2025年高质量数据集实践指南（1.0）.pdf
这份文档是《高质量数据集实践指南(1.0)》，由大数据技术标准推进委员会发布，旨在为从事数据管理、人工智能研发、数据产品运营等相关人员提供高质量数据集建设和运营的实践指导。
文档首先阐述了高质量数据集的概念与重要性，强调高质量数据是人工智能发展的关键要素，并面临着高质量数据集供给不足、建设路径模糊等挑战。然后，详细介绍了高质量数据集的概念内涵，包括数据集的定义、分类（单模态/多模态、预训练/指令微调/评测）、质量评估（静态/动态评估）等。
接着，文档分析了高质量数据集建设的关键问题，包括高质量场景数据集的供需缺口、行业高质量数据集建设路径的缺乏实践指引等。为了解决这些问题，文档提出了高质量数据集建设的两种模式：场景驱动和数据驱动，并阐述了核心环节（研发、交付、运维、运营）和技术工具在数据集建设中的作用。同时，文档提出了高质量数据集建设运营能力成熟度评估模型，从组织管理、技术服务、数据安全、标准规范、运营管理、生态建设六大能力域进行能力拆解，并按初始级到卓越级进行等级划分。
文档还探讨了高质量数据集的应用场景，列举了工业制造、医疗卫生、交通运输等领域的实践案例，如工业制造场景下的紧固件失效案例数据集、医疗卫生场景下的医疗健康数据集、交通运输场景下的交通基础设施多模态三维数据集等。
最后，文档展望了高质量数据集的发展趋势，认为随着数智技术的飞速发展，高质量数据集的建设与运营方法论将逐步走向成熟。高质量数据集将在多行业多场景加速落地，并推动形成协同生态，进而推动人工智能产业和千行百业发展。
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