解放军报 ｜ 打造高质量军事数据集

当前，战争形态加速向智能化演进，军事数据作为新质战斗力生成的核心要素，其质量直接决定智能化作战体系的效能与可靠性，关乎战场胜负。推动军事数据集建设，必须实现从“有没有”向“好不好”的根本性跃升，坚持边建边用、以用促建，在实战化应用中发现短板、迭代优化，持续提升其对战斗力的贡献率。

构建规范统一的数据标准体系，立起数据建设“总规矩”。打造高质量军事数据集，首在强化顶层设计，构建科学、规范、统一的标准体系。标准是数据建设的“总规矩”，是确保数据规范性、一致性的源头保障。一是坚持战斗力根本标准。紧密围绕联合作战需求和体系建设实际，系统制定涵盖数据分类、编码、格式、接口、质量、安全等全链条的标准规范，确保数据标准与作战流程、指挥体系、装备体系深度融合、深度适配。二是强化标准刚性执行。建立严格的监督检查机制和动态评估更新机制，坚决杜绝各单位各行其是、标准不一的现象，确保数据建设“一盘棋”，从源头上保证数据的互操作性。三是保持标准体系动态优化。紧密跟踪前沿技术发展，敏锐感知作战需求变化，兼顾标准的通用性与专用性、稳定性与灵活性，确保军事数据标准体系始终紧贴实战、引领未来。

健全全生命周期的数据管理链条，提升数据内在质量。打造高质量军事数据集，重在实施精细化管理，覆盖数据从“生”到“灭”的全生命周期，确保数据高质、鲜活、可用。一要强化全流程管控。构建覆盖数据采集、清洗、标注、融合、校验、存储、更新、销毁等各环节的闭环管理链条，实现数据质量全程可控。二要严把数据采集源头关。坚持实战牵引、按需采集，聚焦作战指挥、演训实践、装备运行、战场环境等核心领域，拓宽多源、异构数据采集渠道，确保数据来源真实可靠、内容完整准确。三要精耕数据清洗与标注。严格实施数据去重、纠错、补全、脱敏处理；规范人工标注与智能辅助标注的协同流程，建立标注质量校验机制，确保数据精准度高、可用性强。四要深化数据融合与校验。加强多源异构数据的关联比对、交叉验证与一致性校验，着力提升数据的可信度与融合价值。五要确保数据保鲜有效。建立常态化的数据更新淘汰机制，及时剔除失效过时数据，动态补充新增有效数据，保证军事数据集始终处于鲜活、可用状态。

打通高效顺畅的数据共享链路，释放数据赋能潜能。打造高质量军事数据集，核心在于破除壁垒、促进共享，让数据在流动中创造价值，赋能体系作战能力生成。一是破除共享壁垒。坚持联合作战体系一体化建设方向，打破军种、领域、部门界限，构建安全、高效、按需共享的数据交换平台，实现数据资源“按需归集、权限可控、全域互通”。二是健全权责机制。清晰界定数据提供方、使用方、管理方的权责边界，建立科学合理的激励机制和约束机制，有效解决“不愿共享、不敢共享”和“无序共享、违规使用”问题。三是聚焦实战应用赋能。将高质量军事数据集深度应用于指挥决策智能辅助、战场多域态势融合感知、智能目标识别定位、作战方案模拟推演、实战化对抗训练等关键场景，在实践中检验数据质量、淬炼数据效能。

筑牢全程可控的数据安全防线，确保数据安全可靠。打造高质量军事数据集，底线在于绝对安全。必须坚持安全与发展并重、管理与技术并举，确保数据全流程安全可控。一要实施分级分类精准防护。依据数据涉密程度、重要性和敏感度，实施严格的分级分类管理，落实差异化保护策略和精细化访问权限控制。二要强化技术防护能力。综合运用数据加密、访问控制、安全审计、入侵检测、脱敏脱密等先进技术手段，构建纵深防御体系，有效防范数据窃取、篡改、泄露等安全风险。三要健全安全管理制度。制定覆盖数据采集、传输、存储、使用、共享、销毁等全生命周期的安全管理制度规范。持续加强人员安全保密意识教育和技能培训，层层压实安全管理责任，确保军事数据在高效运用的同时安全可控。（陈志华 李琦）