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交匯點訊 省數(shù)據(jù)局、省發(fā)展改革委、省科技廳、省工信廳四部門日前印發(fā)《江蘇省物理AI與世界模型高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設行動計劃（2026—2028年）》，聚焦物理AI與世界模型高質(zhì)量數(shù)據(jù)集怎么建，明確5大項、14項重點任務清單，將責任細化分解到部門，確保高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設有目標、有抓手、能落地。

行動計劃明確以下重點任務：

（一）以模型需求牽引數(shù)據(jù)集共建

1. 建立物理AI與世界模型數(shù)據(jù)需求動態(tài)對接機制。

梳理全省物理AI、世界模型對場景傳感、動作交互、物理仿真的數(shù)據(jù)需求，將產(chǎn)業(yè)現(xiàn)場需要解決的真實任務、模型預測偏差、異常工況和實際執(zhí)行反饋納入需求來源，依托江蘇省高質(zhì)量數(shù)據(jù)集管理服務平臺動態(tài)更新需求清單，對接國家高質(zhì)量數(shù)據(jù)集管理服務平臺并線上發(fā)布，引導實景采集與仿真生成精準對接需求。（省委網(wǎng)信辦、省數(shù)據(jù)局牽頭，各設區(qū)市相關部門按職責開展工作，以下重點任務均涉及各設區(qū)市，不再重復列出）

2. 推動模型研發(fā)單位與行業(yè)企業(yè)深度協(xié)作。

推動智能制造、具身智能、自動駕駛等物理AI和世界模型研發(fā)單位與行業(yè)企業(yè)協(xié)作，聚焦制約物理AI與世界模型迭代的數(shù)據(jù)瓶頸，搭建支持強化學習等算法的虛實訓練驗證環(huán)境，聯(lián)合制定數(shù)據(jù)采集、標注、仿真增強及虛實融合方案，依托真實場景下感知、決策、操控環(huán)節(jié)的交互反饋，支持對預測失效原因開展分析并據(jù)此定向補充數(shù)據(jù)，構建數(shù)據(jù)與模型閉環(huán)迭代體系。（省數(shù)據(jù)局牽頭，各有關部門按職責分工負責）

3. 建立數(shù)據(jù)標注企業(yè)與模型研發(fā)單位合作機制。

鼓勵物理AI和世界模型研發(fā)單位開放需求接口，通過OPC眾包、舉辦高質(zhì)量數(shù)據(jù)集開發(fā)者創(chuàng)新大賽、組建行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集創(chuàng)新聯(lián)合體、推動公共數(shù)據(jù)授權運營主體協(xié)同標注企業(yè)、深化產(chǎn)教融合共建等方式吸引多方參與高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設，形成“模型提需求—社會建數(shù)據(jù)—市場驗效果”的協(xié)同模式。（省數(shù)據(jù)局牽頭，各有關部門按職責分工負責）

（二）攻關重點領域數(shù)據(jù)集供給應用

4. 真機交互數(shù)據(jù)集建設。

圍繞物理AI應用需求，推進多源數(shù)據(jù)采集治理、多模態(tài)感知融合與標注加工，建設真機交互數(shù)據(jù)集，支撐傳統(tǒng)優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、新興支柱產(chǎn)業(yè)能級提升和未來產(chǎn)業(yè)前沿突破。

（1）筑牢傳統(tǒng)優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集底座。聚焦高端裝備、新能源、新型電力裝備、高技術船舶與海工裝備、生物醫(yī)藥等優(yōu)勢領域，支持行業(yè)龍頭企業(yè)、重點工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)、重點工業(yè)軟件企業(yè)聚焦生產(chǎn)制造真機交互場景，整合生產(chǎn)過程、運行環(huán)境等實時數(shù)據(jù)，面向物理AI、世界模型技術方向建設行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，賦能傳統(tǒng)優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級。（省工業(yè)和信息化廳、省數(shù)據(jù)局按職責分工負責）

（2）培育新興支柱產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。圍繞集成電路、低空經(jīng)濟、新型儲能、智能機器人等領域，推進物理機理建模、缺陷樣本擴充與真機數(shù)據(jù)協(xié)同應用，形成研發(fā)、制造、測試、運行、維護全流程數(shù)據(jù)集，賦能芯片設計、低空智能網(wǎng)聯(lián)與調(diào)度、源網(wǎng)荷儲協(xié)同優(yōu)化、機器人泛化操作等場景，支撐新興支柱產(chǎn)業(yè)與物理AI深度融合，加速產(chǎn)業(yè)能級提升。（省工業(yè)和信息化廳、省發(fā)展改革委、省交通運輸廳、省科技廳、省數(shù)據(jù)局按職責分工負責）

（3）前瞻布局未來產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。圍繞量子科技、生物制造、第六代移動通信等領域，依托量子科技長三角產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中心、紫金山實驗室等高能級平臺加大實驗數(shù)據(jù)采集、治理與融合力度，建設高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，賦能量子物理建模、生物制造控制、通感算融合等模型訓練，支撐未來產(chǎn)業(yè)前沿探索與關鍵技術驗證。（省科技廳、省發(fā)展改革委、省衛(wèi)生健康委、省藥監(jiān)局、省通信管理局、省數(shù)據(jù)局按職責分工負責）

5. 仿真模擬與合成數(shù)據(jù)擴容。

圍繞工業(yè)現(xiàn)場、高危作業(yè)、物流倉儲、醫(yī)療手術、應急救援、多災種耦合等場景，推進多物理場仿真、實時傳感、接觸操作、域隨機化、Real2Sim（真實世界數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為仿真環(huán)境）遷移與聯(lián)合訓練，建設高保真數(shù)字孿生仿真環(huán)境，形成高質(zhì)量合成數(shù)據(jù)集，支撐相關物理AI產(chǎn)品閉環(huán)迭代。（省工業(yè)和信息化廳、省交通運輸廳、省自然資源廳、省住房和城鄉(xiāng)建設廳、省應急管理廳、省氣象局、省科技廳、省數(shù)據(jù)局按職責分工負責）

6. 科學研究前沿數(shù)據(jù)集攻堅。

立足AI for Science（人工智能賦能科學研究）前沿發(fā)展范式，面向世界模型訓練、驗證與評測需求，重點開展多源科學數(shù)據(jù)的時空對齊、融合標注，推動構建覆蓋基礎研究、技術攻關、中試驗證、產(chǎn)業(yè)化應用等全鏈條的數(shù)據(jù)供給應用體系，支撐世界模型對物理規(guī)律、時空關系和因果機制的學習、驗證與迭代優(yōu)化。（省科技廳、省教育廳、省數(shù)據(jù)局按職責分工負責） 

（三）以點帶面深化企業(yè)試點培育

7. 扎實推進數(shù)據(jù)標注、高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設先行先試。

加快南京市國家數(shù)據(jù)標注先行先試（領域創(chuàng)新—工業(yè)制造方向）建設，支持南京市數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)和高質(zhì)量數(shù)據(jù)集公共服務平臺建設，支持無錫市、蘇州市、宿遷市建設工業(yè)制造、智慧交通、具身智能領域省級標注基地，鼓勵有條件地區(qū)因地制宜發(fā)展數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)，形成錯位發(fā)展布局。（省數(shù)據(jù)局、省工業(yè)和信息化廳牽頭，各有關部門按職責分工負責）

8. 深化省屬企業(yè)數(shù)據(jù)集建設示范效應。

發(fā)揮省屬國企示范引領作用，健全數(shù)據(jù)分類分級管理機制，構建覆蓋全業(yè)務鏈條的數(shù)據(jù)資源體系，推動重點企業(yè)挖掘能源、路網(wǎng)等領域場景數(shù)據(jù)，建設物理AI高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，以聯(lián)合體帶動產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同，并建立開放共享與普惠機制，依規(guī)向中小企業(yè)、高校、初創(chuàng)團隊提供授權使用服務，降低數(shù)據(jù)獲取和使用成本，推動數(shù)據(jù)全產(chǎn)業(yè)復用。（省數(shù)據(jù)局、省國資委按職責分工負責）

9. 建立數(shù)據(jù)集動態(tài)歸集和梯次培育機制。

建設數(shù)據(jù)集項目專項庫，常態(tài)化征集省內(nèi)物理AI及世界模型高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設項目入庫，實行分梯度培育管理。對儲備項目加強需求對接與資源導入，加快項目孵化。對在建項目強化質(zhì)量評估與技術支持，促進提質(zhì)增效。組織省級高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設項目征集遴選，對成熟項目開展應用驗證與推廣復制，形成示范帶動效應。（省數(shù)據(jù)局牽頭，各有關部門按職責分工負責） 

（四）推進技術攻關與基礎設施建設

10. 開展物理AI與世界模型數(shù)據(jù)關鍵技術攻關。

因地制宜系統(tǒng)梳理物理AI與世界模型數(shù)據(jù)采集、處理、流通、融合應用中的關鍵技術瓶頸，重點突破多源異構語義對齊與融合加工、本體建模、多模態(tài)數(shù)據(jù)合成與仿真增強等技術。面向世界模型前沿方向，推進多模態(tài)時空對齊、跨域適配遷移、因果一致性建模等技術攻關。探索建立面向物理AI與世界模型的大模型評測標注技術體系。（省數(shù)據(jù)局牽頭，省科技廳按職責分工負責）

11. 建設物理AI數(shù)據(jù)生產(chǎn)訓練基地。

布局物理AI數(shù)據(jù)生產(chǎn)訓練基地，建設仿真驗證環(huán)境，提供物理場景數(shù)據(jù)采集、專業(yè)化標注、極端場景合成、虛實融合驗證等能力，支撐世界模型訓練、測試與迭代優(yōu)化。（省數(shù)據(jù)局、省發(fā)展改革委牽頭，各有關部門按職責分工負責）

（五）完善流通交易與標準測評體系

12. 健全數(shù)據(jù)流通交易體系。

明確主體責任、權利義務和行為規(guī)范。依托省數(shù)據(jù)交易所等數(shù)據(jù)流通服務機構，完善登記、評估、撮合、交付、結(jié)算等服務功能。探索以詞元（Token）為基礎的價值計量體系。支持行業(yè)性流通平臺建設，促進垂直領域數(shù)據(jù)高效流通。推動可信流通環(huán)境建設，加強隱私計算、區(qū)塊鏈等技術的應用。（省數(shù)據(jù)局牽頭，各有關部門按職責分工負責）

13. 完善標準規(guī)范體系建設。

制定物理AI高質(zhì)量數(shù)據(jù)集工作指引，構建數(shù)據(jù)標注及高質(zhì)量數(shù)據(jù)集標準框架，圍繞時空對齊、多模態(tài)數(shù)據(jù)治理、實體交互標注、仿真數(shù)據(jù)工具平臺等領域加強標準子體系建設并組織開展國家標準貫標，鼓勵依托測評認證機構構建面向行業(yè)和特殊場景的模型能力評測體系。（省數(shù)據(jù)局牽頭，各有關部門按職責分工負責）

14. 加強數(shù)據(jù)安全與倫理合規(guī)審查。

嚴格落實數(shù)據(jù)分類分級保護要求。對于醫(yī)療臨床、基因與生物制造等數(shù)據(jù)依法開展倫理審查并落實知情同意要求。對于地理測繪、城市視頻等數(shù)據(jù)嚴格落實保密規(guī)定。制定安全合規(guī)指引，明確采集、存儲、使用、共享、銷毀全流程責任，各行業(yè)主管部門按職責落實監(jiān)管責任。（省數(shù)據(jù)局牽頭，各有關部門按職責分工負責）

新華日報·交匯點記者 聶偉