世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC 2026）于7月17日至20日在上海举办，本次大会汇聚全球人工智能领域顶尖资源，共同探索人工智能技术创新发展与全球治理全新路径。

17日下午，国务院国资委发布“百域智数”百大央企行业高质量数据集典型案例，中国电信浙江公司“工业与公共安全多场景智能化监管数据集”成功入选典型案例。

该数据集聚焦工业火灾预警、厂区非现场监管、低空厂区巡检场景，在多模态数据治理、闭环样本生产、安全生产智能化落地层面实现多项突破，为安全治理从“被动应对、事后处置”向“主动预警、事前防控”转变筑牢数据根基。

搭建工业安全专属数据生产链路，实现场景样本规模化产出

工业安全场景中，多模态数据来源分散、解析难度高、质量参差不齐等问题长期存在，传统人工标注模式成本高、周期长、标准难统一，严重制约了模型迭代效率。中国电信浙江公司的工业与公共安全多场景智能化监管数据集构建了一套从采集、标注到回流迭代的专属数据生产链路。

在数据采集环节，基于摄像头收编技术和多源异构数据融合技术，将现有30余万路不同标准、不同制式监控设备的视频流统一接入、分类纳管，在企业的数据授权下利用分类大模型自动提取视频流中的疑似样本数据，经过数据整合与去重后沉淀有效样本数据。

在数据标注环节，基于视觉大模型的自动化标注能力可自动识别画面中火源、烟雾、厂区违规设施等目标，批量生成标准化标签，结合标训推一体化作业模式，有效减轻人工标注负担。在数据管理层面，通过搭建分布式数据挖掘架构，打通前端监控采集、算法仿真、现场实地采集等多元渠道，配合算法智筛与人工复核双轨校验机制——研发工业领域全参微调向量化模型，从千万级监控数据中快速精准筛选烟火、低空巡检有效样本；自研多模态大模型（LoRA微调）实现图像语义理解与低价值、易误报数据自动过滤——从完整性、准确性、时效性三个维度对样本品质进行全流程把控。同时，标签数据库与向量数据库的协同运作，让样本检索更加高效、全生命周期可追溯，形成了可持续迭代、可批量输出的工业安全样本生产能力。

构建工业安全生产视觉数据集，破解行业样本稀缺难题

面向工业安全领域真实火情样本少、干扰负样本不足、多模态融合难度大等行业瓶颈，工业与公共安全多场景智能化监管数据集着力补全行业短板。目前已构建基础训练集、必过集、正样本测试集、负样本误报测试集、Bad Case集等涵盖工业安全领域模型训练全流程需求的高质量数据集体系。同时，通过数据合成技术对真实火情样本进行补充生成，有效缓解样本稀缺难题；通过智能算法挖掘与人工复核双轨校验机制的协同运转，专业团队持续完成清洗、去重、特征提取及精准标注，源源不断地产出高价值有效数据，重点补充了小目标烟火、复杂环境干扰、极端天气等稀缺样本。正因如此，数据集的样本多样性与覆盖密度持续提升，模型在复杂工况下的识别表现不断优化。这一系列举措有效解决了真实火情数据稀缺、误报样本不足、场景覆盖不全面等行业痛点，模型识别准确率与泛化能力得到显著提升。

全域落地工业智能监管场景，公共安全治理成效突出

工业与公共安全多场景智能化监管数据集规模化落地后，从增收、降本、减灾三大维度持续释放价值。

中国电信浙江公司基于该数据集有力支撑了多项政企智能化监管应用落地，通过技术自研替代外部采购、边缘算力与现有端侧设备协同等手段，大幅降低工业企业推进“AI+”应用落地的软硬件成本；依托AI+火情应用的监测预警能力，显著遏制工业企业的火灾发生和蔓延，有效减少因灾造成的间接财产损失。此外，依托视觉大模型实现厂区消防隐患、安全生产作业等多场景、全天候的智能监管识别，显著提升应急响应效率，大幅增强一线巡查效能。与此同时，自主可控的AI技术体系在此过程中不断沉淀，一批人工智能专业技术人才得以成长，一套可复制推广的安全监管建设范式逐步成型，区域公共安全治理能力由此得到全面提升。

中国电信将持续推进工业安全数据集迭代升级，持续丰富化工、制造、园区等细分场景的安全生产样本储备，联动行业生态伙伴输出标准化安全数据服务。依托自主可控的数据基础设施，中国电信将不断赋能各地工业智能防控体系建设，以高质量数据服务助力安全生产治理现代化。