报告 | 《2026数据工厂白皮书》(附下载)

2026 年 7 月发布的《数据工厂白皮书》由北交大、北化工牵头，联合华为、各地数据集团、多所高校及交易所共同编制。报告指出 AI 进入推理主导新阶段，词元、多模态数据需求爆发，但行业存在数据供给不足、存储零散、数据集作坊式生产三大核心短板，首次系统性定义数据工厂为高质量数据集规模化新型基础设施。

报告对比国内外标杆项目，划分 3 大类数据工厂、三层架构与三大车间，明确 4 种建设、4 类运营、四级部署路径，最后从政策、标准、技术、平台四大维度给出全国落地配套实施建议。

核心看点：

• 行业底层数据供需量化研判：披露 2025 年推理数据首超训练数据、智能体流量超越人类访问量等关键数据，点明算力 / 算法已实现平权，数据平权是 AI 普及最后瓶颈；拆解数据 “供不出、存不好、产低效” 三大产业痛点。

• 完整数据工厂标准化理论体系：首创 “335443” 数字框架，明确 3 种类型、三大车间、五大特征、四种建设模式、四类运营模式、四层国家部署架构，区分广义（国家基座 + 工厂 + AI 训练场）、狭义（储备 / 生产 / 中试车间）两套架构。

• 国内外海量标杆全景对比：海外覆盖 Scale AI、美国星际之门、欧洲数据中心、生物 / 遥感专业数据工厂；国内收录贵州、天津具身、上海库帕思、京津冀、广东韶关、北京模速空间等国家级存力 / 语料基地，拆解各平台架构、产能、商业模式。

• 全链路生产技术闭环：覆盖多源采集、冷热分层存储、AI 清洗合成、人机协同标注、多维度质检、模型适配中试全套流水线，给出非结构化、触觉、遥感等前沿数据采集攻关方向。

• 国家级落地顶层方案：提出出台专项政策、全链条标准研制、四大核心技术攻关、四层支撑平台建设四大落地举措，配套国家级、行业级、区域级数据工厂分层布局规划。

• 产业落地多元模式：区分国企保障、行业定制、市场化电商、产学研结对四类运营方案，适配国家战略、行业垂域、商业化数据交易不同场景。