后的回收計劃、回收過程記錄、拆解分類結果、資源再利用評估報告等數(shù)據(jù)。客戶滿意度數(shù)據(jù)指通過問卷調(diào)研、電話回訪、在線反饋等方式收集的客戶對產(chǎn)品性能、服務響應速度、維修質量等方面的滿意度評價數(shù)據(jù)。產(chǎn)品使用反饋數(shù)據(jù)指客戶在產(chǎn)品日常使用中發(fā)現(xiàn)的問題、功能優(yōu)化建議、特殊使用場景描述等數(shù)據(jù)。4.經(jīng)營管理類高質量數(shù)據(jù)集從數(shù)據(jù)類型分析，主要涉及采購管理類數(shù)據(jù)、銷售管理類數(shù)據(jù)，財務類數(shù)據(jù)、人力資源類數(shù)據(jù)、供應鏈數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡安全數(shù)據(jù)。采購管理類數(shù)據(jù)包括采購計劃數(shù)據(jù)、采購方案數(shù)據(jù)、采購訂單數(shù)據(jù)、采購合同數(shù)據(jù)、采購執(zhí)行過程數(shù)據(jù)、供方管理數(shù)據(jù)、退/換貨管理數(shù)據(jù)。銷售管理類數(shù)據(jù)包括市場預測數(shù)據(jù)、客戶管理數(shù)據(jù)、銷售計劃數(shù)據(jù)、銷售報價數(shù)據(jù)、銷售訂單數(shù)據(jù)、銷售合同數(shù)據(jù)、發(fā)票管理數(shù)據(jù)、應收款管理數(shù)據(jù)、退/換貨管理數(shù)據(jù)。財務類數(shù)據(jù)包括成本數(shù)據(jù)、會計科目數(shù)據(jù)、薪酬管理數(shù)據(jù)、賬戶數(shù)據(jù)、合同財務數(shù)據(jù)。人力資源類數(shù)據(jù)包括職員基本信息、薪酬數(shù)據(jù)、合同數(shù)據(jù)、績效數(shù)據(jù)、獎懲數(shù)據(jù)、考勤數(shù)據(jù)、年休假數(shù)據(jù)、離退休數(shù)據(jù)。供應鏈數(shù)據(jù)指融合采購、生產(chǎn)、庫存、物流、銷售等環(huán)節(jié)的供應鏈全流程數(shù)據(jù)，包括庫存水平實時統(tǒng)計、物流運輸路線與時效記錄、供應鏈節(jié)點協(xié)同進度、供應鏈風險預警信息等。網(wǎng)絡安全數(shù)據(jù)指企業(yè)網(wǎng)絡安全管理平臺、態(tài)勢感知系統(tǒng)采集的安全漏洞掃描結果、網(wǎng)絡攻擊行為記錄、安全防護措施執(zhí)行情況、數(shù)據(jù)泄露風險預警等數(shù)據(jù)。三、工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集的建設路徑工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集建設應以研發(fā)設計、生產(chǎn)制造等場景需求為導向，從場景、技術、管理等維度系統(tǒng)規(guī)劃，明確建設流程、技術路徑，形成規(guī)范化的工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集建設實施路徑，打造匹配工業(yè)智能化需求的高質量數(shù)據(jù)集。建設流程如圖3-1所示，涵蓋建設規(guī)劃、研發(fā)實施、應用驗證三大核心環(huán)節(jié)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)集從前期規(guī)劃到持續(xù)優(yōu)化的完整閉環(huán)。（一）建設規(guī)劃建設規(guī)劃作為數(shù)據(jù)集建設的前置環(huán)節(jié)，是決定數(shù)據(jù)集能否貼合業(yè)務場景、釋放實際價值的“源頭錨點”。建設規(guī)劃需要具體考量以下三個方面的因素：一是要有效規(guī)避數(shù)據(jù)集建設資源錯配。工業(yè)數(shù)據(jù)具有規(guī)模龐大、維度復雜、關聯(lián)性強、采集成本高等特征。通過建設規(guī)劃，能夠精準定義數(shù)據(jù)集建設目標，為數(shù)據(jù)集的范圍、維度、精度及更新頻率等核心參數(shù)劃定邊界，避免陷入“為建而建”的資源浪費，保障資源配置效率；二是要保障數(shù)據(jù)集建設適配工業(yè)場景差異性。不同業(yè)務目標對數(shù)據(jù)需求差異顯著，通過構建“業(yè)務痛點-數(shù)據(jù)需求-應用場景”映射關系，確保數(shù)據(jù)集建設貼合真實場景需求，避免采集冗余數(shù)據(jù)或遺漏關鍵特征，從源頭防止數(shù)據(jù)集與業(yè)務“兩張皮”。例如，針對焊接車間飛濺缺陷問題，需明確缺陷圖像的采集角度、標注標準及關聯(lián)工藝參數(shù)，確保數(shù)據(jù)集服務于缺陷識別模型訓練；三是要為數(shù)據(jù)集建設全流程提供統(tǒng)一目標基準。數(shù)據(jù)采集階段明確采集對象和方式，標注階段定義數(shù)據(jù)標注規(guī)范，應用迭代階段根據(jù)業(yè)務目標變化動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)維度。以場景應用為導向的建設規(guī)劃，通過構建“業(yè)務目標-數(shù)據(jù)需求-應用效果”的閉環(huán)鏈路，為數(shù)據(jù)集建設提供精準的方向指引。建設規(guī)劃具體步驟如下。一是錨定業(yè)務目標，反向推導數(shù)據(jù)集建設要求。以“場景具象化、環(huán)節(jié)清晰化、指標可量化”為原則，聚焦工業(yè)領域的生產(chǎn)工藝參數(shù)優(yōu)化、產(chǎn)品缺陷檢測、生產(chǎn)過程機理建模等特定應用場景，明確具體業(yè)務目標，包括業(yè)務覆蓋的關鍵環(huán)節(jié)、驗收指標等，反向推導各場景數(shù)據(jù)集建設目標。例如，在產(chǎn)品缺陷檢測場景中，需界定檢測覆蓋的產(chǎn)品類型、缺陷類別，并明確缺陷識別準確率、誤判率、檢測效率提升幅度等可量化的驗收指標。二是形成數(shù)據(jù)集需求，明確數(shù)據(jù)集建設目標。以業(yè)務目標為核心牽引開展需求分析，厘清數(shù)據(jù)集需求規(guī)格，具體包括：定義數(shù)據(jù)集特征維度、數(shù)據(jù)類型、樣本規(guī)模、更新機制、質量基線等關鍵參數(shù)；明確交付數(shù)據(jù)集的格式標準、存儲形態(tài)與驗證方式，確保能夠反向對應業(yè)務目標的支撐價值，形成可追溯、可量化、可執(zhí)行的《數(shù)據(jù)集建設需求清單》，為數(shù)據(jù)集研發(fā)提供明確依據(jù)。三是收集多維數(shù)據(jù)源，構建數(shù)據(jù)源匹配矩陣。以《數(shù)據(jù)集建設需求清單》為基準，構建“需求-數(shù)據(jù)源”匹配矩陣，系統(tǒng)整合IT側與OT側數(shù)據(jù)資源，從字段完整性、時效性、樣本充足性等維度綜合評估數(shù)據(jù)源。針對評估不達標項，制定針對性優(yōu)化策略，確保數(shù)據(jù)源覆蓋需求清單的各項要求，形成“需求拆解→數(shù)據(jù)源匹配→綜合評估→優(yōu)化補全”全流程體系。例如，在風電設備故障診斷數(shù)據(jù)集建設中，針對風機罕見故障類型（如齒輪斷裂）樣本不足問題，通過回溯歷史設備維修日志，提取齒輪斷裂相關歷史數(shù)據(jù)，補齊樣本量。四是多維度論證可行性，夯實數(shù)據(jù)集建設基礎。以數(shù)據(jù)集建設項目落地可行性為目標，圍繞技術可行性、成本可行性等核心維度，論證數(shù)據(jù)集建設的可行性。技術可行性論證層面，針對數(shù)據(jù)采集、標注、增強等研發(fā)實施環(huán)節(jié)，評估技術難度與潛在風險。成本可行性論證層面，構建成本測算模型，測算數(shù)據(jù)集建設全流程成本構成?；诩夹g與成本可行性論證結果，建立數(shù)據(jù)集需求清單動態(tài)修正機制，確保需求清單與技術能力、成本預算相適配。五是構建系統(tǒng)化工作計劃，保障建設實施全程可控。以數(shù)據(jù)集建設“過程可控、結果達標”為目標，遵循“責任可明確實施路徑與責任邊界，形成覆蓋數(shù)據(jù)集建設全周期的行動指南，包括：組建專項團隊，明確權責分工，夯實“責任可追溯”執(zhí)行基礎；制定精細化進度計劃，構建“進度可管控”階段機制；圍繞技術落地、進度延誤與成本超支等風險，制定分級分類風險預案，實現(xiàn)“風險可預判”前置防控。缺乏科學的建設規(guī)劃，將導致數(shù)據(jù)集建設偏離業(yè)務實際，引發(fā)多重風險。一方面，數(shù)據(jù)集建設易陷入“重規(guī)模輕實效”誤區(qū)。例如，盲目采集海量冗余數(shù)據(jù)，導致數(shù)據(jù)存儲、清洗、標注等環(huán)節(jié)資源浪費；因關鍵特征缺失，數(shù)據(jù)集無法支撐核心業(yè)務場景的模型訓練，導致“數(shù)據(jù)建成即無用”。另一方面，數(shù)據(jù)集往往面臨“建成即落后”困境。例如，因數(shù)據(jù)維度與業(yè)務迭代脫節(jié)而被閑置，因標注標準不統(tǒng)一導致數(shù)據(jù)集跨場景復用率低下。（二）研發(fā)實施研發(fā)實施階段是工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集從“概念”走向“實用”的“煉金過程”。圍繞數(shù)據(jù)集建設需求清單，針對性制定技術路徑與方案，通過多源異構數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)標注、增強與合成等技術手段，將分散無序的“原始素材”轉化為可支撐工業(yè)場景應用的高質量、高可用工業(yè)數(shù)據(jù)集，實現(xiàn)“從0到1”質的飛躍。同時，經(jīng)質量評測驗證的數(shù)據(jù)集可突破單一場景限制，實現(xiàn)跨域復用，推動數(shù)據(jù)集價值從單點向規(guī)?；瘧幂椛洌瓿伞皬?到N”的持續(xù)價值延伸。工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集的構建需包括研發(fā)設計、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)增強、數(shù)據(jù)合成、質量評測及持續(xù)運維八個核心環(huán)節(jié)，技術流程如圖3-2所示，實現(xiàn)從碎片化、低價值工業(yè)原始數(shù)據(jù)到標準化、高質量數(shù)據(jù)集的轉化。一是研發(fā)設計指引實施技術路徑。作為數(shù)據(jù)集研建的頂層規(guī)劃環(huán)節(jié)，研發(fā)設計需緊扣數(shù)據(jù)集需求，制定覆蓋數(shù)據(jù)采集、處理、標注等全流程的技術方案與標準規(guī)范，為研發(fā)實施過程提供行動指南。具體包括：明確工業(yè)數(shù)據(jù)采集接口協(xié)議與格式要求、數(shù)據(jù)處理流程，規(guī)劃數(shù)據(jù)存儲架構及災備策略，制定融合領域知識的數(shù)據(jù)標注技術規(guī)范、增強策略等，保障數(shù)據(jù)集建設按既定技術路徑有序推進。二是數(shù)據(jù)采集提供工業(yè)數(shù)據(jù)“原料”。以“全量覆蓋、質量可控、場景適配”為原則，按照既定數(shù)據(jù)采集方案，通過IT與OT兩側協(xié)同，實現(xiàn)原始數(shù)據(jù)全面采集。IT側對企業(yè)內(nèi)部信息系統(tǒng)、合作共享數(shù)據(jù)，以及供應鏈上下游等外部數(shù)據(jù)，按數(shù)據(jù)源類型實施分類采集。OT側依托工業(yè)傳感器、邊緣計算設備等硬件設施，多維度實時采集生產(chǎn)環(huán)境參數(shù)等原始數(shù)據(jù)。同時，在采集流程中預設數(shù)據(jù)清洗規(guī)則，最終形成覆蓋全需求場景、質量達標的原始數(shù)據(jù)集。二是針對物流企業(yè)等外部系統(tǒng)，采用API接口方式或約定的數(shù)據(jù)交換協(xié)特性設置采集頻率（如關鍵動態(tài)參數(shù)每100ms采集一次），按照采集頻率采三是數(shù)據(jù)預處理提供原始“高可用數(shù)據(jù)”。數(shù)據(jù)預處理是針對工業(yè)原始數(shù)據(jù)中普遍存在的噪聲干擾、信息缺失等質量問題，通過實施數(shù)據(jù)清洗、轉換和整合等操作，從根源提升數(shù)據(jù)可用性。數(shù)據(jù)清洗階段采用規(guī)則過濾、異常檢測等手段剔除噪聲、補全缺失值，確保數(shù)據(jù)樣本的準確性與完整性。數(shù)據(jù)轉換階段通過對原始數(shù)據(jù)實施格式轉換、多模態(tài)數(shù)據(jù)語義映射與對齊，結合量綱統(tǒng)一、數(shù)據(jù)歸一化或標準化處理，解決多源數(shù)據(jù)異構性、數(shù)值尺度差異等問題，實現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)的標準化整合。），四是數(shù)據(jù)標注賦予工業(yè)數(shù)據(jù)“可理解性”。數(shù)據(jù)標注是通過融合工業(yè)機理與領域知識，依托專業(yè)標注工具對文本、圖像、視頻、時序信號等原始數(shù)據(jù)添加標簽，使數(shù)據(jù)可被機器理解和使用。針對工業(yè)數(shù)據(jù)集需求，按照既定標注方案，對不同模態(tài)數(shù)據(jù)實施圖像邊界框標注、文本分類等差異化標注流程，形成場景適配的標注數(shù)據(jù)集。為提升數(shù)控機床加工過程的故障預警能力，針對主軸系統(tǒng)的時序振動數(shù)五是數(shù)據(jù)增強緩解數(shù)據(jù)稀缺難題。數(shù)據(jù)增強通過對原始數(shù)據(jù)進行合理變換與擴展，在不改變數(shù)據(jù)核心特征的前提下擴充數(shù)據(jù)集規(guī)模，有效解決工業(yè)場景故障樣本少、極端工況數(shù)據(jù)不足等難題，推動數(shù)據(jù)集從“小而精”向“大而全”演結合工業(yè)場景數(shù)據(jù)的物理約束與場景關聯(lián)性定制化數(shù)據(jù)增強策略。例如，對軸承缺陷圖像采用角度受限的旋轉增強，避免過度變換導致缺陷形態(tài)失真；基于模型反饋的智能增強，通過構建“識別-增強”閉環(huán)機制提升數(shù)據(jù)增強的精準性。例如，先訓練輕量教師模型識別難例與偏差，再對難例區(qū)域做亮度調(diào)整、局部遮擋等針對性增強；基于質量感知的增強過濾，對增強后的樣本進行置信度評分與誤差檢測，剔除低置信樣本與高誤差樣本，形成“增強-評估-淘汰”閉環(huán)機制，確保增強數(shù)據(jù)的質量。據(jù)分布，提升模型對缺陷的識別能力，采用數(shù)據(jù)增強針對某些細微、罕見的缺陷，難以大量采集，GAN通過學習真實數(shù)據(jù)分（2）模型訓練：生成器與判別器交替訓練。生成器先輸入隨機六是數(shù)據(jù)合成填補數(shù)據(jù)供給缺口。數(shù)據(jù)合成利用生成式AI等技術模擬生成與真實場景數(shù)據(jù)特征高度吻合的模擬樣本，彌補數(shù)據(jù)供給總量不足、結構性缺失及獲取成本高昂等短板，提升數(shù)據(jù)集場景覆蓋度與特征完備性。在生成階段，明確待合成數(shù)據(jù)的類型、規(guī)模及特征約束，采用生成對抗網(wǎng)絡（GAN）、擴散模型等生成式模型定向訓練，產(chǎn)出高保真模擬樣本，確保其在特征分布等方面與真實數(shù)據(jù)保持對齊。在驗證階段，將合成數(shù)據(jù)與真實數(shù)據(jù)按多比例混合進行測試，檢驗合成數(shù)據(jù)對模型性能的提升效果及是否存在偏差，確保合格的合成數(shù)據(jù)納入主數(shù)據(jù)集。構建能生成逼真缺陷的DCGAN模型架構。3.訓練優(yōu)化：使GAN模型通過對抗訓練達成納什平衡，能生成高相熟的GAN模型批量生成特定類型的缺陷圖像，確保每張缺陷形態(tài)不同。七是質量評測筑牢數(shù)據(jù)集高質量“防線”。數(shù)據(jù)質量評測是推動工業(yè)數(shù)據(jù)集從“建成”到“建好”的關鍵環(huán)節(jié)。圍繞準確性、完整性、一致性、可靠性、時效性等核心指標，構建多維度數(shù)據(jù)集質量評測體系，采用自動評估與人工評估協(xié)同方式，全面掌握數(shù)據(jù)集質量狀況。通過量化指標度量與定性研判，精準定位極端工況數(shù)據(jù)缺失、設備異構數(shù)據(jù)沖突等質量問題，為工業(yè)數(shù)據(jù)集迭代優(yōu)化提供清晰的技術路徑。八是持續(xù)運維保障數(shù)據(jù)集長效可用。工業(yè)數(shù)據(jù)集的“高質量”需依托長效運維機制實現(xiàn)持續(xù)保障，通過定期更新數(shù)據(jù)集內(nèi)容，淘汰過時數(shù)據(jù)，補充新增場景數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)集根據(jù)工業(yè)應用場景變化及時更新數(shù)據(jù)集特征維度，確保數(shù)據(jù)集的場景適配性；持續(xù)優(yōu)化更新，依托用戶反饋機制與自動化監(jiān)測工具，實時捕獲數(shù)據(jù)錯標等質量偏差，觸發(fā)重標注、增補樣本等迭代流程，推動數(shù)據(jù)集在反饋與調(diào)整中完成自我進化；動態(tài)維護更新，實時監(jiān)控數(shù)據(jù)源，及時解決設備漂新工況數(shù)據(jù)缺失等問題，確保數(shù)據(jù)集持續(xù)可用。研發(fā)實施環(huán)節(jié)缺失或執(zhí)行不規(guī)范，將導致工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集建設陷入“需求空轉、應用失效”困境，從而引發(fā)全鏈條風險。一是數(shù)據(jù)集淪為“低價值數(shù)據(jù)堆積”，例如，因缺乏標準化采集和質量校驗機制，數(shù)據(jù)集無法滿足模型訓練需求，將淪為復用率極低的“數(shù)據(jù)垃圾”。二是數(shù)據(jù)集與實際需求適配度不足，例如，在汽車焊接場景中，因未規(guī)范采集電流、電壓等動態(tài)參數(shù)，數(shù)據(jù)集難以支撐質量檢測模型訓練，直接影響缺陷識別精度。三是應用驗證階段陷入低效循環(huán)，因研發(fā)實施不規(guī)范導致的數(shù)據(jù)集質量缺陷會直接傳導至應用驗證環(huán)節(jié)，導致企業(yè)反復返工，模型驗證周期顯著延長。（三）應用驗證因工業(yè)場景的動態(tài)性與復雜性，工業(yè)數(shù)據(jù)集普遍存在標注邏輯偏差、場景覆蓋盲區(qū)等隱性問題，難以通過研發(fā)階段的質量評測完全暴露，須將其置于工業(yè)場景實際應用中，通過場景的實際驗證來檢驗數(shù)據(jù)集的可用性。應用驗證環(huán)節(jié)通過構建“數(shù)據(jù)集優(yōu)化→模型提升→數(shù)據(jù)集再優(yōu)化”迭代閉環(huán)機制，實現(xiàn)模型性能與數(shù)據(jù)集質量的雙向提升，進而推動數(shù)據(jù)集建設全流程的持續(xù)改進，是工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集建設的“試金石”與“推進器”。一方面，數(shù)據(jù)集通過模型反饋優(yōu)化。將構建完成的數(shù)據(jù)集接入工業(yè)預測模型、故障診斷系統(tǒng)等實際應用載體，通過模型表現(xiàn)反向驗證數(shù)據(jù)集的完整性、樣本分布合理性、時效性以及場景精準定位數(shù)據(jù)集中存在的標注偏差、特征維度不足、時效性滯后等問題，并反饋至建設規(guī)劃和研發(fā)實施環(huán)節(jié)。另一方面，模型性能提升反推數(shù)據(jù)集新需求。隨著數(shù)據(jù)集的不斷優(yōu)化，模型性能同步提升，其適用場景隨之擴展，進一步對數(shù)據(jù)集的覆蓋范圍與特征維度提出新要求，實現(xiàn)“模型能力邊界擴展→數(shù)據(jù)集范圍擴展”的正向循環(huán)。若跳過應用驗證，將導致“看似合格”的數(shù)據(jù)集向全流程傳導，形成“數(shù)據(jù)質量不足→模型性能失效→業(yè)務損失→病上線”風險。例如，生產(chǎn)線故障診斷數(shù)據(jù)集未經(jīng)實際工況驗證，可能遺漏特定負載下的設備異常特征，導致數(shù)據(jù)集中“正常樣本”與真實場景“故障樣本”邊界模糊，嚴重影響模型訓練效果。二是模型性能失控導致業(yè)務風險傳導?；凇氨砻婧细瘛睌?shù)據(jù)集訓練的模型，預測精度、診斷準確性等指標存在隱性缺陷，實際預測或診斷中可能出現(xiàn)高誤報率或漏報率，影響生產(chǎn)決策。三是迭代返工引發(fā)后期成本失控。數(shù)據(jù)集缺陷暴露后需回溯至數(shù)據(jù)采集、清洗、標注等環(huán)節(jié)進行重新優(yōu)化，導致時間、人力等成本指數(shù)級增長。（四）典型案例1.南京鋼鐵集團有限公司：中厚板軋制力實時智能預測數(shù)據(jù)集南京鋼鐵集團有限公司（以下簡稱“南鋼”）中厚板產(chǎn)10%誤差內(nèi)準確率約84%）和自主可控缺失的瓶頸，存在三大核心業(yè)務痛點：一是非穩(wěn)態(tài)工況下，傳統(tǒng)機理模型預測失準率達20%，換輥、換鋼種等環(huán)節(jié)需頻繁人工干預，影響產(chǎn)線連續(xù)作業(yè)效率；二是小批量特種鋼材生產(chǎn)時，現(xiàn)有模型自學習能力不足，軋制力預測波動大，板形缺陷率上升，制約高端特種鋼材國產(chǎn)化；三是中厚板生產(chǎn)中，現(xiàn)有模型預測精度不足致AGC系統(tǒng)調(diào)節(jié)偏差，同板差合格率低，影響厚板成材率。為突破傳統(tǒng)機理模型預測失準、現(xiàn)有模型預測精度不足等瓶頸，南鋼亟須開發(fā)融合冶金知識與人工智能算法的自主高精度軋制力預測模型，構建覆蓋煉鋼、連鑄、加熱、軋制全工序鏈的高質量結構化數(shù)據(jù)集。（2）數(shù)據(jù)集建設規(guī)劃從樣本范圍、質量指標、安全合規(guī)等方面進行數(shù)據(jù)集建設規(guī)劃，明確數(shù)據(jù)集建設要求，確保數(shù)據(jù)集的結構化、完整性、準確性、可復用性與時效性等，滿足高精度軋制力預測模型的訓練與驗證需求，如表3-1所示。的實際測量值需嚴格遵循生產(chǎn)實際，與真實值偏差理），全鏈路數(shù)據(jù)操作日志保留≥3年（3）數(shù)據(jù)集建設實施南鋼通過數(shù)據(jù)采集、處理及增強等技術手段，構建了涵蓋122個維度、500余萬條的高質量數(shù)據(jù)集。在研發(fā)規(guī)范方面，例如，應實現(xiàn)高頻傳感器數(shù)據(jù)與低頻系統(tǒng)數(shù)據(jù)的時序對齊；以板坯ID為主鍵，結構化存儲全鏈路數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)處理方面，采用“冶金規(guī)則+統(tǒng)計檢測+無監(jiān)督學習”三級協(xié)同清洗體系，從基于冶金物理約束的粗篩，到利用數(shù)理統(tǒng)計方法識別顯性異常值，再到通過無監(jiān)督學習識別隱性異常三個層次進行數(shù)據(jù)清洗。針對多系統(tǒng)數(shù)據(jù)異構問題，利用物料跟蹤技術實現(xiàn)跨工序數(shù)據(jù)動態(tài)關聯(lián)與時空對齊，解決數(shù)據(jù)在時間、空間維度的匹配難題。在數(shù)據(jù)增強方面，深度融合材料科學理論與冶金先驗知識構建知識特征庫，開展特征增強工作，強化特征判別能力與模型可理解性，有效彌補傳統(tǒng)數(shù)據(jù)驅動模型工況適應性不足的缺陷。（4）數(shù)據(jù)集應用驗證南鋼結合數(shù)據(jù)集與模型訓練的協(xié)同優(yōu)化機制，將高質量數(shù)據(jù)集應用于軋制力預測模型的訓練與驗證，以持續(xù)提升模型預測精度。一是模型訓練驅動數(shù)據(jù)迭代。深入分析模型訓練結果（如特征重要性、預測誤差分布），識別影響模型性能的關鍵數(shù)據(jù)項或潛在數(shù)據(jù)質量問題。二是數(shù)據(jù)項針對性調(diào)整優(yōu)化。根據(jù)模型分析反饋，動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)項構成。例如，可能增加關鍵過程的高三是數(shù)據(jù)集同步優(yōu)化。數(shù)據(jù)項調(diào)整后，對數(shù)據(jù)集進行同步清洗、驗證與更新，確保調(diào)整后的數(shù)據(jù)集質量不降低。四是閉環(huán)反饋驗證。使用優(yōu)化后的數(shù)據(jù)集重新訓練與驗證軋制力預測模型，評估精度提升效果。通過“模型訓練反饋－數(shù)據(jù)項調(diào)整－數(shù)據(jù)集優(yōu)化－模型再訓練”的閉環(huán)迭代過程，不斷精煉數(shù)據(jù)集的核心特征與信息密度，支撐軋制力預測模型實現(xiàn)更高的準確性與泛化能力。（5）數(shù)據(jù)集應用成效在南鋼中厚板生產(chǎn)過程中，軋制力的精準預測是確保產(chǎn)品質量與生產(chǎn)效率的關鍵環(huán)節(jié)。通過將高質量數(shù)據(jù)集與人工智能模型深度融合，成功構建了軋制力實時智能預測系統(tǒng)，并取得顯著應用成效。一是質量穩(wěn)定性顯著提升。軋制力預測相對誤差控制在10%范圍內(nèi)的準確率≥95%，優(yōu)于傳統(tǒng)模型的預測精度，有效減少因軋制力波動導致的厚度超差、板形失穩(wěn)等質量問題；非計劃率降低3%，提升產(chǎn)品合格率。二是生產(chǎn)效率與產(chǎn)能提升。板材成材率提升0.2%，降低材料消耗，提高軋制過程穩(wěn)定性。充分發(fā)揮軋機最大能力，在設備安全范圍內(nèi)逼近理論最大壓下量，單道次形變量增加，降低軋制總道次數(shù)，最終提升軋機規(guī)程產(chǎn)能。三是數(shù)據(jù)驅動工藝優(yōu)化。系統(tǒng)積累的實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)為工藝參數(shù)優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支撐，形成“預測－反饋－優(yōu)化”閉環(huán)，持續(xù)提升模型泛化能力。未來可拓展至多鋼種、多規(guī)格板材的智能軋制策略優(yōu)化，進一步挖掘降本增效潛力。2.蔚來控股有限公司：新能源汽車電驅研發(fā)大模型數(shù)據(jù)蔚來控股有限公司（以下簡稱“蔚來”）在新能源汽車電驅系統(tǒng)研發(fā)測試環(huán)節(jié)，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)模式存在顯著短板。一是測試項評估過度依賴個人經(jīng)驗，導致決策缺乏數(shù)據(jù)支撐，易造成資源浪費；二是測試規(guī)格說明編寫工作量大、重復性高，歷史案例復用難度大，且因人員對需求理解差異，出現(xiàn)用例描述模糊、執(zhí)行標準不統(tǒng)一等問題；三是電驅系統(tǒng)測試環(huán)節(jié)具有強跨學科特性，涉及電磁兼容性（EMC）測試、NVH（噪聲、振動與聲振粗糙度）優(yōu)化、多合一集成系統(tǒng)開發(fā)等多個領域；四是數(shù)據(jù)來源分散，涵蓋高校研究成果、主機廠實測報告與第三方檢測機構數(shù)據(jù)等，結構化整合難度極高。為解決上述短板，蔚來圍繞電驅測試場景，構建新能源汽車電驅研發(fā)大模型高質量數(shù)據(jù)集，支撐電驅測試的測試SPEC和腳本自動生成。一方面，提升測試SPEC編寫效率，目標效率提升10倍以上。另一方面，提高測試覆蓋度，目標覆蓋度達到95%，同時解決傳統(tǒng)測試模式中經(jīng)驗依賴、資源浪費、標準不統(tǒng)一等問題，為電驅系統(tǒng)研發(fā)提供數(shù)據(jù)驅動的支撐體系。（2）數(shù)據(jù)集建設實施蔚來在數(shù)據(jù)集建設過程中，攻克了電驅系統(tǒng)測試數(shù)據(jù)跨學科整合的復雜性、數(shù)據(jù)隱私安全風險等問題，建立覆蓋數(shù)據(jù)“采集－處理－分析－建模－驗證”的閉環(huán)系統(tǒng)，形成性能優(yōu)化、可靠性提升的完整數(shù)據(jù)閉環(huán)，已成功構建了5TB規(guī)模的文本類新能源汽車電驅研發(fā)大模型數(shù)據(jù)集。在多源數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)，從數(shù)據(jù)庫、API、傳感器、企業(yè)文檔、專家知識庫等多渠道獲取原始數(shù)據(jù)，基于datafabric思想，實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理缺失值、噪聲數(shù)據(jù)及重復項，保證數(shù)據(jù)質量與一致性。在數(shù)據(jù)標注環(huán)節(jié)，利用大模型能力對非結構化數(shù)據(jù)進行標注，與結構化數(shù)據(jù)共同構建領域數(shù)據(jù)集。在數(shù)據(jù)劃分環(huán)節(jié)，將領域數(shù)據(jù)集劃分為訓練集、驗證集和測試集，用于模型開發(fā)與評估。在模型訓練與評估環(huán)節(jié)，利用數(shù)據(jù)集對模型進行在線和監(jiān)督學習，提升模型的效果，并利用測試集、專家知識和大模型驗證性能。（3）數(shù)據(jù)集應用成效圍繞電驅測試場景需求，新能源汽車電驅研發(fā)大模型數(shù)據(jù)集在基礎研發(fā)效率、AI模型性能、研發(fā)模式變革及行業(yè)價值四個方面取得顯著應用成效。一是基礎訓練支撐。在測試用例生成領域，采用經(jīng)嚴格清洗和標注的數(shù)據(jù)集進行微調(diào)訓練，結合專家規(guī)則的驗證流程，可使系統(tǒng)生成測試用例的準確率提升10%以上。這種專家知識校驗的訓練方式，確保了模型在特定領域具備專業(yè)級的推理能力。二是調(diào)優(yōu)與泛化能力提升。通過構建包含用戶顯式反饋和隱式修正注意力特點，能夠采集多維度反饋的數(shù)據(jù)集，實現(xiàn)模型持續(xù)優(yōu)化。實踐表明，這種結合用戶顯式反饋和隱式反饋的調(diào)優(yōu)方式可使模型在真實場景的適應能力提升15%。三是RAG優(yōu)化實踐?；谥R圖譜的檢索增強生成(RAG)系統(tǒng)，通過構建領域知識圖譜和關聯(lián)性校驗機制，實現(xiàn)知識獲取的高準確率。該系統(tǒng)從多源異構數(shù)據(jù)中提取實體和關系，構建結構化知識圖譜；在檢索階段，利用語義相似度計算和路徑推理，確保檢索內(nèi)容的相關性；再通過一致性校驗模塊，過濾矛盾或過時信息。這種雙重校驗機制使知識獲取的正確率達到98.5%以上。3.西安塔力科技有限公司：礦山行業(yè)全場景要素數(shù)據(jù)集當前礦山行業(yè)智慧化建設面臨“煙囪效應”突出、數(shù)據(jù)孤島嚴重、系統(tǒng)協(xié)同困難、傳統(tǒng)運維效率低下等痛點，導致數(shù)據(jù)價值難以釋放，安全管理與生產(chǎn)運營成本高企。西安塔力科技有限公司（以下簡稱“塔力科技”）以礦山數(shù)字化轉型為核心目標，構建“人－車－設備－環(huán)境”的全場景高質量數(shù)據(jù)集，覆蓋礦山全場景關鍵要素，如表3-2所示，破解礦山數(shù)據(jù)利用低效、安全預警滯后、人工依賴度高的難題。（2）數(shù)據(jù)集建設實施在礦山圖像數(shù)據(jù)集建設實踐過程中，塔力科技通過數(shù)據(jù)采集、精準標注、數(shù)據(jù)增強等技術手段，構建了涵蓋350多座煤礦數(shù)據(jù)、57個煤礦場景及1.1億張要素圖片的高質量礦包含煙霧、黑暗等11類極端工況。在數(shù)據(jù)標注方面，塔力科技引入全場景語義分割支持復雜交互識別，精準標注了53子類目標標簽，保證標注一致性波動≤5%，分割掩碼誤差<2%。在數(shù)據(jù)增強與小樣本策略方面，實施亮度擾動等常規(guī)增強，采用過采樣與合成樣本補償稀缺樣本（如瓦斯突出前兆、煙霧、違規(guī)行為等），結合遷移學習與MixUp/CutMix提升小樣本泛化能力。（3）數(shù)據(jù)集應用成效圍繞礦山核心生產(chǎn)與安全場景，選取采煤工作面、井下運輸巷道、主副井口等關鍵區(qū)域開展數(shù)據(jù)集應用驗證，實現(xiàn)設備狀態(tài)、人員行為、設備異常等情況的實時監(jiān)測與智能預警，具體場景應用效果如表3-3所示。通過全場景分割對液壓支架、采煤機等設備進行像素級標注，實時監(jiān)測液壓支架伸縮狀態(tài)（識別精度缺失（響應時間<1.5秒），較傳統(tǒng)人工巡檢效率提針對采煤面人員違規(guī)進入危險區(qū)域、未按規(guī)定佩戴防護裝備等行為，結合骨架提取技術，違規(guī)識別精采用“車－人”分割算法對礦車、膠輪車與行人進秒預警。系統(tǒng)運行以來，井下運輸事故發(fā)生率下降堵塞、異物混入等狀態(tài)，結合紅外熱成像數(shù)據(jù)，同步監(jiān)測滾筒過熱現(xiàn)象。某巷道皮帶機曾因異物卡堵對井口區(qū)域進行語義分割，精準識別未授權人員闖入、作業(yè)人員未系安全繩等違規(guī)行為，聯(lián)動門禁系強與合成樣本訓練，在能見度<5米的環(huán)境下，人員典型場景包括睡崗、玩手機、攀爬不當?shù)?，基于全測針對液壓支架伸縮狀態(tài)、防護缺失、傳感器異常、停機、有煤/無煤、遮擋、防護缺失等狀態(tài)，減少隱在煙霧、火情、煤流異常、異物阻塞等場景，結合時空數(shù)據(jù)，環(huán)境異常識別率提升至95%以上，提前四、工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集的評估體系工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集的評估體系是衡量和保障數(shù)據(jù)集質量、價值與安全水平的核心，對推動數(shù)據(jù)集從量的積累到質的飛躍具有決定性作用，是確保工業(yè)數(shù)據(jù)要素高效流通、充分釋放數(shù)據(jù)價值、賦能工業(yè)高質量發(fā)展的關鍵基礎。通過全面科學的評估體系與測評方法，衡量數(shù)據(jù)集對建模、預測、診斷、優(yōu)化等任務的支撐能力，為數(shù)據(jù)集的持續(xù)優(yōu)化、迭代升級與應用推廣提供精準指導和可靠依據(jù)。通過不斷識別問題、優(yōu)化流程、提升效率，實現(xiàn)數(shù)據(jù)集質量的持續(xù)改善，為工業(yè)智能應用提供可靠數(shù)據(jù)底座。（一）評估框架工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集評估應圍繞數(shù)據(jù)質量建立定性與定量相結合的評估體系。一是要重點評估數(shù)據(jù)集的準確性、完整性、一致性、時效性與標注質量等基礎質量特性；二是要考察數(shù)據(jù)集的元數(shù)據(jù)完整性、場景適配性、可復用性與可擴展性等應用適配能力；三是要審核數(shù)據(jù)集的內(nèi)容合規(guī)與信息脫敏等安全合規(guī)水平。數(shù)據(jù)集的評估過程應結合典型行業(yè)與業(yè)務場景，選取差異化的評估指標，衡量其對建模、預測、診斷、優(yōu)化等任務的支撐能力，采用公式計算、模型基準測試、專家評審與場景驗證、第三方機構認證等方法開展評估工作，為工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集的持續(xù)優(yōu)化與應用推廣提供依據(jù)。當前面向通用場景的數(shù)據(jù)集質量評估已在形成諸多標準[5,8–10]，但現(xiàn)有數(shù)據(jù)集評估標準對工業(yè)領域人工智能應用中尤為關注的數(shù)據(jù)分布、數(shù)據(jù)標注、時效性與泛化性等要素覆蓋不足，對行業(yè)特性的差異化評估標準亦有待細化?，F(xiàn)有數(shù)據(jù)集評估標準多著重數(shù)據(jù)樣本自身的質量，對工業(yè)數(shù)據(jù)集構建與應用中面臨的標注基準一致性、元數(shù)據(jù)信息完整性、數(shù)據(jù)精度與分辨率、有效信息密度、合成數(shù)據(jù)真實性與時間跨度等影響實際應用成效的問題關注不多。因此，針對工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集完整度高、質量達標、時效性強、場景明確的顯著特征，應參考現(xiàn)有數(shù)據(jù)評估標準，設計多層次的工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集評估框架并設計具體評估指標，覆蓋產(chǎn)品缺陷檢測、工藝參數(shù)優(yōu)化、設備預測性維護等常見工業(yè)應用場景與機器學習、深度學習、多模態(tài)大模型等典型模型構建過程中涉及的各類數(shù)據(jù)質量要素。工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集評估框架以《信息技術數(shù)據(jù)質量評價指標》國家標準[8]為基礎，參考相關行業(yè)標準與應用需求，提出規(guī)范性、完整性、準確性、一致性、時效性、稠密性、均衡性、專業(yè)性、通用性、合規(guī)性等10個一級指標。每個一級指標下還可細分為若干二級指標，以對元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分布、數(shù)據(jù)標注等方面進行具體評估，如圖4-1所示。上述的一級和二級評估指標，是實施工業(yè)數(shù)據(jù)集質量評價的最大集合，實踐中應根據(jù)具體應用與數(shù)據(jù)特點，選取適用于所評估對象的評估指標開展數(shù)據(jù)集質量評價活動。（二）評估指標工業(yè)數(shù)據(jù)集的質量評估既遵循數(shù)據(jù)質量的一般評估原則，也需考慮工業(yè)領域獨有特點與服務模型應用的具體需求。工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集的評估指標包含10個一級指標與30個二級指標。各項一級指標內(nèi)涵與范圍概述如下：（1）規(guī)范性指數(shù)據(jù)集符合數(shù)據(jù)標準、數(shù)據(jù)模型、業(yè)務規(guī)則、元數(shù)據(jù)或權威參考數(shù)據(jù)的程度，包括數(shù)據(jù)集的格式、標注、單位和元數(shù)據(jù)的規(guī)范性等方面。（2）完整性指數(shù)據(jù)集按照建設規(guī)則要求，數(shù)據(jù)元素被賦予數(shù)值的程度，包括數(shù)據(jù)集的特征完整性、分布完整性、標注完整性、文檔完整性等方面。（3）準確性指數(shù)據(jù)集準確表示其所描述的真實實體（實際對象）真實值的程度，包括數(shù)據(jù)的內(nèi)容、精度、誤差、標注信息、文檔描述等方面。（4）一致性指數(shù)據(jù)集內(nèi)部及與其他數(shù)據(jù)源之間的統(tǒng)一程度，包括數(shù)據(jù)單位與格式的一致性，數(shù)據(jù)集樣本分布與真實世界數(shù)據(jù)分布的一致性，不同樣本間數(shù)據(jù)標注基準的一致性等方面。（5）時效性指數(shù)據(jù)集能夠反映當前或指定時間窗口內(nèi)的真實狀態(tài)程度，包括是否涵蓋了所需的時效區(qū)間、是否包含過時信息等方面。（6）稠密性指數(shù)據(jù)集單位數(shù)據(jù)所含信息量的多樣化程度，包括數(shù)據(jù)樣本分布密度、信息價值密度與樣本數(shù)據(jù)充足性等方面。（7）均衡性指數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)的均勻分布程度，包括數(shù)據(jù)類別分布均衡性和數(shù)據(jù)來源均衡性等方面。（8）專業(yè)性指數(shù)據(jù)集涵蓋的信息內(nèi)容和工業(yè)場景的匹配程度，包括知識的專業(yè)性、業(yè)務場景的匹配性、工業(yè)機理的關聯(lián)性等方面。（9）通用性指數(shù)據(jù)集在跨行業(yè)、跨場景的適用程度，具體包括知識的適用性、數(shù)據(jù)集的可復用性與可遷移性等方（10）合規(guī)性指數(shù)據(jù)集的內(nèi)容、來源與權屬遵循各類規(guī)章制度的合規(guī)程度，包括相關法律法規(guī)、監(jiān)管要求、行業(yè)標準與倫理規(guī)范等方面。各項二級指標說明如表4-1所示。數(shù)據(jù)集元數(shù)據(jù)中應完整包含數(shù)據(jù)集的基本信息、等相關法規(guī)規(guī)定[11-13]。工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集的評估通常包含評估準備、評估活動和評估結論三個階段，如圖4-2所示。評估準備階段包括評估對象分析、評估指標選取、評估指標權重、評估準則制定設定四個步驟。評估準備需根據(jù)具體場景和數(shù)據(jù)特點，對評估指標進行取舍，選取適合的數(shù)據(jù)集質量指標并按需設定不同的指標權重，形成制定數(shù)據(jù)集評估的計劃。評估活動階段包括評估活動執(zhí)行、分項指標結果收集、總體質量指標計算三個步驟。評估活動需對選定的各項指標分別按標準化的方法進行評定并收集評估結果；指標計算應基于具體指標特點與業(yè)務場景，選取定性或定量方式進行，以合格/不合格、等級或分數(shù)形式得出評估結果。評估結論階段包括數(shù)據(jù)集質量判別、評估報告編制兩個步驟。評估結論需根據(jù)各項評估指標的等級或得分，結合指標權重綜合得出最終的數(shù)據(jù)集質量判別結果，并編制評估報告。不同行業(yè)不同場景下，對評估指標的選取各有側重，應結合實際數(shù)據(jù)特點與模型類型進行分析。例如，對于基于視覺圖像的產(chǎn)品缺陷檢測，需要特別重視標注準確性與標注一致性指標，以保證直接影響模型的訓練效果；對于需要精準建模的過程控制系統(tǒng)辨識，數(shù)據(jù)記錄的精確性應給予更高的關注。對于基于超聲信號的結構探傷，需要重點優(yōu)化采樣頻率與信噪比指標以提升異常信號的識別效果；對于設備預測性維護，因剩余壽命預測模型的構建需要設備全生命周期的工況與失效記錄，故而需對時效完整性和分布全面性指標加強關注。工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集的建設不是一勞永逸的，而是貫穿數(shù)據(jù)集從構建到應用整個生命周期中持續(xù)改進的過程。應從質量管理的角度，將數(shù)據(jù)集視為一種產(chǎn)品，引入系統(tǒng)化的質量管理體系機制，結合“策劃—實施—檢查—處置”的“PDCA”循環(huán)[14,15]，全方位系統(tǒng)性提升數(shù)據(jù)質量，確保數(shù)據(jù)集質量的可控性與可追溯性，推動工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集建設可持續(xù)發(fā)展。五、工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集的流通應用工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集的流通應用是激活工業(yè)數(shù)據(jù)價值、賦能產(chǎn)業(yè)提質增效的重要環(huán)節(jié)。當前，數(shù)據(jù)孤島嚴重、權屬不明晰、流通安全缺乏保障等實際問題阻礙了工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集的流通共享，亟需構建可信數(shù)據(jù)空間等新型數(shù)據(jù)基礎設施，通過區(qū)塊鏈、隱私計算等技術，實現(xiàn)工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集跨主體協(xié)同、供需協(xié)作和合規(guī)高效利用。（一）面臨問題當前，工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集流通應用的主要問題集中在供需協(xié)作不暢、隱私保護不足、流通管控體系不完善等方面，直接影響數(shù)據(jù)集價值轉化效率。一是數(shù)據(jù)集隱私保護與共享需求存在矛盾，共享意愿不足。工業(yè)領域蘊含研發(fā)設計、生產(chǎn)工藝參數(shù)等大量敏感數(shù)據(jù)，企業(yè)為保護商業(yè)機密、防范數(shù)據(jù)泄露、確保合規(guī)運營，對數(shù)據(jù)集共享持高度謹慎態(tài)度。然而，工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集的開放共享是實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值釋放的關鍵路徑，需要各企業(yè)共享數(shù)據(jù)集，形成合力。當前隱私保護技術在在實用性與安全性上難以兼顧，依然存在數(shù)據(jù)泄露風險，這種安全不確定性顯著削弱了企業(yè)共享積極性，“安全顧慮壓倒共享動力”問題突顯，嚴重制約數(shù)據(jù)集的價值釋放。二是數(shù)據(jù)集權屬不明與全鏈路追溯能力不足，主權缺乏保障。工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集流通涉及數(shù)據(jù)提供方、使用方等眾多主體，各主體權屬邊界模糊、缺乏統(tǒng)一的權屬登記與確認機制，易引發(fā)數(shù)據(jù)集使用爭議和利益分配糾紛。此外，數(shù)據(jù)集在傳輸、使用等環(huán)節(jié)缺乏唯一標識與完整日志記錄，流向追蹤與行為審計較薄弱，一旦發(fā)生數(shù)據(jù)集濫用或泄露，難以快速追蹤溯源，進一步加劇數(shù)據(jù)提供方對自身數(shù)據(jù)集歸屬權的擔憂，制約數(shù)據(jù)集的可信共享與流通。三是數(shù)據(jù)集流通可信管控與信任機制缺失，阻礙供需協(xié)作。工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集具有高價值密度屬性，且在流通利用環(huán)節(jié)涉及多主體、多角色參與，不同參與方的訪問范圍、操作權限存在顯著差異，對數(shù)據(jù)集全流程使用過程的精準管控提出更高要求。由于跨主體可信管控能力不足，對數(shù)據(jù)集的使用行為和操作目的驗證難度較大，數(shù)據(jù)集質量難以保障，導致企業(yè)對數(shù)據(jù)集共享缺乏足夠信任，形成“管控不足→信任缺失”的負面循環(huán)。在供需協(xié)作方面，信任機制缺失導致供需對接成本高、周期長，進一步推高了數(shù)據(jù)集的協(xié)作成本。數(shù)據(jù)集建設分散于各企業(yè)、各生產(chǎn)環(huán)節(jié)，呈現(xiàn)“碎片化”分布特征，缺乏跨主體、跨環(huán)節(jié)的統(tǒng)籌規(guī)劃，難以形成規(guī)范化的高質量數(shù)據(jù)集。使用方由于缺乏數(shù)據(jù)集檢索與篩選渠道，難以快速定位符合自身業(yè)務需求的數(shù)據(jù)集，增加了需求挖掘成本。而供給方無法通過公共或開放平臺觸達潛在用戶，導致高質量、高價值數(shù)據(jù)集的市場曝光度不足，難以形成有效供給和精準匹配，整體呈現(xiàn)“信息孤島與無序供給并存”的局面，降低了數(shù)據(jù)集的供需匹配效率。（二）解決路徑依托國家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中心，構建工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集可信數(shù)據(jù)空間，為供需多方數(shù)據(jù)主體提供安全、合規(guī)、可信的應用環(huán)境，確保數(shù)據(jù)集可信可管可追溯，促進工業(yè)高質量數(shù)據(jù)集的精準管理、安全共享與高效利用，總體功能架構如圖5-1所示。一是技術賦能，夯實數(shù)據(jù)集流通信任底座。基于隱私計算、安全沙箱、可信認證、數(shù)據(jù)使用控制及全鏈路追溯等核心技術，構建“數(shù)據(jù)集可用不可見、用途可控可追溯”的信任機制，打通數(shù)據(jù)集供給方、需求方及服務方協(xié)同鏈路，在“數(shù)據(jù)集物理不出域”前提下，通過“可用不可見”模式滿足多主體的數(shù)據(jù)集使用需求，實現(xiàn)數(shù)據(jù)集主權不轉移、價值可流轉。通過身份可信認證與權限管控筑牢“準入門檻”和“權限基石”，利用多主體身份認證、細粒度權限策略、動態(tài)權限調(diào)整等能力，保障數(shù)據(jù)集訪問“主體可信、按需分配、動態(tài)可控”。利用全鏈路臺賬與追溯體系打造數(shù)據(jù)集全生命周期“數(shù)字賬本”，構建數(shù)據(jù)集“共建—共享—共用”全流程臺賬體系，通過記錄數(shù)據(jù)集提供方和接收方、共享時間、使用場景、操作行為、數(shù)據(jù)集流向等全維度信息，以及全鏈路關聯(lián)追溯，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)來源可查、使用去向可追、責任主全屏障”，利用數(shù)據(jù)脫敏與加密、隱私計算等技術能力，在保障數(shù)據(jù)集隱私與安全前提下，實現(xiàn)數(shù)據(jù)集價值有效釋放。二是架構支撐，形成規(guī)?；瘜蛹壔芾眢w系。通過“國家—產(chǎn)業(yè)集群—企業(yè)”三級互聯(lián)部署架構，形成規(guī)模化覆蓋、層級化運營的可信數(shù)據(jù)空間管理體系，部署架構如圖5-2所示。企業(yè)層面，通過鏈接生產(chǎn)制造、設備運維等數(shù)據(jù)源頭，利用數(shù)據(jù)采集、清洗及標注等技術手段，構建高質量“數(shù)據(jù)集原材料”；產(chǎn)業(yè)集群層面，聚焦先進制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集群，通過數(shù)據(jù)可信流通與協(xié)作