数据标注优秀案例集之三十 | 矿山数工—数据标注赋能矿山行业高质量发展

　　申报单位：煤炭科学研究总院有限公司
　　推荐单位：北京市政务服务和数据管理局
　　一、案例简介
　　针对矿山行业数据标注标准缺失、多模态数据标注成本高、海量数据价值释放困难等困境，通过构建矿山行业知识标签体系、多模态数据生成算法与合规校验模型等，实现标注效率提升30%，跨模态语义一致性优化20%，高质量数据复用率提升50%，将行业人工智能应用研发周期由3个月缩短至3周，支撑矿山百通、矿山视巡等系列应用建设，为行业高质量发展提供核心引擎。

　　二、举措与成效
　　一是标注标准化，建立场景级标签体系，提升标注效率。针对矿山数据标注繁杂低效的问题，依托行业标签体系，研发适配矿山场景的海量标注模板，融合7大模态数据，赋能小模型敏捷训练。实现500亿传感数据、300万视频数据、200亿词元文本数据的统一标注，跨模态数据标注处理效率提升30%，跨模态语义一致性优化20%，有效降低标注成本。
　　二是生成智能化，合成高质量微调数据，攻克长尾困境。为增强行业理解能力，依托太阳石矿山大模型，突破跨模态语义增强技术，构建行业问答对自动生成机制。实现行业大模型微调数据的自动合成，减轻问答对构建70%耗时，提升大模型行业词汇理解力8%，助力太阳石矿山大模型对矿山行业法规遵循能力由84分优化至95.5分。
　　三是数据结构化，定期更新知识底座，释放数据价值。鉴于行业知识更新快、应用产品优化难，构建非结构化文本智能转换系统，研发合规校验模块，并以标签体系为依托构建行业知识库。实现行业标准、安全规程等数据的结构化存储与动态更新，使知识检索准确率提升至90%以上，并可快速迁移至其他应用，数据复用率提升50%，应用研发周期从3个月缩短至3周。
　　三、特色亮点
　　一是大小模型协同，破解数据标注瓶颈。利用行业大模型生成能力，有效扩充长尾场景数据量，解决行业数据稀缺性难题。经预标注小模型完成初筛标注与人机协同校验快速复核，生成高质量数据集，反哺大模型领域精调与小模型迭代，构建“生成-标注-训练-优化”闭环。
　　二是提升数据复用率，激活行业数据价值释放。覆盖多格式多场景数据格式化转换，支撑高质量数据集实现流程化、标准化构建，推动矿山经验从隐性知识向可量化资产转化。
　　三是行业数据赋能，共建可信应用生态。构建高质量场景数据集，为行业应用测评提供基准数据，降低验证主观性偏差，助力行业形成“知识共建、标准共享、生态共赢”可持续发展格局。