今天分享的是：2025年人工智能高质量数据集建设指南
报告共计：74页
《人工智能高质量数据集建设指南》核心内容总结
《人工智能高质量数据集建设指南》由中国信息通信研究院、清华大学计算社会科学与国家治理实验室等联合发布，聚焦人工智能高质量数据集建设，为行业提供全面指导。
当前，高质量数据集成为人工智能应用升级核心要素。政策层面，国家部委完善顶层设计，推动行业数据集建设与数据标注产业升级，地方政府通过明确规划、打造试点、奖补等推进落地。技术层面，AI技术演进对数据集规模、质量等要求更高，工程范式不断创新，多模态等四类数据集需求迫切。产业层面，高质量数据集成为企业差异化竞争力，助力“人工智能+”落地。
高质量数据集具有高价值应用、高知识密度、高技术含量特征，可从应用、训练阶段、模态多维度分类，建设主体涵盖开发治理、资源提供应用、能力支持生态发展三类，目前面临目标定位模糊、实施路径碎片化、技术底座薄弱的挑战。
指南提出人工智能数据工程“五大核心要素”，包括管理体系、开发维护、质量控制、资源运营、合规可信，全方位保障数据集建设。同时设计“三步走”建设路径，体系规划阶段构建认知框架，工程建设阶段打造生产体系，质量监测阶段构建全流程管控机制。此外，还阐述了高质量数据集“炼化”流程与技术，涵盖数据设计采集、治理、标注、质检、运营各环节及相关技术。
在行业实践方面，指南展示了教育、科学、通信、交通等八大领域的高质量数据集建设案例，各领域结合自身需求与特点，探索出有效的数据集建设模式并取得显著成效。
未来，推进高质量数据集建设需从建立AI数据工程体系、推动AI数据技术创新、搭建全流程AI数据质量管理体系、加快AI数据开发利用机制突破等方面发力，指南也为此提出相关建议，为行业发展提供支撑。
以下为报告节选内容
