高质量数据集和AI共振 成为数据流通“硬通货”
2025-09-03 10:52 来自:
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中新网北京9月2日电(记者 吴涛)当人工智能的浪潮席卷全球，其背后的“燃料”——数据，正成为竞相争夺的战略资源。然而，并非所有数据都能加速AI的发展。一场从“海量数据”向“高质量数据集”的变革正在发生。
何为高质量数据集？
2024年12月，国家发展改革委、国家数据局等部门印发《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》，首次明确提出“高质量数据集”概念，支持企业面向人工智能应用创新，开发高质量数据集，大力发展“数据即服务”“知识即服务”“模型即服务”等新业态。
近日发布的《高质量数据集建设指引》指出，大模型参数规模指数级增长与多模态能力的拓展，数据需求从“量级积累”转向“量质并重”。
官方数据显示，截至2025年6月，全国建设高质量数据集超3.5万个、总量超400PB；数据交易机构挂牌高质量数据集3364个，作为交易流通中的关键商品，累计交易额近40亿元，规模达246PB。
在近日举行的一场论坛上，中国信息通信研究院院长余晓晖表示，放眼全球，有大量的私域数据，在场景、行业、政府中，这部分数据能够释放出来，是构成高质量数据集非常重要的一个方向。
高质量数据集和AI发展相辅相成
因为AI大模型的训练会用到海量数据，所以，市场一直有观点认为，未来将无数据可用，或者不得不用大量的合成数据。在这种情况下，高质量数据集无疑成为数据流通的“硬通货”。
清华大学数字政府与治理研究院院长、教授张小劲表示，人工智能大模型走到哪里，高质量数据集就走到哪里，反之，高质量数据集走到哪里，人工智能就走到哪里，这是相辅相成的，是双轮驱动的格局。
中国工程院院士吴世忠指出，数据集建设的质量和安全，是大模型发展的生命线，要完善分级分类的数据安全制度，强化全流程的技术防护手段，筑牢防篡改的底层技术能力。在数据集建设中，还要主动融入中华优秀传统文化，避免模型成为利己主义的工具。
目前高质量数据集建设如火如荼，深圳市政务服务和数据管理局党组书记、局长周剑明在国家数据局官网发文分享，深圳市结合公共数据资源授权运营和可信数据空间建设探索，支持高质量公共数据和企业数据等融合应用，已在征信金融、气象、商保理赔等领域开展试点，取得较好成效。(完)
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✅适用于各种商业短信广告：
-新推出楼盘，推广和销售新推出的物业，正在开发的楼盘和房屋。针对特定区域的潜在客户
-BC在线赌场，推广和吸引客户加入在线赌场游戏、在线娱乐、老虎机游戏、扑克、真人娱乐场等
-私人贷款，针对金融问题客户，金融问题客户，提供快速现金，快速贷款，即时贷款，私人贷款，许可贷款，金融贷款业务。
-酒店和SPA，推广酒店客房。酒店品牌。酒店水疗营销。
-餐厅和酒吧，夜总会，推广餐厅和酒吧菜单。商业品牌推广、餐饮营销、夜总会开幕式、品牌推广等
-购物中心，发送问候消息，基于位置的问候短信。
-政治家竞选营销、选举竞选营销、选举调查表。
-预警警报系统，灾害警报，紧急警报，海啸警报短信【政府预警系统】
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1. Vehicle mounted or portable SMS bomber
2. 700 letters per message
3. Maximum power 120W
4. The coverage radius can reach 8km
5. Up to 50000 SMS messages can be sent per hour
6. Use numbers or letters as the sender's name
7. Simultaneous long-distance and short-distance transmission
8. You only need to set the configuration once to use it without restriction.
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何为高质量数据集？
2024年12月，国家发展改革委、国家数据局等部门印发《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》，首次明确提出“高质量数据集”概念，支持企业面向人工智能应用创新，开发高质量数据集，大力发展“数据即服务”“知识即服务”“模型即服务”等新业态。
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在近日举行的一场论坛上，中国信息通信研究院院长余晓晖表示，放眼全球，有大量的私域数据，在场景、行业、政府中，这部分数据能够释放出来，是构成高质量数据集非常重要的一个方向。
高质量数据集和AI发展相辅相成
因为AI大模型的训练会用到海量数据，所以，市场一直有观点认为，未来将无数据可用，或者不得不用大量的合成数据。在这种情况下，高质量数据集无疑成为数据流通的“硬通货”。
清华大学数字政府与治理研究院院长、教授张小劲表示，人工智能大模型走到哪里，高质量数据集就走到哪里，反之，高质量数据集走到哪里，人工智能就走到哪里，这是相辅相成的，是双轮驱动的格局。
中国工程院院士吴世忠指出，数据集建设的质量和安全，是大模型发展的生命线，要完善分级分类的数据安全制度，强化全流程的技术防护手段，筑牢防篡改的底层技术能力。在数据集建设中，还要主动融入中华优秀传统文化，避免模型成为利己主义的工具。
目前高质量数据集建设如火如荼，深圳市政务服务和数据管理局党组书记、局长周剑明在国家数据局官网发文分享，深圳市结合公共数据资源授权运营和可信数据空间建设探索，支持高质量公共数据和企业数据等融合应用，已在征信金融、气象、商保理赔等领域开展试点，取得较好成效。(完)
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