3月31日，由浙江省经济和信息化厅、浙江省数据局联合主办的浙江数商发展推进会在宁波举行。

大会围绕数据要素赋能实体经济，发布浙江省首批工业领域重点行业高质量数据集，标志着工业数据正从“资源沉淀”逐步迈向“规模化应用”。景联文科技的 “天眸” 卫星遥感数据集成功入选， 公司CEO刘云涛受邀参会并发表主题演讲，围绕工业高质量数据集建设与工业智能化落地路径，系统分享了企业在石油化工、汽车制造等领域的实践探索。

当前，大模型技术快速发展，但在工业领域的落地仍面临现实挑战。刘云涛在演讲中指出：相比通用场景，工业智能的核心不在于模型本身， 而在于是否具备高质量、可训练的行业数据集。我国工业经过70年发展，已经积累了海量数据资源， 但这些数据大多仍停留在“记录与存储”阶段， 普遍存在分散、非结构化、不可直接用于训练等问题。这也成为制约工业智能规模化落地的关键瓶颈。

流程工业：高质量数据集的主战场

在流程工业领域，这一问题尤为突出。以石油化工为例，大量生产数据沉淀在DCS、PLC等系统中， 同时还包括设备运行数据、检测数据以及专家经验。但这些数据长期割裂，缺乏统一标准与结构， 难以转化为可复用的数据能力。

围绕这一问题，景联文科技重点推进：

•  多源工业数据汇聚与结构化处理

•  工艺数据与专家经验的融合建模

•  面向异常识别与工艺优化的数据集构建

在此基础上，逐步支撑： 异常工况识别、工艺优化决策、安全风险预警等应用，推动流程工业从“经验驱动”走向“数据驱动”。

在多个行业实践基础上，景联文科技逐步形成一套清晰路径：数据资源 → 数据治理 → 高质量数据集 → 行业模型 → 工业应用。其中，高质量数据集是连接数据与模型的关键环节。

围绕这一核心，景联文科技构建了工业数据“采—标—治—用”一体化体系：

•  数据采集与汇聚（打通多源数据）

•  高端标注（引入行业专家参与）

•  数据治理与质量评估

•  数据集持续生产与运营

将分散数据转化为可训练、可复用的数据资产。

工业体系正在走向“世界模型”阶段

刘云涛在演讲中提出：从自动驾驶到流程工业，再到城市系统， 不同领域正在走向同一方向——构建对现实世界的可学习模型。而工业领域的复杂性，决定了这一过程必须建立在高质量数据之上。随着数据能力不断提升， 工业体系正从以流程和系统为核心， 逐步转向以数据与模型为核心的新阶段。

“当数据跨越关键门槛，工业智能将迎来跃迁时刻。” 景联文科技未来将持续深耕工业与先进制造领域，以高质量数据集为核心抓手，推动工业数据从“资源”走向“资产”， 为产业智能化升级构建坚实的数据基础设施。