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3月31日，浙江舉行浙江數(shù)商發(fā)展推進(jìn)會(huì)，會(huì)上公布了浙江省高端數(shù)據(jù)標(biāo)注基地試點(diǎn)名單、浙江省首批工業(yè)可信數(shù)據(jù)空間創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)、浙江省首批工業(yè)領(lǐng)域重點(diǎn)行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。

（浙江省首批工業(yè)可信數(shù)據(jù)空間創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)）

當(dāng)前數(shù)據(jù)領(lǐng)域迎來(lái)諸多新進(jìn)展。3月24日‌，在中國(guó)發(fā)展高層論壇2026年年會(huì)上，‌國(guó)家數(shù)據(jù)局局長(zhǎng)劉烈宏正式將AI領(lǐng)域的“Token”譯為“詞元”。不久前，工信部啟動(dòng)工業(yè)數(shù)據(jù)筑基行動(dòng)，開(kāi)展面向人工智能賦能的高質(zhì)量行業(yè)數(shù)據(jù)集建設(shè)先行先試。

浙江省經(jīng)濟(jì)和信息化廳副廳長(zhǎng)董釗透露，到2027年底，浙江計(jì)劃遴選50個(gè)省級(jí)重點(diǎn)行業(yè)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，培育200個(gè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。浙江還將出臺(tái)推進(jìn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與人工智能融合發(fā)展的相關(guān)行動(dòng)方案，探索平臺(tái)+智能體等新模式，建設(shè)一批具有全國(guó)影響力的平臺(tái)。開(kāi)展工業(yè)領(lǐng)域細(xì)分行業(yè)產(chǎn)業(yè)大腦遴選與評(píng)估，選樹(shù)優(yōu)秀行業(yè)產(chǎn)業(yè)大腦。

到2027年底擬培育200個(gè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集

21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者在推進(jìn)會(huì)現(xiàn)場(chǎng)獲悉，浙江省首批工業(yè)可信數(shù)據(jù)空間創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)有兩類(lèi)，一類(lèi)是行業(yè)可信數(shù)據(jù)空間，包括流程工業(yè)行業(yè)、消費(fèi)品行業(yè)、移動(dòng)通信行業(yè)、紡織服裝行業(yè)、電機(jī)行業(yè)共5個(gè)行業(yè)可信數(shù)據(jù)空間；另一類(lèi)是企業(yè)可信數(shù)據(jù)空間，包括吉利集團(tuán)、立訊智能可穿戴設(shè)備等5個(gè)企業(yè)可信數(shù)據(jù)空間。

浙江省首批工業(yè)領(lǐng)域重點(diǎn)行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集包括流程行業(yè)數(shù)據(jù)集、紡織服裝行業(yè)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集、計(jì)算機(jī)制造領(lǐng)域具身智能數(shù)據(jù)集等35個(gè)行業(yè)數(shù)據(jù)集。

浙江是國(guó)家“數(shù)據(jù)二十條”明確的先行先試省份，也是制造業(yè)大省、數(shù)字經(jīng)濟(jì)先行省份。董釗在推進(jìn)會(huì)上表示，浙江今年重點(diǎn)抓企業(yè)提升數(shù)據(jù)管理能力，將研究制定制造業(yè)領(lǐng)域的企業(yè)數(shù)據(jù)治理能力提升參考指引，引導(dǎo)推動(dòng)企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)治理能力體系，探索數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，開(kāi)展數(shù)據(jù)治理能力評(píng)估。

董釗透露，浙江還將抓數(shù)據(jù)集建設(shè)，提升數(shù)據(jù)資源供給能力。到2027年底，浙江計(jì)劃遴選50個(gè)省級(jí)重點(diǎn)行業(yè)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，培育200個(gè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，選樹(shù)200個(gè)典型應(yīng)用場(chǎng)景。

中國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院院長(zhǎng)魯春叢在主題分享中表示，人工智能正在從感知智能向認(rèn)知智能、決策智能快速躍升。從產(chǎn)業(yè)實(shí)踐看，在推進(jìn)工業(yè)智能的應(yīng)用中，七分在數(shù)據(jù)，三分在模型。

在魯春叢看來(lái)，工業(yè)數(shù)據(jù)的第一大特性是多元異構(gòu)，也就是數(shù)據(jù)模態(tài)多樣、格式各異；第二大特性是多級(jí)分布，包括設(shè)備、產(chǎn)線(xiàn)、車(chē)間、工廠、企業(yè)、生態(tài)等都需要數(shù)字化的基礎(chǔ)設(shè)施，要按照多級(jí)架構(gòu)建設(shè)工業(yè)數(shù)據(jù)集；第三大特性是深度融合，工業(yè)數(shù)據(jù)背后隱藏著復(fù)雜的工藝原理和老師傅的理性經(jīng)驗(yàn)，要下大力氣建設(shè)高質(zhì)量的行業(yè)數(shù)據(jù)體系，打通數(shù)據(jù)集，為人工智能在工業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用提供豐富的養(yǎng)料。

工業(yè)數(shù)據(jù)+AI釋放價(jià)值

面向智能時(shí)代，特別是未來(lái)AI在工業(yè)的應(yīng)用，如何推進(jìn)工業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)？關(guān)鍵是，要讓AI理解數(shù)據(jù)之間的實(shí)體關(guān)系、業(yè)務(wù)邏輯和因果鏈條。

魯春叢建議搭建“1+3”體系，“1”就是建立一套能打破數(shù)據(jù)孤島的智能基礎(chǔ)設(shè)施，向下應(yīng)對(duì)各類(lèi)異構(gòu)數(shù)據(jù)源和工業(yè)協(xié)議，向上支撐大模型的部署、智能體運(yùn)行和業(yè)務(wù)應(yīng)用的構(gòu)建，中間以統(tǒng)一的領(lǐng)域模型讓AI真正理解業(yè)務(wù)。打破數(shù)據(jù)孤島這一任務(wù)，在人工智能時(shí)代不再是物理層面的數(shù)據(jù)搬家，而是語(yǔ)義層面的數(shù)據(jù)貫通。

“3”指工業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集分為三類(lèi)。魯春叢解釋?zhuān)谝活?lèi)是產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)集，要面向重點(diǎn)的產(chǎn)業(yè)鏈，統(tǒng)籌通信、算力、云服務(wù)和工業(yè)軟件資源，打造一體化的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施；第二類(lèi)是企業(yè)級(jí)的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)集，打通企業(yè)研產(chǎn)供銷(xiāo)服務(wù)，以數(shù)據(jù)指導(dǎo)統(tǒng)一的決策和管理企業(yè)級(jí)的運(yùn)營(yíng)。

“第三類(lèi)是企業(yè)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)集，這是最核心、最難啃的深水區(qū)，直接反映生產(chǎn)制造全流程的物理狀態(tài)，包括設(shè)備運(yùn)行軌跡、工藝參數(shù)、生產(chǎn)能力等數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)清洗和標(biāo)注后，就是訓(xùn)練工業(yè)大模型最寶貴的養(yǎng)料。”魯春叢說(shuō)。

工業(yè)數(shù)據(jù)作為“AI燃料”如何更好地使用起來(lái)？

藍(lán)卓數(shù)字科技有限公司總裁陳玉龍分享道，“AI技術(shù)從大模型到今年OpenClaw火爆，我認(rèn)為技術(shù)上已經(jīng)成熟了，但是在工業(yè)領(lǐng)域，尤其是綠色石化領(lǐng)域推進(jìn)還比較慢，其中大模型和人工智能的穩(wěn)定性、精準(zhǔn)性以及AI幻覺(jué)是比較大的一個(gè)問(wèn)題。”

數(shù)據(jù)的原始狀態(tài)并不等同于可用性，關(guān)鍵在于如何讓數(shù)據(jù)同時(shí)被人類(lèi)和機(jī)器理解。陳玉龍舉例，以設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)為例，需要整合多維度數(shù)據(jù)，包括機(jī)器的震動(dòng)、噪聲、電流數(shù)值、現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備故障的照片以及過(guò)往的維修日志。

工廠人員依賴(lài)業(yè)務(wù)含義理解設(shè)備狀態(tài)，AI系統(tǒng)同樣需要這種結(jié)構(gòu)化的業(yè)務(wù)邏輯來(lái)訓(xùn)練模型和做出預(yù)測(cè)。陳玉龍說(shuō)，“這些原始數(shù)據(jù)必須被賦予業(yè)務(wù)層面的含義，例如震動(dòng)值200或噪聲值60所代表的具體故障狀態(tài)，才能讓工廠人員理解其實(shí)際意義，同時(shí)也使AI系統(tǒng)能夠正確解讀數(shù)據(jù)。只有當(dāng)震動(dòng)、噪聲、電流等不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)被建立起邏輯聯(lián)系，才能形成完整的故障判斷依據(jù)。”

針對(duì)工業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)集建設(shè)，陳玉龍強(qiáng)調(diào)，數(shù)據(jù)集絕對(duì)不是只做數(shù)據(jù)的采集、匯聚和治理，貫通數(shù)據(jù)的語(yǔ)義和變成AI可用的數(shù)據(jù)，這部分工作更加重要。數(shù)據(jù)一定得去用，才會(huì)發(fā)現(xiàn)到底是不是高質(zhì)量。“例如，我們現(xiàn)在把綠色石化行業(yè)數(shù)據(jù)集做出來(lái)，給中控的TPT大模型去使用，做過(guò)程的質(zhì)量控制、生產(chǎn)的操作規(guī)則優(yōu)化等，要持續(xù)結(jié)合場(chǎng)景釋放數(shù)據(jù)的價(jià)值。”