当前——制造业数字化转型持续深入——企业研发设计、生产管理、质量检测等环节积累了大量数据，但真正“可用、好用、可复用”的高质量行业语料仍显不足。数据来源广、形态多、口径不统一，导致知识沉淀困难、跨系统调用不畅、场景落地周期偏长等问题较为突出。围绕该痛点，山东启动重点行业语料库“揭榜挂帅”申报，旨在以项目化、任务化方式推动数据要素加快从“资源”向“能力”转变，为产业升级夯实数据基础。 从原因看，一上，工业数据既包含数据库表格等结构化信息，也包括文本、图像、语音等非结构化信息，以及日志、XML等半结构化信息，天然分散、噪声较高、质量不一；另一方面，不同行业术语体系、业务流程、质量指标和监管要求上差异明显，缺少统一标准和规范治理，难以形成覆盖广、一致性强、可持续迭代的行业知识语料体系。此外，工业生产对可靠性、安全性和可追溯性要求高，语料从采集、治理到应用需要更严格的评测与验证，避免出现“能用但不敢用”的情况。 从影响看，行业语料库建设不仅是数据治理工作，也是提升产业核心竞争力的基础工程。面向高端装备、烟草制品、农副食品加工、家具制造、木材加工、皮革毛皮羽毛及其制品与制鞋、仪器仪表制造、废弃资源综合利用等行业开展攻关，有助于将分散在企业及产业链各环节的知识与数据系统化沉淀，支撑研发、制造、检测、运维等关键场景的智能化应用。尤其在产品研发设计、生产管理运行、过程质量检测等环节，统一、可共享的语料资产将提升知识检索与分析效率，推动经验规则向数据驱动转变，进而带动工艺优化、质量提升与成本控制。 在对策层面，此次“揭榜挂帅”强调“以用促建、以评促优”。按项目要求，语料库需基于多源数据完成清洗、去噪与格式统一，形成可用于对应的任务开发、训练与微调的高质量数据集合，并在验收时达到不少于10万条的数据规模，同时在数据质量、领域覆盖、潜在价值和应用成效各上达到要求。引入第三方测评，有助于建立更客观的评价标准，推动语料建设从“重数量”转向“重质量”，从“可交付”转向“可应用”。同时，山东提出鼓励语料资源优化整合、适度开放公共语料，体现出促进数据要素流通与协同创新的政策导向，有利于减少重复建设成本，提升行业整体数据治理水平。 从前景判断看，随着产业链协作继续紧密、制造业对高质量数据的需求持续增长，行业语料库有望成为工业数字化基础设施的重要组成部分。下一步，若语料标准体系与测评机制同步完善，并由典型场景牵引、示范项目带动，预计将形成“标准引领—数据汇聚—场景应用—持续迭代”的良性循环，推动更多企业质量控制、设备运维、工艺改进、知识管理等上取得可量化成效。同时，开放共享与合规治理需同步推进：既要提升公共语料供给能力，也要数据安全、知识产权、商业秘密保护等上细化边界与规则，确保资源共享可持续、产业应用更稳健。
此次山东在工业数据领域的探索，显示我国制造业数字化转型正在进入更注重实效的阶段。随着标准化、高质量的语料资源逐步成为产业智能化的重要基础设施，如何建立可持续的共建共享机制，仍需政府、企业与科研机构共同推进。这不仅关系到区域产业升级，也将为我国制造强国建设提供长期支撑。