近日，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的人工智能高质量语料生态论坛，于上海世博中心银厅A举办。

与会代表围绕“高质量垂域语料如何破解AI落地瓶颈”等话题深度研讨，以期解答行业热议的“语料路径之争”。

走到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。当前通用大模型在日常对话、通识问答中表现亮眼，但面对超临界翼型设计、甲状腺疾病临床诊断、隧道地质研判等专业场景时，经常出现逻辑偏差、判断不准的问题。

究其根源，市面模型多依托碎片化互联网通用数据训练，缺少严谨专业逻辑，难以支撑硬核行业专业决策。

针对这一现状，论坛梳理出当下AI语料的“一横一纵”两条清晰的探索路径：

“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，靠数据规模堆叠模型通识能力，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，靠权威专家的专业沉淀定义语料标准，保障模型的专业精度与落地价值，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。

垂域高质量语料的产业价值已在全球范围内得到确认。但价值清晰不等于路径平坦。论坛嘉宾认为，规模化落地还需跨越两道门槛。

一方面，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。

美国医学与生物工程院院士、欧洲科学院院士张学记在论坛中表示，医疗AI的数据要精准、要可解释，这离不开生物传感采集高质量多维度的数据，更需要医学、工程、数据科学跨学科融合。

（图为张学记在2026世界人工智能大会“人工智能高质量语料生态论坛”上发言。GOMAX LAB骨码智元实验室供图）

“展望未来，我们希望通过筑基溯源、智融工程、数驱迭代、共生致远，构建智能技术与航空工程互促互进的新局面。”中国工程院院士吴光辉表示。

据了解，论坛现场发布九大行业阶段性共研成果，覆盖超临界翼型气动设计、化学不对称催化、磁悬浮轴承工程、隧道地质研判、三维地质跨模态推理、多模态视频分割、网络内生安全等九大高壁垒赛道，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。

另一方面，上海国投先导基金投资管理三部执行董事钱诚源等投资界与会代表认为：垂域高质量语料为重资产、长周期赛道，短期难以盈利。行业需构建国资、市场化、海外资本协同的分层资本体系，依靠长期资金深耕AI底层数据基建。

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（来源：瞭望智库）