核心内容摘要
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其次，以场景为牵引，才能有效建设工业高质量数据集。工业领域的数据并非天然完备、现成可用，而是广泛分散在不同设备、系统和流程中，呈现出无序化、碎片化、多源异构和多模态等特征。与此同时，大量影响生产质量和效率的关键知识，常常沉淀于工艺规范、操作经验以及一线工程师和“老师傅”的长期实践之中。未经治理、整合与标注，难以支撑大模型、智能体的训练使用。
优化核心要点
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