Создание высококачественных отраслевых наборов данных для применения искусственного интеллекта! Министерство промышленности и информационных технологий запускает инициативу по укреплению основы промышленных данных 

Резюме:

Министерство промышленности и информационных технологий недавно распространило уведомление о запуске инициативы «Создание фундамента промышленных данных», в рамках которой будут организованы пилотные проекты по созданию высококачественных отраслевых наборов данных для искусственного интеллекта с целью преодоления препятствий в сборе, агрегировании и использовании промышленных данных.

Уведомление Генерального управления Министерства промышленности и информационных технологий о запуске инициативы «Создание фундамента промышленных данных» и проведении пилотных проектов по созданию высококачественных отраслевых наборов данных для искусственного интеллекта

Органам промышленности и информатизации провинций, автономных районов и городов, находящихся в прямом ведении центрального правительства:

В целях реализации духа 20-го съезда Коммунистической партии Китая и всех пленум 20-го ЦК, выполнения решений и распоряжений ЦК и Госсовета по развитию искусственного интеллекта, а также в соответствии с рабочими требованиями партийной группы министерства, с целью поиска эффективных путей «сбора», «агрегирования» и «использования» промышленных данных, настоящим запускается инициатива «Укрепление фундамента промышленных данных» и начинается пилотная реализация проектов по созданию высококачественных отраслевых наборов данных для искусственного интеллекта. Соответствующие вопросы излагаются ниже:

1. Общие требования

С учетом основной задачи по продвижению разработки и использования промышленных данных, необходимо выбрать ключевые отрасли обрабатывающей промышленности и, опираясь на такие субъекты, как предприятия ключевых отраслей, платформенные организации, кластеры передовой обрабатывающей промышленности, а также пилотные города по цифровой трансформации малых и средних предприятий, применять дифференцированные меры. Ориентируясь на потребности типичных сценариев, необходимо сосредоточиться на «небольших отрезках» ключевых звеньев и ключевых сценариев для проведения пилотных проектов, стремясь преодолеть узкие места в «сборе», «агрегировании» и «использовании» промышленных данных. К концу 2026 года создать ряд объединений по сотрудничеству в области отраслевых данных (далее — «объединения»), построить надежную платформу для обмена данными в ключевых отраслях, собрать ряд отраслевых данных, решить ряд ключевых технологических задач в области данных, разработать ряд стандартов для промышленных данных, создать ряд высококачественных, стандартизированных и доступных для обмена наборов отраслевых данных, способствовать внедрению ряда крупных отраслевых моделей, промышленных интеллектуальных систем и других приложений, обобщить и сформировать эффективные пути, инновационные механизмы и модели опыта в области эффективного сбора и обработки промышленных данных, их надежного распространения и агрегирования, а также их глубокой интеграции и применения, способствовать повышению качества, снижению затрат и повышению эффективности в отрасли, а также изучить модели создания высококачественных наборов данных и их использования в промышленной сфере.

2. Субъекты реализации

Сосредоточиться на ключевых отраслях обрабатывающей промышленности, обладающих хорошей основой для цифровой трансформации и большим потенциалом для извлечения ценности из данных, опираясь на четыре категории субъектов: предприятия ключевых отраслей, платформенные организации, кластеры передовой обрабатывающей промышленности и пилотные города по цифровой трансформации малых и средних предприятий, содействовать созданию ряда объединений для проведения пилотных проектов.

(1) Предприятия ключевых отраслей. Выбрать ведущие предприятия в таких ключевых отраслях, как металлургия и автомобилестроение, в качестве лидеров; опираясь на их мощные возможности по интеграции производственно-сбытовых цепочек, объединить предприятия выше- и нижестоящих звеньев, научно-исследовательские институты, компании, предоставляющие услуги в области данных, и производителей крупных моделей для формирования объединений; изучить пути использования данных между предприятиями и в рамках производственно-сбытовых цепочек, а также механизмы сотрудничества в области обмена данными; уделить особое внимание решению ключевых технологических задач в отрасли, разработке отраслевых стандартов данных, созданию высококачественных отраслевых наборов данных и внедрению сценариев применения данных.

(2) Платформенные организации. Выбрать в качестве лидеров платформы промышленного интернета, центры больших данных, центры содействия цифровой трансформации производства и т. п. Опираясь на их преимущества в области агрегирования данных, объединить производственные предприятия, поставщиков данных и т. п. для формирования объединений, изучить пути и механизмы агрегирования, обмена и циркуляции данных между отраслями и сферами, уделяя особое внимание таким задачам, как создание надежных платформ для взаимосвязи отраслевых данных, разработка отраслевых стандартов данных, формирование высококачественных наборов отраслевых данных, разработка продуктов и услуг на основе данных, а также внедрение сценариев применения данных.

(3) Кластеры передовой промышленности. В сочетании с задачами по первоочередному испытанию мер по повышению ключевых способностей в области интеграции реальных данных в кластерах передовой промышленности, объединить ключевые предприятия внутри кластеров, привлечь силы из сферы производства, науки, исследований и применения для формирования объединений, изучить механизмы совместного предоставления отраслевых данных и развития экосистемы индустрии данных, а также продвигать такие задачи, как строительство общественной инфраструктуры данных кластеров, операционное управление общественными данными, изучение механизмов обращения и торговли данными, создание высококачественных наборов отраслевых данных, а также подготовка предприятий и кадров в сфере данных.

(4) Пилотные проекты по цифровизации малых и средних предприятий в городах. Выбрать города для пилотных проектов по цифровизации малых и средних предприятий, объединить производственные предприятия, поставщиков данных и поставщиков облачных услуг для создания объединений, изучить пути и механизмы цифровой и интеллектуальной модернизации малых и средних предприятий и совместного использования данных, а также продвигать такие задачи, как строительство общественной инфраструктуры данных для малых и средних предприятий, создание баз для обучения работе с промышленными данными, изучение механизмов обращения и торговли данными, операционная деятельность по предоставлению общественных данных, создание высококачественных отраслевых наборов данных, а также подготовка предприятий и кадров в сфере данных.

3. Основные задачи

На основе схем сценариев цифровой трансформации ключевых отраслей, представленных в «Рекомендациях по продвижению цифровой трансформации ключевых отраслей с использованием сценариев и схем (версия 2025)», развернуть работу по созданию системы «1+4+N», опираясь на консорциум, создать платформу надежного обмена данными для ключевых отраслей, а также сформировать четыре основных ресурсных базы: базу отраслевых данных, базу технологических решений, базы промышленных стандартов данных, базы высококачественных отраслевых наборов данных и других четырех крупных ресурсных баз, реализовать N сценариев применения промышленных данных для поддержки крупных отраслевых моделей, промышленных интеллектуальных систем и т. д., обобщить и сформировать эффективные пути и механизмы глубокого освоения и использования промышленных данных.

(1) Платформа надежного взаимодействия отраслевых данных. Объединяя возможности инфраструктуры данных, включая промышленный Интернет, центры больших данных, центры вычислительной мощности, платформы управления данными, платформы инженерных возможностей данных и пространства надежных отраслевых данных, построить платформу надежного взаимодействия данных для ключевых отраслей, развернуть и построить базы подготовки и производства промышленных данных, предоставляя возможности сбора данных в имитационной среде, профессиональной маркировки данных, синтеза данных для экстремальных сценариев и т. д.

(2) Репозиторий отраслевых данных. Системно интегрировать знаниевые данные ключевых отраслей, такие как руководства по эксплуатации, нормы безопасности, научные статьи и патенты, а также данные в реальном времени (информация об оборудовании, производственные процессы, условия эксплуатации) и бизнес-данные (производственные заказы, информация о продукции, координация цепочки поставок), чтобы создать репозиторий отраслевых данных, охватывающий научные знания, технологические знания и механизмы промышленности, обладающий специфическими отраслевыми характеристиками.

(3) База данных по решению ключевых технологических задач. Систематизировать ключевые технологические задачи в области сбора, обработки, распространения, агрегирования и интеграции данных, требующие неотложного решения, такие как управление мультимодальными данными, обработка разнородных данных из нескольких источников, интеллектуальная маркировка и синтез данных; выделить общие для отрасли технологические проблемы; составить карту ключевых технологий в сфере промышленных данных; совместно проводить исследования по решению ключевых технологических задач.

(4) База промышленных стандартов данных. Систематически проанализировать действующие стандарты в области данных, чтобы обеспечить исходный материал для создания базы промышленных стандартов данных. Ускорить разработку ключевых и срочно необходимых стандартов данных, касающихся сбора и агрегирования промышленных данных, создания высококачественных наборов данных, а также разработки и использования данных; направлять усилия организаций консорциума на совместную разработку стандартов; совершенствовать систему промышленных стандартов данных и систему оценки их качества.

(5) Хранилище высококачественных отраслевых наборов данных. Систематически упорядочить уже созданные и планируемые к созданию наборы данных, сформировать каталог отраслевых наборов данных, ускорить создание высококачественных, стандартизированных и доступных для распространения отраслевых наборов данных. Провести сбор типичных примеров высококачественных наборов данных, обобщить передовой опыт и успешные практики, сформировать прикладные модели, пригодные для тиражирования и распространения, разработать руководство по созданию высококачественных наборов данных. Содействовать открытому доступу к данным и совместному использованию ресурсов.

(6) Сценарии применения данных. В ключевых областях, таких как научно-исследовательские и проектные работы, экспериментальная проверка, производство, управление и промышленная кооперация, реализовывать сценарии применения крупных отраслевых моделей и разработки промышленных интеллектуальных систем, способствуя повышению качества, снижению затрат и повышению эффективности в отрасли. Направлять участники объединения на изучение механизмов, таких как лицензирование и эксплуатация общедоступных данных, установление прав собственности на промышленные данные, оценка стоимости и распределение доходов, а также на организацию торговли данными.

4. Требования к работе

(1) Начало работы. Органы промышленности и информатизации всех регионов, исходя из потребностей местного развития, рекомендуют не более двух организаций, желающих принять участие в пилотном проекте в рамках объединения, срок реализации которого продлится до декабря 2026 года. Органы промышленности и информатизации всех регионов на основании настоящего уведомления организуют заполнение плана реализации пилотного проекта (Приложение 1), Пожалуйста, отправьте версию с электронной печатью в формате PDF на адрес электронной почты zhangjianlun@miit.gov.cn до 8 марта. После организационного изучения определяются организации, входящие в консорциум для проведения пилотных проектов.

(2) Поэтапное продвижение. Проводится совещание по запуску работы, официально формируется консорциум, дорабатывается план реализации пилотных проектов. Ежеквартально отслеживается ход работы по пилотным проектам, обобщаются промежуточные результаты, активно осуществляется руководство и поддержка для успешного проведения пилотных работ.

(3) Подведение итогов. Провести совещание по подведению итогов работы, оценить ее эффективность, обобщить эффективные подходы и механизмы, сформированные в ходе пилотных проектов, подготовить отчет по итогам работы и дальнейшее углубление инициативы по созданию фундамента для промышленных данных.

5. Гарантийные меры

Усилить организационное взаимодействие. Департамент развития информационных технологий Министерства промышленности и информационных технологий отвечает за общее координацию, организацию подготовки и реализации плана, взаимодействие с организациями, участвующими в пилотных проектах, и отслеживание хода пилотных работ. Соответствующие департаменты и ведомства, а также местные органы по промышленности и информатике отвечают за профессиональное руководство и совместное содействие достижению результатов пилотных проектов. Усилить обеспечение ресурсами. Активно добиваться финансовой поддержки через такие каналы, как «Два приоритета» и другие. В сотрудничестве с Департаментом планирования, Департаментом сырья, Бюро по делам предприятий и другими соответствующими департаментами и ведомствами направлять кластеры передовой промышленности, крупные специальные проекты по новым материалам и городские пилотные проекты по цифровой трансформации малых и средних предприятий к тому, чтобы в рамках своих требований к управлению работой разумно и в соответствии с нормами увеличивать поддержку объединений. Поощрять органы промышленности и информатики на местах поддерживать пилотные проекты с помощью целевых фондов, государственных поощрений и т. п. Углублять экосистемное сотрудничество. Опираясь на национальное сообщество открытого исходного кода в области искусственного интеллекта, содействовать созданию специальной зоны открытых промышленных данных, направлять участники объединений на совместное использование и открытый доступ к ряду высококачественных отраслевых наборов данных, способствовать формированию экосистемы совместного создания и совместного использования промышленных данных. Воспитывать и укреплять предприятия, предоставляющие услуги в области данных для ключевых отраслей обрабатывающей промышленности, такие как консультации по данным, управление данными, аннотирование данных и т. п. Поощрять участников объединений к развитию сотрудничества между учебными заведениями и предприятиями, воспитывать группу универсальных специалистов, разбирающихся как в данных, так и в отрасли.