2026云栖大会：从大模型训练到本体实践，润和软件以精细化数据标注打造高质量评测集

2026年9月22日至24日,2026云栖大会在杭州圆满举办。大会期间,阿里系大模型生态再度成为焦点。阿里巴巴研究团队核心成员相关研究中指出,高质量评测集在大模型训练过程中发挥着“标尺”作用,是驱动模型迭代优化的关键环节。作为阿里集团大模型标注项目的深度参与者,江苏润和软件股份有限公司(以下简称“润和软件”)的数据标注团队正以规模化、专业化的数据交付能力,为头部大模型的训练提供关键支撑——从高质量标注数据到专业评测集,成为大模型数据供应链中不可替代的一环。

2026云栖大会现场

在人工智能技术迅猛发展的今天,大模型正从“能用”向“好用”“可信”加速演进。作为这一进程的深度参与者,润和软件凭借在数据标注与大模型训推领域的深厚积累,正以“数据+工具+标准”三位一体的核心能力,深度融入阿里系生态,并率先将AI本体论从理论推向产业实践,为金融等行业提供智能化落地的坚实基座。

润和软件规模化数据交付支撑大模型训练与持续优化

深耕阿里生态,以高质量评测集持续赋能头部模型迭代

自深度参与大模型数据与评测项目以来,润和软件已构建起覆盖搜索、电商、客服、内容生成等多元业务场景的多模态数据服务体系。从文本、图像到语音、视频,团队支撑了头部大模型训练评测、检索标签体系升级、AIGC创意设计、美学维度Caption精细化标注等核心场景。今年预计追加投入数据标注和模型评测团队千人以上,规模化交付数据量突破千万条,交付准确率持续向99.9%靠拢。其中,团队通过专业化的评测集构建工艺,为头部大模型贡献了大量高精度、高质量的评测集与评测数据,成为衡量模型能力、驱动迭代优化的重要标尺。这意味着,每一次头部大模型版本迭代的背后,都有润和软件在评测集实施与数据标注环节的专业支撑。

在某学科类标注项目、某影音视频标注与大模型评测项目中,润和软件同样以教育场景深度适配、全链路服务能力与资源弹性调配,赢得了头部客户的长期信赖。这背后,是润和软件对“规模交付能力+垂直领域专业人才+精细化BPO项目管理”三大基石的持续夯实。

从“劳动密集型”向“知识密集型+技术密集型”跃迁

面对大模型训练对数据质量与效率的极致要求,润和软件深知,单纯依靠人力堆叠无法构建长期壁垒。为此,公司正全力推动从"数据加工方"向"专业评测集实施与数据服务解决方案提供商"的战略升级。

·工具链提效方面,公司自研逐帧标注工具、智能预标注平台与Eva+智能化评测平台,支持毫秒级时间轴打点、目标轨迹自动追踪与结构化评分,实现人机协同产出率突破20%,标注效率提升30%以上,大幅压缩项目周期,提升交付响应速度。

·标准定话语权方面,公司建立细分行业标注标准体系与专家认证体系,将模糊的艺术标准转化为清晰的技术指标,沉淀行业专属数据集资产,形成难以复制的核心竞争力。

·数据资产筑壁垒方面,公司通过分层审核机制与自动化质检工具,结合“黄金集”每日校准与算法实时监测,确保数据高精度、高一致性。同时,将历次项目中的脱敏数据沉淀为行业基准数据集(Benchmark),为模型迭代提供高价值的检验依据。

践行AI本体论,加速行业智能化价值兑现

如果说数据是大模型的"燃料",那么评测集则是让模型能力得以精准衡量的"标尺",而本体论则是让AI真正"理解"世界的认知框架。润和软件深刻认识到,金融AI的落地不仅需要海量数据与强大算力,更需要将行业知识结构化、标准化,让模型真正理解业务实体、关系与规则。

基于此,润和软件加速AI本体论实践,依托对各行业特性的深度梳理与专业人才配置,开发智能数据工厂工具,将行业知识转化为模型可理解的语义网络。在金融领域,通过构建金融知识图谱与风险实体关系模型,提升智能风控与合规审查的精准度;在电力能源领域,通过设备实体与运行规则的本体建模,支撑预测性维护与智能调度。

润和软件坚信,AI本体论的实践将打通数据、知识与模型之间的壁垒,让大模型从“感知智能”走向“认知智能”,真正在垂直行业创造可量化的商业价值。

从数据标注到模型评测,从工具链自研到行业标准制定,润和软件已构建起覆盖大模型训推全链路的数据与评测服务体系。借助云栖大会这一生态年度盛会,润和软件正把在头部大模型数据与评测服务中沉淀的能力,加速复制到更广泛的行业场景。未来,公司将持续深化与头部伙伴的生态共建,以"数据+工具+标准+知识"四轮驱动,打造可规模化、可复制的专业评测集实施与行业数据生产范式,为行业智能化升级筑牢数据底座,推动AI在千行百业加速兑现价值。