2026年7月16日，“數據工廠研討暨《數據工廠白皮書》發布會”在京舉行，來自各數據集團、科技企業、高等院校及其他機構的100多位代表參會。會上，北京交通大學、華為與部分編制單位代表共同發布了《數據工廠白皮書》。

《數據工廠白皮書》指出，正如工業社會的水有水廠、電有電廠一樣，數智社會也應有數據工廠。數據工廠是面向人工智能大模型應用，開展高質量數據集規模化、體系化、設施化生產的一種基本業態，是國家數據基礎設施的基本構成單元，是高質量數據集規模化生產設施，是突破人工智能發展瓶頸的有效手段，是數據全生命周期的綜合產業形態。各地各行業建設的存力中心、模數空間、語料超級工廠等模式正加速向數據工廠演進，並在供給、生產、應用等環節形成了可資借鑒的成熟經驗。

國家數據專家咨詢委員會委員、北京交通大學教授張向宏解讀《數據工廠白皮書》

國家數據專家咨詢委員會委員、北京交通大學教授張向宏對《數據工廠白皮書》進行解讀。他認為，當前行業高質量數據集供給匱乏制約了AI應用，亟須打造專業化、規模化的“數據工廠”新業態，體系化供給合規優質行業數據集，打通AI產業落地核心堵點。“數據工廠”是突破人工智能發展瓶頸的重要舉措，有數據標注企業迭代、數據存儲基地升級、人工智能企業延伸和技術企業創新創立等四種建設模式，其成熟完善需要國家、地方、行業、企業等各方協同發力。

據悉，《數據工廠白皮書》由數據工廠新業態發展方興未艾，國內外數據工廠探索實踐概況，數據工廠的含義、類型和特點，數據工廠的構成、定位和功能，數據工廠的建設、運營和部署，發展數據工廠新業態政策建議等六個章節組成。

第一章節分析人工智能和數智產業發展趨勢，指出數據工廠是支撐高質量數據集規模化生產的重要基礎設施，闡明其發展的必要性和緊迫性﹔第二章節梳理國內外數據工廠建設實踐，總結數據工廠發展的典型模式和共性特征﹔第三章節明確數據工廠的基本定義，提出其作為國家數據基礎設施重要組成部分，具有規模化、標准化、體系化、智能化等特點﹔第四章節闡述數據工廠的總體架構、功能定位和核心組成，構建數據供給、生產加工和測試驗証相銜接的體系﹔第五章節圍繞建設模式、運營機制和部署策略，提出數據工廠與國家數據基礎設施協同發展的總體思路﹔第六章節從政策、標准、技術和平台建設等方面提出發展建議，為培育數據工廠新業態、完善數據基礎設施體系提供參考。