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苏州丝绸博物馆，一块19世纪的克利缎纹样刚刚完成数据登记。它不再只是档案架上泛黄的图纸，而是变成了AI眼中的一组特征向量、设计师屏幕上的创意素材、学者研究数据库中的样本点。

这是在建设的“苏州丝绸纹样数据集”，由苏州丝绸博物馆独家授权，已完成222件等级文物和7012片近现代丝绸样本的高清数字化采集，数据库高质量丝绸原生纹样数量超过一万个。这些数据集不仅用于学术研究，更成为当代设计师的创意源泉。通过数据集，设计师可以在线获取高清纹样，快速应用于新中式服饰、潮玩手办、美妆等。文化产业的“数据驱动”初见端倪。

图源：苏州丝绸博物馆公众号

见微知著，国家数据局于近期发布了首批高质量数据集建设先行先试工作名单共140个，包括中国国家博物馆高质量数据集建设，与文化相关的有14个。高质量数据集不仅代表了文化数字化的最新方向，更预示着文化产业正在加速迈向“数据驱动”的新阶段。

毫无疑问，“数据驱动”是文化产业的高级玩法，底层逻辑可追溯到高质量数据集与AI的关系：如果说AI是一艘驶向未来的飞船，那高质量文化数据就是它的核心燃料和导航图。

一、文化领域高质量数据集成为AI“新宠”

简单来说，文化领域高质量数据集就是将文化资源系统性地转化为AI能理解和学习的“数字食粮”。

想象一下，如果要让一个不了解中国水墨画的人学会创作，你需要给他提供大量的名画实例、讲解绘画技巧和评价标准。

同样，要让AI学会理解和生成中国文化内容，我们需要喂养它海量且优质的“文化养料”——这就是高质量数据集的核心价值。

根据中国信通院的定义，高质量数据集是用于训练、验证和优化人工智能大模型而收集、整理、标注形成的覆盖行业核心专业知识和生产经营活动的数据资源集合。

在文化领域，高质量数据集可以是文物图像、古籍文本、民间艺术音频视频，甚至是文化符号的标注信息。

故宫博物院推出“数字文物库”汇集了186万余件院藏珍贵级文物基本信息，公布了超10万件珍贵级文物高清数字影像，通过机器自动标注与人工校对结合的方式，从物理属性、历史背景、艺术特征等方面对文物数字资源进行多维度、多层次标注，将原本分散、单一维度的数据资源链接成高度关联、多维度的知识网络。

每年基于这些数据完成的《故宫日历》《故宫万象》等近百种特色图书出版发行，研发的文具、玩具、首饰等多品类文创新品超过1300多种。

“算力、算法、数据”是人工智能三大支柱。随着技术发展，算力逐渐普惠，算法也日益开源，高质量数据成为了构建差异化优势的关键。

当前，文化数据集建设已上升到国家战略层面。

2025年初，国务院办公厅印发的《关于推动文化高质量发展的若干经济政策》明确提出，“建设文化领域人工智能高质量数据集，支持文化领域大模型建设”。

二、文化资源变身高质量数据集的“炼金术”

将一件文物、一本古籍或一种传统技艺转化为高质量数据集，绝非简单的数字化扫描。它更像是一场精细的“数据炼金术”，需要经过多个严谨的步骤。

第一步骤是数据设计与采集。例如，北京广播电视台与西南财经大学合作构建中国古建筑数据集时，不仅进行实地拍摄，还结合中国古建筑特色和中文拼音，通过特殊技术优化数据表达。

第二步骤是数据治理。原始数据往往存在格式不统一、质量参差不齐等问题，需要通过技术手段进行清洗和标准化。

山东文化数据标注平台的数据智能清洗流程中，系统会实现自动去重功能，针对高度相似的素材，平台支持基于质量的智能筛选，自动剔除低质量样本。

第三步骤是数据标注“会说话”。数据标注是数据集建设的核心环节，也是将原始数据转化为AI可理解信息的关键过程。

以孔子画像数据集的建立为例，专家学者需要对每幅画像进行专业的内容标注，细致至画像的创作年代、背景用途、风格材质等。

专家从归集的5000多张不同历史时期、不同艺术风格的图片资料中，标注了上千张，以此构建来源清晰、标注规范、便于搜索和使用的专业数据集。

第四步骤是数据质检。质量检测确保数据的准确性、一致性和完整性。在山东文化数据标注平台，所有标注数据都会经过人工精校和审核，以确保数据的完备性和准确性。

第五步骤是数据运营。运营环节关注数据的持续更新、应用和价值释放。山东数文集团计划推出山东文化数据交易平台，提供文化数据集交易服务，推动数据要素流通利用与数据资产变现。

三、建设高质量数据集升级文化资源管理模式

第一大变化是从“沉睡库存”到“活化资产”。传统文化资源大多沉睡在档案馆、博物馆中，难以被广泛利用。通过转化为高质量数据集，这些资源成为可以随时调用、组合和再创造的活化资产。

苏州丝绸档案馆的实践探索了一条“档案数字化建设—知识产权确权—数据资产登记—数据资产授权运营”的创新管理模式。

第二大变化是从“单一观赏”到“多元应用”。文物数据化后，应用场景大大扩展。如故宫的文物数据不仅用于学术研究，还赋能出版、教育、展览、文创等多个行业，形成了超过亿元产值的文化创意产业规模。

第三大变化是从“孤立资源”到“互联生态”。数据集的标准化特性使得孤立的文化资源能够相互连接。山东的主流文化语料库正在打造孔子学术研究、孔子画像等多个高质量数据集，推动文化大模型的性能跃迁与数字文化产业高质量发展。

文化领域高质量数据集建设呈以下趋势：

开源共享成为主流，如山东文化数据标注平台面向全社会免费开放，希望通过开源共建主流文化语料库，形成包容、开放、有序、共享的AI语料新生态。

标准化程度不断提高，随着各类文化数据标准的建立，数据集之间的互操作性将大大增强。

版权保护与价值分配机制日益完善，随着苏州丝绸档案馆等机构在数据资产登记与授权机制的探索，文化数据的价值创造与分配将更加清晰。

文化领域高质量数据集建设，让我们更加深切地感受到：文化从未如此生动——它从厚重的历史中走来，在数字世界中获得新生，正在被重新想象、重新创造，并在每一个普通人的生活中找到新的位置。