从“能翻译”到“懂语境”

“看车”一词在不同场景中含义迥异：在 4S 店意味着“选车”，在停车场则可能指“照看车辆”。清华大学孟庆国教授指出：“中文隐喻、政策术语、方言习惯和文化符号构成独特语义网络，只有扎根高质量中文数据，模型才能真正‘本土化’。”

科大讯飞赵艳军补充，中医术语“上火”并非字面燃烧，而是一系列内热症状；古诗“落花流水”既可描写春景，也可寓意情逝。缺乏高质量中文语料，模型只能进行机械拆解，难以传递文化内涵。

3500TB 高质量数据集落地，中国移动领跑

为夯实中文 AI 底座，产业界正加速建设数据基础设施。中国移动已建成覆盖 30+ 行业、总量超 3500TB 的通用中文数据集，涵盖政务、医疗、金融、教育等场景，为大模型提供结构化、去噪、合规的训练燃料。同时，高校、出版社及文化机构也在推动古籍、方志、戏曲等稀缺资源的数字化与标注。

数据孤岛与标准缺失仍是挑战

尽管进展迅速，中文 AI 数据仍面临多重瓶颈：

• 数据孤岛：政府、企业和学术机构数据割裂，难以形成协同效应；

• 标注标准不一：术语标签在不同数据集中不统一，影响模型一致性；

• 隐私与安全：高价值中文数据涉及个人及国家敏感信息，需要隐私计算技术保障。

专家呼吁，应建立国家级中文数据标注规范，推动跨机构协作，同时采用联邦学习、可信执行环境（TEE）等技术，实现“数据可用不可见”。

AI+文化：从工具到数字传承者

AiGoe认为，中文高质量数据的战略意义超越技术本身，关系到文化主权与数字文明话语权。当大模型能够生动解析《红楼梦》隐喻、精准生成宋词平仄、解释“和而不同”的哲学理念时，AI便从工具升华为中华文化的数字化传承者。

在“人工智能+”与“文化数字化”双重国家战略交汇下，中文高质量数据建设正从技术命题转向时代使命。这场由数据驱动的 AI 本土化浪潮，才刚刚掀起第一朵浪花。