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📰 高质量数据集典型案例 | 招商局集团交通物流行业高质量数据集

招商局集团在交通物流行业面临数据分散、质量不高等挑战，致力于推动“AI+物流”建设。通过建立知识管理机制和搭建知识管理平台，集团成功构建了数百GB文本数据集和数百TB多模态数据集，并训练出“商道”物流行业大模型，以支持智能化转型。

为提升行业数据质量，招商局集团统筹构建了知识目录体系，涵盖7大业务板块和600多个细分领域，知识覆盖率和准确率达到95%。此外，集团通过信通院高质量数据集测评，成为首家通过测评的央企，并发布行业标准，填补了物流大模型的标准空白。

在创新方面，招商局集团建设贯穿大模型全生命周期的数据工程，利用先进技术提升数据解析效率。同时，建立了生态共建机制，集成多方专业力量，形成高质量数据集。通过场景驱动的数据运营管理体系，确保数据集与大模型的应用场景深度契合，推动行业数据建设与应用的融合发展。

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