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1、工业高质量数据集研究报告中国工业互联网研究院2025 年 09 月声明本报告所有材料和内容的知识产权归中国工业互联网研究院所有（注明是引自其他地方的内容除外），并受法律保护。任何单位和个人未经中国工业互联网研究院授权，不得使用或转载本研究报告中的任何部分。授权后转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：中国工业互联网研究院”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。前言人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，是新型工业化的重要推动力量。党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央把发展人工智能提升到战略高度，强调加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主

2、动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。随着大模型技术的迅猛发展与规模化应用，人工智能发展范式从传统以算法模型优化为导向逐步转向以高质量数据集构建为支撑。特别是在工业领域，人工智能、工业机理等模型的构建，对数据集的质量和规模提出更高要求。工业高质量数据集作为支撑各类工业智能模型落地应用的“核心燃料”，是人工智能技术在工业领域应用发展的关键要素。加快构建工业高质量数据集，是我国抢占全球工业智能制高点、应对国际产业竞争的重要抓手，对加速推进新型工业化具有重大战略意义。当前，工业高质量数据集概念界定不清晰，内涵特征不明确，分级分类标准不完善。不同行业的

3、高质量数据集建设水平和需求存在较大差异。数据获取、专业标注、多模态融合、数据集质量评估、数据集流通与共享等关键环节缺乏系统规划和指引，建设实施过程面临多重挑战，亟须以场景需求为导向，分级分类推进数据集建设，构建高质量数据集建设运营体系，为推动人工智能赋能新型工业化夯实数据基础。为指引和推动工业领域高质量数据集建设，在工业和信息化部信息技术发展司指导下，中国工业互联网研究院牵头组织产业界、学术界进行深入研讨交流、凝聚行业共识，联合相关研究机构和行业龙头企业开展了深入实践探索，编制了工业高质量数据集研究报告。本报告围绕工业高质量数据集的建设与应用展开深入研究，旨在厘清其内涵特征，明晰分级分类标准，

4、探索数据集建设、评估、流通应用全链路有效路径，为业界推进工业高质量数据集建设、评估及应用提供可参考的理论支撑与发展指引。编写组指导单位：工业和信息化部信息技术发展司组织单位：中国工业互联网研究院参编单位（排名不分先后）：北京大学北京理工大学北京航空航天大学西安交通大学东北大学北京邮电大学北京科技大学西安电子科技大学华北电力大学北京东方国信科技股份有限公司联通（辽宁）产业互联网有限公司北京博华信智科技股份有限公司上海新唐利企业发展集团有限公司深圳市杉岩数据技术有限公司北京顺鑫福通大数据集团有限公司南京钢铁集团有限公司联通数据智能有限公司西安塔力科技有限公司蔚来控股有限公司北京领邦智能装备股份公司

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6、.18（二）研发实施.21（三）应用验证.29（四）典型案例.30四、工业高质量数据集的评估体系.38（一）评估框架.39（二）评估指标.40（三）测评方法.44五、工业高质量数据集的流通应用.45（一）面临问题.46（二）解决路径.47（三）实现方案.50参考文献.53图目录图 3-1 工业高质量数据集建设流程.18图 3-2 工业高质量数据集建设技术流程.22图 4-1 工业高质量数据集评估框架.40图 4-2 工业高质量数据集评估流程.45图 5-1 工业高质量数据集可信数据空间总体功能架构.48图 5-2 工业高质量数据集可信数据空间部署架构.49表目录表 2-1 工业高质量数据集分级