文旅·观Culture / Travel / Observer
2026.10.26NO.009
DAILY OBSERVER2026.10.26 · 星期一 · NO.009

高质量数据集,
AI文旅的燃料

6月,国家数据局把文化旅游列入行业高质量数据集建设重点领域;7月,浙江上线文旅行业高质量数据集共创平台;9月,杭州国家AI应用中试基地发布 4个高质量数据集。模型竞争之后,是数据竞争。

4个
中试基地首批高质量数据集
4万+
古建筑基因数据集覆盖
22省
公共文化空间数据集
87%
古建筑病害识别准确率
数据局高质量数据集标注古建筑公共文化文化出海
00 / 编辑手记

模型之后,拼的是数据

过去两年,文旅AI的叙事是“模型”:大模型、数字人、AI导游。现在,竞争正在往上游走——谁有高质量数据集,谁才有可训练的模型、可复制的场景。

6月8日,国家数据局印发《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》,把文化旅游列入19个重点领域之一,明确“强基扩容、标注攻坚、提质增效、应用赋能、管理服务、价值释放”六个专项行动;到2028年底,要建成一批经过应用验证的行业高质量数据集。1

地方和企业已经开始动手:浙江上线文旅行业高质量数据集共创平台,计划三年建成100个高质量导览数据集、突破6项技术、打造10个场景、制定5项标准;杭州国家AI应用中试基地发布4个高质量数据集,覆盖古建筑、公共文化空间、文旅视听和文化出海。23

没有高质量数据集,
再大的模型也只是“空转”。

本期判断 / 编辑手记

这期不讲“哪个模型更强”,而是拆“数据集怎么造”:政策、平台、基地、质量、飞轮。

01 / 国家方案

文化旅游,被列入19个重点领域

行业高质量数据集,第一次被放到“人工智能+”的基础设施位置:不是一家的数据,而是行业的公共底座。

19个
重点领域
文化旅游在列
6项
专项行动
强基/标注/提质/应用/管理/价值
2028年
阶段目标
建成一批、验证一批
4维
质量标准
完整/多样/准确/适配

方案对“行业高质量数据集”的定义很明确:经过采集、加工等数据处理,可直接用于开发和训练AI模型、能有效提升模型性能的行业数据集合,包含行业通识和行业专识数据集。它是“人工智能+”落地的基础性、关键性资源。1

方案提出“场景牵引数据、数据驱动模型、模型赋能应用、应用创造价值”的“数据飞轮”,并部署六项行动:强基扩容、标注攻坚、提质增效、应用赋能、管理服务、价值释放。到2028年底,建成一批覆盖重点领域、经过应用验证的行业高质量数据集,形成一批工具和标准。1

对文旅行业来说,这意味着“数据集”不再是技术部门的项目,而是目的地、博物馆、景区、平台、技术公司共同参与的基础设施。谁掌握场景,谁就有数据;谁掌握标准,谁就有定价权。地方也在跟进:8月22日,2026高质量数据集和数据标注产业供需对接活动在呼和浩特举办,150余家企业、近千人参与,20余家企业达成合作意向。6

02 / 浙江平台

一个平台,把“知识”变成“数据”

7月14日,浙江上线文旅行业高质量数据集共创平台:内置景区、文化遗产、酒店、餐饮等知识资产,做知识组织、数据规范、多模态管理、知识图谱与AI辅助标注。

平台由浙江省文化广电和旅游厅指导,浙江省文旅大数据中心联合浙江大学、浙江旅游职业学院、省旅投、杭州文旅发展中心、华数、飞猪、网易、灵伴、优数云旅等单位共建。它的核心不是“存数据”,而是把行业知识组织成可标注、可训练、可复用的数据生产流水线。2

按规划,浙江将在三年内建成覆盖重点景区和公共文化场馆的100个高质量导览数据集,突破6项智能导览共性关键技术,打造10个典型应用场景,制定5项标准规范;首期AR智能眼镜终端已进入实地场景实测。4

平台逻辑 / 知识驱动
不是“爬更多数据”,是“把知识结构化”

景区介绍、文物档案、非遗技艺、酒店服务、餐饮特色,原本散落在不同系统里。平台用知识图谱和多模态管理把它们组织起来,再用AI辅助标注,让“采集—标注—审核—质检”形成标准化流水线。数据不是越多越好,而是越“可用”越好。

知识图谱多模态AI辅助标注标准规范
03 / 中试基地

杭州:
4个数据集,5个场景

9月28日,全国首个文旅方向国家AI应用中试基地在杭州拱墅开园,发布5个模型、4个高质量数据集、5大应用场景。

5个
模型
基地模型2+专用模型3
4个
高质量数据集
基地2+专用2
5个
应用场景
智能体/入境/版权/AIGC等
24家
已完成注册企业
100+家在洽谈

中试基地首批成果:5个模型、4个数据集、5个场景

数量 · 个
模型
5
高质量数据集
4
应用场景
5

中试基地开园发布成果;另有24家企业完成注册、100+家在洽谈。来源 35

基地采用“1+4+5+N”架构:1个一体化总门户,文化保护、文化生产、文化传播、文旅融合4大领域,算力、数据、模型、应用、场景验证5大功能中心。它要解决的是“从0到1”之后的“1到10”:把实验室技术推到真实文旅场景里做中试。3

发布的4个高质量数据集,分别覆盖古建筑、公共文化空间、文旅视听、文化出海;5个场景包括“爱优游”文旅超级智能体、“嗨游”入境智能服务平台、智媒果AIGC、文艺版权与数据保护平台等。5

04 / 四类数据集

规模、场景、谁在用

四个数据集,四种“数据形态”:古建筑看结构,公共文化看空间,文旅视听看内容,文化出海看国别。

数据集规模典型场景关键能力
古建筑基因全国4万余处古建筑;门窗/木雕/雕花等构件40万+影视美术、游戏场景、文物展陈、文创IP形制/结构/布局/微观构件
公共文化空间22个省份、百余处博物馆/纪念馆/文化馆智能导览、展陈设计、公共文化服务多模态空间语料
文旅和视听百万小时媒资、诗画浙江资源、文化治理数据内容生成、智能推荐、文化传播文本/图像/音视频
文化出海20个国家国别文化、政策框架、多语种表达跨文化/多语种

数据规模与场景来自中试基地公开发布;不同数据集计量单位不同,不作直接排名。来源 5

关键细节 / 古建筑巡检
30万处病害标注,识别10余种病害,准确率87%

古建筑巡检诊断模型基于“文润”大模型,积累超30万处病害标注数据、专业文献、巡检影像与修缮案例,可识别10余种古建筑病害,准确率超过87%。这说明“高质量数据集”不是抽象概念,它直接决定模型能不能在基层用起来。地方志、地方文献同样是文旅数据:江苏地方志高质量数据集已在全国供需对接大会上发布,说明“地方记忆”也可以成为结构化数据。735

05 / 质量五维

“大”不是高质量,
“可用”才是

国家方案给出四个质量标准:结构完整性、内容多样性、标注准确性、模型适配性;再加一条“合规安全”,构成文旅数据集的五道关。

标准 / 国家方案
AI-Ready:能被模型直接吃进去
方案要求构建符合结构完整性、内容多样性、标注准确性、模型适配性的高质量数据集,满足“人工智能就绪”;并推动格式、类型、标注、质量测评等标准研制,探索“一次测评、全国互认”。1
现实 / 五个常见问题
有数据,不等于有数据集
景区介绍是文本,文物档案是图像,非遗是视频,客流是时序;不统一格式、不做标注、不做质检,就只是“素材堆”。高质量数据集要有目录、有标签、有授权、有版本。

文旅数据集:五个维度的“及格线”

编辑评估 · 1—5分
合规与授权
5 / 5
结构完整性
4 / 5
内容多样性
4 / 5
标注准确性
3 / 5
模型适配性
3 / 5

“五个维度”为编辑归纳,评分为编辑判断,不是统计数据;合规与授权是一票否决项。浙江数字经济学会已就《高质量数据集 归集与标注 旅游服务》团体标准征求意见,说明“文旅数据怎么标”正在从项目经验变成行业规范。8来源 1

06 / 数据飞轮

从场景到价值,转起来才算数

国家方案说得很清楚:场景牵引数据、数据驱动模型、模型赋能应用、应用创造价值。少一环,飞轮就转不起来。

01 / 场景
先有真问题
导览、巡检、入境、内容生成;没有场景,数据没有方向。
02 / 数据
再有好数据
采集、清洗、标注、质检、授权;形成可训练的数据集。
03 / 模型
训练与评测
预训练/微调/评测;用数据质量换模型性能。
04 / 价值
上线与复购
产品、服务、收入;用应用反馈反哺数据。
陷阱 01 / 大而不标
“我们有几个T”不是答案
没有目录、标签、授权和版本,数据越大越难用;先做“小、准、可评测”的数据集,再扩规模。
陷阱 02 / 标而不用
标注完不回到场景,就是成本
数据集必须绑定一个可上线的场景;用使用率、准确率、收入验证,而不是只交验收报告。