上证报中国证券网讯（记者邓贞）日前，在2026WAIC人工智能高质量语料生态论坛上，图灵奖得主、6位中国工程院院士、海外头部AI企业技术负责人及全球产业资本代表齐聚，围绕“高质量垂域语料如何破解AI落地瓶颈”这一主题展开研讨，为行业热议的“语料路径之争”给出了答案。 上证报记者在现场获悉，共有25位院士出席本届大会的相关活动，该论坛或成为本届WAIC院士参与数量最多的论坛之一。 路径之争尘埃落定：“一横一纵”并行，垂域语料是刚需 上海市政协副主席肖贵玉在致辞时表示，高质量语料不是数据的简单堆砌，而是专业知识、专家经验、场景经验的系统化、工程化沉淀，是推动人工智能从“会生成”迈向“会理解、会判断、会协同、会行动”的核心基础设施。 2026年，人工智能三大底座的发展已从堆算力、拼算法，进入以数据语料支撑产业落地的新阶段。通用大模型在日常对话、通识问答中表现亮眼，但面对专业场景时，逻辑偏差、判断不准的问题仍频繁出现。 针对这一现状，论坛专家梳理出AI语料“一横一纵”两条路径：“一横”是以海量通用数据、规模化常识标注为核心的广度拓展路径，解决AI回答“是或否”的常识问题；“一纵”是以垂直领域专家级数据、高精度标注为核心的深度深耕路径，靠顶尖专家的专业沉淀定义语料标准，解决AI“好不好用、能不能解决真问题”的核心命题。二者互为补充、并行发展，但要突破科学智能与产业智能的瓶颈，垂域高质量语料是核心刚需。 图灵奖得主约翰·霍普克罗夫特说，算力与数据基础设施的相互成就推动了这一进程。“各国需要制定能够抵抗持续变化的AI战略，其中培养能够应对全新方向的人才，可能是最好的策略。” 论坛现场同步发布《人工智能高质量语料生态共建行动暨产业路径图》，凝聚国家智库、地方政府、产业平台、科研团队的多方共建合力。 人工智能语料正从“规模竞争”转向“质量竞争” 论坛现场，人工智能高质量语料生态共建行动启动。 上海国投公司党委副书记、总裁戴敏敏表示，当前人工智能语料正从“规模竞争”转向“质量竞争”，高质量语料已从基础生产要素跃升为决定模型能力上限的战略资源。她介绍，上海国投将高质量语料生态作为重点投资方向之一，形成“筑底座、补短板、促流通”的差异化投资逻辑：加强语料基础设施建设，探索区域性语料加工治理公共平台；培育智能标注、合成数据等关键工具链与专业服务商；以链主企业为牵引推动产业链协同，引导被投企业开展语料共享、标准共建。 “面向未来，上海国投愿与各方携手，共同构建分级分类的语料标准体系、探索公共数据开放共享新机制、完善数据确权与流通规则，推动高质量语料‘供得出、流得动、用得好’。”戴敏敏说。 垂域高质量语料的产业价值已在全球范围内得到确认，但论坛嘉宾一致认为，规模化落地还需跨越四道核心门槛： 第一，需覆盖更多赛道。现场业内人士称，单一行业数据集仅能满足小众定制需求，唯有覆盖全行业硬核场景，才能搭建服务全域产业的公共数据底座。 论坛现场发布了九大行业Benchmark的阶段性共研成果，覆盖超临界翼型气动设计、化学不对称催化、甲状腺FTD-Bench临床评测等高壁垒赛道，完整覆盖高端制造、生命健康、网络安全、城市治理、多语言智能板块，实现科学智能与产业智能全域覆盖。 第二，行业需长效协同共建模式，摒弃一次性数据交付模式。现场业内人士说，行业标准与大模型技术持续迭代，语料体系需同步动态更新，传统一次性数据交付模式无法适配长期研发需求。中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克表示，高质量语料本身就是跨学科协同的产物，数据服务商需转型为企业长期研发合作伙伴，深度嵌入模型全研发流程。 第三，行业需自研全链路工程算法底座。GOMAX LAB AI总裁陈旻麒现场发布人工智能高质量语料产业发展路径图，勾勒出从“沉淀专家经验、深耕专业数据治理、构建分层高质量语料、搭建行业级Benchmark”到“科学量化模型能力、真实场景闭环验证、沉淀标杆范式、建立行业标准与开放生态”的八个环节完整闭环。整条产业路径，围绕“数据、评测、应用、标准、生态”五大核心闭环递进，系统性逐渐解决产业AI“不准、不稳、不完全可信、难落地”的痛点。 第四，行业需多元长效资本协同。论坛上的投资嘉宾达成共识：垂域高质量语料属于长周期、重资产赛道，专家团队搭建、行业标准研发、数据集持续迭代均需长期资金投入，短期难以实现商业化变现。行业健康发展需搭建分层资本支撑体系：国资产业基金承担引导托底职能，市场化产业资本扩大产业规模，海外产业资本打通全球协同渠道。多元资本协同发力，行业才能摆脱短期逐利思维，深耕底层数据基建。 据悉，该论坛由世界人工智能大会组委会指导，数传集团、上海国有资本投资有限公司、GOMAX LAB骨码智元实验室联合主办。

上证报中国证券网讯（记者邓贞）日前，在2026WAIC人工智能高质量语料生态论坛上，图灵奖得主、6位中国工程院院士、海外头部AI企业技术负责人及全球产业资本代表齐聚，围绕“高质量垂域语料如何破解AI落地瓶颈”这一主题展开研讨，为行业热议的“语料路径之争”给出了答案。

上证报记者在现场获悉，共有25位院士出席本届大会的相关活动，该论坛或成为本届WAIC院士参与数量最多的论坛之一。

路径之争尘埃落定：“一横一纵”并行，垂域语料是刚需

上海市政协副主席肖贵玉在致辞时表示，高质量语料不是数据的简单堆砌，而是专业知识、专家经验、场景经验的系统化、工程化沉淀，是推动人工智能从“会生成”迈向“会理解、会判断、会协同、会行动”的核心基础设施。

2026年，人工智能三大底座的发展已从堆算力、拼算法，进入以数据语料支撑产业落地的新阶段。通用大模型在日常对话、通识问答中表现亮眼，但面对专业场景时，逻辑偏差、判断不准的问题仍频繁出现。

针对这一现状，论坛专家梳理出AI语料“一横一纵”两条路径：“一横”是以海量通用数据、规模化常识标注为核心的广度拓展路径，解决AI回答“是或否”的常识问题；“一纵”是以垂直领域专家级数据、高精度标注为核心的深度深耕路径，靠顶尖专家的专业沉淀定义语料标准，解决AI“好不好用、能不能解决真问题”的核心命题。二者互为补充、并行发展，但要突破科学智能与产业智能的瓶颈，垂域高质量语料是核心刚需。

图灵奖得主约翰·霍普克罗夫特说，算力与数据基础设施的相互成就推动了这一进程。“各国需要制定能够抵抗持续变化的AI战略，其中培养能够应对全新方向的人才，可能是最好的策略。”

论坛现场同步发布《人工智能高质量语料生态共建行动暨产业路径图》，凝聚国家智库、地方政府、产业平台、科研团队的多方共建合力。

人工智能语料正从“规模竞争”转向“质量竞争”

论坛现场，人工智能高质量语料生态共建行动启动。

上海国投公司党委副书记、总裁戴敏敏表示，当前人工智能语料正从“规模竞争”转向“质量竞争”，高质量语料已从基础生产要素跃升为决定模型能力上限的战略资源。她介绍，上海国投将高质量语料生态作为重点投资方向之一，形成“筑底座、补短板、促流通”的差异化投资逻辑：加强语料基础设施建设，探索区域性语料加工治理公共平台；培育智能标注、合成数据等关键工具链与专业服务商；以链主企业为牵引推动产业链协同，引导被投企业开展语料共享、标准共建。

“面向未来，上海国投愿与各方携手，共同构建分级分类的语料标准体系、探索公共数据开放共享新机制、完善数据确权与流通规则，推动高质量语料‘供得出、流得动、用得好’。”戴敏敏说。

垂域高质量语料的产业价值已在全球范围内得到确认，但论坛嘉宾一致认为，规模化落地还需跨越四道核心门槛：

第一，需覆盖更多赛道。现场业内人士称，单一行业数据集仅能满足小众定制需求，唯有覆盖全行业硬核场景，才能搭建服务全域产业的公共数据底座。

论坛现场发布了九大行业Benchmark的阶段性共研成果，覆盖超临界翼型气动设计、化学不对称催化、甲状腺FTD-Bench临床评测等高壁垒赛道，完整覆盖高端制造、生命健康、网络安全、城市治理、多语言智能板块，实现科学智能与产业智能全域覆盖。

第二，行业需长效协同共建模式，摒弃一次性数据交付模式。现场业内人士说，行业标准与大模型技术持续迭代，语料体系需同步动态更新，传统一次性数据交付模式无法适配长期研发需求。中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克表示，高质量语料本身就是跨学科协同的产物，数据服务商需转型为企业长期研发合作伙伴，深度嵌入模型全研发流程。

第三，行业需自研全链路工程算法底座。GOMAX LAB AI总裁陈旻麒现场发布人工智能高质量语料产业发展路径图，勾勒出从“沉淀专家经验、深耕专业数据治理、构建分层高质量语料、搭建行业级Benchmark”到“科学量化模型能力、真实场景闭环验证、沉淀标杆范式、建立行业标准与开放生态”的八个环节完整闭环。整条产业路径，围绕“数据、评测、应用、标准、生态”五大核心闭环递进，系统性逐渐解决产业AI“不准、不稳、不完全可信、难落地”的痛点。

第四，行业需多元长效资本协同。论坛上的投资嘉宾达成共识：垂域高质量语料属于长周期、重资产赛道，专家团队搭建、行业标准研发、数据集持续迭代均需长期资金投入，短期难以实现商业化变现。行业健康发展需搭建分层资本支撑体系：国资产业基金承担引导托底职能，市场化产业资本扩大产业规模，海外产业资本打通全球协同渠道。多元资本协同发力，行业才能摆脱短期逐利思维，深耕底层数据基建。

据悉，该论坛由世界人工智能大会组委会指导，数传集团、上海国有资本投资有限公司、GOMAX LAB骨码智元实验室联合主办。