国家数据局新政：高质量数据集成物理AI“新石油”
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国家数据局新政总结：高质量数据集成为物理 AI 核心 “新石油”一、核心政策背景与定位2026 年 6 月 8 日，国家数据局正式发布《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》，这是国家层面首次针对数据赋能人工智能出台系统性部署。当前高质量数据集短缺，已成为物理 AI、具身智能、智能体、世界模型等前沿赛道发展的核心瓶颈，行业将高质量数据视作物理 AI 发展的 “新石油”。二、政策总体目标到2 ...
国家数据局新政总结：高质量数据集成为物理 AI 核心 “新石油”
一、核心政策背景与定位
2026 年 6 月 8 日，国家数据局正式发布《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》，这是国家层面首次针对数据赋能人工智能出台系统性部署。当前高质量数据集短缺，已成为物理 AI、具身智能、智能体、世界模型等前沿赛道发展的核心瓶颈，行业将高质量数据视作物理 AI 发展的 “新石油”。
二、政策总体目标
到2028 年底，国内将建成一批经过实战验证的行业高质量数据集，落地标杆 AI 应用场景，培育头部数据企业与专业人才，完善数据集建设工具、行业标准，全面夯实 AI 产业数据底座。
三、重点落地举措
方案围绕数据集供给、流通、应用全链条推出六大专项行动，聚焦物理 AI 相关方向重点发力：
- 丰富多模态数据形态：布局文本、图像、音视频、点云、时序数据、科学数据等全类型数据集，覆盖大模型预训练、微调、强化学习等全环节。
- 锚定前沿 AI 方向：重点加码智能体、具身智能、世界模型三大领域，针对性建设环境感知、运动控制、物理交互、复杂决策、人机交互等专用数据集。
- 创新数据供给方式：推广仿真模拟、合成数据技术，弥补真机交互数据不足的问题；鼓励多地建设数据标注创新试验区，提升数据规模化生产能力。
- 配套体系建设：同步推进知识库、知识图谱搭建，适配复杂 AI 任务需求。
四、行业核心痛点与业内观点
- 数据瓶颈突出：和易获取、低噪声的文本数据不同，物理 AI 所需的 3D/4D、第一视角、多维度物理交互数据噪声高、采集难度大、存量稀缺，民用通用数据无法直接复用，例如机器人力度控制、物体抓取等场景均依赖专属高精度数据。
- 权威观点佐证：AI 领域学者李飞飞指出，当下世界模型、物理 AI 发展的最大限制并非算力与算法，而是符合物理规律、高信噪比的高质量多模态数据，这也是全球 AI 巨头构筑技术壁垒的关键。
五、近期配套进展与现有基础
- 多项政策联动：此前工信部、国家数据局联合推出 “模数共振” 行动，目标 2026 年底形成 “数据 - 模型 - 场景” 良性循环；国家数据集管理服务平台已于 4 月底试运行，截至 5 月末，入驻认证机构 516 家，上线数据集 1350 个。
- 国内数据储备规模：截至 2026 年一季度，全国建成高质量数据集超 11.6 万个，总数据量达 960PB；3 月日均词元调用量突破 140 万亿，数据应用活跃度处于高位。
六、整体影响总结
本次顶层政策落地，正式将高质量数据集提升至物理 AI、具身智能产业发展的战略核心位置。政策自上而下打通数据生产、标注、流通、应用全环节，一方面有望破解行业数据卡脖子难题，加速物理 AI 商业化落地；另一方面将带动数据标注、数据合成、仿真数据、多模态数据服务等上下游产业链快速发展，利好国内数据要素与 AI 数据服务企业。
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