政策背景与目标 - 江苏省工信厅联合国家工业信息安全发展研究中心发布了《江苏省制造业领域面向人工智能的数据治理工作参考指引（2026年版）》，旨在系统性指导省内制造业企业开展数据治理工作，以应用面向人工智能的数据治理技术和方法 [1] - 该指引的核心目的是解决高质量、场景化数据集供给不足的问题，以支持人工智能模型训练、推理与迭代，并推动数据治理从“被动合规”向“主动价值驱动”升级 [1] 指引内容与结构 - 指引结合了31个人工智能典型应用场景，为不同水平的企业划分了数据治理入门、基础、进阶三个等级，为全省大中小企业提供可对标、可参考、可部署的数据治理适配方案 [1] - 指引聚焦于数据采集、预处理、特征工程、数据标注、数据划分、数据增强等六大核心环节，并分门别类地给出了治理路径，企业可根据自身技术基础、资源条件及业务痛点针对性选取环节落地 [2] - 在每个治理环节，指引均列出了数据采集核心技术应用清单和配套工具清单，帮助企业对照解决具体问题，例如数据“采不到、采不准、采不全”或数据“脏、乱、繁”等 [2] 行业痛点与解决方案 - 当前制造业领域存在数据“孤岛”与“失真”、数据治理与标准化缺失、数据与应用场景脱节等痛点，严重制约了高质量数据集的供给 [1] - 指引通过提供具体的治理路径和工具清单，旨在帮助制造业企业最大化挖掘数据价值，解决数据“格式乱、分布散、溯源难”等问题 [2]