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【央视新闻客户端】
中国经济网北京3月8日讯（记者李月华马常艳）“当前中国在人工智能领域已取得显著进展，但要实现从‘跟跑’到‘领跑’的转变 ，须依赖高质量的数据集来支撑算法研发和应用落地。 ”全国政协委员 、德勤中国董事会主席蒋颖在接受中国经济网记者采访时说 。 高质量数据集是推动人工智能规模化应用的关键基础 ，对提升国家科技创新能力、推动经济高质量发展具有重要意义 。近几年，我国数据资源规模优势持续扩大 ，数据资源开发利用活跃度稳步提升。数据显示 ，2025年，我国建成高质量数据集超10万个 ，规模超890PB（拍字节）。 蒋颖指出 ，高质量数据集可直接用于人工智能模型开发训练，能有效提升模型性能 。不过她在调研中发现，当前我国数据集建设仍存在标准不一 、管理服务薄弱 、应用导向不足等问题 ，导致数据集重复建设、复用率低 、价值释放受限 。 对此 ，蒋颖提出三个方面的建议：一是构建覆盖分类 、元数据、质量评价等环节的统一标准体系，推动存量数据标准化改造；二是建立专项协调机制 ，提供标准化流程 、工具模板和技术支持 ，通过设立财政激励来降低企业负担；三是强化应用导向，要求项目立项明确使用场景 ，通过评审与监督确保建设成果匹配需求 ，并推动成熟数据集纳入公共平台实现共享复用。 围绕以应用为导向的高质量数据集建设机制，蒋颖进一步表示 ，在建设过程中 ，要通过阶段性评审 、验收和动态监督，持续校准数据集建设方向 ，确保建设成果与实际应用需求高度匹配 ，避免“为建设而建设 ” 。 （
