人工智能与数据的演进轨迹始终同频共振。从20世纪中叶符号主义开启人工智能的启蒙时代，到联结主义推动数据成为智能核心燃料，再到大模型时代数据与智能的深度融合，近一个世纪的技术迭代中，两者从并行发展的“双轨线”，到相互赋能的“共生体”，最终形成“Data for AI”与“AI for Data”的螺旋式发展格局，深刻重塑了产业形态和发展主线。
　　数据智能浪潮正带来前所未有的挑战与机遇，通信行业作为信息社会的基石，数智化转型成为新阶段的核心命题。在此过程中，传统的数据治理工作模式和技术工具需要面向人工智能的需求进行一次全面的变革。要求通信运营商在高质量数据集建设和智能化数据治理方面的体系更为完善、技术更为适配、能力更为全面，同时可以相互赋能、深度融合。
　　本报告立足于国家《 “数据要素×”三年行动计划（2024-2026）》与《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》的战略指引，紧扣通信行业数据智能发展的核心诉求，深刻剖析了传统数据治理在面对大模型时代的数据需求时的能力短板，阐明了“Data for AI”与“AI forData”双轮驱动的实践框架：一方面聚焦高质量数据集建设，从业务转型需求出发，明确数据集建设的管理规范、技术路径与评测标准，为模型训练提供坚实数据底座；另一方面深耕智能化数据治理，详解人工智能在数据标准、质量、安全、元数据、资产管理等领域的应用实践，实现治理效率与数据质量的双重提升。同时，报告通过典型案例，具象化呈现数智融合的落地成效，并创新性提炼可复制、可推广的实践经验。最后，报告前瞻性指出“数智一体化”“人机协同”“内生安全”三大发展趋势，为行业未来布局提供方向指引。
　　本报告融合了历史演进、理论框架、实践路径与前沿趋势，既立足当下破解行业痛点，也着眼长远引领发展方向，旨在为通信运营商及相关行业的数智化转型提供全面的人工智能数据治理的理论支撑与实操指南，助力行业培育新质生产力，在数据智能浪潮中筑牢核心竞争力