近日，中国信通院人工智能研究所牵头正式发布《面向智能体能力构建的高质量数据集建设指南（2026年）》。报告围绕智能体能力构建对数据建设提出的新要求，系统提出高质量数据集建设的总体框架、关键方法和实施路径，为企业运维、医疗健康、通信、知识产权、汽车、产业园区、科研等领域实践提供参考。
广域铭岛作为指南参编单位，深度结合汽车智能制造场景的数据治理经验，为指南内容完善提供来自制造一线的视角。
智能体与大模型问答有本质区别：它要完成任务规划、推理决策、工具调用、多轮交互甚至自主执行。所需数据不再局限于静态知识样本，而是需要具备过程导向、场景驱动、推理决策支撑和结果反馈的新型数据体系。汽车行业数据长期面临制造端数据繁杂、噪声大、标注难，不同设备与系统之间格式和语义长期割裂等问题。
智能体想“看懂”一条产线，首先要跨过数据孤岛，而非算法门槛。这一判断，是广域铭岛参与指南编制讨论时的基本出发点。
广域铭岛以产业实践支撑指南撰写，秉持“先治数据、再谈智能”的建设路径：依托吉利数智化转型的核心载体“ Geega 工业 AI 应用平台”，通过数据标准化引擎和“指标工场”，将碎片化的设备、质量、工艺数据转化为可分析、可复用的结构化数据资产。基于一线场景的长期积累，让“场景驱动、反向定义数据规格”的方案落地可行。广域铭岛通过输出汽车制造在数据标准化、知识封装、多模态融合上的实战经验，帮助指南兼顾通用性与产业垂直场景。
指南发布后，广域铭岛将与产业各方一道，让智能体数据集建设的方法在更多智能制造场景中扎根、迭代，走向更广阔的产业实践。
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