1. 战略背景与驱动因素

   • 国家战略需求：AI上升为国家战略，政府出台系列法规并实施“人工智能+”行动，中国电信加速“云改数转智惠”战略升级，要求自主建设数据基础设施。

   • 市场需求驱动：2025年AI转向数据要素价值为核心的规模化落地，天翼AI需服务内外部复杂场景（如云网运营、工业、教育等），依赖高质量数据集支撑。

   • 运营商优势：中国电信拥有超10亿公众客户、上千万政企客户，日增数据量1.6PB、基础数据集超10万亿tokens，且在客户服务等领域有广泛应用场景。

   • 使命责任：履行网络强国、数字中国建设使命，推动AI普惠发展，需打造安全、可信的高质量数据集赋能千行百业。

2. 技术实现路径：星辰MaaS平台

   • 平台定位：像数据精炼厂，构建“数据—模型—服务”完整闭环，通过四大核心协同运作。

   • 全生命周期能力体系：

     ◦ 数据工具链（采 - 存 - 算 - 管）：统一接入多类型数据并高效存储，借助上百种处理工具清洗、转换等，通过自动化治理保障质量与安全，还具备数据合成技术，可生成极端场景数据。

     ◦ 模型工具链（标 - 训 - 推 - 评）：支持40多种标注任务，基于自研星辰大模型进行AI预标注，提升标注效率5倍以上，标注后数据经评估成为高质量数据集，再经训练等得到不同用途模型。

     ◦ 应用闭环：训练出的模型嵌入智能体支撑应用，智能体反馈数据回流重新加工，优化模型效果。

   • 高质量数据标准：无放之四海而皆准的绝对标准，从模型训练阶段和应用类型两个维度划分数据集类型，不同类型评判标准不同，如预训练通识数据集关注基础维度和安全维度，行业微调数据集关注内容和应用维度，以纺织行业缺陷数据集为例说明高质量数据集应具备全面性、多样性、精准标注等特点。

3. 应用落地与价值体现

   • 服务大型央企与政府：

     ◦ 挑战与对策：大型央企业务需求聚焦生产、系统复杂、安全和价值观要求高、有国产化要求，天翼AI提供端到端全链路解决方案，坚持价值导向和敏捷迭代，与行业专家合作，采用云边端协同架构，通过数据反馈闭环机制优化系统。

     ◦ 案例：服务物流集团，构建人工智能套件，纳管算力卡，支撑大模型研发，提供多场景服务接口，赋能智慧物流应用。

   • 支撑国家级数据标注基地：

     ◦ 角色：产业生态的规划者（结合地方特色规划生态，引入企业）、产能的运营者（提供订单，输送项目需求）、新职业的培育者（建立培训认证体系培养人才）。

     ◦ 案例：在成都、沈阳等地，联合政府打造生态，引入企业，承接标注订单，培养人才，形成可复制模式，构建完整生态链。

   • 国计民生领域：在14个行业、30多个应用场景构建高质量数据集并规模化落地，如医疗领域助力医院管理升级，文旅领域提升游客体验，农业领域帮助农民增收，智慧城市领域构建视觉数据平台，政务服务领域提升服务质量，电信内部实现评标流程智能化。

   • 其他关键因素：除数据外，算法也很重要，天翼AI打造“全模态、全尺寸、全国产”星辰系列大模型，自主研发安全围栏保障安全，推出多种大模型产品和服务，覆盖B端、C端和家庭场景。

4. 最终愿景

   • 目标：发挥央企主力军作用，成为国家战略科技力量和领先的通用人工智能服务提供商。

   • 举措：

     ◦ 技术领先：打造全栈自研AI能力，探索前沿领域，对标国际一流。

     ◦ 应用普惠：构建“全民工具箱”，让AI走进千家万户。

     ◦ 生态开放：通过开放平台吸引全球开发者等参与生态建设。

     ◦ 人才研用一体：重视青年人才，加速科研成果转化，培养高层次AI队伍。