25位院士齐聚2026WAIC“人工智能高质量语料生态论坛”，共议从算力之争到语料之争

　　中国日报7月20日电7月19日，由世界人工智能大会组委会指导，数传集团、上海国有资本投资有限公司、GOMAX LAB骨码智元实验室联合主办的人工智能高质量语料生态论坛于世博中心银厅A举办。这是GOMAX LAB首次面向全球完整发布垂域高质量语料共建体系，也是本届WAIC院士参与数量最多的论坛——共25位院士出席。演讲嘉宾汇聚图灵奖得主、6位中国工程院院士、海外头部AI技术负责人、全球产业资本代表，共同围绕“高质量垂域语料如何破解AI落地瓶颈”深度研讨，为行业热议的“语料路径之争”给出权威答案。

　　上海市政协副主席肖贵玉在致辞中指出，高质量语料不是数据的简单堆砌，而是专业知识、专家经验、场景经验的系统化、工程化沉淀，是推动人工智能从“会生成”迈向“会理解、会判断、会协同、会行动”的核心基础设施。

　　路径已明：AI语料“一横一纵”并行发展

　　走到2026年，人工智能三大底座的发展已从堆算力、拼算法，进入以数据语料支撑产业落地的新阶段。当前通用大模型在日常对话、通识问答中表现亮眼，但面对超临界翼型设计、甲状腺疾病临床诊断、隧道地质研判等专业场景时，经常出现逻辑偏差、判断不准的问题。究其根源，市面模型多依托碎片化互联网通用数据训练，缺少严谨专业逻辑，难以支撑硬核行业专业决策。

　　针对这一现状，论坛梳理出当下AI语料的“一横一纵”两条清晰的探索路径：“一横”是以海量通用数据、规模化常识标注为核心的广度拓展路径，靠数据规模堆叠模型通识能力，解决AI回答“是或否”的常识问题；“一纵”是以垂直领域专家级数据、高精度标注为核心的深度深耕路径，靠顶尖专家的专业沉淀定义语料标准，保障模型的专业精度与落地价值，解决AI“好不好用、能不能解决真问题”的核心命题。二者互为补充、并行发展，但想要突破科学智能与产业智能发展瓶颈，垂域高质量语料是核心刚需。

　　主旨演讲环节，图灵奖得主约翰.霍普克罗夫特带来题为《为人工智能与大数据制定战略》的重磅主旨演讲。他立足全球AI竞争格局与产业长远发展展开深度剖析，回顾了AI从学术项目走向产业浪潮的历程，指出算力与数据基础设施的相互成就推动了这一进程。他特别强调，各国需要制定能够抵抗持续变化的AI战略，而培养能够应对全新方向的人才，可能是最好的策略。

　　依托这一全球共识，高质量语料生态建设上升至国家级协同层面。国家发展改革委国家信息中心联合GOMAX LAB启动了《面向人工智能的数据语料构建生态路线图》课题研究，课题负责人国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广介绍了课题背景、研究思路和共建展望。论坛现场同步发布《人工智能高质量语料生态共建行动暨产业路径图》，凝聚国家智库、地方政府、产业平台、科研团队多方共建合力。

　　高质量垂域路线四大硬性门槛，缺一不可

　　垂域高质量语料的产业价值已在全球范围内得到确认。但价值清晰不等于路径平坦。论坛嘉宾一致认为，规模化落地还需跨越四道核心门槛。

　　.越来越多的研究领域——全域多赛道覆盖，搭建国家级数据基础设施

　　单一行业数据集仅能满足小众定制需求，唯有覆盖全行业硬核场景，才能搭建服务全域产业的公共数据底座。

　　吴光辉、方滨兴、张学记、吾守尔.斯拉木、何友、邬江兴六位院士结合航空制造、多语言交互、临床医疗、丝路多模态、信息智能、网络内生安全领域科研实践分享观点，各硬核赛道拥有独立知识体系与判定标准，缺一不可。张学记院士在演讲中指出：“医疗AI的数据要精准、要可解释，这离不开生物传感采集高质量多维度的数据，更需要医学、工程、数据科学跨学科融合。”吴光辉院士表示：“展望未来，我们希望通过筑基溯源、智融工程、数驱迭代、共生致远，构建智能技术与航空工程互促互进的新局面。”

　　论坛现场发布九大行业Benchmark阶段性共研成果，覆盖超临界翼型气动设计、化学不对称催化、磁悬浮轴承工程、甲状腺FTD-Bench临床评测、隧道地质研判、三维地质跨模态推理、多模态视频分割、网络内生安全、数字社会治理Agent九大高壁垒赛道，完整覆盖高端制造、生命健康、网络安全、城市治理、多语言智能板块，实现科学智能与产业智能全域覆盖。

　　.越来越深的合作共建——长效协同共建模式，摒弃一次性数据交易

　　本场行业对话由中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克主持，MIPS公司首席技术官Durgesh Srivastava、OpenAI战略AI集成总监Adnan Alam、ETA Advisors创始人Timothy Papandreou达成统一共识：行业标准、大模型技术持续迭代，语料体系需同步动态更新，传统一次性数据交付模式无法适配长期研发需求。龚克在对话中指出，跨学科协同需要在数据层面实现真正的融合，高质量语料本身就是跨学科协同的产物。数据服务商需转型为企业长期研发合作伙伴，深度嵌入模型全研发流程，同步迭代优化行业语料，持续稳定保障AI专业推理精度。

　　.越来越强的算法能力——自研全链路工程算法底座，实现专家知识数字化转化

　　 GOMAX LAB AI总裁陈旻麒现场发布人工智能高质量语料产业发展路径图，清晰勾勒出从“沉淀专家经验、深耕专业数据治理、构建分层高质量语料、搭建行业级Benchmark”到“科学量化模型能力、真实场景闭环验证、沉淀标杆范式、建立行业标准与开放生态”的八个环节完整闭环。整条产业路径，围绕“数据、评测、应用、标准、生态”五大核心闭环递进，系统性逐渐解决产业AI“不准、不稳、不完全可信、难落地”的痛点。

　　陈旻麒在发言中表示，未来的产业智能，依托专家沉淀的高质量语料持续训练；未来的行业模型，依托科学专业的Benchmark体系统一评测；未来的可信AI，依托标准、场景、闭环、生态持续进化。

　　他诚挚邀请全球科研机构、科学家团队、行业龙头、创新企业、产业资本携手共建，以高质量语料夯实智能底座，以体系化生态驱动产业升级，推动人工智能从技术单点突破走向产业系统繁荣。

　　.越来越广的基金赋能——多元长效资本协同，支撑重投入长周期赛道

　　资本圆桌由中信证券传媒首席分析师叶敏婷主持，阿拉伯数字经济联盟Dr.Eng.HANI HOSSNI、上海国投先导基金投资管理三部执行董事钱诚源、Bloom Advance Capital管理合伙人杨亚都等投资嘉宾达成行业共识：垂域高质量语料属于长周期、重资产赛道，专家团队搭建、行业标准研发、数据集持续迭代均需长期资金投入，短期难以实现商业化变现。行业健康发展需搭建分层资本支撑体系：国资产业基金承担引导托底职能，市场化产业资本扩大产业规模，海外产业资本打通全球协同渠道。多元资本协同发力，行业才能摆脱短期逐利思维，深耕底层数据基建。

　　重磅生态成果集中发布，全域共建行动正式启动

　　共识之外，更有行动。论坛生态发布环节迎来标志性时刻，国家发展改革委国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广指出，高质量数据语料是人工智能时代的基础性、战略性资源，没有高质量数据就没有高质量模型，同时提出了生态研究思路与路径设计。上海国投戴敏敏总裁解读共建行动核心价值时表示：当前人工智能语料正从“规模竞争”转向“质量竞争”，高质量语料已从基础生产要素跃升为决定模型能力上限的战略资源。

　　现场举办生态共建启动仪式，GOMAX AI总裁陈旻麒、国家发展改革委国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广、陈曦院士、上海国投公司总裁戴敏敏、武汉市数据局党组书记、局长王烁先生、武汉市武昌区委常委、区人民政府副区长陈露露、广州市社会科学界联合会党组书记、主席崔颂东、中铁第四勘察设计研究院副院长史娣、上海市先导产业促进中心主任郑理莹共同登台，人工智能高质量语料生态共建行动正式启动。

　　海量通用语料拓宽AI认知广度，而专家级高质量垂域语料决定AI产业落地高度，是推动人工智能从数字世界走向物理世界的决定性基础设施。研究领域不断拓宽，合作共建持续深化，算法底座日益坚实，资本赋能长效支撑——这四大趋势既是高质量语料赛道走向成熟的必经之路，也是长期深耕者的核心竞争力。

　　作为人工智能高质量语料行业标准共建核心主体，GOMAX LAB正式吹响产业发展新号角。