能源化工行业高质量数据集建设及行业大模型应用

优秀奖－应用实践奖 能源化工行业高质量数据集建设及行业大模型应用 能源化工行业面临传统增长动能减弱、资源环境约束趋紧、下游需求波动、核心技术受制于人等难题，研发、生产运营、经营管理决策长期高度依赖人员经验，效率效能存在明显瓶颈。中石油（北京）数智研究院以建设行业级高质量数据集为核心，释放数据要素价值，融合人工智能技术研发昆仑大模型，推动全产业链、全要素智能化升级。 一是多渠道汇聚多模态数据资源，标准+能力筑牢复杂场景应用基础。通过内部采集、系统集成、外部采购、公开数据获取及合成数据等多种方式，汇聚内外部多渠道数据资源。数据维度覆盖文本、视觉、时序等多模态类型，已建成覆盖勘探开发、炼化化工等六大领域的高质量数据集，总规模达550TB。制定77项行业数据标准，将传统测井数据从单一维度识别提升至“钻、录、测”三维综合判识，识别范围由分米级扩展至百米级油藏视角，为复杂场景应用奠定基础。 二是构建全流程技术架构提供工具支撑，创新功能驱动数据流通复用提效。构建覆盖需求、采集、存储、管理、治理、标准、应用的全流程、多层次技术架构，提供数据服务全流程工具链。创新研发智能标注、数据增强合成、“边生产、边采集、边标注”等功能，形成数据质量与模型效果迭代提升的飞轮效应。实现数据在集 团内部油田、炼化、销售等企业间流通共享，避免行业数据集重复建设，提升数据复用效率。 三是打造全链路解决方案赋能行业大模型，多场景落地实现降本增效。打造“数据集+大模型+场景”全链路解决方案，基于高质量数据集训练昆仑大模型。数据服务支撑“1+4+N”模型产品体系及“十域百景千应用”场景建设，已在26条业务线、119个业务域中落地100个应用场景，覆盖输送管质量检测、常减压工艺优化等多个生产环节。2025年度已实现降本增效超过2.49亿元，大幅缩短数据处理周期。 四是数据复用降本增收，行业范本助力产业升级。在经济效益方面，通过数据复用、效率提升为行业降本增效，为企业创造直接收益；在社会价值方面，提供可复制、可推广的数据基础底座与解决方案，加速能源化工行业智能化转型；在产业创新方面，多国语言版本模型助力在“一带一路”国家应用推广，可延伸至智能制造、绿色低碳等赛道，扩大行业数字化转型影响力。 优秀奖－发展潜力奖 自然资源高质量数据集建设与应用探索 海量时空数据存在“治理效率低、AI识别难、价值释放慢”的核心问题，制约自然资源管理与区域高质量发展。宁夏回族自治区自然资源信息中心联合多家单位，构建数据治理和数据应用双重驱动范式，以治理变革实现数据资源化，以服务创新推动数据要素化，盘活数据资产。 一是汇聚多源多模态数据筑牢底座，打造多元产品体系适配发展需求。汇聚多来源、多模态数据，包括政策法规、遥感影像、地理空间、结构化库表、元数据与系统日志等。围绕自然资源业务管理和自治区高质量发展需求，打造由基础数据产品和拓展数据产品组成的多样化产品体系，涵盖文本、影像、业务管理、元数据等7类数据集。 二是三措并举破解数据治理堵点，三服协同赋能资源管理全链。以数据编制技术实现多源数据“即连即得”，破解汇聚难题；以空间对齐知识融合建立统一多模态数据标注体系，解决标注困境；以密码算法融合创新打造“数据可用不可见”安全范式，突破应用堵点。构建“数据服务、平台服务、知识服务”协同共享的服务模式，深度融入自然资源管理全链条。 三是用户覆盖多元服务场景，多维赋能资源管理与特色经济。数据应用面向政府与监管机构、市场企业、科研院所与社会公众三类用户，对内赋能国土空间用途管制、资源开发利用智能监管等核心业务；横向为水利数字孪生、智慧住建、应急救援决策等场景提供权威空间与属性数据支撑和自然资源知识服务；为枸杞、葡萄、光伏等“六特”产业发展提供时空知识服务，赋能区域特色经济。 四是创收提效实现显著经济价值，示范引领赋能资源要素改革。在经济效益方面，对外创收超400万元，带动时空信息广泛应用，撬动逾4600万元间接节约，投入产出比显著；在社会价值方面，减少重复投入，提升政府决策科学性与效率；在产业创新方面，获自治区高度认可，确立为全区推广示范样板，为自然资源数据要素化提供可复制方案。 优秀奖－技术创新奖 AI+探矿大模型 我国矿产资源对外依存度高、浅部资源枯竭，传统找矿效率低下，难以满足新一轮找矿突破战略需求。四川省自然资源数字科技有限责任公司打造“AI+探矿大模型”项目，构建矿山可信数据空间，形成覆盖16种关键矿种的高质量数据集与专精大模型，打造全链条智能找矿服务体系。 一是整合多源多维度探矿数据，全维支撑智能找矿发展需求。整合多渠道、多维度探矿数据，包括地勘业界、卫星遥感、地球物理、地球化学、“三区三线”等数据，总记录达3亿条，时间跨度超50年，全面覆盖地物化遥全维度，为智能找矿提供完整数据支撑。 二是双途径汇聚数据赋能全流程治理提效，闭环服务多主体。通过采集和购买两种途径汇聚数据，建立“数据分类－敏感识别-动态脱敏”全流程治理机制与三级清洗流程，将散存老旧资料转化为可复用数据资产，数字化效率提升10倍以上，历史数据利用率提升200%。构建“一地建设、全国复用，一次治理、全程可用”的治算服务闭环，通过DaaS、SaaS、RaaS多模式输出，服务勘察单位、矿山企业、政府部门及科研单位。 三 是 构 建 智 能 找 矿 体 系 ， 提 质 增 效 斩 获 显 著 成 果 。构 建“1+1+1+N”技术路线，以矿山可信数据空间为安全底座，串联高质量探矿数据集与系列专精大模型，衍生N个智能应用。可信数据空间纳入百余家政府和企事业单位，实现数据“可用不可见、可控可计量”；基于“数据+知识”双驱动，打造地质报告智能体、找矿预测模型等核心工具，应用于找矿靶区圈定、地质报告编制等场景。成效显著，找矿周期缩短60%以上，地质报告编制效率提升90%，在红格镇成功圈定两处找矿靶区，新增铁矿石资源量3.5亿吨。 四是降本增效撬动产业资本赋能，战略支撑创新找矿服务生态。在经济效益方面，每本地质报告可节约人工成本超10万元，助力矿产资源开发降本增效，获四川工业发展基金3.9亿元支持；在社会价值方面，支撑国家新一轮找矿突破战略行动，保障矿产资源安全；在产业创新方面，创新“众筹式找矿”模式与多维服务生态，为深部找矿提供高效解决方案，相关成果申报国家人工智能自然资源行业应用中试基地。 优秀奖－应用实践奖 数智媒体多源数据融合与应用服务 传媒行业面临史料检索慢、生产效率低、审核成本高等痛点，传统史料人工查档需2.8天，深度报道单篇耗时8.3小时，年审核成本超180万元。新华报业传媒集团通过多源多模态数据融合治理，构建十大高质量数据集，结合新华大模型实现新闻生产智能化，拓展跨行业服务，推动媒体深度数字化转型。 一是整合内外多源多模态数据，全场景支撑新闻政务文旅需求。整合内部80余年历史报刊、采编稿库及媒资音视频数据，外部采购互联网数据，并获授权开发1000余本地方志公共数据。数据涵盖文本、音频、视频、3D场景等多模态形态，全面支撑新闻生产、政务服务、文旅赋能等需求。 二是构建合规共享机制，以数据治理赋能跨业交易服务。依托国家级高质量数据集试点资质，建立“授权－开发－收益共享”合作机制，确保数据持续更新与合规运营。对多模态数据进行清洗、标注、结构化处理，形成标准化数据集，在省级数据交易所上架3款标准化数据产品，完成“网络安全运营监测数据集”挂牌交易，跨行业提供数据服务。 三是模型赋能新闻生产全环节，智能升级构建新型内容生产范式。基于NLP（自然语言处理）、CNN（卷积神经网络）及大小模型协同架构，融合内部媒资与外部公共数据，经多环节处理后，深度赋能选题策划、内容生成、审核发布等新闻生产全环节。应用于智能风控、文风转换、舆情监测等场景，史料检索缩至分钟级，效率提升86.5倍；AI审核效率提升40%，漏报率＜0.3%；单篇文章可自动生成15种文风，形成“数据驱动、智能生成”的新型内容生产范式。 四是降本创收撬动区域产业投资，标杆引领赋能媒体数智转型。在经济效益方面，年降本增效235万元，审核成本降低70%，达产后预计年营收3000万元，带动区域投资近2亿元；在社会价值方面，成为国家级高质量数据集试点单位，牵头制定江苏省传媒行业数据地方标准，系省内首家获公共数据运营授权的媒体；在产业创新方面，为数据要素赋能传统行业提供示范样板，推动媒体行业数字化、智能化转型。 优秀奖－发展潜力奖 基于高质量数据集的工业智能体解决方案 船舶海工、机械装备等离散制造业的切割分拣、焊接装配等环节，存在自动化程度低、依赖人工经验、质量与效率波动大等痛点，传统方案数据割裂、管理粗放。武汉华工赛百数据系统有限公司打造离散制造业工业智能体平台，基于3大场景高质量数据集，构建5大工业智能体，赋能产业升级。 一是汇聚生产全流程多模态数据，实时采集形成初始多源异构数据集。汇聚生产全流程多模态数据，涵盖钢材预处理、分拣、焊接、检测、物流等全环节，包括钢板/焊缝图像数据、构件三维点云数据、工艺规程与质检记录文本数据，以及设备运行状态时序传感器数据。通过生产线上的物联网传感器、视觉系统及业务系统实时采集，形成初始多源异构数据集。 二是项目制合作建智能工厂，数据治理赋能模型持续优化。采用项目制合作模式，为客户建设智能工厂，在合作期内持续开展数据采集、清洗、标注与模型迭代更新。建立“智能体平台+持续优化服务”商业模式，通过提升客户生产效率、降低成本的效益获得持续服务收益，保障数据可持续汇聚与模型进化。数据治理聚焦多模态数据融合处理，为算法模型训练提供高质量数据支撑。 三是多模型算法驱动数据深度治理，多场景赋能工业生产提质增效。基于内嵌的50+专精小模型与100+算法组件，对图像、点云、文本、时序数据进行清洗、特征工程、知识增强处理，赋能五大核心场景。智能分拣融合图像与点云数据，实现构件高精度识别，分拣准确率99%，整线效率提升20%以上；智能焊接融合焊接参数时序数据与焊缝图像数据，缺陷率降低30%，生产效率提升50%；智能检测达到丝级精度，准确率99%，人力成本降低50%以上；智能运维融合历史运维与实时传感数据，设备综合效率提升40%，维修成本降低60%；工艺优化减少材料损耗15%－20%，产品优质率提升10%－15%。 四是赋能标杆项目实现降本提质增效，经验转化驱动制造行业数智转型。在经济效益方面，为船舶海工、机械装备等领域标杆项目降本增效，提升生产质量与效率；在产业创新方面，将模糊的工匠经验转化为可迭代、可复用的算法模型，打破环节壁垒，驱动离散制造业全流程协同与闭环优化；在社会价值方面，推动制造业智能化转型，为工业领域数据要素价值释放提供可复制方案。 优秀奖－商业价值奖 数据锻造工厂垂域数据要素流通加工应用新范式 数据要素流通与加工面临质量失控与场景割裂、隐私合规与效用失衡、标准化体系缺失三大核心瓶颈，制约AI工业化落地。长沙数字天蚂信息技术有限公司提出“数据锻造工厂”垂直场景一体化解决方案，以“四大技术路径+一套流通载体”构建覆盖数据全生命周期的高质量体系，推动数据从“原始资源”向“精准燃料”升级。 一是多类型汇聚多垂域数据，多模式保障数据可持续供给。汇聚文本、结构化数据、图像、视频、语音和时序等多种数据类型，覆盖几十种垂域数据，重点聚焦金融与医疗两大核心方向。数据来源包括公共数据与企业自有数据，通过内部数据合规调用、公共数 据采集、外部数据采购等多种模式长期多频次汇聚，同时通过约定分成、收益共享、一次性结算等合作模式，保障数据可持续供给。 二是突破数据生产协同难题，隐私计算+凭证交易赋能合规流通。以动态数据质量管理、垂类数据合成、自适应CoT推理、智能标注四大核心技术，突破数据生产侧的质量－场景协同难题。构建“数据可用不可见”的隐私计算平台，采用联邦学习等技术实现跨机构联合建模，保障数据安全和个人隐私。设计数据资产凭证化交易体系，支持碎片化数据要素合规流通，重塑数据要素加工链条。 三是聚焦数智升级服