中國大模型高質(zhì)量數據集產(chǎn)業(yè)已形成較為完善的政策體系與市場(chǎng)框架，呈現產(chǎn)業(yè)規�？焖贁U張、應用場(chǎng)景持續豐富的發(fā)展態(tài)勢。然而，產(chǎn)業(yè)發(fā)展仍面臨數據質(zhì)量參差不齊、數據市場(chǎng)生態(tài)不健全、數據治理技術(shù)能力不足三大核心挑戰。本報告通過(guò)對當前問(wèn)題的系統性分析，提出針對性解決方案，旨在推動(dòng)數據要素市場(chǎng)化配置改革，提升數據質(zhì)量與利用效率，為大模型技術(shù)創(chuàng )新與產(chǎn)業(yè)應用落地奠定堅實(shí)的數據基礎。

　　中國大模型高質(zhì)量數據集產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑

　　中國大模型高質(zhì)量數據集產(chǎn)業(yè)正處于政策驅動(dòng)與市場(chǎng)培育的關(guān)鍵發(fā)展期，形成“政府統籌+場(chǎng)景落地+產(chǎn)業(yè)協(xié)同”的獨特發(fā)展路徑。

　　在政策頂層設計方面，國家數據局作為統籌核心，構建了“頂層設計—制度細化—地方落地”的三級推進(jìn)框架，截至2025年已發(fā)布20余份數據要素領(lǐng)域專(zhuān)項文件，覆蓋數據產(chǎn)權界定、數據標注產(chǎn)業(yè)、數據資產(chǎn)入表等關(guān)鍵環(huán)節，形成“制度+產(chǎn)業(yè)+市場(chǎng)”的底層支撐體系。

　　在數據要素市場(chǎng)化配置方面，中國已建立以公共數據資源開(kāi)發(fā)利用為基礎的場(chǎng)內交易體系，形成共享、開(kāi)放、授權運營(yíng)三位一體的制度框架。國家數據局2024年10月新聞發(fā)布會(huì )披露，截至2024年7月，全國243個(gè)省級和城市政府已上線(xiàn)數據開(kāi)放平臺，開(kāi)放有效數據集超37萬(wàn)個(gè)，八年間增長(cháng)44倍。

　　在產(chǎn)業(yè)規模與應用場(chǎng)景方面，中國數據標注產(chǎn)業(yè)呈現快速增長(cháng)態(tài)勢。國家數據局在2025年3月19日召開(kāi)的“數據標注基地建設現場(chǎng)推進(jìn)會(huì )”披露，國家級數據標注基地已在7個(gè)城市落地，截至2025年3月，數據標注總規模達17282TB(相當于中國國家圖書(shū)館數字資源總量的6倍)，形成醫療、工業(yè)、教育等行業(yè)高質(zhì)量數據集335個(gè)，賦能121個(gè)國產(chǎn)人工智能大模型研發(fā)。

　　在數據資源特征方面，中國已擁有全球最大的中文數據規模，呈現顯著(zhù)的規模優(yōu)勢。中文互聯(lián)網(wǎng)內容總量已突破172ZB(澤字節)，占全球數字資源的18%，遠超英語(yǔ)(12%)等語(yǔ)種；同時(shí)互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)基數龐大，截至2024年12月已達到10.51億，占全球網(wǎng)民總量的21.5%。

　　總體而言，中國大模型高質(zhì)量數據集產(chǎn)業(yè)已構建起較為完善的政策體系和市場(chǎng)框架，產(chǎn)業(yè)規�？焖贁U張，應用場(chǎng)景不斷豐富，處于市場(chǎng)快速發(fā)展階段。

　　中國大模型高質(zhì)量數據集產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨的難關(guān)

　　中國大模型高質(zhì)量數據集產(chǎn)業(yè)在快速發(fā)展的同時(shí)，也面臨著(zhù)數據質(zhì)量短板、數據市場(chǎng)生態(tài)不完善，數據治理技術(shù)能力不足等多重挑戰，這些難關(guān)直接制約了產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展和大模型的應用效能。

　　首先，數據質(zhì)量與多樣性不足構成了最核心的發(fā)展瓶頸。斯坦福大學(xué)在《跨語(yǔ)言語(yǔ)料質(zhì)量評估框架》中評估：中文開(kāi)放語(yǔ)料的平均質(zhì)量得分僅62.3分(滿(mǎn)分100)，顯著(zhù)低于英語(yǔ)語(yǔ)料的78.5分；《中國AI語(yǔ)料質(zhì)量年度報告》(國家人工智能標準化委員會(huì )，2025)中顯示，低質(zhì)量數據(如重復、OCR錯誤內容)占比高達32%，直接影響模型訓練效率；另外體現中國價(jià)值觀(guān)的中文語(yǔ)料供給嚴重不足，導致商業(yè)大模型訓練數據中西方語(yǔ)境內容占比相對較高，可能引發(fā)模型思維模式的西方化傾向。

　　其次，數據要素市場(chǎng)生態(tài)仍不完善。盡管截至2025年6月中國已建成49家數據交易所，但供需對接不暢的矛盾仍然存在。一方面，現有數據交易所多定位為“交易登記平臺”，缺乏需求解析、產(chǎn)品設計及合規評估等深度服務(wù)能力，導致85%的企業(yè)數據需求無(wú)法精準匹配(艾瑞咨詢(xún)2025Q2調研)。另一方面，供方原始數據與需方消費級產(chǎn)品間存在巨大鴻溝。當前交易所上架數據中，大多數為非結構化原始數據，而需求方真正需要的是可直接調用的數據產(chǎn)品。這就要求必須有專(zhuān)業(yè)數據服務(wù)方的介入，完成數據治理(清洗低價(jià)值噪聲)，產(chǎn)品封裝(將原始數據轉化為標準接口化產(chǎn)品)和合規橋接(通過(guò)隱私計算技術(shù)平衡使用與權屬)，實(shí)現從原始數據到數據產(chǎn)品的關(guān)鍵轉化。

　　第三，數據治理技術(shù)能力薄弱與專(zhuān)業(yè)人才結構性短缺問(wèn)題突出。具體表現為：一是智能化治理工具鏈覆蓋不足，缺乏整合數據清洗、標注、整合等全生命周期的AI賦能工具，導致數據治理效率偏低；二是質(zhì)量標準與操作規范碎片化，行業(yè)內缺乏統一的數據治理標準體系；三是復合型人才供給缺口顯著(zhù)，數據治理人才需同時(shí)掌握領(lǐng)域知識與AI模型原理，目前行業(yè)內具備這種復合型能力的人才不足，制約了數據治理質(zhì)量的提升。

　　中國大模型高質(zhì)量數據集產(chǎn)業(yè)發(fā)展的建議

　　針對中國大模型高質(zhì)量數據集產(chǎn)業(yè)面臨的挑戰，結合國際經(jīng)驗和國內政策導向，提出以下發(fā)展建議，旨在提升數據質(zhì)量、完善市場(chǎng)機制、強化技術(shù)創(chuàng )新，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

　　第一，強化公共數據供給與質(zhì)量提升，構建多層次數據資源體系。一是擴大公共數據開(kāi)放范圍，推動(dòng)政府部門(mén)、事業(yè)單位及公共服務(wù)機構的數據開(kāi)放，優(yōu)先開(kāi)放與民生服務(wù)、產(chǎn)業(yè)創(chuàng )新相關(guān)的高價(jià)值數據，如氣象、交通、環(huán)境等領(lǐng)域數據，并延長(cháng)歷史數據開(kāi)放年限。二是建立公共數據質(zhì)量提升機制，制定數據質(zhì)量評估標準，定期開(kāi)展數據質(zhì)量審計。三是加快傳統文化資源數字化，設立專(zhuān)項基金支持古籍、文物等數字化轉化，提高中文語(yǔ)料中本土文化內容占比，增強大模型對中國價(jià)值觀(guān)的理解與適配能力。

　　第二，完善數據要素市場(chǎng)生態(tài)建設，激發(fā)市場(chǎng)主體活力。一是發(fā)展專(zhuān)業(yè)化數據服務(wù)機構，支持數據處理、數據整合、數據安全等第三方服務(wù)企業(yè)發(fā)展，提升數據服務(wù)專(zhuān)業(yè)化水平，形成"數據供給方-數據服務(wù)方-數據需求方"協(xié)同發(fā)展的產(chǎn)業(yè)生態(tài)；二是深化數據產(chǎn)權制度改革，細化數據所有權、使用權、收益權的劃分與保護，推動(dòng)數據資產(chǎn)入表實(shí)踐，降低數據交易成本。三是培育多元化數據交易生態(tài)，支持數據交易所發(fā)展數據經(jīng)紀、數據信托等新型交易模式，探索數據資產(chǎn)質(zhì)押融資等金融創(chuàng )新。

　　第三，加強數據治理技術(shù)體系能力建設，提升產(chǎn)業(yè)核心競爭力。一是建設基于行業(yè)清洗知識庫的智能化清洗引擎；運用數據編織技術(shù)實(shí)現數據產(chǎn)品化封裝；二是加強數據標注技術(shù)創(chuàng )新，支持基于A(yíng)I的智能標注平臺或者工具的研發(fā)，提升標注效率和質(zhì)量。鼓勵高校、研究機構與企業(yè)合作，加強數據治理人才的聯(lián)合培養。三是建立數據質(zhì)量認證機制，由第三方機構開(kāi)展數據質(zhì)量認證服務(wù)，為市場(chǎng)提供可信賴(lài)的數據質(zhì)量評估，引導高質(zhì)量數據集供給。

　　通過(guò)實(shí)施上述建議，希望可以系統性解決中國大模型高質(zhì)量數據集產(chǎn)業(yè)面臨的難關(guān)，推動(dòng)數據要素市場(chǎng)化配置，提升數據質(zhì)量和利用效率，為大模型技術(shù)創(chuàng )新和產(chǎn)業(yè)應用奠定堅實(shí)基礎，助力中國在全球AI競爭中占據有利地位。