当前位置:首页 > 报告详情

中电数据产业集团:2025中央企业高质量数据集建设研究报告(57页).pdf

上传人: 大*** 编号:1026531 2026-01-07 57页 3.65MB

下载:

1、 I I 版权声明 本研究报告(以下简称“报告”)的全部内容,包括但不限于文字、数据、图表及分析结论,版权均归属中电数据产业集团有限公司与中国信息通信研究院所有,受中华人民共和国著作权法保护。任何单位或个人复制、传播、改编、汇编、摘编等任何形式使用本报告内容或观点的,需注明版权归属“来源:中电数据产业集团有限公司、中国信息通信研究院”。违反本声明者,版权方将依法追究其停止侵害、赔偿损失等民事责任,情节严重的将追究相关法律责任。本版权声明的最终解释权归版权方所有。I II 编制说明 本报告的撰写得到众多企业与专家的支持和帮助,牵头单位和参编单位如下。牵头单位:中电数据产业集团有限公司、中国信通院

2、云计算与大数据研究所 参编单位(排名不分先后):中国石油天然气集团有限公司、国家石油天然气管网集团有限公司、中国南方电网有限责任公司、中国第一汽车集团有限公司、中国铝业集团有限公司、中节能大数据有限公司、中国交通信息科技集团有限公司、国机数字科技有限公司、中国移动通信集团有限公司、中国电信集团有限公司、中国联合网络通信集团有限公司、新兴际华集团有限公司 I III 目目 录录 一、央企高质量数据集建设背景.1(一)发展趋势.1(二)政策驱动.2 二、央企高质量数据集建设问题和挑战.6 三、央企高质量数据集实践分析.8(一)数据集建设.8(二)数据集运营.12(三)基础保障体系.15 四、央企高

3、质量数据集建设案例.19(一)智慧能源.19(二)工业制造.26(三)绿色低碳.30(四)交通物流.32(五)医疗卫生.35(六)现代农业.37(七)移动通信.40(八)应急管理.46 五、主要结论及未来展望.48(一)现状评估.48(二)核心发现.49(三)未来建议.50 1 一、央企高质量数据集建设背景 在新一轮科技革命和产业变革深入推进的背景下,高质量数据集已成为支撑人工智能发展和行业智能化转型的关键基础。近年来,国务院国资委围绕实施央企“人工智能+”行动和产业焕新行动,将高质量数据集建设作为提升中央企业智能化能力和核心竞争力的重要抓手,通过专题部署、示范发布和平台建设等方式,持续推动数

4、据资源向可用、可管、可共享的数据资产转化。与此同时,随着能源、制造、交通、通信等重点行业的智能化转型不断深化,对高质量、多模态、可持续迭代的数据集需求日益凸显,数据集建设正从单点建设应用,转向体系化建设和加速行业支撑。在产业需求与政策引导的双重驱动下,央企高质量数据集建设逐步进入系统性推进时期。(一一)发展趋势:行业发展趋势:行业智能化转型依赖高质量智能化转型依赖高质量数据集数据集 当前,人工智能正加速向各行业核心业务环节渗透,推动生产方式、管理模式和决策机制发生深刻变化。行业智能化转型已不再停留在应用辅助分析,而是逐步向生产运行优化、风险预测预警和系统协同等方向拓展。这一趋势对数据的规模、质

5、量提出了更高要求,单纯依赖零散数据或业务系统数据已难以支撑复杂模型训练和规模化应用,高质量、可复用、可持续迭代的数据集正成为行业智能化发展的关键基础。从数据需求来看,能源、交通、制造、通信等行业的智能化应用往往涉及设备端侧数据、业务数据与外部数据的融合,数据呈现出来 2 源多样、标准不一、时序跨度长等特点,需要建设高质量数据集实现统一组织与治理。一方面,企业普遍拥有大量设备、系统和长期积累的数据资源,具备开展智能化应用的基础;另一方面,由于业务专业性强、运行环境复杂,对模型的可靠性、稳定性及可解释性要求更为严苛,不仅要求数据规模实现“多”的突破,更强调数据质量达到“可用、好用”的标准。所以,需

6、要通过系统化的数据集建设,将分散在不同系统、不同阶段、不同模态中的数据进行统一组织、规范处理和质量控制,形成能够真实反映业务运行状态和关键规律的数据集,从而满足人工智能模型对大规模、高质量训练数据集的需求。从应用实践来看,高质量数据集正在逐步成为承载行业知识、支撑模型训练、提升人工智能应用能力的重要载体。通过围绕典型业务场景构建结构清晰、标签明确、质量可控的数据集,企业能够将隐含在长期运行过程中的经验、规则和模式转化为模型可学习、可泛化的输入要素,从而显著提升智能应用的落地效果和稳定性。高质量数据集已从支撑性资源转变为基础性能力,企业高质量数据集建设能力已经在很大程度上决定了央企智能化转型的深

word格式文档无特别注明外均可编辑修改,预览文件经过压缩,下载原文更清晰!
三个皮匠报告文库所有资源均是客户上传分享,仅供网友学习交流,未经上传用户书面授权,请勿作商用。
根据《央企高质量数据集建设报告》,全文主要内容概括如下: 1. **背景与趋势**:高质量数据集成为人工智能发展和行业智能化转型的关键基础,政策驱动和数据需求推动其建设加速。 2. **挑战**:存在制度、标准、技术和生态等方面的问题,如数据共享障碍、标准不统一、技术支撑不足等。 3. **实践分析**:从数据集建设、运营和基础保障体系三方面分析央企实践,强调需求管理、数据采集、处理、标注、质量管理和数据交付等环节。 4. **案例**:聚焦八个重点行业,如智慧能源、工业制造、绿色低碳等,展示数据集建设案例,体现其应用成效。 5. **结论与展望**:央企需成为数据要素市场繁荣的关键力量,推动标准化、智能化和生态化发展,提升数据资源供给能力和国际竞争力。
央企如何引领?" 揭秘行业新动力!" 央企如何打造?
客服
商务合作
小程序
服务号
折叠