整合行业主体设备信息、生产过程、运行环境等实时数据，生产工单、产品信息等业务数据，操作手册、安全规范、学术论文、技术专利等知识数据，构建具备行业专业特征的数据资源库。

梳理形成行业数据需求，促进产业链上下游、跨行业数据互通共享，探索行业数据与公共数据创新融合。

深化数据治理，开展数据管理国家标准贯标，推广企业首席数据官制度。

梳理行业数据领域现行标准，结合行业特点与已有建设实践，编制行业高质量数据集建设指南。

积极承接行业标准化组织工作，编制行业高质量数据集建设相关标准。

围绕行业研发设计、中试验证、生产制造、经营管理、产业协同等关键场景，整理已建和规划建设高质量数据集，编制行业高质量数据集目录。

建设一批符合标准规范要求的行业高质量数据集，赋能行业模型、智能体的开发、训练及性能优化。开展数据知识产权、数据产品登记。推动数据开源开放和共享。

整合现有工业互联网、可信数据空间、大数据中心、数据采集训练场等数据基础设施能力，构建行业数智服务平台。

以数据即服务（DaaS）、模型即服务（MaaS）、智能体即服务（AaaS）等形式提供数据查询、模型推理、联合训练等服务，推动“以模引数”“用数赋模”。

探索行业高质量数据集有序建设、可持续运营的有效路径。