本报讯 (记者 孙庆阳) “高质量数据集建设，是激活数据要素价值、驱动数字经济高质量发展的核心基础与关键突破口。”近日，2025数据要素发展大会在杭州高新区（滨江）召开，与会专家表示，缺乏数据对“高质量”的支撑，“赋能”与“智能”便如同无源之水、无本之木。围绕十大重点行业，专家指出，当前高质量数据集建设在制度、标准、技术、生态等方面仍面临系统挑战性，需推动制度构建、技术研发与标准体系协同。

　　关于如何破解AI与传统产业数字化升级之困，中国信通院云计算与大数据研究所主任姜春宇表示，尽管政策层面持续加码支持数据要素发展，但十大重点行业的数据集建设仍在制度衔接、标准统一、技术适配、生态协同等方面面临严峻挑战。

　　“这并非个别行业的偶发问题，而是当前数据要素产业化进程中普遍存在的结构性矛盾，即政策利好与市场供给能力不足之间的现实落差。”姜春宇说。

　　杭州景联文科技有限公司总经理刘云涛将数据标注定义为“全球AI（人工智能）基础设施的核心环节”。他认为，其本质是“将人类碳基文明的经验与知识，转化为硅基智能可理解的机器语言”。他说，当数据标注这一基础环节面临专业人才短缺、产业模式粗放“瓶颈”时，高质量数据集供给的匮乏自然成为整个智能产业发展的“阿喀琉斯之踵”。

　　在市场化配置改革方面，中央财经大学中国互联网经济研究院副院长欧阳日辉认为，我国在数据要素制度建设、市场培育和流通实践方面已取得积极进展，但仍面临产权界定、收益分配、安全合规等核心挑战，需进一步深化改革，完善市场机制与法律保障体系。

　　关于解决方案与落地，自然资源部第二海洋研究所研究员白雁分享了《海洋高质量数据建设及应用》案例。

　　该案例不仅证明高质量数据集建设并非抽象概念，更验证了其可落地于具体行业，并能催生出切实的科研创新价值与行业管理效能。

　　“破解高质量数据集建设的行业难题，绝不能依赖单点突破或局部改良，必须立足长远进行系统性的生态重构。”姜春宇着眼于营造一个可持续的良性发展生态，提出了制度体系构建、核心技术研发、标准规范统一等建议。

　　刘云涛从产业实操层面进一步细化认为，需重点培育数据标注专业人才队伍，搭建多元化产业协同生态。这意味着，高质量数据集的生产模式需从传统的粗放的BPO（业务流程外包）模式，加速转向专业化、职业化、智能化的新形态。这一转型不仅关乎少数技术企业的发展，更涉及职业教育体系改革、市场认证标准建立、数据价值分配机制完善等一系列深层次协同变革。

　　据悉，与会专家还围绕可信数据空间、数据流通利用等议题深入探讨，提出需以密态计算技术构建可信流通底座，推动“数模一体”落地，为产业高质量发展注入新动能。