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數(shù)據(jù)標(biāo)注是對(duì)企業(yè)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理，形成可服務(wù)于人工智能模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)挖掘分析、開(kāi)展檢驗(yàn)檢測(cè)等活動(dòng)必須的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的過(guò)程，主要包括篩選、清洗、分類、注釋、標(biāo)記、質(zhì)檢等環(huán)節(jié)?！蛾P(guān)于促進(jìn)數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)施意見(jiàn)》(以下簡(jiǎn)稱《實(shí)施意見(jiàn)》)的出臺(tái)，開(kāi)啟了我國(guó)數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的嶄新階段?！秾?shí)施意見(jiàn)》明確了一系列目標(biāo)及舉措，清晰界定了數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)的范疇、發(fā)展方向、重點(diǎn)領(lǐng)域與核心任務(wù)，為培育數(shù)據(jù)標(biāo)注新業(yè)態(tài)新模式、筑牢人工智能創(chuàng)新根基提供了路徑指引。數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)的繁榮將成為促進(jìn)人工智能賦能新型工業(yè)化的關(guān)鍵力量。
一、堅(jiān)持需求牽引，深入挖掘制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)注需求
目前，我國(guó)制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化普及率穩(wěn)步提升，骨干企業(yè)基本實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型，數(shù)據(jù)規(guī)模和復(fù)雜度也逐漸增大，這為釋放制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)要素價(jià)值帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)標(biāo)注是銜接物理世界信息和數(shù)字世界應(yīng)用的樞紐，是開(kāi)發(fā)利用制造業(yè)海量數(shù)據(jù)、打通各系統(tǒng)環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)孤島、促進(jìn)新一代信息技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)深度融合、實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)技術(shù)雙輪驅(qū)動(dòng)的關(guān)鍵。
有效需求是拉動(dòng)數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)規(guī)?；l(fā)展，促進(jìn)數(shù)據(jù)技術(shù)和制造業(yè)深度融合的強(qiáng)大動(dòng)能。一方面，實(shí)施“國(guó)有企業(yè)數(shù)據(jù)效能提升行動(dòng)”，以龍頭國(guó)有企業(yè)為主體，打通產(chǎn)業(yè)生態(tài)內(nèi)數(shù)據(jù)壁壘，促進(jìn)數(shù)據(jù)歸集匯聚，深入挖掘制造業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，釋放國(guó)有企業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)注需求，支持一批規(guī)?；瘜I(yè)化數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)商成長(zhǎng)壯大。另一方面，加強(qiáng)重點(diǎn)制造業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)標(biāo)注，打造制造業(yè)通用高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，服務(wù)制造業(yè)大模型訓(xùn)練和落地應(yīng)用，推動(dòng)人工智能大模型和制造業(yè)企業(yè)小模型結(jié)合，推動(dòng)人工智能賦能新型工業(yè)化走深走實(shí)。
二、加強(qiáng)創(chuàng)新力度，精準(zhǔn)服務(wù)制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)注需求
創(chuàng)新是數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心引擎，高端化發(fā)展是數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)發(fā)展的方向。圍繞核心技術(shù)攻關(guān)、標(biāo)準(zhǔn)體系完善和創(chuàng)新載體打造三方面重點(diǎn)發(fā)力，建立健全數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新體系和生態(tài)，促進(jìn)數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)。
先進(jìn)標(biāo)注工具與技術(shù)的研發(fā)應(yīng)用，是實(shí)現(xiàn)制造業(yè)多源數(shù)據(jù)融合驅(qū)動(dòng)的技術(shù)基礎(chǔ)。以國(guó)際前沿人工智能技術(shù)需求為導(dǎo)向，開(kāi)展數(shù)據(jù)標(biāo)注領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)，加強(qiáng)跨模態(tài)語(yǔ)義對(duì)齊、4D標(biāo)注、大模型標(biāo)注等關(guān)鍵數(shù)據(jù)標(biāo)注技術(shù)研發(fā)，加快研制先進(jìn)自主可控的軟硬一體標(biāo)注設(shè)備，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)、模型、工具、系統(tǒng)和制造業(yè)場(chǎng)景等要素的融合，促進(jìn)數(shù)據(jù)標(biāo)注和制造業(yè)機(jī)理融合，對(duì)于深化人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用具有重要意義。
開(kāi)展相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)研制推廣，推動(dòng)與制造業(yè)先行標(biāo)準(zhǔn)的融合應(yīng)用，是提升制造領(lǐng)域數(shù)據(jù)標(biāo)注質(zhì)量的關(guān)鍵。圍繞數(shù)據(jù)標(biāo)注的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，結(jié)合制造業(yè)企業(yè)實(shí)際，引導(dǎo)數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)和制造業(yè)企業(yè)共同開(kāi)展標(biāo)準(zhǔn)研制，解決包括行業(yè)先驗(yàn)知識(shí)、數(shù)據(jù)安全保障、標(biāo)注質(zhì)量控制等關(guān)鍵核心問(wèn)題，開(kāi)展制造業(yè)數(shù)據(jù)集打造和質(zhì)量提升行動(dòng)，推動(dòng)數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)和制造業(yè)協(xié)同發(fā)展。
創(chuàng)新載體是實(shí)現(xiàn)制造業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)標(biāo)注創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化的重要平臺(tái)。支持制造業(yè)企業(yè)聯(lián)合數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)、高等院校等主體聯(lián)合建立打造高水平創(chuàng)新載體，促進(jìn)數(shù)據(jù)標(biāo)注和制造業(yè)協(xié)同創(chuàng)新，培養(yǎng)具有制造業(yè)背景的高水平數(shù)據(jù)人才，加快科技成果轉(zhuǎn)化和應(yīng)用落地，鼓勵(lì)有條件的制造業(yè)企業(yè)支持和參與開(kāi)源生態(tài)建設(shè)，推動(dòng)各類創(chuàng)新要素充分涌流。
三、深化產(chǎn)業(yè)融合，深度賦能制造業(yè)企業(yè)全鏈條智能化
數(shù)據(jù)標(biāo)注是人工智能深入賦能新型工業(yè)化落地的重要環(huán)節(jié)，需要將數(shù)據(jù)標(biāo)注與制造業(yè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)深度融合，結(jié)合具體行業(yè)、場(chǎng)景、數(shù)據(jù)特點(diǎn)，開(kāi)展數(shù)據(jù)標(biāo)注模型設(shè)計(jì)。《實(shí)施意見(jiàn)》將有效推動(dòng)數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)和制造業(yè)需求精準(zhǔn)匹配，打破數(shù)據(jù)標(biāo)注環(huán)節(jié)的技術(shù)和能力限制，充分利用人工智能算法對(duì)制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)資源進(jìn)行深度挖掘與分析，實(shí)現(xiàn)制造業(yè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的智能化變革。
(一)數(shù)據(jù)標(biāo)注賦能創(chuàng)新研發(fā)
智能化研發(fā)設(shè)計(jì)通過(guò)結(jié)合人工智能算法、數(shù)據(jù)分析以及虛擬仿真技術(shù)，突破傳統(tǒng)研發(fā)設(shè)計(jì)方法的局限。例如在制造業(yè)圖紙自動(dòng)生成場(chǎng)景，需結(jié)合相關(guān)行業(yè)機(jī)理，對(duì)圖紙關(guān)鍵信息、關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)、關(guān)鍵流程進(jìn)行標(biāo)記和注釋；在三維結(jié)構(gòu)智能生成場(chǎng)景，需對(duì)用于模型訓(xùn)練的圖片數(shù)據(jù)、點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行跨模態(tài)標(biāo)注；在分子和藥物智能研發(fā)場(chǎng)景，標(biāo)注環(huán)節(jié)需結(jié)合相關(guān)知識(shí)，對(duì)原子、電荷、化學(xué)鍵、官能團(tuán)、靶點(diǎn)、功能、活性等關(guān)鍵信息進(jìn)行標(biāo)記和對(duì)齊。
(二)數(shù)據(jù)標(biāo)注賦能高效中試
中試驗(yàn)證環(huán)節(jié)在制造業(yè)中起著承上啟下的關(guān)鍵作用，是工藝、設(shè)備、產(chǎn)品從設(shè)計(jì)概念走向大規(guī)模生產(chǎn)的重要驗(yàn)證環(huán)節(jié)，智能化技術(shù)在中試環(huán)節(jié)的應(yīng)用主要集中在過(guò)程監(jiān)測(cè)、產(chǎn)品質(zhì)檢、智能控制、系統(tǒng)仿真、機(jī)理研究等場(chǎng)景。例如在產(chǎn)品質(zhì)檢場(chǎng)景，需對(duì)圖像、點(diǎn)云、深度等融合數(shù)據(jù)中體現(xiàn)的缺陷尺寸、位置、類型等信息進(jìn)行標(biāo)記和注釋；在過(guò)程監(jiān)測(cè)場(chǎng)景，需對(duì)中試對(duì)象各類傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、清洗、對(duì)齊，識(shí)別和標(biāo)記異常信號(hào)。
(三)數(shù)據(jù)標(biāo)注賦能敏捷生產(chǎn)
生產(chǎn)制造是制造業(yè)的核心環(huán)節(jié)，直接決定了制造業(yè)企業(yè)的效率、成本與效益，智能化應(yīng)用空間較大。例如在設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)場(chǎng)景，需結(jié)合工業(yè)機(jī)理和經(jīng)驗(yàn)，對(duì)生產(chǎn)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行融合標(biāo)注，以精準(zhǔn)捕捉設(shè)備潛在的故障信號(hào)；在智能過(guò)程控制場(chǎng)景，需對(duì)傳感器、化驗(yàn)分析、控制器、人員等不同來(lái)源類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、清洗、對(duì)齊、標(biāo)注等。此外，在制造業(yè)企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)智平臺(tái)、邊緣計(jì)算設(shè)備等中引入數(shù)據(jù)標(biāo)注工具，將暢通從數(shù)據(jù)管理到人工智能應(yīng)用的通路，重塑企業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用模式。
(四)數(shù)據(jù)標(biāo)注賦能智能營(yíng)銷(xiāo)
智能營(yíng)銷(xiāo)可實(shí)現(xiàn)客戶群體精準(zhǔn)定位、客戶需求深度洞察、行為偏好模式識(shí)別等，打破傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)的盲目性與局限性。例如在智能推薦場(chǎng)景，需結(jié)合推薦算法、模型的實(shí)際需求，對(duì)客戶訂單、行為數(shù)據(jù)等進(jìn)行精確標(biāo)記；在智能售后和智能客服場(chǎng)景，需收集和標(biāo)注包括產(chǎn)品數(shù)據(jù)、檢維修數(shù)據(jù)、客服業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、語(yǔ)音數(shù)據(jù)等在內(nèi)的原始數(shù)據(jù)。
(五)數(shù)據(jù)標(biāo)注賦能精益管理
智能化運(yùn)營(yíng)管理可實(shí)現(xiàn)企業(yè)供應(yīng)鏈協(xié)同、生產(chǎn)調(diào)度、人力資源管理、財(cái)務(wù)管理等多個(gè)子系統(tǒng)的貫通，數(shù)據(jù)標(biāo)注起到統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，打破系統(tǒng)壁壘的關(guān)鍵作用。例如在汽車(chē)制造智能供應(yīng)鏈場(chǎng)景，零部件供應(yīng)商與整車(chē)制造商等不同主體通過(guò)數(shù)據(jù)共享和協(xié)作標(biāo)注，實(shí)現(xiàn)敏捷研發(fā)與生產(chǎn)；在市場(chǎng)智能預(yù)測(cè)場(chǎng)景，企業(yè)需對(duì)宏觀市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢(shì)分析和準(zhǔn)確標(biāo)記，通過(guò)人工智能模型指導(dǎo)企業(yè)精益規(guī)劃、研發(fā)、生產(chǎn)等，實(shí)現(xiàn)對(duì)市場(chǎng)需求的精準(zhǔn)化掌握。
《實(shí)施意見(jiàn)》的發(fā)布為數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)與制造業(yè)雙向賦能，融合發(fā)展指明了方向，數(shù)據(jù)標(biāo)注憑借其在精準(zhǔn)數(shù)據(jù)支持、智能化決策、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)以及質(zhì)量控制等方面的重要作用，將成為推動(dòng)智能制造產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展的關(guān)鍵力量，助力制造業(yè)企業(yè)在數(shù)字化時(shí)代實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)與創(chuàng)新發(fā)展，邁向更高質(zhì)量的發(fā)展階段。
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