专家 | 加快建设人工智能高质量数据集

主要观点总结

该文章主要介绍了人工智能高质量数据集建设存在的问题以及多措并举建设高质量数据集的方法。文章指出，高质量数据集是人工智能发展的关键要素，但在数据供给、技术、商业模式、政策等方面存在问题。对此，建议发挥政府和市场的协同作用，加快公共数据开放和企业数据流通，建设面向新一代人工智能的高质量数据集，同时加大攻关力度，引导企业和商业模式创新，构建人工智能数据产业生态，并加大政策支持力度。此外，文章还介绍了国脉集团等相关企业和产品的服务内容和产品特点。

关键观点总结

关键观点1: 人工智能高质量数据集建设存在的问题

包括通用领域、垂直领域以及具身智能领域的高质量数据供给不足，高质量数据的合成、处理和利用技术亟待提升，数据主体和商业模式发展尚不成熟，以及高质量数据集的专项规划和支持政策有待完善。

关键观点2: 多措并举建设高质量数据集的方法

包括加快公共数据开放和企业数据流通，围绕建设行业高质量数据集关键技术问题加大攻关力度，引导企业和商业模式创新，构建人工智能数据产业生态，以及加大人工智能高质量数据集建设政策支持力度。

关键观点3: 国脉集团及其他相关企业和产品的介绍

国脉集团是数据资产化专业服务机构，提供培训、咨询和产品设计等全流程数据资产化服务。同时介绍了其他相关企业和产品的服务内容和产品特点，如报告、睿治数据治理平台、数据中台解决方案、Apas慧指引擎、产业政策大数据平台等。