国家数据局推动行业高质量数据集建设赋能人工智能应用
国家数据局印发实施方案，旨在通过丰富行业高质量数据集建设来赋能人工智能应用。方案规划了文本、代码、图像、音频、视频等多模态数据集的建设，以支持AI模型的预训练、微调、强化学习与测评。同时，方案强调加强知识库、知识图谱建设以赋能智能体等新型应用，并加快物理交互、环境感知等真机数据集建设以推动具身智能发
为加快人工智能技术从研发走向实际应用，国家数据局近日正式印发《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》，明确要求围绕人工智能应用需求，持续丰富行业高质量数据集的建设形态。该方案的核心目标在于为AI模型的训练、优化与评估提供更坚实的数据基础，从而全面推动产业智能化升级进程。
方案详细规划了多模态数据集的建设路径，明确指出未来将系统推进文本、代码、图像、音频、视频、点云、时序数据以及科学数据等多种类型高质量数据集的构建工作。这些丰富的数据集将全面赋能人工智能发展的各个关键阶段，覆盖预训练、指令微调、强化学习以及模型测评等核心环节。
全面赋能新型智能应用，布局前沿研究方向
除了基础数据资源外，方案特别强调了知识类与交互类数据集的重要性，明确指出将加强知识库、知识图谱和本体等数据集的构建。这些高质量数据集将有效支撑复杂任务规划、长程推理、更自然的人机交互以及决策执行等高级智能应用，为智能体等新型应用形态的快速发展提供强大动力。
同时，方案高度关注具身智能等前沿领域的数据需求，明确要求加快重点场景下物理交互、环境感知和运动控制等真机交互数据集的建设。为扩大数据供给规模，将积极引入仿真模拟与合成数据生成技术。此外，方案还明确表示将积极面向世界模型等前沿研究方向，推进相应的数据集建设，为人工智能的未来探索奠定坚实基础。
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