人工智能高质量数据集建设指南

指南从政策、技术、产业层面介绍了当前高质量数据集建设的背景，梳理了高质量数据集的定义、特征、分类、建设主体以及“三大建设难点”，提出了人工智能数据工程的“五大核心要素”和企业建设高质量数据集“三步走”战略，分析了高质量数据集建设的核心技术，展示了科学、通信、交通、铁塔、医疗、文化等领域高质量数据集建设实践，最后从工程能力、技术创新、质量评估、版权合规、基础制度创新等层面对未来高质量数据集建设的趋势进行了展望，并提出了对政府部门和企业机构的建议，为业界推进高质量数据集建设提供有力支撑。

【目    录】

一、高质量数据集成为人工智能应用升级的核心要素

（一）政策层面：“人工智能+数据要素”政策协同布局

（二）技术层面：人工智能技术演进重构数据工程范式

（三）产业层面：数据成为人工智能行业应用的护城河 

二、高质量数据集建设的现状和难点

（一）高质量数据集的“三高”特征

（二）高质量数据集分类维度

（三）高质量数据集建设主体

（四）高质量数据集建设难点 

三、搭建人工智能数据工程能力核心要素

（一）管理体系

（二）开发维护

（三）质量控制

（四）资源运营

（五）合规可信 

四、高质量数据集建设路径设计

（一）体系规划阶段——构建高质量数据集认知框架

（二）工程建设阶段——打造高质量数据集生产体系

（三）质量监测阶段——构建高质量数据集全流程管控机制 

五、高质量数据集“炼化”流程和技术

（一）数据设计和采集

（二）数据治理

（三）数据标注

（四）数据质检

（五）数据运营 

六、总结展望和建议

（一）建立AI数据工程体系

（二）推动AI数据技术创新

（三）搭建全流程AI数据质量管理体系

（四）加快AI数据开发利用机制突破