工业大模型是人工智能赋能新型工业化的重要引擎，工业高质量数据则是其持续迭代升级的关键“燃料”。不过，工业语料专业性强、建设投入大、协同难度高，单靠市场自发供给很难快速形成规模，也因此，它已成为主要工业国家和国内先进地区竞相布局的新型战略资源。

按照《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，到2027年，全国要打造100个工业领域高质量数据集、推出1000个高水平工业智能体、推广500个典型应用场景。作为制造业大省的山东，近年来，以重点行业语料库“揭榜挂帅”为抓手，探索政府引导、企业主体、产研协同的工业语料开发利用机制，走出一条有代表性的地方实践样本。数据显示，截至目前山东已分两批累计遴选建设35个重点行业语料库，实现31个制造业门类全覆盖，基本形成重点行业语料供给框架。

需求“张榜”团队“揭榜” 重构语料生产组织方式

与通用语料相比，工业数据具有多元异构、多级分布、深度耦合等特点，数据工程投入在部分智能化改造项目中占比可达50%-60%，业内形成“七分在数据、三分在模型”的判断。高质量工业语料，不只是模型训练的基础资源，更是工业智能化持续演进的关键基础设施。

2025年，山东省工业和信息化厅、省财政厅启动了重点行业语料库“揭榜挂帅”，张榜环节聚焦基础理论研究、产品研发设计、生产管理运行、过程质量检测等关键工业场景，公开发布语料建设需求。揭榜环节，不唯身份、只论能力，鼓励最接近数据源头、最熟悉产业场景的企业和团队牵头建设，从源头破解工业语料“谁来采、谁来标、谁来建、谁来用”的组织难题。

这一做法，确保了让“最懂行业的主体建设行业的库”。去年十月发布的首批20个重点行业语料库“揭榜挂帅”项目，推动链主企业、行业龙头、工业互联网平台与科研机构共同构成建设主体，把数据责任、行业知识和建设能力统一到同一主体。如，滨化集团牵头建设精细化工行业语料库，山东海化集团承担盐化工行业语料库，山东海科化工聚焦石油加工制造；中国移动山东公司联合中移齐鲁创新院建设钢铁行业语料库。同时，中国工业互联网研究院山东分院持续参与产业数据标准研究、第三方测评体系建设和项目跟踪评估，为机制设计与项目建设提供研究支撑。

这一建设逻辑，与国家后续推动以联合体方式开展工业高质量数据集建设的方向衔接。通过“需求牵引、能力竞争、产业主体负责”的机制，山东将语料建设从单纯的数据工程转向面向实际工业需求的协同创新，为国家层面探索高质量工业数据集建设组织机制提供了地方样本。

数模算景协同发力跑出市场化“造血”路径

围绕工业人工智能落地中“数据贵、模型难、算力缺、场景少”等堵点，山东先后出台《关于加快人工智能赋能重点领域高质量发展的推进方案》《关于支持人工智能全产业链创新发展的若干政策措施》《山东省“人工智能+制造”行动方案（2026—2028年）》等政策文件，为高质量数据集建设搭建起制度框架。

具体看，这是一套覆盖数据、模型、算力、场景的政策“组合拳”。2025年9月，省工业和信息化厅、财政厅印发《山东省省级“语料券”奖补资金管理办法及实施细则》（鲁工信发〔2025〕5号），每年遴选不超过20个行业语料库重点项目，每个给予最高75万元奖补，验收评价为“优秀”的再奖75万元。同时，配套“模型券”支持垂直领域大模型攻关，“算力券”降低算力使用成本。今年山东又推出场景券，对主动开放应用场景资源的企业给予激励。随后通过财政资金统筹整合和政策迭代，提高语料库及大模型项目奖补力度，并设立人工智能产业发展基金，政策支持由单点补贴向全链条生态培育转变。

2025年11月，省级财政统筹整合10亿元资金（其中当年新增2亿元），进一步优化模型券、语料券等奖补政策，将行业语料库重点项目最高奖补提升至150万元，大模型项目最高不超过100万元，并设立总规模20亿元的人工智能产业发展基金。从政策设计导向看，其核心不是简单“给钱建库”，而是通过财政资金撬动企业投入、促进供需对接，加快形成“数据生产—模型训练—算力支撑—场景应用”的产业闭环，推动工业语料由政策驱动逐步走向市场化、自我造血。

“建库—建模—应用”同步推 产业化链条初形成

在钢铁行业，中国移动山东公司（日照分公司）联合日照钢铁将工艺手册、设备档案、检修案例、行业标准和专家经验等多源数据加工为行业专属知识体系，知识检索效率提升30%，并进一步孵化日照钢铁智擎大模型，实现生产经验从个人掌握向组织沉淀、从知识资产向模型能力转化。

在造纸行业，瞬捷数字科技依托造纸行业AI语料库开展建设，归集制浆工艺、设备故障、环保台账等行业专属多模态数据，完成专业化标注。依托该语料底座训练行业模型，支撑纸机断纸故障预警、工艺参数调优等场景，实践中实现吨纸能耗下降12%，推动造纸工艺经验向可复用组织知识资产转化。

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今年8月，省工业和信息化厅、省财政厅启动语料库项目验收，围绕规模与丰富度、适配性与推广度、安全性与合规性、场景适配性四个维度开展评审。相较于单纯考核“建了多少数据”，山东更突出“模型能不能用、场景好不好用”，初步形成“标准约束—第三方测评—结果验收—奖补挂钩”的质量管控闭环，体现了“以用定建、以评促建”的治理思路。从上述代表性案例看出，一些行业语料库已从数据汇聚进入场景应用阶段，呈现出“建库—建模—应用”同步推进的特征。

更值得注意的是，语料建设正在由单点项目向行业纵深拓展。像是滨州，围绕高端铝产业建设高质量数据集，训练出智铝行业大模型，实现电解槽工况预判与槽况智能诊断；潍坊探索以芦笋产业数据集赋能特色农业；青岛港则将调度人员经验进行数据化沉淀，实现个人经验向组织知识转化。由此，工业语料将加速从“数据集合”向“行业知识基础设施”跃迁。

随着语料底座持续夯实，山东工业人工智能初步形成“数据供给—模型研发—算力支撑—场景应用”的产业化链条，高质量语料也由人工智能产业的“幕后资源”转变为撬动模型能力提升和产业规模扩张的关键基础设施。截至2026年上半年，全省通过第三方机构测评的大模型产品达317个，其中51个通过国家生成式人工智能服务备案；122个工业领域“揭榜挂帅”行业大模型实现41个工业大类全覆盖。2026年上半年，人工智能核心产业营收已突破850亿元、同比增长33.2%。

（大众新闻记者 付玉婷）