人工智能时代，高质量数据受到政策重视。2026年《政府工作报告》提出，要打造智能经济新形态，其中重点提及深化数据资源开发利用、健全数据要素基础制度、建设高质量数据集。AI大模型在工业领域的落地，离不开工业高质量数据集的支撑。

工业高质量数据集是什么？

工业高质量数据集，是人工智能大模型训练、推理和验证的关键基础，是按照特定标准，经过采集、清洗、归类和标注等一系列智能化处理，具有完备更新和维护机制的数据集合。

工业高质量数据集，覆盖生产全要素、全流程，形成完整数据链条；实时更新、精准无误，数据采集设备的精度、数据清洗的标准、数据校验的流程，直接影响数据质量；标准化与规范化是核心关键，也是实现数据价值最大化的前提；坚守“安全合规”底线，在数据采集、存储、使用、共享的全流程保障数据安全；实现价值转化，通过大数据分析、人工智能算法等技术，挖掘背后的规律与需求，让数据从“闲置资源”转变为“核心资产”。

工业高质量数据集如何建？

作为工业AI领域的“先行军”，朗坤智慧立足自身技术与场景优势，以“技术平台创新+垂直场景深耕+生态协同共建”三端齐发，构建起工业高质量数据集建设的完整路径，推动工业数据从资源化向资产化、智能化转型。

（一）夯实技术底座，实现数据集全流程管控

依托国家级“双跨”朗坤苏畅工业互联网平台，搭建“一站式”数据集管理体系，贯通数据提取、分类管理、关联分析、样本标记到商城交易全流程。该体系支持可视化数据集抽取界面配置、多维度数据筛选，以及图像、问答等多模态数据标记，有效解决了各工业行业数据多模态、格式不兼容、体量庞大、管理困难等痛点，为专属场景大模型“精准喂粮”。

进一步强化了苏畅瑶光大模型的企业认知、工业知识理解、专业任务编排等核心能力，同时作为持续补给的“燃料”，反哺并优化底层AI模型，形成“数据喂养-模型优化-效果提升”的良性循环，让整个系统越用越“聪明”。

（二）聚焦场景牵引，释放数据要素核心价值

朗坤苏畅“工业大脑”坚持以场景为导向，聚焦研发设计、生产制造、运维服务、经营管理等工业核心环节，打造了一批高质量专属数据集，包括旋转设备故障诊断、通用设备故障预警、能耗优化模型、火电机组安全监测与故障预警场景大模型、煤矿行业设备运维场景大模型、火电（水电）机组智慧监盘等。

这些数据集深度融入工业实际场景，优化生产流程、实现故障精准预测、驱动智慧运维、促进节能减排，为企业智慧决策提供科学支撑，助力工业企业数智化转型升级，让数据价值真正落地见效。

（三）深化生态协同，共建共享优质数据集

平台企业与工业企业协同共建，是推动数据整合共享、赋能跨行业跨领域数字化创新的关键路径。目前，朗坤智慧已联合电力、煤矿、冶金等多个行业头部企业客户，共同打造高质量数据集，探索行业标杆与示范样板。

通过组建“平台技术团队+工业场景专家”专项小组，深入项目一线，对分散于多系统、多设备的异构数据进行格式归一化处理与噪声治理，形成高质量、标准化的行业专属数据集，并开发行业通用智能应用，推动技术成果快速落地转化，实现“数据共建、价值共享”。

下一步，公司将联合“产学研用”等领域合作伙伴，推动关键技术攻关、深化场景应用、加强标准研制，加快形成工业数据标准图谱，着力培养具有工业背景的高水平数据人才，推动高质量数据集建设出成果，见成效。

工业AI的真正落地，离不开高质量工业数据集这一关键底座。经过二十余年的沉淀与积累，朗坤智慧系统构建了“原始数据-高质量数据集-智能应用”的闭环链路。未来将围绕产业数据资产化、模型应用场景化的核心方向，筑牢人工智能赋能新型工业化的坚实根基。