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在“人工智能+”行动、《“数据要素×”三年行动计划》等政策驱动下，叠加行业智能化转型需求，央企高质量数据集建设已从零散探索迈入规模化推进阶段。覆盖智慧能源、工业制造等八大领域，以“场景牵引、工程化推进”为核心路径，在故障诊断、智能规划等场景落地见效，为培育新质生产力提供重要支撑。但建设过程中仍受制度、标准、技术、生态四大瓶颈制约，需通过多维突破夯实央企核心地位，加速数据要素价值释放。
1.支撑央企高质量数据集建设的核心政策有哪些？关键导向是什么？
核心政策涵盖《“数据要素×”三年行动计划》《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》《数字中国建设2025年行动方案》，加之近期国家数据局出台的《关于加强数据科技创新的实施意见》，形成政策合力。关键导向始终围绕场景赋能，推动重点行业搭建高质量数据集，衔接人工智能与数据协同优化需求，打通数据全生命周期链路，以数据科技突破助力数据要素市场化配置，为新质生产力培育筑牢数据底座。
2.央企高质量数据集建设的核心实践路径是什么？包含哪些关键环节？
核心路径是“场景牵引-工程化推进-体系化治理-协同化扩展”，贯穿数据集全生命周期。从需求锚定开始，落实数据采集、处理、标注与质量管控，确保交付合规可用。后续同步推进应用服务与运营监控，依托组织管理、安全合规等基础保障筑牢根基。全过程融入AI驱动治理理念，借助智能工具提升效率，实现从建设到运营的闭环落地。
3.当前央企高质量数据集建设最突出的挑战是什么？未来该往哪些方向突破？
最突出的挑战集中在四方面：制度层面权属与收益分配界定模糊，标准不统一导致跨企业数据互通受阻，多模态数据处理效率不足的技术短板，以及生态不完善造成流通应用受限。未来需精准发力，制度上明确数据资产规则，衔接《数据二十条》分类分场景保护要求；技术上攻坚智能处理工具，搭建集团级运营平台；生态上构建行业可信数据空间，探索“数据即服务”模式，联动上下游实现协同共建。
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