高质量数据标注是工业AI落地的核心“燃料”，在工业视觉检测赛道深耕多年的龙岩中龙科技有限公司总经理王养燚，常年扎根产业一线，亲眼见证了制造企业在数据治理环节遇到的各类难题。围绕数据治理提质、数据标注产业升级两大方向，他结合行业实践分享思路，助力我市以数据产业赋能智能制造发展。
当下，不少制造企业虽能通过工业相机采集海量图像数据，却始终难以挖掘数据价值。“工厂里不缺图像，每台工业相机每天能产生几万到几十万张图片，但真正能用于训练AI模型的‘好数据’占比极低。”王养燚表示，样本质量差、标注标准落地难、数据相互割裂形成孤岛，再加上数据标注人力与时间成本居高不下，多重因素叠加，严重制约了企业智能化转型的脚步。
针对行业共性难题，龙岩中龙科技有限公司跳出单纯提供标注服务的传统模式，为客户打造全流程数据治理体系。从源头制定标准化图像采集规范，依托自动化工具完成数据预处理，再由专业团队开展标注并执行交叉核验，层层把控数据质量。同时协助企业搭建专属图像数据库，让零散的数据转化为可复用、可迭代的数据资产。
在王养燚看来，我市数据标注产业虽已形成一定基础，但发展模式仍有较大提升空间。“龙岩的数据标注产业，目前整体还处于‘项目驱动’阶段，企业有需求，第三方团队接单交付，交付完就结束，数据资产并没有沉淀下来。”这种浅层合作模式，也让产业发展遭遇瓶颈。
对此，他建议我市推动产业全方位升级：由政府、行业协会牵头搭建区域性制造业图像数据库，实现从项目交付到数据资产积累的转变；联合企业、高校制定地方标注标准，构建完善的认证体系；探索建设工业数据交易分中心，在合规前提下推动数据跨区域流通。未来，随着产业生态持续完善，龙岩将完成从单点标注到行业数据集建设的跨越，奋力打造极具竞争力的区域工业数据高地。
（龙媒体记者 李碧雯 整理）