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九游娱乐平台：工业与AI如何融合？浙江攻坚数据要素重构制造逻辑
2026-04-01
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返回列表3月31日，浙江举行浙江数商发展推进会，会上公布了浙江省高端数据标注基地试点名单、浙江省首批工业可信数据空间创新发展试点、浙江省首批工业领域重点行业高质量数据集。
当前数据领域迎来诸多新进展。3月24日，在中国发展高层论坛2026年年会上，国家数据局局长刘烈宏正式将AI领域的“Token”译为“词元”。不久前，工信部启动工业数据筑基行动，开展面向人工智能赋能的高质量行业数据集建设先行先试。
浙江省经济和信息化厅副厅长董钊透露，到2027年底，浙江计划遴选50个省级重点行业的高质量数据集，培育200个高质量数据集。浙江还将出台推进工业互联网与人工智能融合发展的相关行动方案，探索平台+智能体等新模式，建设一批具有全国影响力的平台。开展工业领域细分行业产业大脑遴选与评估，选树优秀行业产业大脑。
21世纪经济报道记者在推进会现场获悉，浙江省首批工业可信数据空间创新发展试点有两类，一类是行业可信数据空间，包括流程工业行业、消费品行业、移动通信行业、纺织服装行业、电机行业共5个行业可信数据空间；另一类是企业可信数据空间，包括吉利集团、立讯智能可穿戴设备等5个企业可信数据空间。
浙江省首批工业领域重点行业高质量数据集包括流程行业数据集、纺织服装行业非结构化数据集、计算机制造领域具身智能数据集等35个行业数据集。
浙江是国家“数据二十条”明确的先行先试省份，也是制造业大省、数字经济先行省份。董钊在推进会上表示，浙江今年重点抓企业提升数据管理能力，将研究制定制造业领域的企业数据治理能力提升参考指引，引导推动企业构建数据治理能力体系，探索数据应用场景，开展数据治理能力评估。
董钊透露，浙江还将抓数据集建设，提升数据资源供给能力。到2027年底，浙江计划遴选50个省级重点行业的高质量数据集，培育200个高质量数据集，选树200个典型应用场景。
中国工业互联网研究院院长鲁春丛在主题分享中表示，人工智能正在从感知智能向认知智能、决策智能快速跃升。从产业实践看，在推进工业智能的应用中，七分在数据，三分在模型。
在鲁春丛看来，工业数据的第一大特性是多元异构，也就是数据模态多样、格式各异；第二大特性是多级分布，包括设备、产线、车间、工厂、企业、生态等都需要数字化的基础设施，要按照多级架构建设工业数据集；第三大特性是深度融合，工业数据背后隐藏着复杂的工艺原理和老师傅的理性经验，要下大力气建设高质量的行业数据体系，打通数据集，为人工智能在工业场景应用提供丰富的养料。
面向智能时代，特别是未来AI在工业的应用，如何推进工业高质量数据集建设？关键是，要让AI理解数据之间的实体关系、业务逻辑和因果链条。
鲁春丛建议搭建“1+3”体系，“1”就是建立一套能打破数据孤岛的智能基础设施，向下应对各类异构数据源和工业协议，向上支撑大模型的部署、智能体运行和业务应用的构建，中间以统一的领域模型让AI真正理解业务。打破数据孤岛这一任务，在人工智能时代不再是物理层面的数据搬家，而是语义层面的数据贯通。
“3”指工业高质量数据集分为三类。鲁春丛解释，第一类是产业链数据集，要面向重点的产业链，统筹通信、算力、云服务和工业软件资源，打造一体化的数据基础设施；第二类是企业级的运营数据集，打通企业研产供销服务，以数据指导统一的决策和管理企业级的运营。
“第三类是企业生产的数据集，这是最核心、最难啃的深水区，直接反映生产制造全流程的物理状态，包括设备运行轨迹、工艺参数、生产能力等数据，这些数据经过清洗和标注后，就是训练工业大模型最宝贵的养料。”鲁春丛说。
蓝卓数字科技有限公司总裁陈玉龙分享道，“AI技术从大模型到今年OpenClaw火爆，我认为技术上已经成熟了，但是在工业领域，尤其是绿色石化领域推进还比较慢，其中大模型和人工智能的稳定性、精准性以及AI幻觉是比较大的一个问题。”
数据的原始状态并不等同于可用性，关键在于如何让数据同时被人类和机器理解。陈玉龙举例，以设备预测性维护为例，需要整合多维度数据，包括机器的震动、噪声、电流数值、现场设备故障的照片以及过往的维修日志。
工厂人员依赖业务含义理解设备状态，AI系统同样需要这种结构化的业务逻辑来训练模型和做出预测。陈玉龙说，“这些原始数据必须被赋予业务层面的含义，例如震动值200或噪声值60所代表的具体故障状态，才能让工厂人员理解其实际意义，同时也使AI系统能够正确解读数据。只有当震动、噪声、电流等不同类型的数据被建立起逻辑联系，才能形成完整的故障判断依据。”
针对工业领域数据集建设，陈玉龙强调，数据集绝对不是只做数据的采集、汇聚和治理，贯通数据的语义和变成AI可用的数据，这部分工作更加重要。数据一定得去用，才会发现到底是不是高质量。“例如，我们现在把绿色石化行业数据集做出来，给中控的TPT大模型去使用，做过程的质量控制、生产的操作规则优化等，要持续结合场景释放数据的价值。”
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