2025 年，随着甘肃庆阳十万卡国产算力集群启动建设、华为昇腾平台完成准万亿 MoE 模型全流程训练，国产硬件架构大模型算力服务平台的能力边界已从 “算力支撑” 延伸至 “大模型训练全链路赋能”。在大模型研发链路中，高质量训练数据集是决定模型效果的核心 “燃料”，而行业普遍面临 “数据来源分散、质量参差不齐、隐私合规难保障” 的痛点。基于国产硬件架构的算力服务平台，正通过一体化的数据集搜集与清洗能力，为大模型训练筑牢数据根基，推动 AI 技术从实验室走向千行百业的产业化落地。
一、行业痛点：大模型训练数据集的核心困境
大模型的性能上限由算法、算力、数据三大要素共同决定，而在国产算力集群规模化落地的当下，数据环节的短板愈发凸显，主要体现在三大维度：
- 数据来源异构且分散：行业大模型训练需要多模态数据支撑，如工业领域的设备传感数据、图像数据，金融领域的风控文本日志、交易流水，政务领域的政策文档、民生对话记录等，这些数据往往存储在不同业务系统中，格式不统一、接口不兼容，难以快速整合为可用训练数据。
- 数据质量与标注精度不足：原始数据中普遍存在噪声（如工业图像的模糊噪点、客服语音的背景杂音）、重复数据、逻辑冲突数据，且行业专属数据的标注依赖专业人员，成本高、周期长，直接导致模型训练时收敛速度慢、泛化能力弱。
- 数据隐私与合规风险高：金融、政务等敏感领域的数据涉及用户隐私与行业机密，传统数据采集模式易引发数据泄露风险，而跨机构数据协作更是面临严格的合规壁垒，制约了高质量数据集的构建。
- 国产硬件适配性缺失：传统数据处理工具多基于海外芯片架构开发，在国产昇腾、算丰等硬件上运行时，存在算力利用率低、处理效率差的问题，难以匹配国产算力集群的规模化训练需求。
二、数据集搜集：多源异构数据的合规化、一体化接入
国产硬件架构大模型算力服务平台针对数据搜集的痛点，构建了 “多源接入 - 隐私保障 - 格式统一” 的全流程采集体系，实现训练数据的高效归集。
1. 多模态异构数据的泛在接入能力
平台通过标准化多模态数据接入层，打通了不同类型、不同来源数据的采集通道，核心技术能力体现在两点：
- 全格式兼容：支持文本（TXT、PDF、JSON）、图像（JPG、PNG、工业探伤图）、音频（WAV、MP3）、传感时序数据等 10 余种格式的原生接入，无需开发定制化转换工具；同时提供标准化 API 接口，可一键对接企业 ERP、MES、客服系统等现有业务平台，实现数据的实时同步。
- 行业专属数据适配：针对特殊行业场景，内置专用采集插件。例如在工业领域，可直接对接工业相机、振动传感器等设备，采集产线实时工况数据；在医疗领域，支持 DICOM 格式医学影像的无损接入，保留病灶核心特征信息。
2. 隐私合规的分布式采集方案
为解决敏感数据采集的隐私与合规问题，平台集成联邦学习采集框架与国密算法数据脱敏模块，实现 “数据可用不可见”：
- 对于跨机构数据协作场景，采用联邦采集模式，各参与方数据不出本地，仅将数据特征与梯度信息上传至国产算力集群进行联合建模，避免原始数据泄露；
- 针对个人隐私数据，内置自动化脱敏工具，可精准识别身份证号、银行卡号、手机号等敏感字段，通过掩码、替换等方式完成脱敏处理，且支持自定义脱敏规则，满足《数据安全法》《个人信息保护法》等合规要求。
3. 国产硬件驱动的采集效率优化
依托国产算力集群的分布式架构，平台将数据采集流程与硬件算力深度协同：通过华为昇腾 384 超节点的光互联技术，实现跨地域数据节点的高速传输，采集带宽较传统架构提升 3 倍；基于 MindSpore 框架的并行采集能力，可同时处理万级数据源的并发接入，将工业产线 10 万张零件探伤图的采集时间从 “小时级” 压缩至 “分钟级”，大幅提升数据归集效率。
三、数据集清洗：国产硬件协同的全链路质量提纯
数据集搜集完成后，需经过多轮清洗才能成为合格训练数据。国产硬件架构平台构建了 “预处理 - 特征工程 - 质量校验” 的三级清洗体系，并通过硬件协同优化实现效率与质量的双提升。
1. 多模态数据预处理：去噪与格式归一化
预处理是数据清洗的基础环节，平台针对不同类型数据提供专属处理能力，且依托国产硬件实现分布式加速：
- 文本数据：内置分词纠错、重复文本去重、停用词过滤等工具，基于自研的语义哈希去重算法，可在千亿级文本语料中快速识别重复内容，去重准确率达 99.2%；同时支持中英文混合文本的格式统一，将非结构化的政策文档、客服对话转化为标准训练格式。
- 图像数据：集成 OCR 矫正、模糊图像增强、目标区域裁剪等功能，针对工业探伤图的噪点问题，采用基于昇腾芯片的分布式图像去噪模型，可自动修复模糊区域，还原零件缺陷特征；针对医疗影像，支持病灶区域智能标注，减少人工预处理成本。
- 音频数据：通过自适应降噪算法，过滤客服语音中的环境杂音、工业设备运行的背景噪音，同时完成音频格式统一与时长切片，适配大模型语音训练的输入要求。
2. 特征工程：行业专属数据的价值提取
原始数据经预处理后，还需通过特征工程挖掘核心价值信息，平台针对垂直行业提供定制化能力：
- 在金融领域，可从风控日志中提取 “交易频次、逾期时长、地域分布” 等核心特征，构建结构化特征库，为信贷风控大模型提供精准训练依据；
- 在工业领域，能从设备传感时序数据中提取 “振动频率、温度阈值、运行时长” 等关键指标，转化为模型可识别的特征向量，支撑设备故障诊断模型训练；
- 依托国产算力集群的并行计算能力，特征工程环节的处理效率较传统单机架构提升 10 倍以上，且支持特征重要性排序，自动筛选高价值特征，降低模型训练的算力消耗。
3. 全链路质量校验：闭环式数据品控
为保障数据集质量，平台搭建了 “自动化校验 + 人工复核” 的闭环体系：
- 自动化层面，通过多维度质量评估模型，从数据完整性、一致性、准确性、时效性四个维度进行量化打分，自动剔除不合格数据；同时接入国产硬件的算力监控模块，校验数据在分布式存储中的完整性，避免因算力节点故障导致的数据丢失。
- 人工层面，提供可视化数据校验工作台，支持标注人员对低分值数据进行二次复核与修正，且工作台可直接调用国产算力集群的预览加速能力，实现千万级数据的快速检索与查看，大幅提升品控效率。
四、行业落地：数据提质驱动大模型效能跃升
国产硬件架构平台的数据集搜集与清洗能力，已在多个垂直领域完成实践验证，实现了模型训练效果与效率的双重提升：
- 工业领域：某汽车制造商基于平台采集 100 万张产线零件探伤图，经清洗与特征提取后，用于缺陷诊断大模型训练，模型识别准确率从 78% 提升至 95%，产线不良品检出率提升 22%，且依托国产算力的分布式处理，数据预处理周期从 15 天缩短至 3 天。
- 金融领域：某国有银行通过平台的联邦采集能力，联合多家分行的风控数据（数据不出本地），经脱敏清洗后训练信贷风控模型，模型的风险识别精准度提升 10%，且完全满足金融数据合规要求，规避了数据泄露风险。
- 政务领域：某省级政务平台依托平台搜集并清洗 500 万条民生咨询对话、10 万份政策文档，用于智能客服大模型训练，模型的问题解答准确率提升至 92%，人工转接率下降 38%，同时通过本地化部署保障了政务数据的安全性。
五、结语：数据筑基推动国产大模型产业化落地
在国产算力集群规模化普及的当下，数据集的搜集与清洗已成为大模型产业化落地的关键枢纽。国产硬件架构大模型算力服务平台，通过 “多源合规采集 + 分布式智能清洗 + 硬件协同优化” 的一体化能力，既解决了行业数据的核心痛点，又实现了数据处理与国产算力的深度适配。未来，随着跨模态数据处理、自动化标注等技术的持续迭代，国产平台将进一步降低大模型训练的数据门槛，让高质量数据与自主算力形成合力，推动 AI 技术真正赋能千行百业。
