近日，我智库撰写的系统布局全国层级数据工厂基础设施的报告被省部级采用。
当前我国AI产业进入垂直大模型、行业智能体规模化落地关键阶段，但高质量数据集供给仍停留在企业“作坊式”自产自销模式，“谁家喝水谁打井”的生产逻辑推高全行业研发成本、延缓产业迭代。数据工厂作为标准化、规模化生产高质量数据集的新型数字基础设施，分为集中式、半集中式、分布式三类，包含储备、生产、中试三大核心车间，能够系统性补齐行业数据供给短板。对照国家数据局高质量数据集建设、全国一体化算力网络建设相关部署，各级政府在顶层统筹、分层布局、标准体系、跨部门协同、安全合规监管五大方面存在明显短板：一是国家、省、市、行业四级数据工厂布局缺乏统一顶层方案；二是算力枢纽、政务数据、行业数据分属不同主管部门，资源割裂无法联动建设；三是数据工厂建设标准、数据集分级规范、产品评测体系尚未全国统一；四是财政支持分散，缺少专项培育资金池；五是分布式“数据不动、模型动”模式配套合规监管机制不完善。建议国家层面出台数据工厂一体化布局专项规划，分层搭建国家级、省级、行业级、园区级数据工厂载体，统一全链条标准规范，统筹算力、政务、产业数据资源，完善财政扶持与全周期安全监管体系，将数据工厂纳入国家新型数字基础设施重大工程，以政府统筹之力破解数据供给碎片化难题，筑牢人工智能高质量发展数据底座。
通讯：杨隆博
审核：邓昭，彭建交
发布：姜学永，贺春亮
