近期，由工业和信息化部牵头，龙头企业、行业协会深度参与的《高质量数据集建设指引》权威发布，为人工智能产业发展指明了核心方向。作为国内 AI 数据服务领域的领军企业，苏州核数聚信息科技有限公司 CTO 胡楠受邀接受《中国电子报》官方专访，围绕 “面向 AI 赋能的高质量数据” 这一核心命题，结合工业场景实践与国家政策导向，深度剖析高质量数据的本质内涵、建设路径与产业价值，为工业数据筑基行动与行业智能化升级提供专业实践指引。

一、权威定义：高质量数据 ——AI 赋能产业的核心 “燃料”

国家数据局指导发布的《高质量数据集建设指引》明确指出：高质量数据是经过采集、加工等数据处理，可直接用于开发和训练人工智能模型，能有效提升模型表现的数据集合。这一权威定义，清晰勾勒出其两大核心特质：

其一，质量深耕，摒弃规模竞赛。高质量数据并非传统原始数据的简单堆砌，而是经过深度精炼、去芜存菁的高价值集合，核心在于 “精” 而非 “多”，彻底跳出 “数据体量越大价值越高” 的认知误区。

其二，AI 导向，场景精准适配。人工智能是高质量数据集建设的核心驱动力，数据处理的终极目标是服务于 AI 模型训练与应用，必须具备直接适配算法、支撑模型迭代的核心能力。

胡楠在采访中强调，这一定义精准切中了当前 AI 产业发展的关键痛点。尤其在工业领域，过去数十年积累的海量设备数据、生产数据，多停留在 “大数据” 层面 —— 来源杂乱、标准不一、噪声繁多，如同未经提炼的 “原油”，根本无法满足工业 AI 对精度、稳定性、可靠性的严苛要求，更难以支撑智能场景的深度落地。而面向 AI 赋能的高质量数据，正是从 “原油” 中精炼出的 “汽油”，是驱动工业 AI 引擎高效运转的核心燃料。

二、本质分野：大数据与高质量数据 —— 两条截然不同的技术路径

“传统大数据与高质量数据集，是两条完全不同的技术路径，有着本质区别，二者更像是原油和汽油的关系。” 专访中，胡楠以这一精妙比喻，清晰阐释了两者的核心差异。

1. 建设逻辑：先收集后挖掘 vs 先算法后数据

• 传统大数据（原油）：遵循 “先收集，后挖掘统计” 的被动路径。企业往往盲目采集、堆积海量原始数据，缺乏明确目标与标准，后期再通过统计分析被动挖掘价值。这类数据 “量大但杂质多”，价值模糊、利用率低下，属于静态的资源储备。
• 高质量数据集（汽油）：践行 “先算法，后数据” 的主动思维。建设之初便精准锚定AI 应用场景与算法需求，以此为核心定向规划、精准采集、深度加工数据。每一条数据、每一个标签都为特定模型训练 “量身定制”，是经过标准化、精准化处理的动态生产要素。

2. 价值定位：成本负担 vs 核心资产

传统大数据因质量低下、适配性差，往往成为企业的 “数据负担”，占用存储与算力资源却难以创造价值。而高质量数据直接决定 AI 模型的准确率、泛化能力与落地效率，是企业从 “经验驱动” 转向 “数据驱动” 的核心支撑，是不可复制的核心竞争力与战略资产。

三、核数实践：响应国家号召，打造工业高质量数据建设标杆

当前，工业和信息化部正式启动 “工业数据筑基行动”，全面开展面向人工智能赋能的高质量行业数据集建设先行先试工作。作为深耕工业 AI 数据服务的专业企业，核数聚积极响应国家号召，依托多年技术积累与行业实践，构建起 “场景定义算法、算法定义数据” 的全链路建设体系，将 “大数据原油” 深度炼化为 “高质量汽油”吴中区政府。

1. 场景先行，精准锚定需求

核数聚始终坚持 “工业场景优先” 原则，联合行业专家与算法团队，深入拆解工业研发、生产、运维等全场景需求，明确数据类型、标签体系、质量标准，从源头杜绝无效数据采集与加工，确保数据集精准适配工业 AI 模型特性。

2. 技术赋能，全流程严控质量

自主研发 “AI 预标注 + 人工精修” 智能数据处理平台，建立 “采集 — 清洗 — 标注 — 审核 — 验证” 五级质量管控体系，结合工业知识图谱与交叉校验技术，实现数据准确率、完整性、一致性的全方位保障。针对工业多源异构数据特性，攻克多模态数据对齐、时序信号标准化、缺陷样本精准标注等核心技术难题，适配工业视觉检测、设备预测性维护、工艺优化等多元场景。

3. 合规护航，构建可信数据资产

严格遵循《数据安全法》《个人信息保护法》及工业数据合规要求，建立全流程数据安全管控机制，完成数据匿名化、去标识化处理，明确权属与使用边界。依托可信数据空间技术，保障数据流通、使用全过程安全可控，让高质量数据集既 “好用” 更 “可信”。

四、产业使命：让数据资源成为工业高质量发展的核心动力

“当前，先行先试的核心任务，就是把过去的‘大数据’通过深度加工，转化为能真正驱动 AI 的高质量数据集，让数据资源真正成为产业发展的核心资产。” 胡楠在采访中明确表示。

随着 “人工智能 +” 行动全面推进，高质量数据已成为工业智能化转型的关键基石国家数据局。核数聚将持续扎根工业数据服务领域，以《高质量数据集建设指引》为遵循，以工信部工业数据筑基行动为契机，携手产业链上下游企业、科研院所，构建工业高质量数据建设生态，助力更多工业企业打破 “数据沉睡” 困境工信部。

未来，核数聚将继续发挥技术优势与行业经验，聚焦工业制造、智慧交通、具身智能等重点领域，打造更多标准化、可流通、高价值的行业标杆数据集，让高质量数据真正成为驱动工业 AI 深度赋能、推动新质生产力发展的核心动力，为数字中国建设与产业高质量发展贡献核数聚力量。