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全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。
统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。
企业级智能体平台,低门槛搭建智能体,灵活编排流程,融合 LLM 实现“问数”、“问知识”
面向企业级数据资产交易运营场景,助力企业实现数据资产的价值挖掘、升值和资产变现。
时间:2025-11-16来源:中国工业互联网研究院浏览数:0次

人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,是新型工业化的重要推动力量,其发展范式从传统以算法模型优化为导向正逐步转向以高质量数据集构建为支撑。为加快工业领域高质量数据集建设,推动人工智能赋能新型工业化,在工业和信息化部信息技术发展司指导下,中国工业互联网研究院联合数十家行业企业、高校和科研机构,共同编制完成《工业高质量数据集研究报告》,并于2025年9月正式发布,希望为业界推进工业高质量数据集规划建设、质量评估及流通应用提供参考。
《报告》明确了工业高质量数据集的内涵和特征,提出分级分类推进工业高质量数据集的建设原则,探索形成了“建设规划—研发实施—应用验证”的工业高质量数据集建设路径;收录了南京钢铁集团有限公司、蔚来控股有限公司和西安塔力科技有限公司等工业高质量数据集建设典型案例,结合具体工业场景,详细剖析了数据集建设背景、技术路径和实际应用成效;提出涵盖规范性、完整性、准确性等十个维度的评估指标体系,以及完整的评估流程和方法,为数据集质量评估提供科学依据;针对数据集流通难题,提出了依托国家工业互联网大数据中心建设可信数据空间的解决方案,保障工业高质量数据集在安全可控的前提下实现高效流通与价值释放。
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