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　　指南從政策、技術、產業層面介紹了當前高質量數據集建設的背景，梳理了高質量數據集的定義、特征、分類、建設主體以及“三大建設難點”，提出了人工智能數據工程的“五大核心要素”和企業建設高質量數據集“三步走”戰略，分析了高質量數據集建設的核心技術，展示了科學、通信、交通、鐵塔、醫療、文化等領域高質量數據集建設實踐，最后從工程能力、技術創新、質量評估、版權合規、基礎制度創新等層面對未來高質量數據集建設的趨勢進行了展望，并提出了對政府部門和企業機構的建議，為業界推進高質量數據集建設提供有力支撐。

　　1. 高質量數據集的定義與頂層設計。高質量數據集是指用于訓練、驗證和優化人工智能大模型而收集、整理、標注形成的覆蓋行業核心專業知識和生產經營活動信息的數據資源集合。國家部委、地方政府加力出臺人工智能和數據要素相關政策，通過試點示范、工程項目、資金補貼等多種形式推動高質量數據集的建設、流通和開發應用。

　　2. 高質量數據集的特征與挑戰。高質量數據集具有高價值應用、高知識密度、高技術含量的“三高”特征。當前，高質量數據集建設正處于探索階段，主要面臨目標定位模糊、實施路徑碎片化與技術底座薄弱三重挑戰。

　　3. 人工智能數據工程的核心要素。面向人工智能的數據工程核心旨在提升模型數據集管理與運營效率、提升數據集質量和數量、充分挖掘數據資源價值、保障模型數據安全可信，涵蓋管理體系、開發維護、質量控制、資源運營、合規可信等五大核心要素(參考行業標準《大模型數據集開發管理能力分級及評估方法》)，涵蓋5個一級能力、21個二級能力和253項能力子項。

　　4. 高質量數據集建設“三步走”戰略。首先，開展數據集體系規劃，構建高質量數據集認知框架。其次，推動數據集工程建設，打造高質量數據集認知框架。最后，強化數據集質量檢測，建立高質量數據集全流程管控機制。

　　5. 高質量數據集的建設流程。高質量數據集建設需經歷數據設計和采集、治理、標注、質檢、運營等流程類似石油“煉化”過程中的勘采、粗煉、精煉、質檢、運營等流程，推動原始數據資源邁向智能應用。

　　6. 對高質量數據集建設的展望。隨著人工智能大模型應用從初步探索邁向更為復雜、智能的高階階段，對高質量數據集的規模、多樣性、時效性以及處理速度的要求將會快速增長。展望未來，數據集工程、技術創新、質量評估、版權合規以及基礎制度建設是推進人工智能高質量數據集建設的關鍵。

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