2026世界人工智能大会日前在上海圆满落幕，其中一场聚焦高质量语料生态建设的专题论坛，释放出清晰信号：人工智能的发展已从“堆砌算力、比拼算法”的阶段，正式迈入“以数据语料驱动产业落地”的新周期。通俗来说，大模型能否真正解决实际业务问题，关键在于它“训练”的数据是否足够优质、足够专业。

国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广在论坛上点明了核心：高质量数据语料是人工智能时代的基础性、战略性资源。没有高质量的数据，便难以期待高质量模型。这句话表述直白，但其背后的逻辑值得深入思考——当前许多模型在专业场景中逻辑出现偏差、判断不够精准，根源往往并非算法不够强大，而是训练数据“过于粗糙”。

那么，语料建设如何破局？行业专家提出了“一横一纵”两条路径。“一横”指推进广度拓展，通过海量通用数据和规模化常识标注，夯实模型的通识能力，主要解决“是或否”这类基础常识性问题；“一纵”则深化垂直领域的专业深耕，依靠专家级数据和高精度标注，用顶尖专家的专业沉淀来定义语料标准，从而切实保障模型在具体场景中的专业精度。简而言之，前者让AI“能沟通”，后者让AI“能干活”。

本次论坛上，国家信息中心联合骨码智元实验室GOMAX LAB，正式发起《面向人工智能的数据语料构建生态路线图》课题研究。同时发布的还有《人工智能高质量语料生态共建行动暨产业路径图》，覆盖高端制造、生命健康、网络安全、城市治理等多个关键领域。这意味着，垂直领域语料的共建体系已不再停留于概念层面，而是拥有了清晰的路线图与首批落地方向。

骨码智元总裁陈旻麒在论坛上透露，下一步将锚定8个首批共研方向，加速推进各垂直领域语料的落地验证工作。同时，规划了7个长期拓展赛道，以支撑未来十年间人工智能产业的迭代升级需求。从这些布局来看，行业对语料的重视已从“有没有”转向“精不精”，而这场“语料攻坚战”的成败，很可能决定未来十年AI落地的实际水平。