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国家数据局：全国已建成高质量数据集12万个

据央视新闻报道，我国持续加大优质数据供给，已建成高质量数据集12万个。截至今年6月底，全国已建成科学研究、工业制造、医疗卫生、教育教学等行业领域的高质量数据集总体量超1565拍字节（PB），较一季度末增长超60%，现有体量相当于中国国家图书馆数字资源总量的547倍左右，为人工智能发展提供有力支撑与此同时，我国数据标注产业加快发展，有效支撑高质量数据集建设。截至今年6月底，四川成都、辽宁沈阳、安徽合肥、湖南长沙、海南海口、河北保定、山西大同七个数据标注先行先试城市标注规模超119拍字节（PB），数据标注从业人员达14万人。下一步，国家数据局将深化构建服务人工智能的高质量数据供给体系，以模型应用牵引数据供给、以数据驱动模型迭代，推动实现数据集有偿使用的价值闭环。

来源：国家数据局

2026-07-21

瀚高股份亮相2026世界人工智能大会（WAIC），以智能基座平台HigoBase加速AI规模化创新

该平台不仅是数据库能力的集成载体，更是瀚高股份对AI时代数据基础设施形态的前瞻探索——以智能运维、数据自治、模型协同为演进方向，积极融入大模型与智能体生态，推动数据管理系统从" 瀚高股份副总裁吕新杰参加圆桌对话随着AI技术飞速发展，数据量爆发式增长，多模态处理、训练推理加速和查询性能跃升对数据库提出全新要求。作为国内数据库领军企业及行业标准主导单位，瀚高股份率先开创中国开源数据库商业化发行模式，已形成以企业版、安全版为核心，集群软件与管理工具协同的完整产品矩阵，全面覆盖在线交易、数据分析、数据传输、容灾备份等数据全生命周期关键场景当前，公司在中国事务型数据库市场中稳居前三，在地理信息与新能源两大细分领域销量全国领先。依托HigoBase智能数据基座平台，瀚高股份正加速释放数据价值，助力客户实现规模化AI创新。下一步，瀚高股份将继续秉承"用开源链接世界"的理念，以开放打破壁垒，以信任承载数据，以创新驱动智能，深化"数据库+人工智能"融合互促，致力于打造AI时代全球数据领域的智能基座

来源：瀚高股份

2026-07-21

资本抢滩“真实世界数据”，景联文科技完成近亿元A轮融资

AI数据基建正在成为资本新宠。近日，景联文科技完成近亿元A轮融资，投资方包括滨江金投、杭州金投、创新数谷基金、安恒信息、玉禾田等，覆盖地方国资、产业资本和数据安全企业。据披露，本轮融资将重点用于升级SolarSense多模态数据工程平台和QApex数据生态平台，并加速具身智能等方向的高质量数据集生产。具身智能领域的数据困境尤为典型——要实现可用水平的具身智能，需要至少1000万小时的多模态数据。以当前真机采集成本计算，1小时数据采集至少需要500元，仅采集成本就高达百亿级别。更棘手的是，不同厂商的数据格式互不通用，行业总数据量迟迟无法突破临界点。目前头部企业普遍面临60%-70%的数据利用率，大量采集数据沦为“一次性资源”。资本可以烧出采集网络和标注团队，但烧不出行业知识的工业化生产体系。

2026-07-23

首个"制造业Token工厂"落地！迅策科技联合TCL旗下格创东智探索工业智能制造领域的AI落地

双方将以"制造业Token工厂"为核心锚点，依托迅策领先AI实时数据基础设施与全栈Token技术体系，格创东智在高端制造领域的场景沉淀与数据资源，共同探索工业智能制造领域AI数据基础设施及此次合作，标志着迅策科技将数据Token化能力进一步拓展至工业智能制造领域，加速AI落地与持续验证。共建工业数据底座，筑牢Token数据资产根基高质量的数据资产是Token工厂运转的核心基础。迅策科技凭借其强大的AI实时数据基础设施能力，以及非结构化数据清洗、治理、整合能力优势，联合开展工业数据的标准化与资产化加工。格创东智在高端制造领域沉淀了海量场景数据，涵盖产线上千道工序的制程数据、高频物联网传感数据、非结构化设备运行监控日志、机器视觉检测图像以及全链路碳排放与能耗数据等。双方将共同构建高质量工业专属语料库与数据集，全面破解工业数据海量、繁杂、零散且难以直接用于训练的行业痛点，为AI大模型及工业智能体的高效流转提供坚实的数据支撑。

来源：迅策科技

2026-07-06

让创新“少走弯路”，“AI+知识产权数据”服务商八月瓜科技亮相WAIC2026

目前，平台已构建超2亿条专利数据、总量26亿条的多维科技数据体系，服务超万家科技企业及高校科研院所等头部机构。专利数据，AIforScience的“浓缩铀”当前，高质量数据集建设受到高度关注。 ”李长青透露，八月瓜下一步将打造“专利数据+期刊论文数据”融合图谱，并加深与静安、与上海的合作。从主论坛的“科学数据成为基础模型原住民”，到展台上的专利数据智能引擎，八月瓜的实践，恰是这一前沿论断在知识产权领域的一次具体化尝试——当科学数据真正走入模型、走向产业，每一次创新都将拥有更坚实的数据基石。

2026-07-20

达美盛新一代本体与语义技术驱动的AgentiCenter平台

数据能查到，但AI不懂；文档能检索，但机器不理解。这不是大模型不够聪明，而是工业数据天生“语言不通”。二、可信的数据和知识为语义中枢AgentiCenter定位贯穿工厂建设期与运维期，以数据治理和资产全寿期管理为骨架，以可信业务数据和知识为语义中枢，将文档、工程对象、三维模型、时序数据、业务流程、标准规则和，让AI知道动一个阀门会影响哪条管线；•数据调度中心不仅做ETL，提升了多源异构数据的采集、清洗、转换和装载能力，为高质量数据集生产提供基础数据建模支撑；•成本管理器、进度管理器的加入同样支撑公司层面和工作区层面的一揽子采购字段必须依赖逻辑数据实体、业务对象及其所属业务域——即命名空间和上下文。这正是本体与语义能力的价值所在，也与DAMA数据治理体系的数据架构理念一致。达美盛对工业AI的理解，不是做只依赖解析和搬运、却无法保证数据业务确权与正确性的“数据搬运工”，而是从一线作业者产生的可信业务数据出发，构建可治理、可验证、可追溯的工业智能底座。

2026-07-14

夯实智造数据底座，打通工厂互联脉络，e-works专业研修班南京成功举办

刘老师以传统制造企业面临的内外压力为背景，阐述了企业采集数据的必要性，介绍了数据采集的对象和方法，并通过多个具体案例的解读展示了数据在设备运行状态监测、机器视觉及其应用、切削自适应控制和过程质量检测等不同场景下的深度应用顾老师分析了企业数据采集常见痛点，分享了工业数据采集技术与实战案例，介绍了工业通信网络搭建方法以及工业物联网平台与典型应用场景，并对对底层数据与AI大模型的关联应用进行了讲解。通过生产现场各种工业数据的实时采集、整理，不仅可为企业的MES、ERP等信息系统提供大量工业数据，也能通过对所积累沉淀数据的深入挖掘，实现生产过程优化和智能化决策，对于提升生产效率与产品质量，增强决策能力然而，对于制造企业而言，推进数据采集，建设互联工厂，涉及多种关键技术的集成和应用，且面临工业协议标准不统一且数据开放性不够，工业数据采集实时性要求难以保证以及工业数据采集存在数据安全隐患等多重挑战，也是在推进智能制造过程中困扰企业的关键难题面对上述问题与挑战，企业需采取综合性措施，包括但不限于建立统一的数据标准、升级设备以兼容现代通讯协议、开发或引入灵活的数据集成平台，以及培养具备跨领域知识的IT与OT融合团队等，以克服工业数据采集的难关

来源：e-works

2026-07-17

从语意转化到AI推理，烽台科技智能数据网关助力工业互联网实现数据智能闭环

当前，工业互联网正迈向‌网络、算力、数据与安全一体化的高质量发展新阶段‌。其次，ID-BOX具备向下连接设备、产线、PLC、DCS、传感器和工业网络，等对多源异构工业数据的汇聚能力和统一化、标准化处理能力，同时具备向上连接工业互联网平台、MES、ERP、CMMS、数据湖和AI 模型，把分散在现场的设备状态、工艺参数、报警事件、控制信号和业务数据汇聚到统一的数据通道中的功能设定，这为高质量数据集的构建和传输奠定了基础。可适配工业互联网安全分级管理制度，建立边缘侧数据隔离区、提供数据脱敏功能，满足数据合规相关需求。烽台科技ID-BOX正成为集工业通信、边缘计算、平台连接与数据安全一体的工业边缘入口和数据基础设施，从而帮助工业企业构建可感知、可分析、可反馈、可演进的新一代工业智能基座。

2026-07-07

浪潮KaiwuDB开源项目入选“中国开源项目影响力跃升先锋榜Top10”

浪潮KaiwuDB开源数据库项目KWDB位列该榜单第四位，是本年度数据库赛道唯一入选项目，标志着KWDB已从开源新星项目进阶为国产场景化数据库高成长力标杆。 KWDB是开放原子开源基金会孵化的首款分布式多模数据库项目，聚焦物联网、能源电力、车联网、智能制造等场景中高并发接入、海量时序数据写入、多源异构数据融合分析等问题，支持在同一实例中管理时序数据与关系数据，帮助用户在设备数据采集、实时监测、状态分析、业务关联查询等环节减少系统割裂，提升数据处理效率。同时，KaiwuDB也在积极探索MCPServer、AI智能助手、数据库智能体等方向，让数据库的开发、管理和运维进一步融入AI工具链。 “2025年报”这样评价：“KWDB是面向AIoT的分布式多模数据库，支持时序数据与关系数据融合处理，已在能源电力、车联网等领域实现规模化应用，补足了国产数据库在物联网数据管理与智能分析场景中的能力空白

来源：浪潮KaiwuDB

2026-06-30

让医生不用写代码轻松用AI——东软多模态医学人工智能平台重塑医学科研范式

多模态数据，一次打通轻松应用医学研究的难点，往往在数据。影像数据来自PCCT、CT、MRI、X光、数字病理、内镜等，临床数据来自HIS、LIS、电子病历，组学数据来自基因组、蛋白质组——多源异构，格式不一，整合起来耗时耗力。平台做的事情是：统一管理影像数据、临床数据、组学数据、病理数据、人口学数据、随访数据，支持DICOM、JPG、PNG、NII、CSV等多种格式，用一致的标准存储和处理。数据导入后，平台自动生成数据画像——缺失值、偏倚量、效应量、正态性、数据分布、质量分析、相关性分析，一键出结果。数据处理过程可追溯，数据流图让每个数据集的来龙去脉一目了然。平台内置算法服务平台，集成210+内置算法，支持算法的集成、共享和评价。

2026-07-10

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