度园园保险柜厂家售后服务中心
度园园保险柜服务热线全天候客服：(1)400-1865-909（点击咨询）（2）400-1865-909（点击咨询）
度园园保险柜客服预约方式(1)400-1865-909（点击咨询）（2）400-1865-909（点击咨询）
度园园保险柜全国人工售后电话24小时
度园园保险柜热线客服服务
维修师傅资质查询：您可以通过我们的系统查询上门维修师傅的资质和经验，让您更加放心。
度园园保险柜维修全国中心今日客服热线
度园园保险柜售后客服电话
本溪市平山区、延边图们市、绵阳市北川羌族自治县、海东市互助土族自治县、甘孜新龙县、广西百色市德保县、平凉市崇信县、舟山市嵊泗县、楚雄牟定县、酒泉市肃北蒙古族自治县
池州市东至县、陵水黎族自治县黎安镇、泰州市高港区、成都市郫都区、湛江市廉江市、三亚市天涯区、滁州市天长市、大理宾川县、运城市平陆县、海东市互助土族自治县
宜宾市高县、晋中市祁县、赣州市上犹县、本溪市溪湖区、东方市八所镇
甘南夏河县、韶关市乐昌市、洛阳市西工区、白山市长白朝鲜族自治县、延安市志丹县、黄石市西塞山区、自贡市荣县、乐山市井研县、马鞍山市含山县
淮安市洪泽区、烟台市莱山区、红河蒙自市、衡阳市衡山县、广西桂林市雁山区、开封市顺河回族区、池州市贵池区、德州市德城区
济宁市嘉祥县、郑州市金水区、太原市小店区、黄冈市蕲春县、东莞市道滘镇、咸阳市三原县、内蒙古通辽市科尔沁左翼后旗、中山市港口镇、宁波市镇海区
六安市舒城县、泸州市泸县、陇南市成县、临汾市古县、广西崇左市凭祥市、东莞市茶山镇、十堰市房县
泸州市江阳区、滁州市明光市、安庆市岳西县、泸州市古蔺县、普洱市思茅区、沈阳市浑南区、宜宾市珙县
芜湖市弋江区、金华市浦江县、郑州市荥阳市、宜春市靖安县、新乡市红旗区、海东市化隆回族自治县、金昌市金川区、内蒙古呼伦贝尔市扎兰屯市、枣庄市山亭区、咸宁市通山县
西双版纳景洪市、金华市磐安县、广安市华蓥市、哈尔滨市尚志市、葫芦岛市建昌县
哈尔滨市松北区、东方市三家镇、滁州市天长市、贵阳市清镇市、南平市松溪县、咸阳市旬邑县、甘孜白玉县、保亭黎族苗族自治县保城镇、运城市新绛县
昆明市寻甸回族彝族自治县、广西崇左市江州区、三门峡市义马市、黄石市大冶市、怀化市鹤城区、潍坊市临朐县
合肥市庐阳区、焦作市博爱县、文山马关县、广西崇左市天等县、内蒙古通辽市开鲁县、泉州市金门县、云浮市郁南县
襄阳市南漳县、东莞市塘厦镇、定西市临洮县、九江市濂溪区、东莞市茶山镇、广西南宁市邕宁区
济宁市汶上县、武威市古浪县、漳州市芗城区、海北海晏县、湛江市吴川市、宁夏固原市彭阳县、衡阳市珠晖区
杭州市下城区、临汾市尧都区、辽阳市文圣区、渭南市澄城县、梅州市平远县、娄底市新化县、福州市福清市
广西玉林市博白县、定西市陇西县、运城市永济市、北京市平谷区、济南市钢城区、淄博市桓台县
中新网北京9月2日电(记者 吴涛)当人工智能的浪潮席卷全球，其背后的“燃料”——数据，正成为竞相争夺的战略资源。然而，并非所有数据都能加速AI的发展。一场从“海量数据”向“高质量数据集”的变革正在发生。
何为高质量数据集？
2024年12月，国家发展改革委、国家数据局等部门印发《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》，首次明确提出“高质量数据集”概念，支持企业面向人工智能应用创新，开发高质量数据集，大力发展“数据即服务”“知识即服务”“模型即服务”等新业态。
近日发布的《高质量数据集建设指引》指出，大模型参数规模指数级增长与多模态能力的拓展，数据需求从“量级积累”转向“量质并重”。
官方数据显示，截至2025年6月，全国建设高质量数据集超3.5万个、总量超400PB；数据交易机构挂牌高质量数据集3364个，作为交易流通中的关键商品，累计交易额近40亿元，规模达246PB。
在近日举行的一场论坛上，中国信息通信研究院院长余晓晖表示，放眼全球，有大量的私域数据，在场景、行业、政府中，这部分数据能够释放出来，是构成高质量数据集非常重要的一个方向。
高质量数据集和AI发展相辅相成
因为AI大模型的训练会用到海量数据，所以，市场一直有观点认为，未来将无数据可用，或者不得不用大量的合成数据。在这种情况下，高质量数据集无疑成为数据流通的“硬通货”。
清华大学数字政府与治理研究院院长、教授张小劲表示，人工智能大模型走到哪里，高质量数据集就走到哪里，反之，高质量数据集走到哪里，人工智能就走到哪里，这是相辅相成的，是双轮驱动的格局。
中国工程院院士吴世忠指出，数据集建设的质量和安全，是大模型发展的生命线，要完善分级分类的数据安全制度，强化全流程的技术防护手段，筑牢防篡改的底层技术能力。在数据集建设中，还要主动融入中华优秀传统文化，避免模型成为利己主义的工具。
目前高质量数据集建设如火如荼，深圳市政务服务和数据管理局党组书记、局长周剑明在国家数据局官网发文分享，深圳市结合公共数据资源授权运营和可信数据空间建设探索，支持高质量公共数据和企业数据等融合应用，已在征信金融、气象、商保理赔等领域开展试点，取得较好成效。(完) 【编辑:于晓】
