中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）人工智能研究所长期深耕人工智能高质量数据集相关技术与标准体系研究，现依托工信部人工智能标准化技术委员会WG2数据工作组，研究建立了“1+1+N”人工智能高质量数据集标准评估体系：构建大模型数据集开发管理成熟度评估模型LDMM，迭代发布人工智能数据集质量评估体系ADAQ2.0版本，研究形成数据采集融合、数据标注、合成数据、数据工程工具平台、模数反馈、全模态数据集、数据集资产入表、数据合规等多项人工智能高质量数据集系列标准。

为进一步规范和助力各个重点行业领域人工智能高质量数据集建设与质量评估工作，中国信通院人工智能研究所现正式启动2026年首批“可信AI”人工智能高质量数据集系列评估工作，欢迎各个行业龙头企业、人工智能数据标注企业以及人工智能模型企业一起参与评测。

图 中国信通院人工智能研究所“可信AI”人工智能高质量数据集标准评估体系

1个成熟度评估模型：大模型数据集开发管理成熟度评估模型LDMM

中国信通院人工智能研究所牵头编制形成《大模型数据集开发管理能力分级及评估方法》行业标准（2024-1315T-YD），建立企业大模型数据集开发管理能力成熟度评估模型体系LDMM，旨在面向人工智能数据集拥有方、大模型厂商以及人工智能数据服务方提供大模型数据集开发管理能力构建与评价的标准规范和依据，具体包括管理体系、开发维护、质量控制、资源运营和风险管理共五大组成部分，并将企业大模型数据集开发管理能力划分为5个等级。

图 大模型数据集开发管理成熟度评估模型LDMM

1个质量评估体系：人工智能数据集质量评估体系ADAQ

中国信通院人工智能研究所核心支撑编制国家标准《高质量数据集 质量评测规范》，并牵头编制发布人工智能行业标准《面向人工智能的数据集质量通用评估方法 总体要求》（YD/T 6486-2025，已正式发布），搭建“2个质量评估标准+1个质量评估平台+1套标准化流程+N项定制化评估方案”的人工智能数据集质量评估能力，迭代人工智能数据集质量评估工具平台2.0，设计开发100余个人工智能数据质量工程量化算子，涵盖说明文档指标、前置数据集质量指标和模型应用效果指标三大部分，具体包含完整性、规范性、准确性、相关性、及时性等17个一级指标和50余个二级指标，面向通用基础数据集、行业通识类数据集和行业专用类数据集等三大类数据集提供标准化数据集质量评估测试服务。

图 “可信AI”人工智能行业数据集质量评估体系2.0

《面向人工智能的数据生产和标注服务能力通用成熟度模型》

《面向人工智能的数据生产和标注服务能力通用成熟度模型》：旨在面向人工智能数据服务企业和数据标注基地评估人工智能高质量数据集生产和标注服务能力水平，具体包括技术服务、标准规范、人员管理、项目管理、运营维护、生态培育、安全保障等七大能力域。

图 人工智能的数据生产和标注服务能力通用成熟度模型

《人工智能 关键基础技术 合成数据生成和管理能力要求》

《人工智能 关键基础技术 合成数据生成和管理能力要求》：旨在面向人工智能数据服务企业、大模型企业以及行业企业评估人工智能合成数据的生产和管理能力水平，具体包括人工智能合成数据的生成方式、生产流程、质量评估以及数据管理等四大能力域。

图 人工智能合成数据生产和管理能力评估方法

《人工智能 关键基础技术 数据工程工具能力要求》

《人工智能 关键基础技术 数据工程工具能力要求》：旨在面向人工智能数据服务企业、大模型企业以及行业企业评估人工智能数据工程工具的功能、性能、安全等三方面技术能力水平，具体覆盖数据采集、数据存储、数据处理、数据标注、数据合成、数据质检、数据运营等核心技术环节。

图 人工智能数据工程工具能力要求