【景联文高质量数据集指南专栏】高质量数据集，驱动AI与数字经济的稀缺资产

在数字经济浪潮席卷全球的当下，数据作为一种全新的生产要素，正以前所未有的姿态重塑着经济社会的发展格局。而高质量数据集的建设，正是这一变革背后的核心驱动力。

数据要素：数字经济的核心引擎

当前，我国是全球唯一一个将数据明确列为新型生产要素的国家。这一提法不仅是政策层面的创新，更是对数据价值的战略性升维。

在传统经济中，土地、劳动力、资本和技术是四大生产要素；而在数字经济时代，数据被正式纳入其中，成为第五大核心要素。这意味着，数据不再只是辅助工具，而是可以直接参与价值创造、资源配置和经济增长的核心驱动力。

数字经济的两大支柱业态

数字经济主要由数字产业化和产业数字化两大业态构成，二者相辅相成，共同推动着数字经济的繁荣发展。

数字产业化是以原始数据资源为 “原料”，通过人的智慧、专业工具和系统流程，将其加工成可服务于人工智能、机器学习等数字技术的数据集或语料库的过程。

产业数字化则是数字技术赋能实体经济的体现。当高质量数据集被用于训练出强大的数字技术后，这些技术反向赋能传统产业，推动其实现数字化转型、智能化升级和网络化协同，从而催生出全新的业态与商业模式。

例如，自动驾驶改变出行方式、智能医疗提升诊疗效率、工业AI优化生产流程……这些都是“产业数字化”的体现。

国家战略下的高质量数据集建设

并非所有数据都有价值。只有那些具备高信息密度、可被有效利用、能驱动决策或技术创新的数据资源，才能被称为“数据要素”。

高质量数据集的建设过程，始于数据资源的采集。之后，通过数据标注等一系列操作，将人类对现实世界的深度认知转化为数据的附加信息。这些信息成为人工智能和机器学习的核心学习内容，最终形成的高质量数据集，将在广泛的应用场景中赋能实体经济，或作为关键数据产品参与流通，助力构建超大规模数据要素市场，推动我国经济实现数字融合。

在这一背景下，发改委发布的《关于促进数据标注产业高质量发展的实施意见》对数据标注业务的边界进行了拓展，将数据的清洗、筛选、评估等环节纳入其中。这意味着，数据标注业务产业范围得到了极大的扩展，在整个数据产业中的地位也更加核心。

什么是高质量数据集？

数据集的概念实际上和人工智能类似，即使发展了这么多年，始终都没有明确的定义。最根本的原因在于，没有人能够确切预知它未来的形态与需求。就像早期机器学习阶段用于训练和研究的人工智能，与如今大语言模型时代我们所训练和应用的人工智能模型相比，早已不是同一维度的存在。无论是在量级上，还是在能力范围上，二者都有着天壤之别。

国家标准目前将高质量数据集分为通识和专时专识两大类，专识数据还可细分为专识通用和专识专用数据两种。在日常实际应用中，按用途、场景、数据模态等还有不同分类方法，例如按数据模态分类，数据集可分为文本数据集、音频数据集、信号数据集等。

高质量数据集的建设是一项系统工程，涉及筛选、清洗、标注、增强、合成、评估等关键环节。在未来的专栏内容中，我们将逐一为大家深入解读这些环节，共同探索高质量数据生产运营的奥秘，为推动数字经济的高质量发展贡献我们的专业力量。