2026年6月，国家数据局印发《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》（以下简称《实施方案》），围绕数据供给、流通、应用三大关键环节部署六项专项行动，构建“场景牵引数据、数据驱动模型、模型赋能应用、应用创造价值”的正向飞轮，标志着我国数据建设正式从“资源汇聚期”迈入“模数联动新阶段”。

贵州作为全国首个国家大数据综合试验区，同时是“东数西算”工程八大枢纽节点之一，历经十余年发展积淀了扎实的数据产业基础与丰富的行业场景资源。在国家高质量数据集战略布局中，贵州具备先行先试的禀赋优势与产业条件，准确把握《实施方案》的核心要义，将有助于推动大数据产业向AI时代升级，持续巩固数字经济发展先行优势。

一、内涵之变：从“业务数据资源”迈向“新型生产资料”

《实施方案》首先明确了人工智能时代数据的全新定位。行业高质量数据集不再是传统意义上的业务记录集合，而是能够直接服务模型训练、指令微调、强化学习、智能体评测与行业落地的新型生产资料。这是数据价值逻辑从“服务人工决策”向“支撑机器执行”的根本性转变。

传统信息化阶段的数据建设，核心围绕数据库、数据仓库、BI分析平台展开，目标是解决“数据有没有、能不能汇聚、能不能统计展示”的问题，数据主要服务于人工报表、经营监测与管理决策。而面向人工智能的高质量数据集，核心服务对象是大模型与行业智能体，更强调“可训练、可推理、可执行、可评测”，最终目标是让机器系统理解行业知识、执行专业任务、创造实体价值。

这一定位变化也对数据形态提出了更高要求。除文本、图像、音视频等基础模态外，数据集还将向知识图谱、长程任务轨迹、专家判断链、物理交互数据、仿真合成数据等高阶形态延伸，最终实现“AI－Ready”——即在结构完整性、标注准确性、内容多样性、模型适配性等方面达到模型可直接调用的状态，同时兼顾训练支撑与推理落地双重需求。

对贵州而言，这一变革既是挑战也是机遇。经过多年大数据综合试验区建设，贵州已在能源、白酒、山地特色农业、政务治理等本地优势产业沉淀了海量数据资源，但仍然面临数据由“业务资源”向“新型生产资料”转变的艰巨任务。在能源领域，作为西南重要能源基地，贵州煤炭、水电、新能源领域积累了大量设备运行、安全生产、调度运维数据，具备打造能源行业高质量数据集的天然禀赋；在白酒产业，作为贵州支柱型特色产业，酿造、品控、供应链、品牌运营全流程数据辨识度高、稀缺性强，具备构建全国标杆性行业专用数据集的潜力；在山地特色产业，山地旅游、茶叶、刺梨、蓝莓等特色农业与文旅场景丰富，人流、物流、环境、产销数据维度多元，可支撑垂直领域大模型与智能体落地；在政务治理领域，贵州数字政府建设起步早、覆盖广，政务服务、城市治理、民生服务数据基础扎实，具备打造政务领域高质量数据集样板的条件。推动这些存量数据资源向AI生产资料转化，是贵州下一阶段数据要素建设的核心方向。

二、范式之变：从“治理汇聚”转向“工程化闭环生产”

《实施方案》回答了“如何建设高质量行业数据集”的核心命题：高质量数据集不是传统数据治理的副产品，而是围绕模型应用与智能任务，经过采集、清洗、标注、测评、迭代全流程工程化生产的结果，建设模式正从“人工项目制”向“平台工程化”系统性升级。

传统数据治理以ETL（抽取、转换、加载）为核心，遵循“先建库、后找应用”的线性路径，侧重打通系统、统一口径、消除冗余。而AI时代的高质量数据集建设，必须转向“场景牵引、模型验证、数据迭代”的闭环思维，形成“场景—数据—模型”协同演进的飞轮效应。

在这一范式下，人工智能本身也成为数据建设的核心工具：通过模型预标注加人工校准可大幅提升标注效率，通过智能过滤、知识密度识别可优化数据质量，通过仿真合成技术可补足稀缺场景与高风险场景的数据供给，最终实现“AI反哺数据生产”的正向循环。

贵州推进高质量数据集建设具备坚实的底层支撑。作为全国算力网络枢纽节点，贵州集聚了大规模数据中心与智算资源，能够为数据集清洗、标注、训练、测评提供充足的算力底座；同时省内集聚了一批数据治理、数据服务企业，具备数据加工与工程化落地的产业基础。

依托算力优势与场景资源，贵州完全可以走出一条“算力支撑＋平台赋能＋场景牵引＋工程化生产”的数据集建设路径。具体落地中，应坚持“建用结合、以用促建”的原则，避免为建库而建库。围绕贵州重点产业的真实需求，从具体应用场景切入，在模型迭代与应用落地中持续优化数据集质量，让数据集建设始终服务于产业价值创造，形成“应用出需求、需求提标准、生产优数据、数据强模型、模型促应用”的闭环。

三、生态之变：从“单点建设”升级为“全体系协同共建”

《实施方案》清晰指出，行业高质量数据集建设是一项系统性工程，无法依靠单一企业或部门独立完成，需要政产学研用金多方协同，从标准、人才、流通、产业四个维度完成生态体系的全面重构。

（一）标准体系要向“快、专、用”转型

传统数据标准更多关注字段格式、接口规范、目录共享，服务于系统互联互通。面向AI的高质量数据集标准，则必须紧贴模型需求与行业应用，围绕数据类型、标注规范、质量测评、模型适配、应用反馈等环节制定。标准迭代要“快”，适配模型与技术的快速演进；行业覆盖要“专”，针对细分领域形成“一业一指引”；落地导向要“用”，在真实应用闭环中验证和优化标准。

贵州可依托白酒、能源等特色优势产业，以省语料中心为示范，率先研制一批地方级行业数据集标准，既支撑本地数据集建设，也争取上升为行业规范，形成贵州标准话语权。

（二）人才体系要向“专家型产教融合”升级

高质量数据集建设不是简单的标签标注，而是将行业知识、专家经验、实操判断注入训练数据的过程。传统劳动密集型标注队伍已无法满足高价值数据集建设需求，需要推动标注人才从“基础操作型”向“行业专业型”升级，标注基地从“任务承接平台”向“产教融合平台”转型。

贵州兼具劳动力资源优势与高校职教体系，可依托省内院校与职业机构开设数据标注、数据治理相关实训方向，结合省语料中心的真实项目资源，培养既懂行业知识、又懂AI数据规范的复合型人才；同时布局专业化数据标注基地，承接省内外数据加工需求，将人力优势转化为数据产业优势。

（三）流通体系要打通价值释放闭环

数据只有流通起来才能持续放大价值。《实施方案》明确提出发展订阅模式、商场模式、定制模式，推动商业模式从基础数据包销售向API调用、模型化解决方案梯次跃升，并探索词元交易、数据集质押融资、作价入股等多元化价值释放路径，让数据集从成本项变为可运营、可增值的新型资产。

贵州拥有贵阳大数据交易所这一重要流通载体，可依托现有交易基础打造高质量数据集专区，探索适配AI数据的交易规则、定价机制与合规监管模式；同时加快可信数据空间建设，破解数据流通中“不愿、不敢、不会”的痛点，打造西南地区高质量数据集流通枢纽。

（四）产业生态要构建多方协同格局

高质量数据集产业链覆盖数据供给、加工处理、工具研发、模型训练、场景应用等多个环节，需要上下游主体协同联动。贵州可发挥大数据产业集聚优势，以省语料中心为生态纽带，培育一批本土专业化数据服务商，吸引头部数据企业落地，联动行业企业、科研院所、金融机构形成共建共享的产业生态，带动全省大数据产业向AI价值链高端延伸。

总体来看，《实施方案》为人工智能时代的数据要素建设指明了行动路径，也为贵州大数据产业转型升级提供了重要机遇。把握好模数联动的发展趋势，将贵州的数据资源优势、算力枢纽优势、场景特色优势转化为AI时代的产业竞争优势，必将为贵州数字经济高质量发展注入更强劲的动力。