建好AI训练“优质数据粮仓”｜贵阳大数据交易所发布939个高质量数据集

100万张叉车、集装箱、包裹等物流园区对象图像及对象名称的标注数据集，并对单场景目标物、复合目标物的形态比例有严格限定——前不久，面对主动登门的大模型厂商提出的需求，贵阳大数据交易所市场部产品总监李霖泽深知其挑战性，说其难度“如在沙漠里找特定形状沙粒”。

为了满足大模型工业级需求，贵数所计划联合传统物流企业和第三方专业数据治理机构协同攻坚，希望通过对物流园区原始影像数据进行定向裁剪、深度加工和精细标记，试图将原有模型对物流对象图像类型的判断准确度推向新高度。

大模型厂商前来主动寻求合作，原因在于贵数所高质量数据集专区构建的蓬勃生态与平台能力。作为不到一年时间就已聚集46家生态伙伴、发布939个高质量数据集的专业化平台，在区域高质量数据集产业生态的发展起到了良好的带头示范作用。

贵数所高质量数据集专区广泛覆盖“数据要素×”金融服务、气象服务、现代农业、工业制造、医疗健康、商贸流通等重点领域，堪称一个让数据实现从“能用”到“好用”质变的“优质数据粮仓”。客户只需轻点鼠标，即可按使用场景、获取方式精准检索所需的高质量数据集，彻底改变了以往大海捞针式的低效找寻模式。

高质量数据集的迅速发展，离不开国家层面的战略指引和政策驱动。去年底，国家发展改革委等部门联合印发《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》，首次提出“高质量数据集”。今年2月，国家数据局在北京召开高质量数据集建设工作启动会，提出积极推进落实“人工智能+”行动，推动高质量数据集建设，高效赋能行业发展。在旺盛的市场需求与有力的政策推动双重作用下，高质量数据集建设正全速驶入快车道。

贵数所专区上架的高质量数据集，其价值不仅在于数量，更在于其多样性和系统性——涵盖文字、音频、图片、视频等多种模态，以及TTS（文本转语音）、OCR（光学字符识别）等跨模态数据，使模型能够学习更复杂的语义关联，显著提升多轮对话、图像生成等任务的准确性，构建的“预训练集、指令微调训练集、测试集”的闭环生态，为AI识别精度的持续跃迁奠定了基础。

“多模态与跨模态数据的核心价值，在于打破信息孤岛，让AI实现更接近人类认知的综合决策。”李霖泽解释说，大模型训练如同学生学习——单一模态数据好比只捧着课本死记硬背，而多模态数据则像同时打开了文字教材、音频讲解与视频演示的多媒体课堂，效果自然有天壤之别。

高质量数据集已成为大模型训练的“精粮”，其价值不仅在于提升模型性能，更在于有效降低数据治理成本，拉低企业数字化转型门槛，从而催生AI与产业深度融合的创新范式。在贵数所高质量数据集专区，这一价值正通过多行业场景持续释放。

贵州中医药大学第一附属医院在贵数所上架的“CT影像+病理报告+基因数据”跨模态数据集，因其显著价值获得了贵州省“2024年度建设高质量数据集综合排名前十市场主体”称号，成为医疗数据要素价值化的标杆案例。

“传统单一影像数据好比让AI只看X光片，该数据集突破了传统单一影像数据的局限，如同为AI诊断系统赋予了‘望闻问切’的多维感知能力，可使AI诊断系统同时分析影像特征、文本描述和分子标记，将病症早期筛查准确率提升。”李霖泽说。

瞄准智慧医疗这一蓝海，贵数所医疗数据专区计划携手中南大学湘雅医院等区域头部医疗机构，共同建立区域医疗行业可信数据空间，实现多模态医疗数据的跨机构安全流通、共享与交易，促进医疗数据要素的高效配置与价值释放。

同样的赋能效应正延伸至更广泛的领域。在工业场景中，“设备运行视频+传感器数据+维修日志”的多模态融合，可以帮助预测性维护模型提前识别设备故障，降低停机损失；在农业领域，“土壤墒情+气象数据+作物生长图像”数据集可助力智慧农场系统，使农药使用量减少、亩产提升。

“我们计划联合无人机厂商及无人机管控平台厂商等相关生态，开发低空经济数据专区，登记上架低空经济相关高质量数据集。”李霖泽说，贵数所将联合贵州大数据集团“数据开发利用加工基地”及第三方专业数据标注、治理机构开发贵数所“高质量数据集产品化服务”，为数据提供商进行一站式数据处理服务，将原始数据加工打包成高质量数据集。

贵州日报天眼新闻记者李姗

编辑朱登芳

二审管云

三审岳振