2026年7月16日，“数据工厂研讨暨《数据工厂白皮书》发布会”在京举行，来自各数据集团、科技企业、高等院校及其他机构的100多位代表参会。会上，北京交通大学、华为与部分编制单位代表共同发布了《数据工厂白皮书》。

《数据工厂白皮书》指出，正如工业社会的水有水厂、电有电厂一样，数智社会也应有数据工厂。数据工厂是面向人工智能大模型应用，开展高质量数据集规模化、体系化、设施化生产的一种基本业态，是国家数据基础设施的基本构成单元，是高质量数据集规模化生产设施，是突破人工智能发展瓶颈的有效手段，是数据全生命周期的综合产业形态。各地各行业建设的存力中心、模数空间、语料超级工厂等模式正加速向数据工厂演进，并在供给、生产、应用等环节形成了可资借鉴的成熟经验。

国家数据专家咨询委员会委员、北京交通大学教授张向宏解读《数据工厂白皮书》

国家数据专家咨询委员会委员、北京交通大学教授张向宏对《数据工厂白皮书》进行解读。他认为，当前行业高质量数据集供给匮乏制约了AI应用，亟须打造专业化、规模化的“数据工厂”新业态，体系化供给合规优质行业数据集，打通AI产业落地核心堵点。“数据工厂”是突破人工智能发展瓶颈的重要举措，有数据标注企业迭代、数据存储基地升级、人工智能企业延伸和技术企业创新创立等四种建设模式，其成熟完善需要国家、地方、行业、企业等各方协同发力。

据悉，《数据工厂白皮书》由数据工厂新业态发展方兴未艾，国内外数据工厂探索实践概况，数据工厂的含义、类型和特点，数据工厂的构成、定位和功能，数据工厂的建设、运营和部署，发展数据工厂新业态政策建议等六个章节组成。

第一章节分析人工智能和数智产业发展趋势，指出数据工厂是支撑高质量数据集规模化生产的重要基础设施，阐明其发展的必要性和紧迫性；第二章节梳理国内外数据工厂建设实践，总结数据工厂发展的典型模式和共性特征；第三章节明确数据工厂的基本定义，提出其作为国家数据基础设施重要组成部分，具有规模化、标准化、体系化、智能化等特点；第四章节阐述数据工厂的总体架构、功能定位和核心组成，构建数据供给、生产加工和测试验证相衔接的体系；第五章节围绕建设模式、运营机制和部署策略，提出数据工厂与国家数据基础设施协同发展的总体思路；第六章节从政策、标准、技术和平台建设等方面提出发展建议，为培育数据工厂新业态、完善数据基础设施体系提供参考。