来源：i自然全媒体

8月24日至30日是2026年测绘法宣传日暨国家版图意识宣传周，主题为“维护地理信息安全 激发时空数据潜能”，清晰传递出测绘地理信息工作守安全、促发展的双重导向。时空数据作为数字中国建设的重要基石，其要素价值的充分释放，离不开高质量数据集的有力支撑。人工智能在自然资源领域的落地应用，绝非仅靠算法与算力，专业可靠的时空信息数据集是各类智能业务行稳致远的底层保障。聚焦这一关键命题，莫干山地信实验室正全力推进自然资源领域高质量时空数据集建设，为行业数字化转型筑牢数据根基。

锻造时空信息数据集

让时空智能看得准用得稳

如果把人工智能比作一名求知若渴的学生，算法决定“怎么学”，算力决定“学多快”，高质量数据集就是它反复研读的“教材”和“题库”。倘若教材零散、错漏频出或陈旧过时，再聪明的模型也容易“学偏”；教材越准确系统、贴近真实场景，模型就越能看得准、答得对、用得稳。对于数字中国建设而言，高质量数据集如同道路、电网一般，是支撑数据流通和智能应用的关键基础设施：它将纷繁庞杂的原始数据加工成机器可读、可训练、可评测、可复用的标准化产品，推动人工智能深度融入自然资源调查监测、国土空间规划和测绘地理信息生产服务等核心业务。

高质量数据集绝非原始数据的简单汇总，而是围绕明确任务，经过规范采集、清洗治理、分类标注、质量检验和持续更新形成的专业化数据产品。

拥有丰富的行业数据资源，并不意味着能够直接形成高质量训练数据。不同单位、不同年度的数据在格式、投影、分辨率、分类编码和质量标准上存在差异；云影、物候和传感器差异可能干扰变化判断；样本分布不均也会影响模型跨区域应用能力。这就要求对数据开展清洗、时空配准、尺度统一、语义对齐、样本均衡和质量复核，并将训练、验证和独立评测数据合理隔离，筑牢数据质量关口。

直面行业痛点

强化优质时空数据供给

当前，我国高质量数据集建设正由重规模向重质量、由一次性交付向全生命周期运营、由分散建设向跨行业协同转变。2025年国家数据局发布的《高质量数据集建设指引》，强调体系化布局、设施化流通和生态化发展；今年6月，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》，围绕供给、流通和应用等关键环节作出系统部署。打造专业、可信、持续更新的行业数据底座，已经成为人工智能赋能行业的重要基础。

在此背景下，莫干山地信实验室作为自然资源部与浙江省人民政府合作共建的重大创新载体，正加快推进行业高质量数据集建设任务。自然资源部大力支持实验室发挥开放型、枢纽型平台作用，统筹归集部系统数据资源、业务规则、质量标准和专家智慧，着力破解多源数据协同困难、高质量数据集样本不足等问题，推动形成覆盖全国、标准统一、持续更新的时空数据基础能力。

在此基础上，莫干山地信实验室将以国家人工智能应用中试基地（能源资源领域时空地理信息方向）建设任务为抓手，以自然资源部组织开展的时空智能攻坚营为契机，集中突破数据集建设难点。依托中试基地，构建原始数据、治理数据、训练样本、独立评测样本和质量证据的分层管理体系，贯通多源汇聚、时空对齐、统一表征、训练验证和反馈更新环节；依托攻坚营，围绕空间基准、时间粒度、尺度层级、语义编码、样本均衡和质量检验开展实战攻关，形成可执行、可复制、可向全国推广的标准规范、技术流程和质量规则。

聚力攻坚

构建时空数据共建共享新生态

这项复杂的系统工程，需要多方力量协同聚力。莫干山地信实验室将在自然资源部有关司局、浙江省有关部门的指导下，统筹发挥国家基础地理信息中心、中国测绘科学研究院、自然资源部国土卫星遥感应用中心、国家测绘产品质量检验测试中心等部省相关单位在数据供给、遥感处理、标准制定和质量检验方面的专业优势；同时联合全国人工智能领域有实力的高校、科研院所和科技企业，共同开展数据治理、智能标注、模型验证和工具研发，形成自然资源业务单位、测绘地理信息专业机构与人工智能创新主体协同联动的建设机制。

面向未来，莫干山地信实验室将完善统一的数据目录、技术标准、版本记录、质量报告和服务接口，建设面向全国的时空地理信息高质量数据集供给与服务体系。待数据集建设成熟并具备服务条件后，实验室计划按需求，面向全国自然资源系统及跨行业、多领域的企事业单位、高校、科研院所与科技企业，提供分层分级的数据服务，重点支持行业模型训练、验证评测、技术研发和业务应用，推动建设成果转化为行业公共能力，赋能千行百业；与此同时，将推动应用过程中形成的新数据、新样本和模型易错案例持续回流，形成“全国共建—行业共享—反馈更新”的良性闭环，加快构建国家级、基础性、开放协同的高质量数据资源体系，为自然资源治理现代化、数字中国建设和行业高质量发展筑牢时空智能底座。

（作者单位：莫干山地信实验室）