当下，数据已然成为驱动各行业发展的核心生产要素。高质量数据集对于数字经济时代的意义，如同石油之于工业时代。作为模型训练的“燃料”和模型能力的基石，数据集的质量直接关乎着模型的性能。

　　由中电信人工智能科技（北京）有限公司（以下简称“天翼AI”）参与编写的《高质量数据集建设指南》明确了高质量数据集的建设要求。面对当下数据治理难、数据量少、标注成本高等数据问题，只有通过系统化、标准化、规模化的高质量数据集建设和“标训推评”（标注、训练、推理、评测）能力建设，才能真正满足垂类行业和企业AI场景应用的实际需求，如今已取得了一系列突破性技术成果和产品落地成果。

　　图为数据标注工具在标识缺陷样本

　　天翼AI面对不同行业建设的高质量行业通识数据集，在AI行业场景落地中表现出众。以纺织行业为例，其建设的工业纺织缺陷高质量数据集，在赋能纺织企业数智化转型中发挥重要作用。在过去，纺织企业的质量检测环节完全依靠人工，普遍面临着检验速度慢、用工成本高、员工培训困难、漏检率高等痛点。如今，人工质检的方式已经被基于星辰MaaS平台打造的AI验布系统所取代，对于并纬、擦伤、断经、浆块、经向条纹、空织、毛边、破洞、纬接头、油点等23余种瑕疵类型，均可高效检出，通过安装使用AI验布系统，企业实现了24小时稳定检测，并且沉淀了全流程数据，支持实时数据和历史数据分析，有效发现业务卡点和问题，整体生产效率提升50%以上。

　　图为AI智能验布机作业场景

　　福建省德奥针织科技有限公司是一家专注运动服装面料研发与生产的企业，天翼AI助力其落地了全国首台高精度AI智能验布机，如今质检环节已替代了熟练工人，实现每分钟60米的检测速度，较过去工人效率提升了2倍，且能够精准检测出破洞、脏污、纱结等多种瑕疵点，布匹缺陷检出率达80％以上。据项目负责人介绍，除了织造布匹检测，该系统还可赋能纺织行业上下游的生产企业：如面向漂染厂，可进行实时色差检测，检测批差，缸差等问题；面向成衣厂，可对缺陷成衣自动打标，减少工人工作量，帮助企业提质增效。

　　AI落地能力的背后，是天翼AI与中国电信人工智能研究院积极布局并深入研究智传网（AI Flow）技术体系，系统推进人工智能全栈能力构建的结果。天翼AI打造的星辰MaaS平台是建设高质量数据集的关键。该平台作为“数据精炼厂”，通过“基础大模型、数据工具链、模型工具链、智能体”四大核心协同运作，构建起“数据—模型—服务”的完整闭环。其中，基础大模型作为“动力引擎”，提供基础认知与推理能力；数据工具链作为“原料库”，持续输送高质量的数据资源；模型工具链作为“加工厂”，将数据高效转化为可用模型；智能体作为“执行中枢”，灵活调度资源并自主完成复杂任务，实现决策智能化与行为自动化，服务千行百业。

　　近年来，天翼AI深入贯彻“人工智能+”行动要求，积极发挥央企在AI领域的主力军作用，推动人工智能与经济社会各领域深度融合。在支持国家数字经济建设方面，天翼AI全力支撑沈阳、成都等多个国家级、地方级数据标注基地建设，扮演着产业生态规划者、产能运营者和新职业培育者三个角色；在数字要素培育方面，天翼AI构建的“网络运行数据集”“智能客服数据集”等通讯行业专属数据集，有效助力行业企业降本增效；“社会街道视频数据集”“方言语音数据集”等成果，持续助力社会治理与城市安全建设；在服务国计民生方面，天翼AI的医疗卫健数据集已落地北京某三甲医院智能问诊服务，分诊准确率超过90%；文化旅游数据集落地云南丽江，能够准确识别95%以上的旅客需求；农业农村数据集落地雄安新区的“雄小农”智能交互示范应用，帮助农民实现增收超15%。（光明网记者 战钊）