运维数据集/104个高质量数据集典型案例解析
为落实“人工智能+”行动有关部署，按照《国家数据局综合司关于征集高质量数据集典型案例的通知》（国数综科基〔2025〕70号）工作安排，经申报推荐、专家评审，国家数据局发布高质量数据集典型案例名单。低空数智产业专委会按照主体类型和行业类别进行解析，为相关单位提供参考和借鉴：一、主体类型比例分析：本次统计的 104 个高质量数据集典型案例中，申报主体涵盖央企、民企、国家部委及下属机构（含事业单位）三类
为落实“人工智能+”行动有关部署，按照《国家数据局综合司关于征集高质量数据集典型案例的通知》（国数综科基〔2025〕70号）工作安排，经申报推荐、专家评审，国家数据局发布高质量数据集典型案例名单。
低空数智产业专委会按照主体类型和行业类别进行解析，为相关单位提供参考和借鉴：
一、主体类型比例分析：本次统计的 104 个高质量数据集典型案例中，申报主体涵盖央企、民企、国家部委及下属机构（含事业单位）三类，具体分类标准与比例为：
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国家部委及下属机构 |
31 |
29.8% |
教育、海洋、气象、应急、疾控、科研（如单细胞转录组、DNA 甲基化研究） |
|
央企 |
52 |
50.0% |
能源（石油、电力、天然气）、通信（电信、移动、联通）、交通（铁路、港口）、制造（船舶、汽车、冶金） |
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民企 |
21 |
20.2% |
人工智能（自动驾驶、语音大模型）、农业科技、医疗诊断（宫颈细胞 AI 辅助诊断）、数据服务 |
核心结论：
央企主导格局显著：占比达 50%，凸显央企在能源、通信、交通等关键基础设施领域的数据集建设优势，这类数据集多服务于国家战略（如 “双碳”、智慧航运）和行业全产业链升级。
部委及下属机构侧重公共服务与科研：近 30% 的案例集中于公共领域（如疾病防控、气象预警、教育诊断）和基础科研（如青藏高原研究、全球大气再分析），体现国家层面对公共数据资源整合与科研数据标准化的重视。
民企聚焦细分创新领域：20.2% 的民企案例多分布在 AI 应用（如智能驾驶、语音数据集）、垂直行业（如农业种植监测、工业缺陷检测），展现民企在市场化、技术迭代快的细分领域的灵活性。
二、按行业分类统计：根据数据集应用场景与服务领域，将 104 个案例划分为 12 个核心行业，具体分类及案例详情如下：
（一）能源行业（18 个）
领域细分：电力（火电、光伏、储能）、石油天然气、风电
典型案例：
电网调度负荷预测高质量数据集（中国南方电网有限责任公司）
天然气管网运行高质量数据集（国家石油天然气管网集团有限公司油气调控中心）
国家级光伏储能产品及系统实证实验高质量数据集（国家电投集团青海光伏产业创新中心有限公司）
龙源电力风电设备诊断和安全防控数据集（龙源电力集团股份有限公司）
核心特征：多由央企主导，数据集聚焦 “安全运维 + 效率提升”，服务于 “双碳” 目标下的能源结构优化。
（二）通信与信息技术行业（17 个）
领域细分：通信网络、AI 大模型、语音 / 图文数据、时空数据
典型案例：
中国电信网络大模型高质量数据集（中国电信集团有限公司）
全球多口音英语高质量语音数据集（北京海天瑞声科技股份有限公司）
中国移动人时空三元组高质量数据集（中国移动通信集团有限公司）
跨领域合成图文高质量数据集（中电数据产业集团有限公司）
核心特征：央企（电信、移动、联通）与民企（海天瑞声、数据堂）协同，数据集技术属性强，支撑 5G、AI 大模型等新一代信息技术落地。
（三）交通行业（14 个）
领域细分：智慧航运、轨道交通、公路基建、物流
典型案例：
长江智慧航运高质量数据集（长江水上交通监测与应急处置中心）
轨道交通装备制造行业高质量数据集（中车工业研究院有限公司）
中国交建交通基础设施多维感知安全监测数据集（中国公路工程咨询集团有限公司）
亿海蓝水运物流高质量数据集（亿海蓝（北京）数据技术股份公司）
核心特征：覆盖 “水运 + 陆运 + 物流” 全链条，央企（中交、中车）主导基建类数据，民企补充物流市场化数据。
（四）医疗健康行业（8 个）
领域细分：疾病诊断、公共卫生、体征监测
典型案例：
肺结核影像精标注高质量数据集（中国联合网络通信有限公司）
宫颈细胞 AI 辅助诊断高质量数据集（武汉兰丁云医学检验实验室有限公司）
抑郁障碍人群体征高质量数据集（武汉东湖大数据科技股份有限公司）
高质量电子疾病档案（EDR）数据集（浙江省疾病预防控制中心）
核心特征：公共卫生类数据由疾控机构主导，AI 辅助诊断类数据以民企和央企合作模式为主，数据标注精度要求高。
（五）农业行业（7 个）
领域细分：种植监测、作物研究、农业供应链
典型案例：
农业典型作业场景多模态数据集（中国农业科学院农业信息研究所）
空天地多源融合农业种植全要素高质量数据集（吉林省空天产业发展投资有限公司）
农业主粮作物时空耦合高质量数据集（中化现代农业有限公司）
农作物芽期、幼苗期高质量数据集（内蒙古八爪智能科技有限公司）
核心特征：结合 “遥感 + 物联网” 技术，数据集聚焦 “从种植到供应链” 的全流程数字化，服务乡村振兴。
（六）应急与安全行业（6 个）
领域细分：地震监测、森林防火、灾害预警、反诈
典型案例：
应急管理 “久安” AI 大模型高质量数据集（应急管理部大数据中心）
无人机森林防火智能巡护监测系统高质量数据集（中国林业科学研究院资源信息研究所）
基于 “警银网通” AI 反诈数据标签高质量数据集（恒安嘉新（北京）科技股份公司）
地震监测预报预警多模态联合数据集（四川省地震局）
核心特征：以国家部委（应急管理部、地震局）和科研院所为核心，数据集强调 “监测 + 预警 + 处置” 的应急响应能力。
（七）海洋与气象行业（6 个）
领域细分：海洋环境、气象预测、海洋灾害
典型案例：
中国全球海洋融合数据集 1.0（国家海洋信息中心）
CMA-RA V1.5:10 公里分辨率全球大气再分析数据集（国家气象信息中心）
海南省海洋灾害多维立体监测与智能预报预警高质量数据集（海南欧特海洋科技有限公司）
全球海洋环境变化关键参数高质量数据集（中国科学院海洋研究所）
核心特征：数据覆盖 “全球 + 区域”，多由气象、海洋部门与科研机构联合建设，支撑气候研究与灾害防控。
（八）工业制造行业（5 个）
领域细分：芯片封装、建筑机器人、钢铁冶金、核电设备
典型案例：
芯片陶瓷封装基板表面缺陷二维数据集（东北大学）
建筑机器人作业场景感知视觉高质量数据集（中国建筑第四工程局有限公司）
基于行业大模型的钢铁冶金全流程机器视觉数据集（中冶赛迪集团有限公司）
核电 SPV 设备健康诊断、运行异常及故障预测高质量数据集（中国核工业集团有限公司）
核心特征：聚焦 “智能制造 + 质量检测”，数据集多服务于工业设备运维与生产流程优化。
（九）教育行业（3 个）
领域细分：教育算法诊断、教育数据服务
典型案例：
数字教育应用算法智能诊断公共数据集（北京师范大学、中国信息通信研究院）
数据堂教育高质量数据集构建及应用（数据堂（北京）科技股份有限公司）
中文互联网语料库系列数据集（CCI）（北京智源人工智能研究院）
核心特征：以 “教育公平 + 个性化学习” 为目标，结合 AI 算法提升教育质量。
（十）科研与基础数据行业（3 个）
领域细分：单细胞研究、DNA 甲基化、青藏高原研究
典型案例：
scCompass：亿级多物种单细胞转录组 AI 数据集（中国科学院计算机网络信息中心）
面向人群复杂特征的高质量 DNA 甲基化数据集（中国科学院北京基因组研究所）
地球大数据创新青藏高原高质量数据集（中国科学院青藏高原研究所）
核心特征：由中国科学院主导，数据集服务于生命科学、地球科学等基础研究领域，数据规模大、科学性强。
（十一）政务与公共服务行业（3 个）
领域细分：政务热线、信用档案、空间治理
典型案例：
省域政务热线高质量数据集（辽宁省民心网）
公共信用档案高质量数据集（南京莱斯信息技术股份有限公司）
视联网多行业空间治理数据集（中国铁塔股份有限公司平台创新中心）
核心特征：聚焦 “政务效率提升 + 公共服务优化”，数据多来源于政府部门与央企合作。
（十二）文体文旅行业（1 个）
典型案例：咪咕公司聚焦 “技术 + 场景” 打造文体文旅高质量数据集（咪咕文化科技有限公司）
核心特征：结合 “5G+VR” 技术，数据集服务于文化、体育、旅游场景的数字化体验升级。
这两年，IT行业面临经济周期波动与AI产业结构调整的双重压力，确实有很多运维与网络工程师因企业缩编或技术迭代而暂时失业。
很多人都在提运维网工失业后就只能去跑滴滴送外卖了，但我想分享的是，对于运维人员来说，即便失业以后仍然有很多副业可以尝试。
运维副业方向
运维，千万不要再错过这些副业机会！
第一个是知识付费类副业：输出经验打造个人IP
在线教育平台讲师
操作路径：在慕课网、极客时间等平台开设《CCNA实战》《Linux运维从入门到精通》等课程，或与培训机构合作录制专题课。
收益模式：课程销售分成、企业内训。
技术博客与公众号运营
操作路径：撰写网络协议解析、故障排查案例、设备评测等深度文章，通过公众号广告、付费专栏及企业合作变现。
收益关键：每周更新2-3篇原创，结合SEO优化与社群运营。
第二个是技术类副业：深耕专业领域变现
企业网络设备配置与优化服务
操作路径：为中小型企业提供路由器、交换机、防火墙等设备的配置调试、性能优化及故障排查服务。可通过本地IT服务公司合作或自建线上接单平台获客。
收益模式：按项目收费或签订年度维护合同。
远程IT基础设施代维
操作路径：通过承接服务器监控、日志分析、备份恢复等远程代维任务。适合熟悉Zabbix、ELK等技术栈的工程师。
收益模式：按工时计费或包月服务。
网络安全顾问与渗透测试
操作路径：利用OWASP Top 10漏洞分析、Nmap/BurpSuite等工具，为企业提供漏洞扫描、渗透测试及安全加固方案。需考取CISP等认证提升资质。
收益模式：单次渗透测试报告收费；长期安全顾问年费。
比如不久前跟我一起聊天的一个粉丝，他自己之前是大四实习的时候做的运维，发现运维7*24小时待命受不了，就准备转网安，学了差不多2个月，然后开始挖漏洞，光是补天的漏洞奖励也有个四五千，他说自己每个月的房租和饭钱就够了。
为什么我会推荐你网安是运维人员的绝佳副业&转型方向?
1.你的经验是巨大优势: 你比任何人都懂系统、网络和架构。漏洞挖掘、内网渗透、应急响应，这些核心安全能力本质上是“攻击视角下的运维”。你的运维背景不是从零开始，而是降维打击。
2.越老越吃香，规避年龄危机: 安全行业极度依赖经验。你的排查思路、风险意识和对复杂系统的理解能力，会随着项目积累而愈发珍贵，真正做到“姜还是老的辣”。
3.职业选择极其灵活: 你可以加入企业成为安全专家，可以兼职“挖洞“获取丰厚奖金，甚至可以成为自由顾问。这种多样性为你提供了前所未有的抗风险能力。
4.市场需求爆发，前景广阔: 在国家级政策的推动下，从一线城市到二三线地区，安全人才缺口正在急剧扩大。现在布局，正是抢占未来先机的黄金时刻。
运维转行学习路线
（一）第一阶段：网络安全筑基
1. 阶段目标
你已经有运维经验了，所以操作系统、网络协议这些你不是零基础。但要学安全，得重新过一遍——只不过这次我们是带着“安全视角”去学。
2. 学习内容
**操作系统强化：**你需要重点学习 Windows、Linux 操作系统安全配置，对比运维工作中常规配置与安全配置的差异，深化系统安全认知（比如说日志审计配置，为应急响应日志分析打基础）。
**网络协议深化：**结合过往网络协议应用经验，聚焦 TCP/IP 协议簇中的安全漏洞及防护机制，如 ARP 欺骗、TCP 三次握手漏洞等（为 SRC 漏扫中协议层漏洞识别铺垫）。
**Web 与数据库基础：**补充 Web 架构、HTTP 协议及 MySQL、SQL Server 等数据库安全相关知识，了解 Web 应用与数据库在网安中的作用。
**编程语言入门：**学习 Python 基础语法，掌握简单脚本编写，为后续 SRC 漏扫自动化脚本开发及应急响应工具使用打基础。
**工具实战：**集中训练抓包工具（Wireshark）、渗透测试工具（Nmap）、漏洞扫描工具（Nessus 基础版）的使用，结合模拟场景练习工具应用（掌握基础扫描逻辑，为 SRC 漏扫工具进阶做准备）。
（二）第二阶段：漏洞挖掘与 SRC 漏扫实战
1. 阶段目标
这阶段是真正开始“动手”了。信息收集、漏洞分析、工具联动，一样不能少。
熟练运用漏洞挖掘及 SRC 漏扫工具，具备独立挖掘常见漏洞及 SRC 平台漏扫实战能力，尝试通过 SRC 挖洞搞钱，不管是低危漏洞还是高危漏洞，先挖到一个。
2. 学习内容
信息收集实战：结合运维中对网络拓扑、设备信息的了解，强化基本信息收集、网络空间搜索引擎（Shodan、ZoomEye）、域名及端口信息收集技巧，针对企业级网络场景开展信息收集练习（为 SRC 漏扫目标筛选提供支撑）。
漏洞原理与分析：深入学习 SQL 注入、CSRF、文件上传等常见漏洞的原理、危害及利用方法，结合运维工作中遇到的类似问题进行关联分析（明确 SRC 漏扫重点漏洞类型）。
工具进阶与 SRC 漏扫应用：
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系统学习 SQLMap、BurpSuite、AWVS 等工具的高级功能，开展工具联用实战训练；
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专项学习 SRC 漏扫流程：包括 SRC 平台规则解读（如漏洞提交规范、奖励机制）、漏扫目标范围界定、漏扫策略制定（全量扫描 vs 定向扫描）、漏扫结果验证与复现；
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实战训练：使用 AWVS+BurpSuite 组合开展 SRC 平台目标漏扫，练习 “扫描 - 验证 - 漏洞报告撰写 - 平台提交” 全流程。
SRC 实战演练：选择合适的 SRC 平台（如补天、CNVD）进行漏洞挖掘与漏扫实战，积累实战经验，尝试获取挖洞收益。
恭喜你，如果学到这里，你基本可以下班搞搞副业创收了，并且具备渗透测试工程师必备的「渗透技巧」、「溯源能力」，让你在黑客盛行的年代别背锅，工作实现升职加薪的同时也能开创副业创收！
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