高质量数据集是人工智能模型训练、迭代与落地的关键支撑，是推动人工智能向现实生产力转化的重要因素。本文分析了高质量数据集赋能人工智能发展的巨大潜力，也指出了现阶段仍面临数据供给不足、建设路径不成熟、流通交易机制不健全的三重挑战，这严重制约“人工智能+”行动的深入实施。 同时，系统梳理并借鉴国际主要经济体的做法和实践经验，结合我国高质量数据集建设现状，提出要统筹布局、聚焦重点、多维并举地推动高质量数据集建设，以重点行业场景为抓手打造应用示范，以多层级标准体系规范全流程建设，以核心技术攻关夯实智能化支撑，以完善数据制度破除流通障碍，以多元生态培育激活数据要素市场活力，以国际合作提升数据治理国际话语权，持续推动高质量数据集建设和“人工智 能+”行动同频共振，为构筑国家数字经济竞争新优势提供坚实保障。

一、高质量数据集支撑“人工智能+”行动的潜力巨大

二、高质量数据集支撑“人工智能+”行动面临的核心堵点

三、域外主要经济体高质量数据集建设做法和经验

四、以高质量数据集赋能“人工智能+”行动的政策建议