夯实数据集质量底座，赋能人工智能创新发展——国家数研院数据集质量评测能力持续升级

2026-10-29
高质量数据集是提升人工智能模型性能、驱动人工智能产业应用、深化“人工智能+”行动的基础支撑。质量评测既是衡量数据集建设成效的客观标尺，也是推动数据集价值释放的关键环节。2026年6月，国家数据局印发《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》，部署提质增效行动，提出强化高质量数据集质量测评和结果互认，有效评估高质量数据集应用效果。在国家数据局指导下，国家数据发展研究院（以下简称“国家数研院”）持续优化评测平台、完善评测方法、拓展评测服务，“以评促用”效果加快显现，为构建人工智能就绪的高质量数据集、促进数据赋能人工智能创新发展奠定坚实基础。
一、平台能力升级——全流程自动化评测持续演进
国家数研院联合中国电子信息产业集团有限公司、中国科学院、清华大学等单位，吸收前沿学术成果，发挥领先技术优势，推进评测平台持续迭代。以全国数据标准化技术委员会相关标准为依据，以国家数据局委托的相关研究成果为基础，不断完善评测体系，设计评测指标100余项，开发评测算子140余个。新增参数配置智能推荐、评测任务批量调度等功能，构建从方案制定、任务执行到报告生成的全流程自动化能力，大幅提升评测效率。评测平台作为国家数据集管理服务系统质量评测服务的重要组成部分，有效衔接数据集凭证申领、质量管理、流通利用等环节，实现评测结果可检索、可溯源、可验证，进一步凸显评测的可信度和权威性。
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图1 数据集质量评测平台
二、动态验证进化——从“测得准”走向“用得好”
国家数研院立足人工智能创新发展和行业应用需求，深化“数据质量验证+模型应用反馈”方法，着力增强动态评测能力。建立从基准模型选型、评测数据集准备到模型效果验证的标准化动态评测流程，覆盖9类典型动态评测场景，准确反映数据集对模型训练效果的真实贡献。经过评测的数据集广泛用于工业、电力、教育、民航等领域，评测结论在实际应用中得到检验。同时，主动顺应人工智能发展趋势，强化跨模态对齐、时空一致性、语义关联性等评测维度，开展具身智能等新形态数据集评测方法研究，持续拓展动态评测广度和深度，实现数据集“质量高”与模型应用“效果好”的内在统一。
三、评测成效显现——多行业多场景评测加速落地
国家数研院深入贯彻国家人工智能战略部署，认真落实“‘人工智能+’行动到哪里，行业高质量数据集的建设和推广就要到哪里”的工作要求，紧密围绕国家人工智能应用中试基地建设、国家数据标注先行先试等工作布局，与北京、苏州、沈阳、厦门、宁波、佛山等地方，南方电网、中国航信、东风汽车等央国企，中科星图、亨通光电等行业龙头企业，北京协和医院、同济医院等公共服务机构深化业务合作。目前，已累计评测数据集40余个，总规模达到PB级，覆盖医疗健康、工业制造、交通运输、能源电力、教育教学、地理信息等多个行业领域，以及文本、图像、语音、视频等多种模态，支撑相关行业数据集质量改进和国家试点项目测评验收，形成“以评促改、以评促用”的良性循环。为推动评测能力向行业延伸，国家数研院联合国家人工智能应用中试基地等重点单位，采用“一中心、多节点”的方式建设高质量数据集实验室，因地制宜构建具有行业特色的评测体系，开展重点行业基准评测数据集研究，打造行业高质量数据集价值锚点。
下一步，国家数研院将以行业高质量数据集“提质增效”行动为指引，强化评测能力建设和评测业务布局，“以评促建”，提升行业高质量数据集建设成效，促进数据集价值释放。一是充分发挥国家数据集管理服务系统的生态载体作用，推动国家数研院、电子标准院等权威机构的评测能力与国家数据集管理服务系统深度融合，统一申请入口、存证评测结果，建设开放、公平、规范的评测市场，并依托高质量数据集测评联合行动倡议，实现“一次测评、全国互认”。二是与国家人工智能应用中试基地等重点单位加强联动，结合不同行业领域的人工智能应用场景，建立“数模一体”的互验机制，形成“数据质量+模型增益”的评测闭环，在实际场景和工况中检验评测结果。积累行业评测案例，建立行业评测基准，沉淀行业质量标准，贯通质量评测与评估计价等交易流通环节。三是推动评测模式向“自动化、智能化”转变，探索“黑盒”式自动评测，提高评测效率，压缩评测周期，节约评测成本；深化人工智能技术在评测方案制定、指标权重配置、异常识别和结果研判中的应用，构建面向具身智能、智能体等新形态数据集的评测方法和能力，紧跟人工智能发展趋势和评测需求，为“人工智能+”行动夯实数据质量底座。


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