工业高质量数据集建设：现存挑战与国双方案

　　近期赛迪智库在《工业重点场景高质量数据集建设面临问题与对策建议》前瞻中，再次提到工业数据要素建设相关话题。

　　随通用大模型能力逐渐进入饱和期，行业高质量数据集已成为全球人工智能和大模型竞争的核心赛道，而工业领域作为实体经济的主战场，其数据集建设更是直接关系到数智技术与实体经济融合的深度与广度。如今，工业高质量数据集建设已经从最初的探索阶段迈入规模化推进的关键时期，从国家政策的顶层设计到地方政府的落地扶持，从工业企业的自主探索到科技厂商的技术赋能，整个产业生态正在形成多点发力、多元协作的发展格局，技术路径也呈现出全域化、智能化、安全化的鲜明特征，工业数据要素的价值释放窗口已经全面打开。

　　根据赛迪智库研究，作为新型工业化建设的核心基础，工业高质量数据集建设的战略意义不言而喻，但在规模化落地的过程中，行业也依然面临着三重共性挑战：

　　首先是采集难，工业场景的数据来源极为分散，生产设备、运营系统、管理流程等不同环节产生的数据格式各异，非结构化数据占比高，很多老旧设备甚至缺乏数据采集接口，导致工业数据供给质量普遍较低，很多企业坐拥海量数据（603138）却难以转化为可利用的资产。其次是治理难，工业数据治理涉及生产、运营、管理等多个业务环节，不同部门、不同系统之间的数据标准不统一，缺乏成熟的治理工具和体系化的方法论，导致数据打通难、价值挖掘不足，很多企业的数据治理工作停留在局部优化阶段，难以形成全链路的价值闭环。最后是共享难，当前工业数据确权、资产评估、流通交易等制度规范仍不完善，数据安全和商业利益的顾虑使得跨企业、跨场景的数据共享难以推进，产业协同生态尚未形成，很大程度上制约了工业大模型等技术的规模化应用。

　　面对这些行业共性痛点，国双在工业互联网领域的多年深耕恰好形成了成熟的技术解决方案。依托自主研发的工业互联网平台方案，国双具备覆盖多源异构工业数据的全域采集能力，能够兼容不同品牌、不同年代的工业设备和业务系统数据接入，通过标准化的处理流程从源头保障数据采集的完整性和准确性，为后续的数据治理和应用打下坚实基础。基于 "数据→知识→要素→模型" 的数字化建设路径，国双构建了覆盖数据清洗、标注、建模、应用的全生命周期治理技术体系，能够根据不同工业场景的业务特点定制化搭建数据治理框架，帮助企业建立统一的数据标准和管理流程，破解工业数据治理的碎片化难题。同时，国双的解决方案始终兼顾数据价值挖掘与安全保障，可支持通过隐私计算、数据脱敏、权限管控等技术手段，在保障数据安全和企业商业利益的前提下，为工业数据的合规流通和共享使用提供技术支撑，助力产业协同生态的构建。

　　更为重要的是，这些技术能力已经在大量工业场景的实践中得到了验证。2022 年，国双就为石油石化行业客户构建了生产智能管控与决策平台，通过统一的数据管理和业务应用基础设施，有效整合了企业原本分散的工业生产管理系统，能够高效实时为各层级用户提供生产优化分析及核心指标智能推送，大幅提升了生产决策效率。正是因为这些扎实的落地成果，国双才能够与中国石油勘探开发研究院、大港油田、西南油气田、塔里木油气田等诸多大型工业客户展开深度合作，自研的底座产品与解决方案陆续得到了大型集团客户的验证与肯定。

　　在与大型制造企业的合作中，国双还帮助客户搭建了完整的数据资产管理体系，通过标准化的数据治理流程，盘活了企业多年积累的存量数据资产，为后续的工业 AI 应用落地提供了高质量的数据支撑。多年来，国双的行业专家团队始终深入工业场景一线，资深业务专家与技术专家、数据专家协同作战，沉淀了覆盖众多核心业务场景的解决方案和知识资产，这些经验积累让国双能够快速适配不同工业场景的数据集建设需求，帮助企业少走弯路，降低数字化转型的成本。

　　展望未来，随着工业数据集建设标准的不断完善，以及行业、场景级数据集开源开放和流通交易机制的逐步建立，工业数据要素的潜能将得到进一步释放，成为推动新型工业化高质量发展的核心动力。国双也将继续把软件技术自立自强作为研发核心方向，围绕工业互联网平台持续迭代技术能力，以成熟的产品体系和丰富的实践经验，助力更多工业企业破解数据集建设过程中的痛点难点，充分释放工业数据的价值潜力，与产业各方共同推动我国工业数智化转型向纵深发展。