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引言
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也是许久没有更新文章了，这段时间一直在忙科研和学术类的事宜，研究AI4S的内容，成果也颇为显著，后续计划也会做一些分享，主要分享如何把自己的项目成果转化为软著、专利、论文之类的以及基于这些成果如何去申报省级、市级的奖项。

这篇高质量数据集建设的文章，是我近期在参与交通行业数字化转型项目中的一些思考和总结。随着人工智能技术在交通领域的深入应用，高质量数据集的重要性日益凸显，它不仅是AI模型训练的基础，也是交通智能化升级的关键支撑。

在实际项目中，我发现许多交通行业从业者对如何建设高质量数据集存在困惑，要么不知道从何入手，要么缺乏系统的方法和工具。因此，我希望通过本文，结合实践经验，为大家提供一份全面的指南，帮助大家从0开始认识和建设交通高质量数据集。

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背景与建设基础
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政策背景
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近年来，国家陆续出台了一系列政策文件，为高质量数据集建设提供了明确的方向和强有力的支持。

2024年1月，国家数据局会同多部门联合印发《“数据要素x”三年行动计划(2024-2026年)》，明确提出“建设高质量语料库和基础科学数据集，支持开展人工智能大模型开发和训练”
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2024年11月23日，《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》明确提出：在科技创新领域，推动基础科学数据集、高质量语料库汇聚，促进人工智能驱动的科研范式创新应用。
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2024年12月30日，《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》，由国家发展改革委、国家数据局、教育部、财政部、金融监管总局、中国证监会联合印发，首次提出“高质量数据集”，旨在促进数据产业高质量发展。
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2025年2月19日，高质量数据集建设工作启动会在北京召开，国家发展改革委、教育部、科技部、工业和信息化部、公安部、人力资源社会保障部等27个部门有关司局负责同志参加会议。
![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9667716/d525c34eebfc4bd6bf11e9a5c45b24f8.png)


2025年12月30日，新华社发文《 我国建成高质量数据集超10万个，规模超890PB》里面提到，国家数据局局长刘烈宏表示“**我们将2026年明确为‘数据要素价值释放年’**。”
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建设标准：2025年陆续推出相关标准草案
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《高质量数据集 分类指南》（TC609-5-2025-03）是由全国数据标准化技术委员会发布的技术文件，旨在为高质量数据集提供一套清晰、统一的分类体系与方法，以解决当前高质量数据集分类标准缺失、类型界定模糊的问题，从而优化数据资源的供需匹配与流通应用，更好地支持不同类型人工智能模型的开发与训练。
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《高质量数据集 格式要求》（TC609-5-2025-02）是由**全国数据标准化技术委员会**发布的**技术文件**，旨在为高质量数据集提供统一的**元数据格式规范**，以解决数据集格式不规范、不统一的问题，促进数据集的**可读性、可交换性与流通应用**。
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《高质量数据集 质量评测规范》（TC609-5-2025-04）是由**全国数据标准化技术委员会**发布的**技术文件**，旨在为高质量数据集的质量评测提供统一的指标体系和评测细则，以支持人工智能模型开发与训练中的数据质量保障工作。
<center> ![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9667716/24d78debc7bb0d9b31eaa140f299cadb.png)</center>

《高质量数据集 建设指南》（TC609-5-2025-01）是由**全国数据标准化技术委员会**发布的**技术文件**，旨在为高质量数据集的建设提供全生命周期的指导，推动我国人工智能数据基础设施的规范化发展。
<center>![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9667716/4b678d91f9afc06bcf445d3340560c1e.png)</center>

这些政策的出台带来了明显的变化，我们在项目中接触到的交通管理部门，从原来的"**重建设、轻数据**"逐渐转变为"**数据驱动决策"** 的理念，开始重视数据的质量和价值，这也为开展高质量数据集建设工作创造了良好的环境。

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什么是高质量数据集
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在项目实践中，我经常被问到："到底什么是高质量数据集？"这个问题看似简单，实则涉及多个维度的考量。根据我们的实践经验和相关标准规范，我们可以给出一个基本的定义——**高质量数据集是指经过采集、 加工等数据处理， 可直接用于开发和训练人工智能模型， 能有效提升模型表现的数据的集合。**

<center>![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9667716/075ea913d03136f24e9ca241840fb658.png)</center>


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高质量数据集分类及特征
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高质量数据集大致可以分为三大类，分别是**通识数据集**、**行业通识数据集**和**行业专识数据集**。

其详细对比如下表所示：

|对比维度|通识数据集|行业通识数据集|行业专识数据集|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|核心定位|面向**社会公众**的基础性知识数据集，是人工智能大模型训练的核心基础数据资源|衔接**通用知识与行业专业知识的关键型数据集**，行业数字化建设的基础数据支撑|行业知识体系中**聚焦细分专业领域、承载深度专业知识的核心数据集**，为行业通识数据集的深化与延伸|
|知识内容|以基础概念、通用原理、典型事例等**常识性知识**为核心|根植于**行业共性知识体系**，围绕行业基础理论、通用技术规范、共性业务流程构建|高度聚焦行业**内部核心专业知识**，提炼自研发、生产、管理、营销、服务等全业务环节实践积累|
|面向人群|社会公众|各行业领域从业人员、相关研究人员|行业内部核心业务人员、技术研发人员、专业运营人员等|
|专业背景要求|无特定专业背景要求，可直接理解|需要一定的行业专业背景|需要较深的行业细分领域专业积淀与实践认知|
|数据来源|无明确边界限制，涵盖百科、问答平台等网络公开资源，综合类书籍等传统出版物，及合成数据技术生成内容|来源清晰规范且具行业权威性，包括行业专业文献资料、行业权威机构公开数据、行业定制化合成数据|专属化、内部化且来源可控，为机构自主生成与定向采集，包括内部核心业务系统/管理平台、内部专属文档图纸等文献，无外部公开数据泛化采集|
|时效性|整体较低，核心知识可长期保持稳定，极少频繁变更|相对稳定，时效性介于通用通识知识与行业专业知识之间，适配行业整体发展与管理规范调整|高动态、强适配，时效性远高于前两者，随细分业务场景需求及时更新，满足数据处理及时性要求|
|标注人员要求|制作门槛低，由普通标注人员内部完成，无特殊专业要求|有明确专业能力要求，由具备行业学科背景或相关从业经验的专业人员完成|要求极高，由具备深厚细分专业知识、丰富一线实践经验、较高专业权威性的行业专家/技术带头人/资深业务骨干完成|
|数据敏感程度|较低，不涉及国家秘密、工作秘密、商业秘密、个人隐私|较低，严格规避各类敏感信息，仅收录行业公开共性知识与规范内容|显著高于前两者，包含机构内部核心业务关键信息、专业技术细节等专属内容|
|使用权限|无特殊权限要求，具备良好的公开性和可用性|无特殊权限要求，具备良好的公开性和可复用性|仅限组织机构内部使用，对外不公开、不流转，应用全流程需严格的权限管理与授权审批|
|主题覆盖范围|极为广泛，兼具通用性与广泛性，无领域限制|中等，聚焦所属行业核心领域，同时覆盖上下游及周边相关行业共性知识，兼具聚焦性与关联性|较窄，高度聚焦行业内部具体业务场景与细分专业领域|
|核心应用场景|支撑通用人工智能模型、各领域基础行业模型的开发与训练，为模型构建基础知识认知体系|支撑通用人工智能模型的行业知识赋能升级，及各行业基础模型的开发、训练与优化，帮助模型构建贴合行业实际的基础认知体系|支撑行业专业模型的开发与训练，为打造行业细分领域专属大模型提供个性化、定制化数据支撑|
|典型案例|Kaggle平台上的各类通用高质量通识数据集|基于隐私计算技术的政务通数据集、地址标准化数据集|城市治理行业-地铁隧道监测数据集、政务服务-政务热线智能办数据集|

上面字数太多了，大家也可以直接看我的这个示意图：

<center>![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9667716/520dd2022ca33cd12b1297338b4a30e3.png)</center>


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与传统数据建设差异
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不同于传统数据资源体系建设，高质量数据集的核心目标是**精准服务 AI 场景（数据消费者）**，围绕模型全生命周期的不同阶段，梳理并供给适配的知识与数据内容，数据形态和格式呈现多样化特征，聚焦为模型训练、微调、推理等环节提供适配的数据支撑，而非对现有结构化数据的梳理整合。

例如，在**模型训练阶段**，一般都是以**原始文本标注数据**为主来适配不同类型模型的基础训练需求，为模型构建基础认知能力提供数据支撑。在**模型微调阶段**，可以使用以**问答对形式**的数据为主，针对特定场景优化模型能力，让模型更贴合细分场景的业务逻辑。在**模型推理阶段**，可以以**层次化索引知识**为主，支撑模型高效推理与知识调用，如政策法规知识库、专家经验知识库等，保障模型在推理环节的精准性与效率。

这种阶段化、适配性的数据供给，本质是**“场景驱动”建设逻辑**的具体落地，所以这里我们必须要强调说明的是：**高质量数据集的建设并非盲目推进，而是始终以具体 AI 智能场景为出发点的**。

<center>![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9667716/932f66759760a7184e53884ead196782.png)</center>

在数据集的具体建设落地环节，核心聚焦“**建什么、怎么建、如何交付**”，重点从定义与工程交付两大维度推进，确保数据集可落地、可使用、可适配模型需求。

在定义维度，需明确数据集的核心基础信息，包括数据集名称（如安全隐患识别标注数据集、政务政策问答数据集）、对应使用场景（如训练安全隐患识别小模型、支撑政务推理场景）、数据集分类（如应急领域、政务领域、安全监管领域等）、数据集分级（如一般数据、安全分级数据等），以及数据集内容描述（如数据特征、标注规范、问答对数量、索引知识范围等），为后续建设与使用提供清晰指引。

在工程交付维度，需提供完整、标准化的交付内容，确保数据集能够**直接对接模型开发流程**，降低使用门槛。具体包括描述信息（详细的数据集说明文档，明确数据来源、格式、使用规范等）、数据样例（如标注文本样例、问答对样例、索引知识样例及对应标注信息、图片样例等）、数据集文件（含完整样本数据、元数据，保障数据完整性与可追溯性），以及明确的使用方法（如数据调用方式、适配的工具链，支持Python直接调用，可与主流数据科学、模型开发工具打通）。

从全流程实施来看，遵循“**场景→模型→数据集识别规划→数据集实施→评测→上架使用**”的闭环流程，确保每一个环节都围绕场景与模型需求展开。

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高质量数据集示例：面向模型的数据融合服务
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我也不多说了，大伙直接看图吧（原图有敏感信息，这里脱敏了一下）：

<center>![ScreenShot_2026-02-06_152401_856(1).png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9667716/74c3787a7551eb9bd63f02250fad696a.png)</center>

这里是以交通行业为示例，也可更可延伸至政务、医疗、工业等各类垂直场景，核心在于抓住“**场景适配**”与“**全生命周期支撑**”两个关键，才能真正发挥数据的赋能价值，让AI模型从“实验室”走向“实际应用”，切实解决行业痛点、提升业务效率，**这也是高质量数据集区别于传统数据资源的核心竞争力所在。**

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主要建设过程
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<center>![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9667716/ae2de727d2a4c930647906baec67e977.png)</center>


在我们先确定或者先构想出一个大致场景时，第一步就是要进行一个基本的需求调研，明确**需要哪些类型的数据**、**数据的精度与粒度要求**、**数据的可用范围**，同时构建起**衡量数据质量的核心模型**，确保后续所有工作都围绕真实的业务痛点与场景目标展开。

这里的**数据质量模型**其实也是个很抽象的玩意，它的衡量方式感觉目前也没有统一标准，我们摘取了百科上的一段话来进行定义：**数据质量模型是一种用于评估和管理数据质量的模型。其内涵通常通过多个质量维度来体现，如准确性、完整性、时效性、一致性等，并构建了包括基础模型、定义模型、控制模型、评价模型在内的典型构成。随着数据应用的发展，该模型从通用领域延伸至教育等具体场景，并强调数据质量取决于用户使用的“适用性”特点。**

以 “未来 1 小时交通流量预测” 场景为例，需求调研阶段便会清晰界定：需要 T0 时刻的车流量、天气特征、日期特征、上游路段汇入流量等数据，以及 T1 时刻的实际车流量作为标签，同时明确数据的时间粒度、覆盖范围，以及用预测准确率等指标来衡量数据质量，为后续环节划定清晰边界。

在完成需求调研后，接下来就是数据规划环节，需要将抽象的需求转化为可执行的步骤，对**数据进行分类、定义与整合**，核心是把需求调研阶段的 “要什么数据”，转化为 “数据长什么样、怎么管” 的具体框架。

以 “未来 1 小时交通流量预测” 场景为例，将数据划分为**特征数据**（T0 时刻车流量、天气、日期、上游汇入流量）和**标签数据**（T1 时刻实际车流量），同时进一步细分特征数据的类型（结构化监测数据、非结构化气象文本），为后续采集与处理明确方向；同时，梳理不同数据源的关联逻辑，比如将交管系统的车流量数据与气象平台的天气数据通过 “时间戳 + 路段 ID” 进行关联，形成统一的数据关联规则，同时明确数据整合的优先级，保障数据的一致性与可用性。

后面的步骤，就和传统的数据集处理步骤大差不差了，通过数据采集与预处理，从各类渠道获取并 “提纯” 数据，去除噪声、规整格式，接着依托专业的**数据标注**，为数据赋予可被模型理解的意义，最终在发布验证环节，用模型的**实际表现反向验证数据集的适配性**，若未达预期则反馈优化，直至完全满足场景需求。




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未完待续~


































也是许久没有更新文章了，这段时间一直在忙科研和学术类的事宜，研究AI4S的内容，成果也颇为显著，后续计划也会做一些分享，主要分享如何把自己的项目成果转化为软著、专利、论文之类的以及基于这些成果如何去申报省级、市级的奖项。

从0开始全面认识高质量数据集建设（1）

人工智能

大数据

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本文分享交通行业高质量数据集建设指南，结合AI4S实践经验，解析政策背景、分类标准及建设流程。从需求调研到数据规划，详解如何构建适配AI模型训练的高质量交通数据集，助力行业数字化转型。

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