近日，找钢网集团宣布完成面向大模型应用的产业级AI数据集体系搭建。该数据集以真实交易场景每年沉淀的数亿级对话数据与百万级结构化交易数据为基础，围绕工业品全流程数据进行构建。高质量的产业数据是推动AI在工业领域落地的关键，标志着公司在AI建设方面迈出关键一步。
随着通用大模型能力持续演进，数据正从“支撑要素”转变为决定模型效果与应用边界的核心资源。尤其在传统产业领域，高质量、强关联、可验证的数据，已成为大模型实现产业落地的关键前提。作为深耕钢铁B2B行业十余年的产业互联网平台，找钢网集团依托长期积累的真实业务数据，系统构建了面向大模型训练与应用的产业数据集，为传统产业智能化提供底层“数据基石”。
钢铁B2B行业具有交易链条长、服务环节重、价格波动频繁等典型特征，天然形成了高频、多维、强因果的数据结构。找钢网集团自成立以来，通过覆盖询价、交易、物流、仓储、加工、金融等环节的生产性服务体系，每年沉淀了数亿级产业对话数据与百万级结构化交易数据，涵盖商品属性、价格行为、履约路径、资金流转及客户生命周期等关键维度。这些数据真实反映了工业品交易运行机制，被视为具有高度稀缺性的产业级数据资产。
在此基础上，找钢网集团围绕“大模型可用数据”这一核心目标，对底层数据体系进行了系统重构。公司建立了清洗、标注、增强、合成的数据管道，并结合ERP、MES等业务系统进行交叉校验、异常剔除与缺失补齐，逐步形成了可训练、可泛化、可复用的产业级数据集。这一过程不仅提升了数据质量，也使数据具备了服务大模型训练和行业智能体构建的能力，同时找钢网集团AI数据资产已经完成入表。
从产业维度看，找钢网集团在大模型数据底座方面形成了较为突出的结构性优势：
一是聚焦单一核心行业、覆盖全流程的深度数据体系，构建了从询价、交易到物流、金融的全流程闭环数据，这种深度和广度在行业内独树一帜；
二是围绕钢铁业务不断向有色金属、工业品、电子元器件、物流服务及产业金融等领域延伸，逐步形成跨品类的交易及服务工业数据生态；
三是依托持续增长的交易规模与活跃业务场景，数据集保持稳定的数据更新频率与样本活性；
四是积极与国内外主流大模型厂商开展技术与数据层面的协同探索，推动产业数据与通用模型能力的深度融合。
业内普遍认为，高质量行业数据正在成为大模型进入垂直产业的“关键门槛”。公司作为千亿级交易平台，致力于打造工业品行业全流程通用的AI Agent，未来将持续围绕产业数据资产化、模型应用场景化的方向，深化数据治理与开放合作，探索工业智能在交易效率、供应链协同和风险管理等领域的长期价值。
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