AI發(fā)展正式邁入Agentic AI時代，企業(yè)智能化應用正不再局限于簡單的對話工具，而是向業(yè)務執(zhí)行智能體演進。通用模型能力持續(xù)普惠化，而行業(yè)專屬數(shù)據(jù)、領域知識圖譜、企業(yè)私有知識庫決定AI落地深度與拉開企業(yè)智能化差距的核心壁壘。

國家數(shù)據(jù)局印發(fā)的《關于推進行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設行動的實施方案》中明確將多模態(tài)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設，智能配套知識庫、知識圖譜、本體等數(shù)據(jù)集建設上升為國家級戰(zhàn)略，作為“人工智能（885728）+”行動、十五五數(shù)字中國建設的核心基礎資源。

然而，當前多數(shù)企業(yè)深陷“數(shù)據(jù)粗糧”困境：多源異構數(shù)據(jù)格式雜亂、類別失衡與罕見樣本稀缺、專業(yè)標注成本高昂，數(shù)據(jù)質(zhì)量波動不穩(wěn)，四大痛點，海量原始數(shù)據(jù)無法直接“喂”給模型，垂域大模型與業(yè)務智能體應用落地效果大打折扣。

浪潮海岳基于海量企業(yè)AI落地實踐，打造五階精煉 雙輪驅(qū)動全鏈路高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設體系，打通從零散原始數(shù)據(jù)到可訓練、可復用、可持續(xù)迭代AI就緒數(shù)據(jù)資產(chǎn)的完整鏈路，為千行百業(yè)智能體、垂域大模型規(guī)?；涞刂螖?shù)據(jù)根基。

核心方案：“五階精煉”，逐級提純，打造AI-ready數(shù)據(jù)資產(chǎn)

“五階精煉”是高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的核心生產(chǎn)鏈路，五大環(huán)節(jié)環(huán)環(huán)相扣，逐層剝離數(shù)據(jù)雜質(zhì)、注入業(yè)務語義、補齊稀缺樣本，最終沉淀標準化AI可用數(shù)據(jù)資產(chǎn)，提升數(shù)據(jù)價值。

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第一階：多模態(tài)數(shù)據(jù)采集，筑牢可信數(shù)據(jù)來源

全面覆蓋企業(yè)全類型數(shù)據(jù)資產(chǎn)：業(yè)務系統(tǒng)、文檔資料、日志記錄、圖像視頻、設備傳感器（885946）、專家經(jīng)驗、外部數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)。

兼容多元化采集通道：適配ETL離線抽取、API對接、Flink+CDC實時采集、數(shù)據(jù)填報等多種接入方式，打通內(nèi)外部、實時離線全渠道數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)全面覆蓋業(yè)務場景，解決“數(shù)據(jù)從哪來”的底層問題。

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第二階：體系化數(shù)據(jù)治理，夯實數(shù)據(jù)質(zhì)量底座

作為數(shù)據(jù)集建設的“初煉工序”，既集成清洗去重、糾錯補全、脫敏加密、格式標準化、內(nèi)容結構化等自動化處理能力，也覆蓋數(shù)據(jù)架構、標準、質(zhì)量、元數(shù)據(jù)、主數(shù)據(jù)、安全及生命周期（883436）七大核心治理領域，將零散異構的原始數(shù)據(jù)轉化為合規(guī)、統(tǒng)一、可復用的數(shù)據(jù)底座，為后續(xù)模型訓練提供可靠的數(shù)據(jù)基礎。

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第三階：專業(yè)化數(shù)據(jù)標注，注入業(yè)務語義知識

作為數(shù)據(jù)集建設的“初煉工序”，既集成清洗去重、糾錯補全、脫敏加密、格式標準化、內(nèi)容結構化等自動化處理能力，也覆蓋數(shù)據(jù)架構、標準、質(zhì)量、元數(shù)據(jù)、主數(shù)據(jù)、安全及生命周期（883436）七大核心治理領域，將零散異構的原始數(shù)據(jù)轉化為合規(guī)、統(tǒng)一、可復用的數(shù)據(jù)底座，為后續(xù)模型訓練提供可靠的數(shù)據(jù)基礎。

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第四階：數(shù)據(jù)合成與增強，破解樣本失衡難題

針對真實業(yè)務中異常、故障、極端工況樣本不足的行業(yè)痛點，融合生成式AI、行業(yè)機理、數(shù)字孿生（885820）三大技術，定向生成稀缺邊緣場景樣本，補充邊緣場景數(shù)據(jù)，優(yōu)化樣本分布結構，有效提升模型泛化能力與魯棒性，破解真實數(shù)據(jù)“長尾樣本不足”的行業(yè)共性難題。

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第五階：全生命周期運營，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)持續(xù)增值

打破數(shù)據(jù)集“一次性項目”思維，建立長效資產(chǎn)運營機制，讓數(shù)據(jù)伴隨業(yè)務、模型同步迭代：

建立規(guī)范化元數(shù)據(jù)管理體系，實現(xiàn)全鏈路可追溯、可檢索；

通過“靜態(tài)六維指標+動態(tài)效果驗證”雙維質(zhì)量評估機制，結合業(yè)務反饋持續(xù)迭代優(yōu)化，量化數(shù)據(jù)質(zhì)量。

雙輪驅(qū)動：閉環(huán)協(xié)同，構建企業(yè)專屬數(shù)據(jù)價值飛輪

僅靠單鏈路數(shù)據(jù)加工無法實現(xiàn)長期價值，浪潮海岳創(chuàng)新業(yè)務場景驅(qū)動+模型效果驅(qū)動雙輪協(xié)同模式，形成“場景-數(shù)據(jù)-模型”正向循環(huán)飛輪。

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驅(qū)動輪1：業(yè)務場景牽引

業(yè)務場景為需求牽引，明確數(shù)據(jù)范圍與質(zhì)量要求，確保數(shù)據(jù)建設始終服務真實業(yè)務場景；模型效果為反饋路徑，將應用評價、人工糾錯、低置信樣本持續(xù)回流，反向優(yōu)化數(shù)據(jù)集建設，實現(xiàn)數(shù)據(jù)與模型的協(xié)同進化。

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驅(qū)動輪2：模型效果反饋

構建“場景-數(shù)據(jù)-模型”正向數(shù)據(jù)飛輪：從用戶交互中萃取專有數(shù)據(jù)資產(chǎn)，將每一次用戶修正、決策采納、邊緣案例處理轉化為高質(zhì)量訓練語料；專有數(shù)據(jù)持續(xù)反哺模型迭代，形成“越用越好、越好越用”的正向循環(huán)，構建通用模型無法快速復制的核心競爭壁壘。

全鏈路合規(guī)安全體系，滿足監(jiān)管硬性要求

浪潮海岳建立覆蓋數(shù)據(jù)加工、模型微調(diào)、知識調(diào)用全環(huán)節(jié)的安全防控體系，以制度規(guī)范為基礎，通過數(shù)據(jù)分級分類、訪問權限管控、敏感信息脫敏、全鏈路加密、審計追溯等技術手段，嚴格符合《數(shù)據(jù)安全（885942）法》《個人信息保護法》《生成式AI服務管理暫行辦法》等監(jiān)管要求，實現(xiàn)數(shù)據(jù)集全鏈路風險可控、操作可溯。

Agentic AI時代，數(shù)據(jù)資產(chǎn)已成為企業(yè)智能化的核心生產(chǎn)力。擺脫“數(shù)據(jù)粗糧”桎梏，搭建標準化、可迭代的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集體系是全行業(yè)數(shù)字化轉型的必答題。

浪潮海岳以成熟的“五階精煉 雙輪驅(qū)動”方法論體系，助力企業(yè)打通從原始數(shù)據(jù)到高質(zhì)量數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值鏈路，讓垂域大模型、業(yè)務智能體真正扎根業(yè)務、創(chuàng)造實際經(jīng)營價值，全面加速企業(yè)智能化升級進程。