高质量数据集典型案例 | 轨道交通装备制造行业高质量数据集

　　推荐单位：中国中车集团有限公司
　　申报单位：中车工业研究院有限公司、中车大连机车研究所有限公司、中车永济电机有限公司
　　一、背景
　　工业数智化转型浪潮下，轨道交通装备制造业对高质量数据集的需求愈发迫切。然而行业长期面临工业数据格式杂乱无章、多源数据整合困难，以及领域壁垒高等痛点，严重制约AI赋能效率。为此，中国中车以“标准引领、平台支撑、示范先行、生态共建”为战略，创新构建“1套标准体系+1个数据平台+3个示范性领域数据集+N个高价值场景”的全链条解决方案，重点打造研发、生产、运维三类高质量数据集，精准支撑行业 AI 模型训练与应用落地，为轨道交通装备制造业数智化转型注入强劲动力。
　　二、方案和成效
　　一是构建完整数据建设体系方法论。针对工业数据格式不统一、标准缺失的行业痛点精准施策，建立起 “1个数据规范+ 1个建设指南+ 5个模态指导意见+ N个实践方案”的战略实施路径。这一体系全面覆盖数据定义、流程建设、模态指导、实践案例等多层级指引，从基础规范到具体实操形成完整闭环。在此基础上牵头制定多项数据集相关行业及团体标准，为破解工业数据 “孤岛” 提供了标准化解决方案。
　　二是打造工业共性数据平台。平台聚焦数据全生命周期管理，构建起数据管理、治理、应用、评估 4 个数据子平台，形成覆盖数据处理、生成、脱敏、标注、评估等全链路数据服务体系。通过自动化工具与智能化流程的深度融合，平台实现数据全流程高效处理，大幅缩短数据集构建周期，为工业数据的规模化应用奠定了技术基础。
　　三是绘制工业场景数据地图。深入挖掘轨道交通装备制造领域研发、生产、运维三类核心领域场景需求，精准绘制全链路、全周期的数据地图，并据此构建30余个高价值场景数据子集。实际应用中，数据支撑研发端智能化仿真效率提升30倍，助力生产端运营成本降低 20%，推动运维端故障预警准确率提升至近 90%，成功实现“数据—业务—价值” 的闭环落地。
　　三、创新点
　　一是高价值场景驱动数据飞轮。以工业高价值场景作为数据建设的核心推进抓手，通过列车外观造型设计、工业图样审查、系统智能化仿真等高价值数据场景应用，反哺垂类模型训练推理，推动数据飞轮持续运转。
　　二是多模态融合筑牢数据底座。结合典型工业多模态场景，对时序信号、图像、文本等多模态数据综合治理，解决工业数据类型繁杂、整合难的问题。自主研发多模态数据引擎，构建全链条、全场景、全周期的数据工具和治理体系。
　　三是方法论建设促进技术创新。将方法论建设作为技术创新导航，通过提炼数据建设全流程的共性规律与关键节点，形成覆盖需求分析、技术选型、开发落地、迭代优化的标准化技术路径，为工业数据技术持续突破提供坚实支撑。