施其明：出版业是破解中文AI语料困局的关键

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商务君按：在全球互联网语料中，英文语料占比59.8%，而中文只占到1.3%。高质量中文语料稀缺，将直接影响国产AI大模型的训练，如何解决这一问题？在近期举办的2026中国网络媒体论坛上，长期从事AI语料体系研究的专家施其明，针对中文语料供给问题给出了可行性建议。

算力军备竞赛的硝烟尚未散尽，一场更深层的战略焦虑正在AI产业圈蔓延——支撑下一代大模型训练的高质量中文语料，严重告急。

在2026中国网络媒体论坛“善用善治：AI内容规范发展”主题论坛案例分享环节，长期从事AI语料体系研究的专家施其明，围绕中文语料供给问题作出系统阐述。与以往不同的是，这一次，他不仅给出判断，也带来了一套经过实践验证的整体性框架。

“语料问题，本质上不是技术问题，而是战略问题。”施其明说。

在他的研究体系中，算法、算力与语料构成AI发展的三大核心变量。前两者已在政策与产业层面获得高度重视，而语料，尤其是高质量中文语料，却长期游离于战略视野之外。

“语料承载价值导向，也塑造模型的理解方式。”他说，“如果模型主要依赖英文数据成长，它对世界的认知框架、表达习惯乃至价值判断，都会不可避免地产生偏移。”

他判断，这种结构性忽视，正在产生代价。

失衡：1.3%意味着什么

“59.8%对1.3%。”

这是英文与中文在全球互联网语料中各自占据的份额。在施其明看来，这种差距并不会停留在统计层面，而会在模型能力上不断放大，并最终反馈到产业应用之中。

尤其在垂直领域，这一问题表现得更为突出。当前，医疗、法律、制造等专业场景对大模型的需求快速增长，但能够支撑垂类模型训练的高质量中文语料却极为稀缺。

“有需求，没数据，这是很多团队正在面对的现实。”他说。

在长期研究基础上，施其明将中文语料供给的结构性问题归纳为4个方面：一是全球语料结构失衡，导致中文语境被边缘化；二是垂直领域专业语料匮乏，制约行业模型发展；三是语料标注标准不统一，高水平标注能力不足；四是高价值数据分散，形成“数据孤岛”，流通机制缺失。

“这不是单点问题，而是供给体系层面的失灵。”他说。

更紧迫的，是时间窗口正在收窄。随着大模型训练成本不断攀升，公开数据资源逐步被消耗殆尽，行业竞争正从“谁能用数据”，转向“谁能获取高质量私域数据”。

“下一阶段，比拼的是数据质量与组织能力。”施其明判断，“这个窗口期不会太长。”

在他的分析中，语料已成为继算力之后，决定AI竞争格局的关键变量。“算力可以通过投入获得，技术可以通过研发突破，但语料，尤其是承载本土知识体系与文化结构的高质量中文语料，没有现成路径，只能系统建设。”他说。

破局：一个超预期的答案

面对这一结构性缺口，施其明并未直接给出宏观解法，而是选择从具体场景入手，验证语料供给体系的可行路径。

2025年，他与团队将目光投向出版业，将其作为第一个实验性切口。这一选择，源于他对“高质量语料应具备何种特征”的反向推导。

“一个理想的语料来源，应同时具备3个条件：内容经过严格筛选，结构具备系统性，生产过程具备可控性。”施其明说，“沿着这个标准去看，出版体系具备典型特征。”

在他看来，出版流程本身就是一套成熟的质量控制机制。从选题论证到专家评审，再到“三审三校”，内容在进入市场之前已完成多轮筛选与校验，相较于互联网数据，具备更高的可靠性与更低的噪声水平。

同时，书籍在文本结构上的优势，也与大模型训练需求高度契合。系统化的知识组织、完整的论证链条、稳定的语义结构，使其成为训练长文本理解与复杂推理能力的重要数据来源。

“当前模型在处理复杂长文本任务时的不稳定表现，很大程度上源于训练数据结构的缺失。”施其明说，“出版内容所提供的，是一种‘能力型语料’。”

在实践过程中，他进一步将关注点从内容延伸至生产主体。施其明注意到，编辑群体在长期工作中形成的内容判断能力与规范执行能力，与语料加工需求高度契合。

“编辑的工作，本质上是对语义进行精细加工与标准化处理。”他说，“很多编辑在一个专业方向深耕10年、20年，他们做的语义判断，是任何自动化工具都替代不了的。”

在这一逻辑下，出版体系不仅是内容来源，也构成语料加工的重要节点。目前，部分出版机构已参与相关实践，完成了从语料测评、加工到流通的全流程验证。

“我们更关心的是路径是否成立。”施其明说，“从结果来看，这种以专业内容体系为基础、以人工能力为支撑的语料供给方式，是可以跑通的。”

在他的整体框架中，出版业的意义，并不在于其行业属性本身，而在于提供了一种可复制的方法——即如何将既有的知识生产体系，转化为面向人工智能的高质量数据供给体系。

蓝图：面向"十五五"的系统工程

在施其明的构想中，出版业只是起点，而非终点。

“出版体系承载的是存量知识，而AI的应用还涉及动态决策与前沿探索。”他说，“真正的语料体系，必须覆盖更广泛的知识生产网络。”

基于这一判断，他将语料供给体系的扩展路径指向基础教育、高等教育、科研机构与智库体系等多个知识生产节点。“所有具备系统化知识生产能力的机构，都可以成为语料供给节点。”他说。

最终，这些节点将被组织为一个统一的体系，形成自主可控、安全合规、标准统一的国家级中文语料库。“目标是从根本上改变中文语料的弱势地位，为国产AI构建稳定的数据基座。”施其明说。

围绕这一目标，他将实现路径拆解为3个层面。

在制度层面，他强调标准体系建设的先行性。“当前最大的问题，是缺乏统一标准，导致语料质量无法衡量，数据也难以流通。”他建议由国家层面牵头，联合科研机构与行业主体，制定覆盖采集、清洗、标注与共享的全流程标准。“有了标准，产业才能从分散走向协同。”

在技术层面，他指出工程化能力的缺口。“从学术研究到规模化生产之间，仍存在明显断层。”他建议加强产学研协同，重点突破知识型语料加工的关键技术，构建可规模复制的加工体系。

在流通层面，他认为激励机制是关键所在。“数据确权、收益分配与安全流通机制不完善，会直接影响高价值数据的供给意愿。”他建议依托可信数据空间等基础设施，探索语料确权与交易机制，“让语料资源在安全合规的轨道上高效流动，而不是继续沉睡在各自的孤岛里”。

“语料体系建设，是一项长期工程，它既关系当下竞争，也决定未来格局。”施其明说。人工智能的竞争，正在从技术能力的比拼，转向基础资源与体系能力的较量。

“铸实基座，方能始通新途。”他说，“基座不牢，走得再快，也难以走远。”

*本文图片由施其明团队提供

编辑：杨志敏

审核：盛 娟

终审：陈佳楣

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