王 威（无锡数字城市建设发展有限公司）
摘 要：作为人工智能发展的四大关键要素之一的语料库，在企业提质升级中发挥的作用越来越重要，有望成为企业智能化转型和提质升级的战略性基础资源。然而，从工业企业实际应用情况看，跨行业数据鸿沟依然存在、企业隐性知识转化依然不足、人工智能应用成本依然高企，这些因素影响了人工智能在企业侧的价值发挥。因此，充分研究工业语料库在企业人工智能应用中的价值，加快建设跨企业的行业型工业语料枢纽平台，通过政府引导、龙头企业共建、中小企业共享的协同模式，构建安全高效的工业知识共享生态，有望降低企业转型成本，为人工智能赋能新型工业化提供示范、筑牢基石。
关键词：人工智能；工业语料库；工业提质升级；隐性知识转化；知识共享生态
一、语料库概述
（一）语料库的定义与演进
语料库（Corpus）是指系统化收集、结构化处理并标注组织的真实语言材料或工业数据的集合。相关概念有“数据集”“知识库”，广义上讲可以视为同一概念，狭义上看应用角度不同，数据集一般是原始数据的集合，是数据基础，知识库侧重知识的规则及其关系。
在工业数字化语境下，语料库已从传统的文本资源库扩展为涵盖生产过程全要素的数字资产体系和隐性知识集合，包括设备运行参数、工艺流程图、质量检测报告、设备故障记录、供应链信息及企业管理文档等多维数据资源。工业语料库通过专业化的清洗、去噪、标注和分类过程，形成可直接用于人工智能训练和业务优化的高质量数据集，将成为支撑企业“智改数转网联”和智能制造体制升级的战略性基础资源。
（二）工业语料库的核心类型与特征
语料库根据语料数据类型可以分为文本、图像、视频、语音、代码、2D/3D工程图等，根据工业应用场景、数据结构差异以及有效价值应用，工业语料库主要有两个维度。
一是产业数据仓，聚焦某一特定行业的原始数据集合，覆盖研发设计、生产制造、运维服务、管理等环节。其典型特征有三点：多源异构融合，指汇聚设备传感器数据（时序数据）、MES系统日志（结构化数据）、产品三维模型（非结构化数据）等多模态信息；行业知识沉淀，指构建包含材料特性、工艺标准、故障案例等内容的行业知识图谱；动态更新机制，指建立与生产线实时联动的数据流管道，确保语料时效性。
二是场景知识语料库，基于基础和隐性知识或原始产业数据仓、针对特定工业场景深度优化的专用数据集或知识库。相比基础数据仓，场景知识语料库经历整理、治理、标注、清洗、分类等过程，是具有场景和价值属性的数据集。包含产品研发设计语料库、设备运维语料库、工艺控制语料库、质量检测语料库、供应链协同语料库等。
二、语料库对于人工智能的意义
（一）语料库支撑人工智能的发展和落地
人工智能的技术发展和落地应用依赖四大关键要素：算力、算法、知识、场景。这里的“知识”就是指知识库、语料库、数据集。没有其支撑就没有人工智能大模型的应用落地。之所以大量人工智能大模型使用者对数据集、语料库、知识库没有感知，是提供方已经为使用者提前做好了准备，使用者不用建设和维护知识库。但垂类行业应用，特别是工业垂类场景价值应用，如果没有系统化地建设和维护行业数据集、语料库、知识库，就很难支撑场景真正落地。
（二）高质量语料库具有重要价值
高质量语料库是工业大模型的“训练基石”。工业人工智能的有效性直接依赖于语料库、数据集的质量与规模，其关系呈现显著的正向关联。比如，在电缆AI视觉检测系统应用中，当训练语料从10万张图像扩充至50万张并优化标注后，缺陷识别准确率从87%提升至99.2%，误报率下降40%。在生产车间产仓接驳应用中，经过现场图像采集和标注，不仅可以做到AI代人实现下线产品的自动接驳，替代30%的人力，而且提升到了30%生产转存接驳效率。这证明充分的整理和充足的标注语料能显著提升模型鲁棒性，同时解决复杂工业场景中的“边缘案例”问题。再比如，西安某交通AI大模型应用效果显示，通用大模型（如DeepSeek-R1）在工业场景直接应用时，因缺乏专用语料支持，在理解“B照升A照操作流程”等专业术语时错误率高达35%；而经过驾管业务语料调优后，专业问答准确率提升至96.8%。这表明领域语料是解决行业Know-how传递问题的关键载体。
数据集、语料库、知识库的价值逐渐被大家认识。上海人工智能实验室联合多家单位成立中国大模型语料数据联盟安全治理专委会，山东省工业和信息化厅开始在工业重点行业启动产业数据仓和知识语料库征集工作，国家数据局组织开展高质量数据集典型案例征集活动，这些都是当前的积极探索和有益尝试。
三、语料库在智改数转中的应用场景和价值
（一）场景：智能生产控制
构建覆盖设备参数、工艺参数、能耗数据的生产和工艺控制全流程语料库，用于训练AIoT（人工智能物联网）智能生产控制模型，实现特定行业、特定场景下的企业生产降本和工艺动态调优。
应用场景：发动机工厂通过涂装工艺语料库（5万条以上涂层厚度、温度曲线记录），训练AI实时调节喷涂参数；风电主轴产线通过集成切削振动、刀具磨损数据，优化加工精度；冶炼工业中，通过物视融合技术实现炼钢加热炉内的各项指标和炉内图像采集，并基于物联网实时数据集和经验知识库、AI算法、大模型技术，指导技术人员精准计算加热温度、催化剂添加剂量，控制钢坯冷却时长，提升炼钢质量。
潜在价值：产品良率提升，不良率下降；单位产值能耗减少；老师傅的工艺经验转化为可复用的数据资产。
（二）场景：预测性维护
整合设备振动频谱、电流谐波、故障代码等时序数据，构建故障预测语料库，训练AIoT预测性维护诊断模型。
应用场景：医疗工厂建立超声主机生产线电机健康语料库，可预测轴承故障；港口起重机通过钢丝绳应力数据语料库，能预判断裂风险；通过采集电动车整车视频、文本处理、语音记录等多源数据，建立包含300余种主流车型的维修语料库，构建覆盖故障诊断、维修指导、配件推荐等全流程的高质量训练数据集，基于该数据集开发的维修诊断模型，准确率较传统方法显著提升。
潜在价值：停机时间减少；维修成本降低；年均新增大量知识语料记录，形成跨企业共享的故障知识图谱。
（三）场景：智能质量管控
融合缺陷图像、光谱数据、尺寸检测报告等多模态语料，训练高精度AIoT质检模型，充分发挥语料库的价值，解决传统AI质检中“小样本学习瓶颈”问题。
应用场景：电缆行业构建绝缘层缺陷语料库（包含15万条以上显微图像与X光数据），实现自动质检；建立智能电池隔膜语料库，可识别微米级划痕。
潜在价值：识别效率提升，年质量损失减少，误判率下降。
（四）场景：供应链协同
聚合订单记录、物流轨迹、库存波动等跨企业数据，构建供应链决策语料库。
应用场景：建立工品紧固件供应链语料库，用于优化需求预测与库存调度；建立电气供应链语料库，助力优化供需和周转。
潜在价值：库存周转率提升；通过生态协同，订单交付周期缩短。
（五）场景：行业级开放工艺知识库
建设行业级工艺知识库（如两轮电动车外观设计参数、芯片缺陷图谱等），提供“开箱即用”的知识语料数据集。
应用场景：如在生物医药领域，开放蛋白质结构语料库，加速新药研发进程；在集成电路领域，开放晶圆缺陷知识库，提升晶圆生产良率；在纺织服装领域，开放量体数据库，推动服装设计和定制；在两轮电动车领域，开放电动车车架和外形设计3D数据库，促进行业内知识共享。
潜在价值：助力中小企业转型成本降低30%；推动行业研发周期压缩至传统模式的1/3；提高区域竞争力，带动集群协作效率提升。
除以上典型场景外，知识库、语料库、数据集在大量垂直领域和场景中均具备潜在应用价值，如制造流程设计、3D建模、创意设计、需求预测、原材料价格预测、合同审计、知识产权、售前服务、售后服务、质量跟踪、安全预警等。
四、语料库发展路径思考
中国作为全球制造业规模最大的国家，已形成系统化的数字化转型优势。据媒体报道，截至2025年2月，全国已建成3万余家基础级智能工厂、1200余家先进级智能工厂、230余家卓越级智能工厂。这为工业语料库建设提供了全域化、多层次的实践基础。当前企业自主开展的语料库应用探索，既反映了制造业智能化转型的内生需求，也为构建国家级语料库生态体系奠定了底层支撑和生态基础。但由于大模型等人工智能技术发展和应用仍处于初级阶段，语料库的真正作用还未被充分认识。
数据集、语料库、知识库正在成为人工智能发展中不可或缺且日渐重要的组成部分。各地已经在积极布局“算力”，“算法”领域已经有各种通用大模型和领域小模型为各行各业赋能，“场景”交给市场充分探索，但是“知识”（数据集、语料库、知识库）领域还未形成活跃生态。语料库分为私域数据集和共享数据集，为了促进先进知识向中小企业辐射，政府牵头或支持建设城市级、行业级、企业级、场景级的数据集、语料库、知识库具备现实价值和可行性。
在语料库的场景上，可建立三级机制。L1级为公共数据仓库，开放式地收集公共数据、知识、语料，实行开放共建、开放共享；L2级为行业联盟知识库，向各行业开放，根据行业需要在行业内共建共享，不对所有用户开放；L3级为私有场景语料库，供企业自行建设和独自使用。
在规划布局上，可采用“共享平台+公共示范应用+私域场景探索”的模式引导、推进。“共享平台”是指由政府建设“语料库共建共享平台”，搭建语料库共建共享数据基础设施，提供给社会用于引导和支持企业、高校和社会组织共建行业级数据集、知识库或语料库。“公共示范应用”指为发挥示范作用，在“语料库共建共享平台”上开放面向企业、高校和社会组织自愿开放的公共示范应用，供广大企业自愿试用、使用，让企业直接感受语料库的价值。“私域场景探索”是指在“语料库共建共享平台”上，提供场景开发服务资源支持，由企业自行选择和探索垂类场景的规划、建设和实施服务。此外，工业语料库的价值不仅体现在模型训练初期的数据供给，更体现在持续复用和优化的闭环中不断提高语料库的质量，所以，理论上语料库分为两级：基础数据集合和高质量语料库。
在商业化推进层面，可按照“自建自用、共建共享、支持数据交换和交易”的模式开展。其中“自建自用”主要指企业私域场景化语料库建设和使用，政府引导和政策支持，不直接参与建设和应用；“共建共享”主要指通过提供“语料库共建共享平台”，让广大愿意共建共享行业级语料库的企业能够实现共建共享目标，促进行业发展；“支持数据交换和交易”是指支持企业为了充实自己的语料库，相互之间进行数据交换和交易。
2024年，工业和信息化部联合多部门印发的《制造业企业数字化转型实施指南》指出，鼓励龙头企业建设高质量工业数据语料库，支撑工业人工智能训练和应用推广，挖掘工业数据潜在价值。各地可结合自身产业特点，充分发挥想象力，积极探索可能性。
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（作者系江苏省工信厅人工智能与大数据专家库专家，无锡物联网创新促进中心高级工程师，无锡数字城市建设发展有限公司副总经理）