2026数据质量管理论坛在沪举行：共探AI时代数据质量管理新路径
来源：东方网（中国报业网）
发布时间：2026年8月5日
原文链接：https://www.cnpiw.cn/a/fuwuzhongxin/zixun/2026/0805/43664.html
日前，2026数据质量管理论坛在同济大学经济与管理学院隆重召开。本次论坛由同济大学经济与管理学院国际数据质量研究中心和数据质量管理智库（DQPro）联合主办，汇聚了来自政产学研各界的60余位数据治理与质量管理领域专家学者，围绕“AI背景下的数据质量管理”这一核心议题展开了深入研讨。
重磅开幕：多方共话数据质量战略意义
上午9时，论坛正式拉开帷幕，由同济大学经济与管理学院副教授邵鲁宁主持。同济大学经济与管理学院原院长尤建新教授在主办方致辞中指出，在数字经济加速发展的背景下，数据作为新型生产要素的战略地位日益凸显，而数据质量则是释放数据价值的基础前提，是贯穿标准、治理、应用与生态协同的系统工程。作为国际质量科学院院士，尤建新教授长期深耕质量管理与创新发展领域，其团队在数据资产质量评价模型方面的多项研究成果已发表于核心期刊。
国际数据管理协会DAMA大中华区主席汪广盛在行业领导致辞中表示，当前数据质量管理仍面临认知、技术和实施三方面挑战，部分组织存在数据概念不清、标准与业务脱节、数据关系模糊以及过度依赖AI而忽视基础治理等问题。数据质量建设应从源头降低应用风险，打通数据评测、数据治理与数据价值之间的链路，推动数据由“可用”走向“可信、可管、可增值”。AI可以提升管理效率，但不能替代清晰的业务规则、统一的数据描述和规范的治理体系。
前沿洞察：以高质量数据夯实数智化发展基础
数据质量管理智库秘书长谭海华以“当前AI背景下数据质量管理及技术发展现状”为题作主旨报告。作为DQPro创始人和华矩科技创始人，谭海华从认知、技术和实施三个层面分析数据质量管理的现实困境。他提出，高质量数据集建设应更加重视业务规则发现、数据边界识别与存量增量协同，通过“先诊断、后治理”的路径，避免治理工作停留在框架和工具层面，并加强跨边界数据融合与可信数据空间中的质量保障。
同济大学经济与管理学院特聘教授刘虎沉分享了“数智时代的质量管理：理论框架与方法创新”。金域医学集团副总裁、人工智能研究院院长李映华以“高质量数据集驱动医检新生态”为题，介绍了金域医学在医检大数据治理与高质量专病数据集建设方面的实践探索。
理论与实践：拓展数智时代质量管理边界
中国质量认证中心智能制造部王宏源部长汇报了数据质量相关标准研究进展情况，重点介绍了中国质量认证中心在政务大数据质量评测技术规范及团体标准的研发工作。上海数据交易所研究院于百程副院长围绕“智能经济时代的数据要素市场化价值化”发表演讲，阐述了数据从资源化、产品化到资产化、资本化的价值跃升路径。
上海师范大学商学院党委副书记傅毅教授分享了新商科数据类课程教学创新与探索。济南新旧动能转换起步区数字城市部部长、党组书记秦海蓉介绍了数字经济与数据产业园区的发展实践。
国防科技大学副研究员曹建军、南京可信数据服务总经理王炜、LRQA大中华区数字信任总监潘蓉等专家分别就数据质量控制现实挑战、世界模型在高质量数据集的应用、基于ISO 42001的AI数据质量高阶治理等议题发表演讲。
北京市市政工程设计研究总院许磅分享了人工智能在市政领域的创新服务，数据治理专家王建峰、艾思未来科技公司董事长涂文军分别就AI赋能主数据质量管理、数据质量从混沌到洞察等实践话题展开交流。
论坛还举行了数据质量管理智库（DQPro）专家受聘仪式。据介绍，DQPro由北京大学、华矩科技、国家电网等机构于2018年发起成立，已汇聚超百位业界专家。本次论坛充分展示了我国数据质量管理领域从理论研究到标准制定、从产业实践到生态构建的全景图，为AI时代数据要素的高质量供给与价值释放提供了重要的思想碰撞与路径参考。
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