2026数据工厂白皮书_138页_8mb

数据工厂白皮书总结

核心内容概述

《数据工厂白皮书》是由北京交通大学、北京化工大学牵头，联合多家高校、企业、数据集团及交易机构共同编制的行业研究文档。该白皮书聚焦于数据工厂这一新兴业态，旨在探讨其在人工智能发展中的关键作用，分析当前数智产业链的薄弱环节，并提出政策建议，以推动数据工厂的系统化建设与发展。

主要观点

1. 人工智能已进入应用阶段

   • 人工智能正从“训练”走向“应用”，推理数据量已首次超过训练数据量，标志着其进入规模化应用阶段。
   • 人工智能的快速发展推动了对高质量数据集的迫切需求，数据成为AI发展的第一关键要素。

2. 数据工厂是高质量数据集规模化生产的关键设施

   • 数据工厂通过储备、生产、中试三大环节，实现数据集的设施化、规模化和标准化生产。
   • 数据工厂是数智社会的新型生产业态，与工业社会的水厂、电厂类似，是数据资源价值化的重要支撑。

3. 数智产业链存在三个薄弱环节

   • 数据资源“供不出”：96%的数据无法直接流通，尤其是非结构化和私域数据。
   • 行业数据“存不好”：缺乏统一的数据存储标准，数据分散且成本高。
   • 高质量数据集“作坊式”生产：数据集的生产方式落后，效率低下。

4. 国内外数据工厂探索实践

   • 国外如Scale AI、星际之门项目、欧洲数据中心等已形成较为成熟的数据工厂模式，强调安全、合规、多模态数据处理与行业数据资源池建设。
   • 国内如崖州湾国家实验室“繁|未来农业智能枢纽”、贵州主枢纽存力中心、库帕思语料超级工厂、京津冀数据要素产业园等，正在加速建设并推动数据工厂的发展。

关键信息

数据工厂的构成与类型

• 构成：储备车间、生产车间、中试车间。
• 类型：集中式、半集中式、分布式。
• 特点：多样化、规模化、标准化、体系化、AI化。

数据工厂的建设与运营

• 建设模式：数据标注企业迭代、数据存储基地升级、人工智能企业延伸、技术企业创新创立。
• 运营模式：保障模式、定制模式、结对子模式、电商模式。
• 部署策略：在国家基础设施底座部署通识数据集数据工厂，在重要功能设施部署行业通识数据集数据工厂，在各业务节点部署行业专识数据集数据工厂。

政策建议

• 加快出台促进数据工厂发展的政策文件。
• 启动数据工厂相关标准研制。
• 突破数据工厂关键技术瓶颈。
• 加强数据工厂支撑平台建设。

数据工厂的实践案例

• Scale AI：提供多领域数据处理服务，覆盖军方、企业、医疗、汽车等，构建完整的数据标注与AI应用平台。
• 星际之门项目：国家层面投资建设大规模AI基础设施，包括高性能计算中心和独立数据中心。
• 欧洲数据中心：注重数据聚合、安全与合规，推动多模态AI发展。
• 欧洲数据实验室：整合行业数据，推动数据治理和多语言资源建设。
• 崖州湾国家实验室：聚焦农业育种，构建多模态数据集和智能体平台。
• 贵州主枢纽存力中心：作为国家级数据保障基地，推动数据存储、治理与应用。
• 库帕思语料超级工厂：构建“1125”业务架构，提供全流程语料生产服务。
• 京津冀数据要素产业园：打造“数据+研发+制造”融合生态，助力科技成果转化。
• 广东省先进存力中心：推动数据与实体经济融合，构建数据交易闭环生态。
• 帕西尼具身智能超级数据工厂：专注于具身智能领域，支持多模态数据处理与AI应用。

数据工厂的未来展望

数据工厂作为数智社会的重要基础设施，将为人工智能的广泛应用提供持续的“数据燃料”，推动各行业智能化转型。其发展不仅依赖技术突破，更需要政策引导、标准制定、平台支撑和产业协同。未来，数据工厂将加速建设，形成覆盖广泛、协同高效、安全可控的数据生态系统，为实现高水平科技自立自强和数字经济高质量发展提供有力支撑。