国家数据局举办"行业高质量数据集与垂域模型应用"数据大讲堂
2026年6月17日，国家数据局举办2026年第9期（总第36期）“数据大讲堂”，聚焦"行业高质量数据集与垂域模型应用"主题。这是国家数据局持续推动数据要素与人工智能深度融合的最新举措。
高质量数据集：AI时代的"燃料"
高质量数据集是人工智能大模型训练的核心基础。当前，行业数据供给不足、标准不统一、质量参差不齐等问题，直接制约了AI模型训练效果与应用成效。
“数据大讲堂"围绕行业高质量数据集建设展开深入探讨，重点聚焦以下方向：
- 数据采集与治理——建立标准化数据采集流程，提升数据质量评估和清洗能力。
- 行业语料库建设——面向重点行业建设专业化语料库，为垂域模型训练提供高质量"燃料”。
- 数据标注体系——完善数据标注标准和流程，支撑大规模高质量标注能力建设。
- 垂域模型落地——推动高质量数据集与行业大模型的深度融合，加速AI在垂直场景的规模化应用。
贵州在高质量数据集领域的布局
贵州在高质量数据集建设方面已有多项实质性布局：
- 贵州语料中心：已建成上线贵州语料中心，推进主流价值语料库（贵州）项目建设。
- 行业数据集：围绕社会治理、生活服务、产业升级转型需求，建设20个以上高质量公共数据集；推动交通、矿产、文旅、酱酒、气象、少数民族、中医药等特色领域建设30个以上高质量行业数据集。
- 数据标注产业：全省从事数据标注人员目标达到2万人以上，支持企业开放数据标注需求，积极争创建设国家数据产业集聚区和数据标注试点。
- 可信数据空间：推进城市、文旅、低空经济、酱酒、医疗等领域可信数据空间建设，力争建成3个行业（企业）可信数据空间。
垂域模型应用加速落地
随着高质量数据集供给能力不断提升，各行业垂直领域的大模型应用正在加速落地：
- 政务领域：贵州推进政务领域人工智能大模型基础共性能力集中统一供给，建立"智能体超市"，已落地15个以上场景应用。
- 文旅领域：提升"黄小西"AI智能体、旅游大模型、“一码游贵州"等智能旅游平台功能。
- 制造业：在酱酒、化工、煤炭等行业领域打造40个人工智能典型应用场景，打造8个智能工厂。
- 农业：在茶叶、刺梨等领域打造10个农业领域人工智能典型应用场景。
算例科技的角色
对于贵州算力企业而言，高质量数据集建设和垂域模型应用既是政策方向，也是市场机遇：
- 算力服务：垂域模型训练和推理需要大量算力支撑，贵州的智算集群可提供高性能算力服务。
- 数据集建设：参与行业数据集的采集、清洗、标注全流程，从原始数据到高价值数据集的转化链条中创造价值。
- 场景落地：依托贵州在交通、文旅、酱酒等特色行业的场景优势，推动AI技术在具体业务中的深度应用。