大模型时代，如何推进高质量数据集建设？

高质量数据集，即具备高价值、高密度、标准化特征的数据集合。

在AI领域，高质量数据集地位举足轻重，如同原油经炼化成为汽油驱动汽车，海量原始数据需转化为高质量数据集，才能助力大模型精准掌握数据特征与规律，显著提升对多元场景和任务的适配性。

随着基础模型开源，各方在算力与模型算法上的差距逐渐缩小，数据要素价值愈发凸显，已成为人工智能竞争的核心。同时大模型参数规模扩张、泛化能力增强，亟需兼具场景真实性、模态融合性与语义深度的数据。加速行业高质量数据集的汇聚共享，能为人工智能产业提供充足“养分”，持续优化不同场景训练，推动基础模型在各行业落地。

在政策推动层面，国家数据局等17部门联合印发的《“数据要素 ×”三年行动计划（2024—2026 年）》明确提出，要推动科研机构、龙头企业开展行业共性数据资源库建设，打造高质量人工智能大模型训练数据集；国务院《“十四五”数字经济发展规划》明确将数据列为关键生产要素，2025年我国大数据产业规模预计突破3万亿元；“数据二十条”等政策推动数据确权、交易规范化，各领域数据需求激增。

但当前高质量数据集建设面临不少挑战。例如原始数据冗余但高价值数据稀缺；孤立数据分散而跨模态融合数据不足；通用数据泛滥却垂直场景数据匮乏等。推进高质量数据集建设需从全流程管控与行业生态协同两方面入手：

一、数据生产全全链路管控体系

（1）针对行业大模型数据需求差异化的痛点，AI数据服务商可以搭建“多源采集+生成增强+场景化处理”体系，形成覆盖多模态（文本、图像、语音、点云等）、多场景（通用+垂直领域）的采集网络，确保数据分布的多样性与代表性。

（2）开发可配置的数据处理模块，实现智能化清洗与增强。根据不同行业（如医疗、工业）的数据规范，通过AI算法自动过滤噪声数据（如模糊图像、语义错误文本），实现清洗、去重、格式统一等个性化处理。并通过生成式技术进行数据增强，生成高密度数据补全长尾缺口。

（3）专业化标注体系：建立行业级标注规范（如自动驾驶的3D点云标注、医疗影像的病理区域标注），结合人机协同机制（预训练模型辅助标注+人工复核），确保标注精度与效率。

（4）多维度验证机制：通过交叉验证（如模型评估标注一致性）、场景化测试（如模拟复杂道路环境验证数据实用性）及动态更新（定期纳入新场景数据），保障数据集的时效性与鲁棒性。

二、AI数据服务企业的关键路径

（1）垂直领域深耕：聚焦特定行业（如金融、医疗、制造），构建行业专属数据资源库，结合领域知识图谱优化数据标注规则，提升数据集与下游任务的匹配度。

（2）标准化与工具化：开发自动化标注平台（支持多模态数据标注）、质量评估工具（如标注错误检测算法）及数据版本管理工具，形成可配置、可复用的智能化数据生产管线。

（3）合规与隐私保护：严格遵循《数据安全法》《个人信息保护法》等法规，实现数据脱敏与安全共享，降低合规风险。

（4）生态协同创新：一方面，开放标准化 API 接口，提供数据按需调用、动态更新服务，为客户提供 “即取即用” 的数据支撑，加速大模型在垂直领域的落地。另一方面，与科研机构、行业头部企业共建数据联盟，推动数据共享与标准互通，形成“数据-模型-应用”的正向循环。

标贝科技深耕AI数据服务多年，是行业内少数兼具语音技术研发基础与数据服务能力的服务商。基于丰富的数据生产经验，构建了系列高精度、多样性、专业化数据集，包括语音识别、语音合成、图像、文本、多模态等类别，内容丰富，适配性强，覆盖智慧金融、智慧医疗、自动驾驶、虚拟数字人等行业。以下是标贝科技部分数据集案例，供大家参考。

（1）十万音色·自然语音数据集

·收录10万音色，其中中文5万音色，以普通话为主，保留不同说话人自然发音差异，展现真实多样的交流语境；英文5万音色，以母语为英语的说话人为主，涵盖不同地区的自然发音特点，呈现全球英语的多元面貌。

·数据集情感标签覆盖喜、怒、哀、乐、惊等基础情绪，并进一步扩展到亲切、严肃、冷淡、沧桑等更贴近真实交流的风格表现。

（2）方言自然对话数据集

·数据集总时长约5000小时。覆盖河南话、上海话、东北话、陕西话、天津话、长沙话、贵州话、粤语等方言。

·数据集来源于真实自然对话，可深度挖掘方言在实际沟通中的语法逻辑与表达规律，为模型提供贴近真实应用的学习样本。

·数据集内容经过精细化清洗与校验，剔除噪声、修正异常标注，保障数据的完整性与准确性，为语音识别、方言翻译等场景提供数据支撑。

（3）特色声优语音合成数据集

该数据集聚焦动漫、游戏、影视、广播等垂直领域，包括多情感中文&中英混语音数据集、多风格语音数据集、个性化配音场景语音数据集、仿IP音色语音数据集、通用场景语音数据集，覆盖御姐音、正太音、霸总音、IP模仿音等近百种角色风格音色。每条声纹数据都经过专业录音设备采集、声学模型优化和人工质检，最终输出适配各类创作场景的高品质语音素材。

（4）多语种自然对话数据库

数据集总时长约5000小时，覆盖泰语、印尼语、菲律宾语、日语、葡萄牙语（巴西）、墨西哥语、越南语、马来语等十多种语言。数据均采集自母语者真实生活场景的自然对话，涉及日常交流、电商咨询、客服对话、车载交互等细分领域，以及旅游、交通、运动、瘦身、购物、摄影、宠物、音乐、生活、工作、健康、游戏、美食、家庭、教育、梦想等20多个话题。

审核编辑 黄宇