通信世界网消息（CWW）中国大模型高质量数据集产业已形成较为完善的政策体系与市场框架，呈现产业规模快速扩张、应用场景持续丰富的发展态势。然而，产业发展仍面临数据质量参差不齐、数据市场生态不健全、数据治理技术能力不足三大核心挑战。本报告通过对当前问题的系统性分析，提出针对性解决方案，旨在推动数据要素市场化配置改革，提升数据质量与利用效率，为大模型技术创新与产业应用落地奠定坚实的数据基础。
中国大模型高质量数据集产业发展路径
中国大模型高质量数据集产业正处于政策驱动与市场培育的关键发展期，形成“政府统筹+场景落地+产业协同”的独特发展路径。
在政策顶层设计方面，国家数据局作为统筹核心，构建了“顶层设计—制度细化—地方落地”的三级推进框架，截至2025年已发布20余份数据要素领域专项文件，覆盖数据产权界定、数据标注产业、数据资产入表等关键环节，形成“制度+产业+市场”的底层支撑体系。
在数据要素市场化配置方面，中国已建立以公共数据资源开发利用为基础的场内交易体系，形成共享、开放、授权运营三位一体的制度框架。国家数据局2024年10月新闻发布会披露，截至2024年7月，全国243个省级和城市政府已上线数据开放平台，开放有效数据集超37万个，八年间增长44倍。
在产业规模与应用场景方面，中国数据标注产业呈现快速增长态势。国家数据局在2025年3月19日召开的“数据标注基地建设现场推进会”披露，国家级数据标注基地已在7个城市落地，截至2025年3月，数据标注总规模达17282TB（相当于中国国家图书馆数字资源总量的6倍），形成医疗、工业、教育等行业高质量数据集335个，赋能121个国产人工智能大模型研发。
在数据资源特征方面，中国已拥有全球最大的中文数据规模，呈现显著的规模优势。中文互联网内容总量已突破172ZB（泽字节），占全球数字资源的18%，远超英语（12%）等语种；同时互联网用户基数庞大，截至2024年12月已达到10.51亿，占全球网民总量的21.5%。
总体而言，中国大模型高质量数据集产业已构建起较为完善的政策体系和市场框架，产业规模快速扩张，应用场景不断丰富，处于市场快速发展阶段。
中国大模型高质量数据集产业发展面临的难关
中国大模型高质量数据集产业在快速发展的同时，也面临着数据质量短板、数据市场生态不完善，数据治理技术能力不足等多重挑战，这些难关直接制约了产业的高质量发展和大模型的应用效能。
首先，数据质量与多样性不足构成了最核心的发展瓶颈。斯坦福大学在《跨语言语料质量评估框架》中评估：中文开放语料的平均质量得分仅62.3分（满分100），显著低于英语语料的78.5分；《中国AI语料质量年度报告》（国家人工智能标准化委员会，2025）中显示，低质量数据（如重复、OCR错误内容）占比高达32%，直接影响模型训练效率；另外体现中国价值观的中文语料供给严重不足，导致商业大模型训练数据中西方语境内容占比相对较高，可能引发模型思维模式的西方化倾向。
其次，数据要素市场生态仍不完善。尽管截至2025年6月中国已建成49家数据交易所，但供需对接不畅的矛盾仍然存在。一方面，现有数据交易所多定位为“交易登记平台”，缺乏需求解析、产品设计及合规评估等深度服务能力，导致85%的企业数据需求无法精准匹配（艾瑞咨询2025Q2调研）。另一方面，供方原始数据与需方消费级产品间存在巨大鸿沟。当前交易所上架数据中，大多数为非结构化原始数据，而需求方真正需要的是可直接调用的数据产品。这就要求必须有专业数据服务方的介入，完成数据治理（清洗低价值噪声），产品封装（将原始数据转化为标准接口化产品）和合规桥接（通过隐私计算技术平衡使用与权属），实现从原始数据到数据产品的关键转化。
第三，数据治理技术能力薄弱与专业人才结构性短缺问题突出。具体表现为：一是智能化治理工具链覆盖不足，缺乏整合数据清洗、标注、整合等全生命周期的AI赋能工具，导致数据治理效率偏低；二是质量标准与操作规范碎片化，行业内缺乏统一的数据治理标准体系；三是复合型人才供给缺口显著，数据治理人才需同时掌握领域知识与AI模型原理，目前行业内具备这种复合型能力的人才不足，制约了数据治理质量的提升。
中国大模型高质量数据集产业发展的建议
针对中国大模型高质量数据集产业面临的挑战，结合国际经验和国内政策导向，提出以下发展建议，旨在提升数据质量、完善市场机制、强化技术创新，推动产业高质量发展。
第一，强化公共数据供给与质量提升，构建多层次数据资源体系。一是扩大公共数据开放范围，推动政府部门、事业单位及公共服务机构的数据开放，优先开放与民生服务、产业创新相关的高价值数据，如气象、交通、环境等领域数据，并延长历史数据开放年限。二是建立公共数据质量提升机制，制定数据质量评估标准，定期开展数据质量审计。三是加快传统文化资源数字化，设立专项基金支持古籍、文物等数字化转化，提高中文语料中本土文化内容占比，增强大模型对中国价值观的理解与适配能力。
第二，完善数据要素市场生态建设，激发市场主体活力。一是发展专业化数据服务机构，支持数据处理、数据整合、数据安全等第三方服务企业发展，提升数据服务专业化水平，形成"数据供给方-数据服务方-数据需求方"协同发展的产业生态；二是深化数据产权制度改革，细化数据所有权、使用权、收益权的划分与保护，推动数据资产入表实践，降低数据交易成本。三是培育多元化数据交易生态，支持数据交易所发展数据经纪、数据信托等新型交易模式，探索数据资产质押融资等金融创新。
第三，加强数据治理技术体系能力建设，提升产业核心竞争力。一是建设基于行业清洗知识库的智能化清洗引擎；运用数据编织技术实现数据产品化封装；二是加强数据标注技术创新，支持基于AI的智能标注平台或者工具的研发，提升标注效率和质量。鼓励高校、研究机构与企业合作，加强数据治理人才的联合培养。三是建立数据质量认证机制，由第三方机构开展数据质量认证服务，为市场提供可信赖的数据质量评估，引导高质量数据集供给。
通过实施上述建议，希望可以系统性解决中国大模型高质量数据集产业面临的难关，推动数据要素市场化配置，提升数据质量和利用效率，为大模型技术创新和产业应用奠定坚实基础，助力中国在全球AI竞争中占据有利地位。
