专家解读 | 夯实高质量数据集底座：完善数据资源体系，助力“人工智能+”创新发展

主要观点总结

本文介绍了人工智能产业中高质量数据集的重要性及面临的挑战。随着大模型和人工智能技术的快速发展，高质量数据集成为人工智能能力提升和场景落地的关键支撑。文章指出了当前面临的数据采集标准、技术融合创新、政策支持等方面的挑战，并给出了应对挑战的建议，包括建设高质量数据集流通交易体系、加大技术攻关力度、健全数据集建设保障制度等。

关键观点总结

关键观点1: 高质量数据集在人工智能产业中的重要性

随着人工智能技术的演进，高质量数据集成为提升人工智能能力和场景应用的关键支撑。早期认为数据越多越好，但现在高质量数据对模型智商的影响更大。

关键观点2: 当前面临的挑战

面临着数据采集标准、技术融合创新、政策支持等方面的挑战。数据采集存在分布偏差、颗粒度不一等问题；高质量数据标注和技术支持仍有不足；针对行业专识数据集的政策支持不够。

关键观点3: 应对策略和建议

为应对挑战，需要多方协同发力，包括建设高质量数据集流通交易体系，加大技术攻关力度，健全数据集建设保障制度。推动资源汇聚和流通应用，加强技术创新和制度建设。

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