数据堂电力行业 AI 平台建设与高质量多模态数据赋能实践

在全球能源转型与数字经济发展的双重驱动下，中国能源行业智能化进程加速，高质量数据已成为驱动行业发展的核心引擎。为破解大模型训练的数据瓶颈，建设专业的多模态数据标注与运营平台，已成为关乎未来发展的战略任务。

一、项目背景

某电力企业肩负集团“数字化平台”使命，推动人工智能应用落地进程，传统人工数据处理方式已无法满足大模型训练对“高质量、大规模、多模态”数据的迫切需求。本项目通过建设电力多模态数据标注与运营系统研发及相关的运营交易模块，旨在建成基于数据要素全链路流通的多模态数据标注平台，积极发挥数据汇聚、治理、标注与再加工的作用，在安全可控、互联互通的基础上，致力于打造高质量、多模态的数据集，为赋能人工智能大模型提供保障，从而加速集团人工智能应用的落地进程。

二、项目核心目标

本项目旨在构建能源行业领先的多模态数据标注与运营平台，覆盖数据集成、智能治理、人机协同标注、可信管控到市场化运营的全链路数据要素流通基础设施，以“标准化、高可用、可扩展、安全可控”为总原则，打通图像、视频、文本、语音、点云、时序等多种模态数据从接入到应用的完整闭环，实现上千 TB 预训练数据集、百万条指令微调数据集和数十万条测试数据集的规模化生产。并建立“可用不可见”的联邦计算与区块链溯源安全体系，确保数据合规流通与零泄露风险，为后续大模型训练与 AI 应用落地提供持续、可靠、高价值的数据供给。

平台将直接赋能于设备缺陷检测、智能安全监控等关键业务场景，大幅加速人工智能应用的落地进程，切实提升安全生产水平与运营效率，并初步构建起活跃的数据服务交易生态，从而全面激活内外部数据、算力与模型资源的流通价值，为集团的数字化转型与智能化升级筑牢坚实的数据基石。

三、项目核心问题与挑战

多模态海量数据处理复杂

电力行业数据涵盖视频、图像、文本、音频和时序等多种模态，而且含大量电力专用场景数据，总规模达上千 TB，来源分散，且不同模态数据结构差异大，数据处理复杂度高，传统方法难以高效完成。

标注效率与质控双要求

传统人工标注方式成本高、周期长且标准不一，难以满足海量电力数据的处理需求，质量控制难度大。数据标注需紧密结合电力安全生产场景，要求标注人员具备行业知识，理解专业术语和行为模式。

项目交付周期紧迫

全部数据交付与服务实施需在有限时间内完成，涉及多类工具部署、数据处理和大规模标注任务，同时对人员素质、技术流程设计、算力调度、算法效率和项目管理都提出了极高要求。

数据安全与合规管控

电力能源数据多涉及关键生产信息及隐私内容，具有极高的敏感性和保密要求，需严格执行保密协议，在标注过程中实现“数据不出域”、“可用不可见”，合规性和安全性管理需贯穿项目始终。

系统集成与生态化运营挑战

项目并非单一工具开发，而是涵盖数据治理、标注、可信管控、运营交易几大模块的完整生态系统。实现模块间高效协同并与外部模型实施平台对接，对系统架构设计要求极高。

四、项目解决方案

构建四大核心模块协同工作的流程体系，配合卓越的项目实施与管理，120 天按时交付：

智能化数据治理工厂——数据治理模块

开发了 20 余个图像、视频、文本、语音、点云、时序等通用治理工具及电力专用治理插件，实现自动清洗、格式统一、智能评估、质量筛选等功能，显著提升数据处理的效率与标准化水平。

人机协同数据标注——数据标注模块

依托自研的多模态数据处理与自动化标注平台，组建含电力专业背景的专家团队，采用“机器初步标注+人工校验修正+主动学习迭代”流程，结合自研探针式机器质检，保障数据标注的准确性和行业适应性。

国家级标准可信数据空间——可信管控模块

严格执行国家及行业数据安全标准，通过构建集数据加密、访问控制、隐私计算和区块链溯源于一体的防护体系，创新性落地以联邦学习、安全沙箱为核心的“可用不可见”技术范式，确保敏感数据安全流通。

生态化数据价值枢纽——运营交易模块

支持数据标注服务、成品数据集和模型算力三大交易类型，打造电商化、生态化的数据价值枢纽，提供从用户注册到结算的端到端流程，并与外部模型实施平台深度集成，实现资源高效流通。

卓越的项目实施与管理——全流程精准把控

组建一支 20 余人的专属精英团队，选拔百余名专业标注人员，采用敏捷开发模式并将信创适配等重大风险前置管控，确保从需求到部署各环节的顶级实施水准。通过科学的项目规划和高效的执行力，如期完成了系统全功能上线。

五、项目成果

数据交付成果，项目成功交付上千 TB 预训练数据集、百万条指令微调数据集和数十万条测试数据集，标注准确率超 98%，满足 AI 训练与模型优化需求。所有数据均经过严格清洗与标注，质量符合电力行业应用标准。

平台建设方面，建成基于数据要素全链路流通的多模态数据标注平台，提供了配套的数据治理与标注工具及完整项目文档，确保数据的可持续使用与后续扩展能力。系统支持 300 人在线协同工作，标注任务查询响应时间低于 300 毫秒，自动化标注及数据质检工序大幅降低人力成本。

安全可信方面，通过国产加密算法与隐私计算技术，实现数据分级安全管理与全链路可信追溯，确保敏感数据在“可用不可见”原则下的实现价值最大化。

六、市场价值与展望

在核心业务层面，通过自动化数据治理与人机协同标注技术将高质量数据集的准备周期从“数月”压缩至“数周”，并将数据处理成本大幅度降低，实现了运营效率的倍增。基于平台产出的高质量数据所训练的 AI 模型，在设备缺陷检测、安全违章识别等关键场景中表现出色，为预防事故、保障人员与设备安全提供了强大的技术支撑，从根本上提升了安全生产水平和运营可靠性。

在市场战略层面，本项目成功构建了该集团数字化转型的数据要素基础设施，将平台能力与高质量数据集沉淀为核心数字资产，支撑多个业务单位的 AI 应用创新。通过率先打通强安全要求下的数据流通路径，实现数据要素价值最大化的成功实践，为能源行业提供了可复制推广的经验路径。

展望未来，平台将围绕能力深化、生态拓展与价值外溢三大方向持续演进。通过本项目建设，不仅解决了企业自身的数据难题，更为行业树立了标杆，为数字中国、智慧能源建设贡献了力量。数据堂将持续深耕多模态数据技术创新，拓展应用场景，以领先的数据解决方案助力能源企业挖掘数据要素价值，驱动能源行业智能化转型。

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