高质量数据集建设，正在从资源积累转向面向AI应用的持续供给。
近日，中国生产力学会重大智库成果系列《中国新质生产力发展报告2026——“十五五”时期我国高质量数据集建设研究报告》正式发布。作为报告联合编制单位，科杰科技深度参与相关研究工作，结合AI数据基础设施领域实践经验，为推动高质量数据集建设与数据要素价值释放贡献产业洞察。
高质量数据，正在成为行业AI的关键供给
模型能力持续演进，AI数据基础设施决定行业智能能否持续生长。
报告围绕产业发展现状、典型行业建设情况及“十五五”趋势展开研究，一个重要方向愈发清晰：行业AI的深化，不只依赖模型能力，也取决于高质量数据能否持续供给。
数据集建设的评价标准，也应从“建成多少”转向“服务多少业务、形成多少应用、沉淀多少行业能力”。
从数据供给到智能运行，AI基础设施重构产业智能化
面向AI应用，高质量数据集不能脱离数据治理、模型运行和智能体开发单独建设。多源异构数据需要统一组织，多模态内容需要加工治理，业务知识需要在应用中更新。只有将这些环节贯通，AI数据供给才有条件从项目制建设走向持续运行。
科杰科技以KeenData Agentic Lakehouse Platform智能底座承接这一需求。KeenData Lakehouse多模态湖仓平台面向结构化与非结构化数据的汇聚、治理、开发和供给，为高质量数据集建设提供数据基础；Keen Agentic OS智能体开发操作系统承接模型与智能体的开发运行，让数据供给与智能应用相互连接。两大平台协同，构成从数据到模型、再到智能体的AI数据基础设施链路。
数据基础能力向前延伸，智能应用才有稳定的产业根基。AI产业化的下一场竞争，不只在模型能力，更在AI数据基础设施能否把智能接入业务。
产业实践，重新定义数据集建设的价值
报告对典型行业实践的梳理表明，高质量数据集建设正在从单项工程走向业务系统。数据集建设的重点正在从“把数据整理出来”转向“让数据在业务中发挥作用”。
科杰科技已服务近300家大型企业和机构，相关实践覆盖能源、制造、金融、政务等产业场景。中国石化、中国一汽等大型组织实践，体现了复杂业务环境中AI数据基础与智能应用的长期建设；杭州城市级可信数据空间、苏州高质量数据集平台等项目，则将AI数据能力延伸至城市与产业协同。
以行业需求定义AI数据，以应用成效检验AI数据。
从大型组织的数据治理，到城市级可信数据空间和产业数据协同，科杰科技不断拓展AI数据基础设施的应用场景。高质量数据集不再是孤立的数据产品，而是与可信流通、模型应用和产业需求共同构成持续运行的能力。
面向“十五五”，科杰科技将继续围绕高质量数据供给与智能应用深化AI数据基础设施建设，让产业数据在真实业务中不断释放价值。
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