由腾讯云携手中国信通院云大所、C114通信网打造的“云启WETELE运营商数智升级”系列在线课堂，2024年举办了六期，2025年第一期探讨了大模型和运营商智能化转型，第二期探讨了云计算技术和应用融合创新，本期探讨如何深度挖掘数据要素价值、畅通数据资源大循环。本期主讲专家有两位，分别是联通数据智能有限公司专家杜镇泽、腾讯地图专家张柏林。
打造“AI-Ready”数据力
联通数据智能有限公司是中国联通在去年9月揭牌成立的专业公司，定位中国联通数智能力核心承载平台，聚焦培育人工智能和大数据领域专精特新产品与服务能力，对内赋能智慧运营、对外拓展数智服务，打造中国联通“数智服务创新领先品牌”。
杜镇泽在课堂上分享了“打造 AI-Ready 数据力：面向任务的高质量数据构建方法与实践”。他提到，当前参数量已突破千亿，推理延迟已降至亚秒，AI的性能提升却陷入平台期。原因在于，传统数据治理强调一致性与干净度，但AI需要的高质量数据，是能完成任务的结构化、对齐且可泛化的数据。
同时，在AI任务日益复杂的今天，“高质量数据集”的标准也在重构：不再只关注数据本身，而是关注数据是否能直接服务模型表现。同时，复杂而多维的高质量标准，靠经验无法保障，必须通过系统化的数据工程流程来实现。
杜镇泽将AI所需的高质量数据集的提炼过程，与采矿流程进行了类比：一是采集，多源异构数据，确保覆盖任务所需的输入模态和语境背景；二是治理，清洗、脱敏、标准化，构建一致、可控、可用的数据底盘；三是构建，通过标注、增强、合成生成结构化训练单元，适配不同模型任务；四是知识化，组织实体、关系、上下文，形成任务语义结构与知识单元；五是评测，基于覆盖率、一致性、偏差度等指标，进行多维质量评估与优化闭环。
总结一下，就是“采・治・构・知・测”数据提炼流程。他进一步介绍，其中的治理、构建、知识化三个流程，是AI数据“结构化加工”的核心流程，并正在从“工具逻辑”走向“智能逻辑”的关键跃迁。人们不再满足于“把数据处理干净”，而是要让数据能被组织成样本、再进一步能服务于理解和推理任务，也就数数据从净化到结构化再到语义理解的过程，走向“AI-ready”。
在课堂结束前，杜镇泽还分享了一个“政务热线智能化升级”的案例。通过高质量数据的“流水线作业”，推动公共服务数字化、智能化，打造政务热线从基础客服“智能化”到“全流程智能交互”，实现了智能问答信息准确率95%以上、响应时间1秒以内等效率提升。
OTT数据如何服务运营商？
运营商与互联网OTT之间，是鱼与水的关系，两者紧密协同，打造了繁荣的移动互联网产业链，同时各自拥有海量的数据资源。那么，OTT的数据，如何为运营商拓展业务所用？这是一个业界密切关注的话题。
张柏林在课堂上介绍，网络服务是运营商的核心业务，运营商在“信号升格”的政策指引下，高度重视信号质量，并加大网络服务的投入力度。挑战主要包括三个维度：
一是识别管辖区域下移动、宽带产品的实际份额和异网竞争空间，在开展小区营销活动时，基于经验判断为主，触达效能不足。二是难以便捷、精准、及时地获取管辖区域下的小B客户商机清单，即时触达商企客户。三是路测数据难以覆盖城市全域，且无法覆盖多种机型设备与APP应用场景，同时通过人工路测的方式收集数据效率低下、更新不及时。
OTT数据资源是帮助运营商应对上述挑战的重要帮手。从腾讯地图来看，可基于LBS海量定位数据及多维的用户画像体系，面向运营商用户级移动、宽带网络营销场景，提供市场占比分析、人口画像分析、精准投放等能力，提升客户市场洞察与营销效率。
这一OTT的数据来源极其丰富：微信服务包括小程序、京东和美团等POI地图合作等，数据定位精准度高，覆盖超10亿用户，日均定位超千亿次，且有腾讯生态的场景支撑。张柏林介绍，基于腾讯位置服务生态OTT数据，可提供采样级运营商信号质量数据，帮助掌握全域网络信号情况，助力网络优化。此外还支持场景识别、网络质量评估、弱网区域挖掘等场景化应用。
更进一步，基于腾讯地图LBS海量定位数据及多维的用户画像体系，可为运营商提供市场占比分析、人口画像分析、精准投放等能力，提升客户市场洞察与营销效率；面向企业级网络营销，也可提供沿街商铺、中小企业等分类的POI、AOI数据服务，支持查询近期更新数据，便于运营商了解商企业态变化情况，发展宽带网络用户。
上述OTT数据，可与运营商已有数据协同，实现1+1＞2的效果，帮助运营商更好地推进“信号升格”，做强网络服务。
两位专家的讲课干货满满，从产业技术与市场应用等维度，分享了数据的价值挖掘和光明前景。获取更多课程资料信息，请关注《云启WETELE系列云课堂》专区：https://www.fromgeek.com/uploadfile/2025/0801/2025080111050258G>
