高质量数据集实践指南（1.0）

主要观点总结

大数据技术标准推进委员会（CCSA TC601）发布了《高质量数据集实践指南（1.0）》，旨在推动高质量数据集建设，明确建设和运营方法论。该指南适用于数据管理、人工智能研发、数据产品运营等领域从业者，为其提供一套可参考、可落地的方法论与操作指引。随着人工智能技术的发展，数据成为驱动模型能力跃迁与产业智能化升级的战略资源，而高质量数据集已成为人工智能发展的关键要素。然而，当前产业界面临多重挑战，该指南旨在助力业界构建并用好高质量数据集。

关键观点总结

关键观点1: 发布《高质量数据集实践指南（1.0）》

该指南由中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会组织编制，旨在推动高质量数据集的建设、明确建设和运营方法论，并加速赋能场景应用。

关键观点2: 数据成为人工智能发展的关键资源

随着人工智能技术的发展，数据在驱动模型能力跃迁与产业智能化升级中扮演着战略资源的角色。高质量数据集已成为人工智能发展的关键要素，对从业者的数据质量与规模提出较高要求。

关键观点3: 产业界面临多重挑战

当前产业界在高质量数据集方面面临着供给不足、建设路径模糊、标准规范缺失、技术工具需提升、数据价值难以释放等多重挑战。《高质量数据集实践指南（1.0）》的发布旨在助力解决这些问题。

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