负责人 欧阳未　·　状态 定稿　·　覆盖 58 个标书单元　·　 批注 218

3.2.1　服务采购清单

本包采购的是一批可清点、可检验的服务成果，而非一组能力描述，因此每一项服务在立项之初就须具备明确的验收依据。七项服务依照招标文件的采购清单划分，数量单位统一取「套」，缘于每项服务均以成套成果整体交付、整体验收，不按人天或单项工作量分拆计价；实施工作所列范围取自用户需求书对各项服务的界定，交付及检查要求所列的数量、比例与合格判据取自招标文件已明确的强制指标与相应标准条款，招标文件未给出数值的事项则以可核验的实物成果和过程记录承接，不以估计值充当承诺。

表中实施工作一列是我方承诺完成的作业范围，交付及检查要求一列是招标方据以判定合格与否的判据，二者逐行对应，任何一项服务都不存在只做不交或只交不验的情形。其中数据集加工生产实施服务与数据集质量测评服务两行构成本包主干：前者决定四类数据集能否按量按质形成，后者决定其能否取得合格结论，其余五项服务分别为其提供数据来源、工具手段、运营出口、运行环境与安全条件。通读全表可以得出的结论是，本包全部服务最终汇聚为一批合格的数据集加工成果及其质量证明，后续各节的作业组织、产能安排与质量检查，均围绕表内列明的交付物与判据展开。

表 1-1　服务采购清单

3.2.6　数据集加工生产实施服务要求

围绕供需计划、产品工艺设计、制造过程和产品质量四个业务领域，组织数据采集、预处理、知识本体、知识库、数据标注、合成、增强、数据集质检、验证和项目管理。按实际数据来源、业务责任及授权关系登记处理对象，核对业务系统、设备采集、纸质及离线资料的来源、内容、格式、时间、版本和允许用途，形成可执行的加工任务。

每类数据集分别建设预训练、有监督指令微调、人类偏好对齐和基准评测用途子集，四类合计达到预训练 615 亿 Token、指令微调 89 万条、偏好数据 6.6 万组、基准评测 0.95 万条，并逐领域逐用途满足各分项数量。文本、图像、时序和视频按相应质量和关联规则处理，多模态数据条数占比和近三年数据条数占比均不低于 40%；不同计量单位分别统计，来源时间及占比计算保留可复核记录。

加工任务记录输入批次、规则和知识版本、工具配置、责任人员、实际执行与输出。候选数据完成训练前质检后用于相应训练及验证，最终版本具备合格质量与验证结果、完整数据卡、数据字典、血缘和授权资料，再按实际接收条件移交运营平台。数据登记、访问、对外使用和服务交付分别核验权限及质量条件，登记完成不自动取得公开发布或交易权限。

每项加工任务明确输入对象、执行顺序、处理规则、输出格式、责任人员和接收条件，启动前检查来源授权、相关知识终审、规则有效性、工具及环境可用性。任务实际输入与配置固定记录，执行中保存状态、异常、重试及输出校验，交接依据实际成果和检查证据办理。

数据接收、预处理、知识审核、标注、合成增强、训练前质检和训练后验证分别设置适用检查。未通过的相关对象隔离并暂停后续受影响操作，问题按证据定位至源数据、规则、知识、工具或模型；修正使用新任务或新版本，关联原问题及历史执行结果，重新完成受影响检查和必要回归。共享依赖变更时同时核查相关批次，修正范围覆盖全部受影响样本，而不止于发现问题的那一个样本。

批次台账、质检与验证报告、数据卡、数据字典、资产及血缘资料与实际版本一致。移交时提供复核所需的数据清单、规则配置、工具和模型版本、环境依赖及执行记录；在具备合法授权、必要软件许可和相应资源的受控环境中开展复核。涉及敏感数据和安全配置的资料按权限保存及移交，复核过程同样执行访问控制。

表 1-2　数据集加工生产实施服务任务与成果

标注作业使用经专业评审并发布的标注规范。任务创建时记录规范版本、标签字典版本、适用业务及样本范围，标注人员完成培训和试标后领取任务。疑难样本进入专业复核，裁决结果及依据随样本保存。规范调整后识别受影响的任务、样本和训练数据版本，组织复核、修正及重新质检；原有版本及变更记录保留，正式标注成果使用经确认的规则版本。

结合矿山装备制造领域的真实数据和业务流程，参与全国数标委标准验证和试点应用。针对拟验证的标准指标确定对象、样本、方法、环境和结果记录方式，组织试验及业务核验，分析指标适用性、实施难点和测量差异，形成验证记录、试点成果、问题清单及改进建议。标准引用关系作为知识来源管理内容记录，标准验证结论以实际测试和试点结果为依据。

对数据、软件、模型及其他建设内容逐项检查来源、许可和商业使用条件，建立授权范围、用途、期限及限制事项记录。对个人信息、敏感地理信息、重要行业数据和企业秘密数据实施适用的去标识化或脱敏处理，并核验处理效果。采集、加工、训练、验证、存储、交付和运营各环节均执行权限校验、访问名单管理及审计记录；授权变化、用途变更或权限撤销时，识别并暂停受影响的操作，核验当前授权、适用用途、质量及安全条件，重新具备相应合法权限并满足操作条件后恢复获准作业，保留复核、授权及恢复记录。

项目交付包括高质量数据集及其加工记录、治理体系和实施成果、行业大模型训练推理成果、专项智能工具链、数据集运营服务管理平台、集成与安全建设成果、场景验证及数据集质量评测成果，以及运营推广、标准验证、专家库、标注规范、软建设和知识产权成果。各类成果按实施计划完成设计、开发或配置、测试、评审、整改、交付和验收，形成成果清单、版本记录及验收证据。

场景验证面向六个专业场景和五个通用场景开展。针对每个场景建立业务任务、输入数据、功能步骤、预期结果及评价指标，完成验证环境配置、数据加载、接口联调、用例执行、业务专家核验和问题复测。项目承担场景验证服务，不承担智能场景本身的建设；验证工作覆盖各场景规定的全流程能力及实际功能，不以离线数据抽查或少量样例演示替代。

产品智能选型验证需求解析、参数计算与验算、配置推荐、规格书及报价配置清单生成、在线编辑确认和版本留痕。板材备料工艺智能设计验证产品全生命周期管理系统任务与图纸接收解析、工艺卡片及工序附图生成、变更修订、规则库和设备台账维护、应急工艺通道、图层与要素在线预览、PDF 导出及打印；全部识别通过后生成的工艺卡片及工序附图内容准确率达到 100%。其余场景分别建立完整功能用例和指标核验记录，保存使用的数据、模型、规则、环境版本和实际输出，问题整改后重新执行受影响的用例并核验相关结果。

数据集完成加工、质量检查及规定的评测验证后，按正式版本封装数据文件、数据字典、数据卡片、来源和授权材料、质量与验证报告、版本指纹及变更记录，向数据集运营服务管理平台移交。接收时逐项核对清单、数量、格式、校验值、权限及有效期，完成入库、元数据登记和版本关联；发现缺项、文件损坏、权限不符或版本不一致时退回修正，复核通过后记录接收结果。

平台建设同步完成数据及服务管理、订单、交付、清算、审计、服务保障和对外接口等功能，支持数据集登记注册、确权、挂牌展示、交易合同及交易费用管理。结合真实授权和业务流程组织功能测试与联调，保存操作、审批、交付及审计证据；数据集移交登记后继续完成平台功能、运营服务和集成验证，不将登记完成视为项目服务结束。

运营推广工作落实持续数据汇聚、运营体系、运营架构、盈利模式、运营组织和公共服务，完成国家数据基础设施实际接入。接入对象覆盖平台生成的数据集及行业用户自有数据集，逐项核验权利来源、适用用途、服务信息、数据版本和接口条件，完成登记资料校验、接口测试及接入结果确认。授权、版本或服务状态变化时及时更新关联信息，并对受影响的发布、交付及使用请求执行复核，保持运营记录与实际有效状态一致。

图 1-1　项目建设与数据集生产运营流程

数据治理贯穿数据采集、预处理、标注、合成、增强、质检和验证全过程。各项作业在执行前绑定有效的数据标准、质量规则、安全等级、授权条件和处理配置，执行中记录输入对象、处理过程、输出版本及异常事项；涉及来源、用途、规则或权限变化时，重新检查受影响作业的适用条件。知识本体、数据字典及知识库经专业审核和发布后，为实体关联、标签定义、样本构造和证据检索提供基础。

供需计划、产品工艺设计、制造过程及产品质量数据分别建立生产任务，按预训练、有监督指令微调、人类偏好对齐和基准评测四种用途组织数据子集。每项任务明确来源对象、处理步骤、适用规则、预期成果和检查要求。基准评测数据与训练数据按来源及衍生关系隔离，不使用任何形式的合成数据；各用途按适用流程执行，不将所有样本强制送入合成、增强步骤。

训练前质检核验数据的完整性、规范性、准确性、一致性、授权条件及内容安全，未通过检查的批次不得作为合格训练输入。训练后验证检查数据对模型能力和业务任务的实际作用，结合模型评估及场景验证记录判定结果。数据质检和训练后验证分别保存检测依据、执行记录、问题清单与结论，两类工作均完成后形成相应正式成果。

验证发现问题时，依据源对象、样本、规则、算子、任务及版本之间的血缘关系分析原因，确定受影响的输入、加工产物、模型和验证用例，形成整改任务。修正形成新的数据或规则版本，保留原版本及问题证据，对受影响结果重新加工、质检、训练或验证。每次执行使用明确的输入版本和输出版本，已执行版本不被回写覆盖；整改形成可追溯的新执行记录。

数据采集、预处理、本体构建、知识库构建、标注、合成、增强、质检和验证分别建立作业任务及成果记录，项目管理覆盖计划制定、资源安排、进度跟踪、质量检查、变更控制、版本管理和成果交付。各阶段执行前核实输入数据、规则和知识成果的适用状态，需使用知识条目的标注、合成任务仅引用已完成业务专家终审的有效条目。

设置采集受理、预处理结果、本体发布、知识成果终审、标注成果、合成与增强结果、正式版本发布七类过程检查。每类检查记录对象、版本、规则、执行人员、复核人员、检测结果、问题及处理决定。合成与增强分别检查各自的输入条件、执行结果和输出质量，合并管理检查记录不免除任一步骤的核验。未满足放行条件的对象保持待处理状态，涉及安全、授权、知识终审、基准评测数据隔离或强制质量指标的问题，不采用「有条件通过」转入受限作业或正式交付。

问题处理按影响分析组织。局部问题定位到具体对象和处理步骤，核查相关衍生结果后实施修正；跨环节缺陷建立整改工单，记录原因、责任人、受影响版本、处置动作及复检结果；模型及场景验证发现的问题联合检查数据、规则、模型和测试条件，验证归因假设后实施整改。增强校验不通过的批次整体回退，其他问题按实际影响范围确定重新加工及验证对象，关联结果一并复查，问题发生在单一节点同样复查其关联结果。

图 1-2　数据集加工、质量检查与验证流程

每个加工环节完成后，对实际产出批次执行质量检查，记录受检对象、数据版本、规则版本、检查方法、结果、问题及放行结论。采集完成后核查来源登记、许可、入口脱敏及格式；预处理完成后核查文本切分、表格与公式还原、时序对齐及结构化文本化转换；标注完成后核查标签完整性、体系符合性、跨标注员一致性及黄金集通过率；合成和增强各自完成后分别核查业务合理性、分布偏离、重复及语义漂移。检查结果与该批次实际产物绑定，后续任务只接收满足适用条件的对象。

本体发布前检查实体、属性、关系、约束、编码映射和术语的一致性，保存专业评审及发布记录。知识成果交付和投入使用前，由业务专家终审知识条目、图谱及数据字典，核验出处、内容、关联关系和适用条件；未通过终审的条目隔离处理，不用于标注或合成。

候选数据在训练和验证前固定输入版本、配置与校验信息，完成训练数据与基准评测数据的去重、相似度比对及隔离核验；版本固定不等于正式发布。正式发布前检查质检结果、训练后验证及场景结果、问题整改、规模与占比、授权状态以及配套资料，全部满足发布条件后封装数据集、数据卡、数据字典、版本指纹、质检报告和验证报告。未通过检查的对象生成整改任务，修正后完成复检及必要的关联结果复核。

表 1-3　数据加工质量检查及处置要求

表中质量阈值必须满足明确的强制指标；未指定数值的过程指标在实施方案中以业务依据、样本试验和评审确定，不由作业侧为补规模自行降低。

按业务领域、用途、来源条件和作业依赖编制批次计划，逐批列明输入就绪时间、处理任务、质检工作量、专业审核安排、训练资源及交付节点。采集和预处理可在授权及接收条件满足后分批滚动；本体和知识成果按实际专业审查进度发布，拟用于标注或合成的知识条目全部完成终审后方可引用。任务排程以已具备的输入和审核状态为准，不将尚未通过检查的成果视为可用产能。

标注、合成和增强各批次完成后及时组织质量检查，记录低一致性样本、生成缺陷及增强校验结果，不等待正式版本汇集后再首次判定。训练与验证任务提前核对数据版本、软件许可、计算资源、实验配置、专家参与及评测数据隔离条件，按实际资源安排执行窗口；并行作业保持各批次的输入、规则、产物和日志独立可追溯。

根据实际通过率、返工量、审核积压和训练验证耗时滚动调整后续计划。出现瓶颈时优先处理影响关键路径及质量达标的任务，通过合规补充资源、调整任务粒度、优化配置和安排专业复核消除积压；检查范围、知识终审、独立基准和最终验收指标保持不变。

在来源接收、各加工环节完成和正式发布前执行相应检查，发现来源许可、内容安全或业务有效性问题时，立即停止受影响对象的继续使用及新增交付。按来源标识、样本及衍生关系、处理任务、数据版本和使用记录追踪影响范围，区分未加工数据、已生成样本、已训练模型和已交付成果，分别登记需要核验、隔离、修正或停止使用的对象。

问题处置记录应包括发现时间、证据、授权与使用状态、影响对象、责任人员、措施和复核结果。可精确识别影响范围的，对受影响对象实施控制并验证其余对象是否仍满足使用条件；无法可靠界定影响范围的，先暂停相关批次或版本的使用与发布，再完成排查。涉及已交付成果时，根据实际授权、影响程度和交付状态组织通知、修正、版本替换或撤回，保留接收方反馈及处置记录，外部操作以可确认的执行回执为准。

整改完成后重新核验来源权利、适用用途、质量和安全条件，检查关联样本及模型是否需要重新处理或验证，形成复核结论后恢复获准作业。原版本、原问题和处置证据保留，新的处理结果另建版本并记录替代关系。

预处理任务按数据模态和实际依赖组织步骤。文档处理核查页面、段落、表格、公式及图文关联，图像处理核查文件、尺寸、有效区域和业务标识，时序处理核查时间基准、采样间隔、单位、缺失和事件关联。每个步骤保存输入、配置、输出及执行状态，发现影响后续结果的结构、时间或关联错误时暂停受影响步骤，定位后修正，避免错误产物继续扩散。

能够独立复用且已通过校验的中间结果按版本保留；重新执行范围由来源、配置、共享依赖及衍生关系的影响分析确定。处理结束后仍对完整预处理批次进行质量判定，局部重做和局部通过不替代整体批次结论。共用解析或时间配置错误影响整批数据时，覆盖全部受影响对象重新处理和核验。

本体检查和知识终审分别执行。本体检查实体、属性、关系、约束及映射规则，知识终审核验具体内容、出处、适用条件和关联关系。任一项变更后识别引用它的规则、标签、样本及任务，组织相应专业审核和回归检查，发布经确认的新版本；本体通过不替代知识终审，知识终审通过也不免除本体结构检查。

工具在作业中执行可自动化的格式、完整性、空值、重复、范围、关系及配置一致性检查，保存实际规则版本、受检数量、命中对象和结果明细。自动检查失败时，对受影响对象设置待处理状态，并将缺陷位置及证据交由责任岗位处置；作业成功结束和质量检查通过分别记录。

专业含义、业务合理性、知识终审、争议标注、安全授权及重要质量问题由具备相应职责和授权的人员复核。各加工环节完成后，由明确的质量责任岗位汇总自动检查和专业审核证据，形成批次结论及整改任务。需跨领域判断的事项组织相关专业共同核验，其他事项按已确定的责任流程处理，保持审核责任、依据和处理结果可追溯。

检查结论绑定具体对象、数据及规则版本和适用条件。复用已有检查结果时核实这些条件仍然成立；输入、规则、授权或依赖发生变化的，重新检查受影响事项。过程检查、知识专家终审、训练后验证及正式质量评测分别履行，自动化检查不替代必要人工审核，人工签认也不替代规定的检测范围。

供需计划、产品工艺设计、制造过程和产品质量分别建立数据集项目，在各项目下按预训练、有监督指令微调、人类偏好对齐和基准评测组织生产任务。每项任务明确业务对象、来源范围、用途、模态、处理步骤、规则版本、质检条件和交付形式，并记录与相关本体、知识成果、工具及数据资产的关联。

物料、产品、设备、工艺、工序、质量及其他共同业务对象采用经确认的术语、编码和关系定义，复用适用的采集、解析、标注、检测与追溯能力；各领域仍分别确定其特有来源、标签、业务规则、样本分布和质量检查。不同用途在满足各自条件的前提下选择适用步骤，基准评测数据独立管理，不使用任何形式的合成数据，不与训练数据及其衍生样本混用。

按领域和用途分别记录投入量、合格产出、剔除与返工、模态构成、来源时间及授权状态，形成独立的规模与质量核验记录。共同来源和衍生关系在血缘中关联，重复数据和重复加工产物按计量规则识别处理，跨领域重复登记不抵补分项建设数量。

表 1-4　四类数据集生产作业与质量检查

各领域共用的本体、知识、工具与检测能力按已审核的版本引用，适用性在任务启动时核验；领域特定规则独立配置，变更后检查受影响任务。

为每项生产任务生成唯一任务标识，为实际投入的处理批次生成唯一批次标识，分别登记数据集、用途子集、来源对象、业务领域、处理路径及其版本、执行配置、授权范围和质量规则。可读业务编号用于展示和检索，系统内部以稳定标识关联记录，重试、拆批、合批和补充处理另记执行实例及父子关系，保留原批次与原结果。

任务调度读取已审核的路径配置和适用规则，执行前核对输入模态、字段、来源授权、知识终审、处理能力及环境条件，确认实际数据符合任务要求后启动。算子组合、参数、模型、知识及检查规则的版本固定记录；配置不兼容、必要条件缺失或权限失效时停止受影响任务并生成处理记录，放行以上述核对结果为准。

多个领域及用途并行生产时，分别管理输入清单、工作目录或对象空间、访问权限、输出清单和日志，交接时核对标识、版本与校验结果。变更路径或规则后识别已运行和待运行任务的影响范围，完成审核、必要测试及版本更新后执行；已完成实例的记录按原样留存。

原始材料及其派生样本建立稳定的来源关联，保留文件或记录版本、来源对象、加工任务、样本及用途分配记录。材料被切分、转写、配对、改写或组合后，记录全部适用来源及衍生关系，使重复内容、近似内容和同源派生对象可被识别。多来源样本保留多对多血缘，按实际来源关系登记。

在训练数据加工和基准题制作前，按来源及衍生关系确定隔离范围。已经分配给独立基准评测的材料及其泄露题干、答案或推导内容的派生样本，不进入相应模型的训练数据；已用于训练的同源材料经改写、换编号或更换用途标记后，仍按同源对象管理，不计为独立基准题。发现跨用途重叠时暂停相关样本入集，重新核验分组和分配，并检查已完成训练或验证是否受到影响。

合规的数据复用分别核验用途授权、内容适用性、重复计量和质量条件。每个用途保留独立任务、合格产物及检查记录，基准评测子集不使用任何形式的合成数据；版本交付时提供隔离检查、命中处置及必要复验记录。

隔离核验同时检查来源标识、内容和衍生关系。对文件、记录及样本保留内容校验信息，识别相同内容和重复副本；结合适用的文本、图像、时序及多模态相似度方法检查近似内容，记录算法、配置、阈值、命中对象和处置依据。相同材料在不同系统或文件名下出现时，建立来源等价关系；切分片段、改写样本、图文配对、重叠时序窗口和多来源组合分别保留与其来源的关联。

训练与基准评测数据的隔离检查覆盖实际输入版本及其来源、重复内容和衍生对象。命中后核查重叠内容、任务关联、答案或推导信息泄露及用途分配，区分普通公共实体关联与实际数据内容泄露，污染判定以实际内容重叠为依据。需要专业判断的命中项进入复核，形成保留、调整分配、剔除或重新构造独立评测材料的明确结论。

对已进入训练或验证流程的污染对象，检查受影响的数据版本、模型和评测结果，重新组织必要的数据处理、训练及独立评测；原结果标明实际有效状态，独立验证证据以复验后的结果为准。交付隔离检查范围、方法、命中清单、专业复核、处置结果和复检记录，使结论与实际训练和评测输入一致。

将技术标准验证、专家库建设、标注规范、软建设配套措施、项目管理和安全合规纳入整体实施计划，与数据集生产任务同步安排责任、进度、评审和成果交付。业务专家参与本体与知识审核、标注争议处理、样本质量判断及场景验证；标准验证使用实际生产和评测记录形成试验结果，适用的改进意见经评审后纳入规则及工具配置。

对试产、正式加工、质量检查、模型训练和场景验证保存完整过程记录，归集实际处理耗时、资源使用、质量问题、整改措施和复验结果。经验成果对应具体数据、规则、工具及环境版本，说明适用条件并经专业复核后纳入操作规程、培训材料和复用配置。制度、规范、标准及工具配置发生变更时，识别受影响的任务和人员，完成必要的培训、测试及再验证后使用。

配套成果分别建立清单，记录名称、内容范围、责任人员、版本、评审意见、修改结果、实施证据和交付状态。制度文件与执行记录配套，专家名单与实际履职记录配套，标准验证结论与试验和试点材料配套，安全措施与配置及核验记录配套；交付前逐项核对完整性及相互一致性。

表 1-5　配套工作实施任务及交付成果

项目经理将业务规则、来源授权、数据字典、本体、标注规范、知识终审及场景验证等协同事项纳入实施计划，逐项记录确认对象、所需材料、责任岗位、参与专业、计划时点、前置依赖和结果记录方式。提交评审前完成资料整理、差异检查和问题定位，提供可核验的来源、样本、规则及候选处置方案，便于相关业务及管理人员形成明确结论。

我方实施团队承担调研、材料编制、技术核验、会议组织、记录整理、修改落实和复验工作，按真实职责与授权组织相关业务人员及专家参与。来源系统技术联系人提供接口与数据情况，数据授权由具有相应权限的主体确认，业务规则和知识内容由具备相关专业能力与职责的人员审核；数据使用授权与专业终审权限分别由相应主体行使。

协同计划随批次和变更情况更新，关键事项提前识别对后续生产的影响。已确认且不受待定事项影响的任务继续实施；存在依赖的任务在取得有效结论和满足启动条件后执行。实际参与、意见、决定及修改结果与任务和版本关联存档，形成可追溯的协同记录。

基础规则确认包括工序及业务字典、标签体系、缺陷分类、术语、数据分类分级和相关处理规则。根据实际业务范围分批提交专业评审，记录适用对象、版本及确认结果；新增来源、工况、产品或业务规则变化时，重新评估原规则适用性，必要时组织补充评审，批准后发布新版本并识别受影响任务。

批次审核按具体成果和工作量安排。知识终审覆盖拟用于标注和合成的有效知识条目、图谱及数据字典，其他质量审核按相应对象和判定方法执行。评审前提供清单、内容、来源证据、差异和问题，按实际数量、复杂程度、专业覆盖及人员可用时间测算工作量；结果记录关联到审核对象和有效版本，审核投入按实际需要安排。

标注争议、工艺分歧和跨领域冲突建立问题记录，明确涉及样本、依据、争议点及影响范围，由相应专业人员核验。跨领域问题组织有关专业共同审查，形成裁决及适用条件，必要时修正规范和历史样本并复检。持续统计争议类型、处理时长、重复发生和新问题，按实际情况调整培训、规则及审核资源。

对尚未确认的规则、知识或授权事项建立待办记录，列明待确认内容、来源证据、可选方案、涉及任务、预计影响及责任联系人。项目经理组织补充材料和专业讨论，按实际职责及授权提交确认，并在计划中记录影响和调整措施；超过计划时点仍未取得有效结论的，升级协调并更新相关任务排程。

依赖未确认规则的正式标注、合成、训练或交付任务保持待启动状态；知识条目经业务专家终审后用于标注和合成，数据在具备合法权限后进入受限作业。继续推进已确认且不受上述事项影响的来源整理、合法数据处理、工具部署、配置测试、资料编制和其他生产任务。内部方案研究及技术测试使用已获准的资源和数据，结果单独管理，合格交付规模以正式生产成果计。

取得有效确认后记录规则或知识版本、授权条件和生效范围，核对受影响任务的输入及配置，完成必要测试、培训和复核后启动。历史结果受新结论影响的，按血缘定位修正并重新检查；确认意见、变更、执行和复验记录随任务及版本保存。确认以明示的有效结论为准。

3.2.6.3　数据加工生产服务要求

建设供需计划、产品工艺设计、制造过程和产品质量四类高质量数据集，分别形成预训练、有监督指令微调、人类偏好对齐和基准评测四种用途子集。四领域各分项规模分别达标，合计完成预训练数据不少于 615 亿 Token、指令微调数据不少于 89 万条、偏好数据不少于 6.6 万组、基准评测数据不少于 0.95 万条；覆盖文本、图像、时序、视频等超过 3 种模态，多模态数据条数占比和近三年数据条数占比均不低于 40%。各用途按对应单位统计，原始对象、重复副本和中间产物与合格交付数据分别计量。

按领域和用途建立生产任务，组织采集、预处理、本体构建、知识库构建、标注、合成、增强、质检和验证，项目管理贯穿全过程。各项任务明确输入、处理配置、输出、责任岗位、交接时点、质量条件和异常处置，维护源对象、样本、规则、工具、执行与版本的追溯关系。根据用途选择适用加工步骤，基准评测子集保持独立且不使用任何形式的合成数据；知识条目完成业务专家终审后用于标注和合成，增强校验失败批次整体回退。

生产计划覆盖实际数据接入、业务关联、分批试产、资源安排、质检返工、规模补足和验证交付。对迟到、重发、撤回及跨系统不一致的数据，识别来源和受影响版本，按证据完成对账、修正及复核。正式版本在质量和验证条件满足后封装数据、数据卡、数据字典、版本指纹、质检及验证报告，完成接收核验、运营平台移交和登记。

交付规模按领域、用途子集及实际交付版本统计合格数据。计入对象完成适用加工步骤、质量检查及规定的验证，具备有效来源、使用权限、版本和追溯记录；未通过检查、待终审、待确认、重复副本、失效数据及仅用于中间处理的临时产物不计入合格净量。正式版本清单与实际交付内容一致，数据登记或封装完成后仍按质量、验证及授权核验结论认定。

预训练数据按 Token 统计，指令微调和基准评测按条统计，偏好数据按组统计。确定并记录可复现的计数程序、分词及配置版本、纳入对象、排除规则、统计时点和去重方法，保存样本明细、执行日志和结果。不同单位分别计算，Token 以实测为准，合格规模以经检查的实际对象为准。

规模统计绑定数据版本和计量规则版本。数据增删、内容修正、去重结果、用途分配、授权状态或计量方法变化时，评估影响并重新统计受影响对象，保留变更前后明细及差异；规则变更经评审确认后生效，并完成必要的历史结果复算，保持同一交付版本各项记录一致。历史版本中的同一对象按首次计入口径统计，重复发布不另计新增成果。

交付成果按合同约定的接收主体、用途和使用权限办理移交，核验接收清单、版本、质量与验证结论及实际授权条件，合格净量按该交付版本的有效对象统计。对外展示、下载、交易及其他后续使用另按具体请求核验接收对象、用途、范围、期限、安全条件和可提供的数据版本，审核通过后执行相应操作并保存授权与交付记录。项目内接收、平台登记和对外使用分别记录办理状态，数据集完成移交或登记后，后续使用仍须处于有效授权范围内。

批次台账、版本清单、规模统计、数据卡及资产记录采用同一交付版本的实际对象明细作为统计依据，分别记录领域、用途、计量单位、状态、来源时间、模态、去重与纳入结果。统计程序从已确认的明细生成各类汇总，校验分项与合计、增量与存量、合格与剔除数量之间的关系，并保存统计时点和执行版本。

交付前逐项对账文件清单、样本清单、Token 或条组数量、质量状态、模态和时效占比及授权信息。发现差异时定位至缺失对象、重复对象、状态变化、用途归属、来源时间或计量配置，完成修正并重新统计；差异以查明原因后的重新统计结果消除。结果更新到对应版本的数据卡和资产资料，保留差异、原因、修正及复核记录。

批次生产进度、候选合格量和正式交付量分别标明状态与统计时点。滚动计划使用实际通过、返工和可用资源数据测算缺口，最终规模以完成全部适用条件的正式交付对象为准；阶段预计量按预计口径单列。

规模不足时，按领域和用途核对合格净量、剔除原因、来源覆盖、生产资源及剩余时间，优先补充获准来源、修复可修复缺陷、组织合规标注与适用合成增强，完成相应质检和验证后补入正式成果。基准评测数据通过独立、真实且获准的材料补充，不以合成数据补量；质量、安全、授权及隔离要求在数量不足时保持不变。

明确的数量、比例、准确率、覆盖率、缺陷清零和整改完成要求保持不变。具体过程参数按业务依据、样本验证和质量影响分析制定，变更时记录原因、证据、适用范围、批准结果及生效版本；经确认的变更方进入正式生产。

参数变更后，对受影响的批次、样本和已形成结果重新检查，核验变化是否影响来源合法性、业务正确性、内容安全、隔离和最终指标。整改与补充成果逐项计量并更新版本记录，未达到交付条件的对象继续处置，数量缺口以实际补足成果消除。

各环节交接以实际输出清单和质量记录办理。移交方提供对象标识、输入来源、处理任务、规则及工具版本、输出文件和数量、校验信息、检查结论、授权条件及未结事项；接收方核对清单与实物、版本与配置、用途与权限、质量与依赖条件，记录接收结果和交接时间。

符合接收条件的成果进入对应作业队列；存在缺项、损坏、版本不一致、权限失效或质量问题的对象保持待处理状态，形成问题记录并确定责任岗位、处置事项和复核条件。可以独立识别的合格对象按经确认的拆分规则办理交接，拆分、合并和重试均保留原任务及批次关联，失败对象及其记录一并留存。

交接记录关联移交、接收、检查和整改人员，反映实际授权和职责。必要专业审核或安全条件尚未完成时，签收文件仅表示收到实物，质量合格与后续使用以相应检查结论为准；整改完成后按受影响范围复核，更新对象状态和交接结果。

表 2-1　数据加工生产任务、成果及交接要求

质量问题建立整改工单，记录发现环节、受影响对象及版本、缺陷证据、初步原因、责任岗位、处理事项和复检条件。源数据内容或授权存在问题的，由采集及相关来源责任人员核验；处理配置或算子造成错误的，由对应实施岗位排查；本体、知识和标注规则问题由相关专业人员审定；训练或评测条件问题由验证岗位分析。原因尚未确定的，由质量岗位牵头组织联合排查，期间保持问题状态与责任跟踪。

修正范围依据输入、配置、共享依赖和衍生关系确定。经证实只影响局部且关联结果仍然有效的，按明确范围重新执行并复检；共用配置、来源或知识错误影响多个任务的，修正范围覆盖全部受影响对象。增强批次校验失败的，回退以整批为单位执行。新的执行结果保留与原工单、原任务和原版本的关联。

工单缺少对象、证据或必要信息的，补充调查并登记补充责任与待办，问题全程在台账内跟踪。处置完成后由相应质量及专业责任人员复核，核验修正结果和相关回归，证据充分且满足条件后关闭；尚未通过的继续处理，工单关闭以复核结论为准。

分别维护原始对象、数据批次、样本、处理任务、执行实例和数据版本的稳定标识，通过关联记录连接输入、配置、输出和检查结果。采集对象进入处理前即建立来源及接收记录，接收异常的对象同样取得标识并留存。批次拆分、合并、重发、补充和重新执行时记录父子或来源关系，新的执行实例保留其实际输入与结果，原执行记录一并留档。

样本血缘支持一个来源产生多个样本、多个来源组成一个样本，以及同一对象在不同受控用途中的加工关系。记录原始文件或记录定位、来源版本、实际算子与参数、规则及本体知识版本、标注与专业审核、质量检查及整改。合成与增强另外记录种子、所用知识、模型或变换配置、生成属性及衍生关系；三元组类样本保留查询、证据与回答的关联，其他模态按实际内容和事件建立追溯关系。

验证记录关联实验、模型、数据版本、评测协议、输入和输出。发现错样时先定位其来源、相关证据及处理路径，再检查可能影响结果的数据、规则、模型和环境，形成经验证的原因与整改范围；模型错误的成因以验证证据为准。发布前核验版本内对象的血缘完整性与可解析性，交付相应明细、字典和关联说明，使接收方能够据记录复核实际加工与检查过程。

知识库、知识图谱及数据字典在交付和投入使用前组织业务专家终审，逐项核查知识内容、来源证据、关联关系、适用条件和有效版本，记录审核人员、意见及结论。标注和合成任务启动时校验所引用知识的终审状态与适用范围，已通过终审且在适用范围内的条目进入相应作业。

数据集正式版本发布前，核对实际数据内容、分项规模、质量检查、训练后验证、场景验证、问题整改、来源许可及配套资料。引用知识的样本同时检查其所用知识版本与审核记录，确认后续变更或失效是否影响数据；输入已通过审核的，加工结果仍按本版本的质检与验证结论判定。

知识审核、批次检查及正式版本审查分别形成记录，并通过条目、样本、任务和版本标识相互关联。检查发现条件未满足的，暂停受影响的引用、加工或发布，按实际影响修正并复核，保留原结论、变更原因和新的有效状态。

标注和合成在任务创建、执行取用及规则变更时核验相关知识的有效版本、终审状态和适用条件。进入作业输入的条目，限于已通过终审、仍在有效期内且处于适用范围之内者；待审、退回、已失效或超出适用范围的条目留在隔离区等待处理。已通过终审的条目按实际授权和适用范围提供引用，并保存条目与任务、样本及输出版本的关联。正式版本审查再次核对知识引用状态，作为使用前控制之后的复核环节。

本体、来源文件、业务规则、许可或适用条件发生变化，以及质检、训练或场景验证发现知识内容、关系、证据存在问题的，启动相关知识复核。根据问题程度暂停受影响条目的引用，核验原审核依据及新增证据，形成维持、修订、撤销或限制使用的结论。条目状态变更后追踪已生成样本、数据版本及相关模型和验证结果，实施必要的修正与复验。

下游版本未通过时，按实际原因判断是否影响知识结论；因封装或其他无关问题失败的，知识结论按原审核证据保持有效，发现知识错误的进入复审。复核及修订保留原版本、原审核、问题证据和新结论，历史记录一并留档。

排程按实际依赖组织。依赖某项知识的任务在该知识终审有效后执行，不依赖该事项且启动条件已满足的任务可以并行。每个运行任务绑定明确的输入版本，知识变更时检查受影响的执行，审查结论随内容版本对应更新。

知识建设岗位提交拟终审成果、来源证据、版本清单、适用范围和问题处理记录，项目经理按知识涉及的业务和专业组织相应专家审核。单一专业能够完整判断的，由具备相关能力及职责的人员审核；涉及产品、工艺、制造、质量、设备或管理规则交叉的，组织相关专业共同核验，明确各自审查内容与综合结论。人员身份、专业意见和授权依据与实际审核记录一致。

正式版本由项目管理岗位汇集成果和检查证据，质量岗位核查数据及问题整改，验证岗位核查实验和场景结果，安全及数据管理责任人员核查适用的授权、安全和交付条件。项目负责人依据经确认的职责和权限组织发布审批，逐项记录审查意见、未满足条件及处理结果；正式发布以必需的质量、验证、授权和安全条件全部满足为前提。

审批记录对应具体的数据与配置版本，质量结论以检测结果和专业判断为依据。对争议事项补充证据并组织相关专业复核，记录最终结论及适用范围；对已签认成果的重大变更重新评估影响并办理必要审查。正式数据版本、候选实验输入和封装测试对象分别管理，获准的候选数据固定与验证工作按计划进行，正式发布以发布审批结论为准。

表 2-2　质量审核职责、放行条件及问题升级

检查结果按实际对象记录为通过、待审核或待整改、不通过等明确状态，状态定义与允许的操作一并配置。进入后续任务的对象，限于满足当前作业全部必要条件者；尚未取得授权、尚未完成必要终审、存在未处理安全风险或未达到强制质量要求的对象，保持隔离或待处理状态。

待处理事项登记具体对象、证据、责任人员、处置动作、计划时点及影响范围，相关任务在条件满足并复核通过后恢复。能够独立识别且不受问题影响的其他对象，按其自身条件执行；需要整批回退的增强批次以整批为单位处理。状态变化记录实际依据、操作人、时间和有效版本，状态变更以复核结论为准。

知识条目使用前核对终审状态、有效版本、权限和适用范围；待审、退回及失效条目留在隔离区。正式发布前再次核对全部必需的检查、验证、授权及整改条件，记录审查与批准结果。合格正式成果以实际问题修正与复检通过为准。

建立质量规则和参数清单，记录指标名称、适用对象、计算方法、目标值、判定条件、依据、责任岗位及有效版本。明确的规模、模态及时效占比、准确率、覆盖率、缺陷清零和整改完成指标按既定要求执行；试产用于验证检测方法、数据适配性、实际质量及生产资源，上述指标在试产前后保持一致。

对需要结合业务和数据确定的过程参数，使用经核验的样本、专业规则和试验结果开展论证，检查漏检、误判、业务语义、分布和下游效果，经相应专业及质量审查后形成基线。参数调整由实际问题和证据触发，调整方向与幅度以论证结论为准。

变更申请记录问题、试验依据、建议参数、适用范围、质量和安全影响、受影响任务及回归计划，按实际职责和权限审查后发布新版本。变更后重新核验受影响数据和结果，更新检查记录及规模统计；原始配置、理由、审批及前后结果一并留存。必达指标按原要求执行，未达条件的对象继续整改，合格交付成果以达标对象计。

围绕供需计划、产品工艺设计、制造过程和产品质量，开展业务对象及数据关系核查。逐项登记源系统、表或文件、记录标识、业务时间、版本、主外键及已存在的单据关联，识别订单与计划、图纸与工艺、设备与生产事件、检验与处置之间的实际关系。处理范围和关联规则由源资料、业务规则及专业核验确定，同一对象的判定以标识、业务规则和专业核验为依据。

对已确认的关联建立映射记录，保留关系类型、基数、有效时间、来源证据和核验结果，支持一对多、多对一及多对多关系。缺失标识、冲突版本、时钟偏差或单据关系不完整的，形成问题清单，通过补充原始记录、核对有效业务规则和专业确认处理；候选匹配与已确认关系分开保存，事实标签以经核验的关系为准。

数据清洗、标准化和关系核验按实际依赖协同开展，分别检查内容质量及关联正确性。关联结果用于构造有业务语境的样本，并通过相应训练、评测和场景任务验证效果；原因、故障根因或工艺影响的结论由相应证据及专业验证支持。

表 2-3　四个业务领域的关联主线、版本规则与冲突处理

工单、工件、工艺卡片及其他共同来源在不同业务任务中的使用分别记录。源对象保留稳定标识、版本和内容校验信息，实际加工产物另外记录业务领域、用途、样本形式、质量状态和归属。工单用于计划与排产、工序执行等不同任务时，区分其具体业务内容和加工结果，避免把同一副本或仅增加引用关系作为新增样本。

规模核算以符合条件的实际加工产物为依据，按确认的领域与用途归属计入分项明细，预训练按 Token、指令微调及基准评测按条、偏好数据按组分别统计。复用来源可以产生不同的合格加工产物，但每一产物的内容、任务及质量必须可核验；重复引用、复制、改名和重复发布不增加合格规模，各领域分项缺口不能以重复归属填补。

模态和时效占比使用对应统计范围内去重后的合格条目明细计算，分别保存分子、分母、来源时间、模态及纳入条件。计量归属、去重或质量状态变化后重新核算受影响分项与占比，保持数据卡、版本清单和统计结果一致；训练与基准评测的隔离另按来源、内容及衍生关系核验。

原始对象、派生样本和用途归属分别管理，通过可追溯的关系记录关联。存储、备份、传输或受控交付形成的物理副本保留相同内容或对象关联，不作为新增加工成果计量。多个来源形成的样本记录全部实际来源，拆分、合并和修订保留版本及执行关系，避免将多来源产物强行映射到唯一原始对象。

规模统计按实际加工内容、合格状态、计量单位和确认归属生成明细，同一产物的重复登记、引用和副本只作为使用或保存记录。确有不同任务和内容的派生样本，分别核验其质量、授权及用途条件后计入对应分项，不仅依据不同编号认定为新增有效数据。

训练与独立基准评测数据执行来源、重复内容、近似内容、衍生关系和答案泄露检查，记录检测方法、命中、专业复核及处置。共同设备、物料等业务实体本身的关联不直接等同于内容污染；同一材料改写、切窗或换编号也不消除泄漏风险。疑似命中完成核验前暂停受影响样本入集，实际污染修复后重新检查受影响数据和评测结果。

表 2-4　跨数据集共用的记录及其计量归属

按业务领域、用途、来源状态、任务依赖和实际资源编制批次计划。每个批次登记输入清单、目标成果、适用步骤、规则版本、质量检查、专业审核、资源需求和计划交接时间。各环节只有在输入和前置条件满足时启动；可以独立执行的任务并行组织，存在知识、数据或验证依赖的任务按有效成果顺序执行。

采集和预处理按实际来源及接入条件滚动开展，本体与知识成果按专业审核和有效发布状态供给后续任务。标注、合成及增强按照各用途的适用路径组织，不把十项服务画成所有样本必须串行通过的同一条加工线。各加工环节完成后及时判定产出批次，知识终审覆盖拟使用成果，不能因计划高频而改为抽审代替终审。

训练和验证提前核对数据、模型、软件许可、环境及人员条件，按实测耗时和可用资源安排执行窗口及复验任务。项目管理贯穿启动、计划、执行、质量、变更、风险、版本和交付全过程，持续跟踪待审、失败、返工、资源占用及缺口。根据实际进展调整任务和资源，不推迟必要检查至最后版本节点，也不降低必达条件维持排程。

批次分四类，触发条件、规模口径与所走的环节各不相同。

表 2-5　四类批次的触发条件、规模口径与处置

试产前确定任务目标、必达质量指标、适用规则和受控配置，核验输入、授权、知识终审、人员及环境条件。试产检查数据和流程适配性、实际质量、资源消耗及异常处理能力，对需要业务论证的过程参数形成证据；明确的质量与规模要求保持不变，不能以试产结果重新降低目标。

按任务及样本分层记录有效处理时间、等待与审核时间、计算和存储资源、并行度、失败和返工、合格产出及各环节通过情况，分别形成采集、预处理、知识审核、标注、合成增强、质检、训练和验证的工作量与能力记录。人工、计算、接口、专业审核等不同约束分别测算，不能把全部环节套用同一人数或单一样本耗时。

结合实测条件评估结果可推广范围，检查试产样本是否覆盖主要类别、模态、来源、难度和异常情形。对大批量并发、长文本、多模态大文件或复杂审核等尚未覆盖的情形，补充有代表性的测试后确定排程，避免将少量简单样本的吞吐量直接外推到全量任务。

质量规则还应具备适用标准、业务规则、来源约束和专业审查依据，试产结果与后续实际批次记录共同用于校验过程参数及生产能力。来源、模型、配置、资源或质量分布变化时重新评估并更新计划，保留前后依据、影响分析、审查和复验记录，不仅依赖固定月度会议或首批结果。

按四个业务领域、四种用途子集及交付节点编制生产计划，将各分项合格交付目标分解为来源准备、加工、质量检查、专业审核、训练验证和封装交接任务。结合已有合格成果、在制批次、实际损耗和剩余工作量，测算各环节所需人员、有效工时、计算与存储资源及执行窗口。采集分别统计文件、记录和数据体量，预处理按模态及任务统计处理对象和有效输出，知识构建与终审分别统计实体关系及知识条目，标注、合成和增强按对应样本单位统计。质检工作量包括自动全量检测、适用抽样复核、专业审核、缺陷处置和整改复检；训练验证按实验任务、模型规模、数据规模、计算资源和业务用例测算。各项产能保留自身计量单位，通过实际输入输出关系换算其对最终合格交付量的贡献，并核查前后工序、专业审核及共享资源的排程约束。

人工任务的预计合格产出量 ＝ Σ［各作业人员分配到该任务的有效工时 ÷ 该任务实测单位人工工时 × 对应实测合格率］

自动处理任务的预计合格产出量 ＝ Σ［各互不重复执行时段的稳定运行时长 × 该时段实际资源及并发配置下的实测总吞吐率 × 对应实测合格率］

有效工时扣除已分配给其他任务的时间以及培训、会议、必要准备和停工时间；返工、专业审核与复检分别测算并预留资源。实测吞吐率已包含对应配置的并行处理能力，不再次乘并发数或操作人数。人工和自动处理结果按各自计量单位分别列示；同一路径内相互依赖的工序经实际转换关系折算后，按瓶颈能力和可执行排程确定最终产出。同一对象跨工序流转不重复累加为新增合格成果。

单位人工工时、自动处理吞吐率和合格率按业务领域、数据模态、任务复杂程度、工具及模型版本、实际资源配置分别从试产和正式批次记录中取得，保留投入量、完成量、合格量、返工量、执行时间及环境信息。人员工时以落实的排班和任务分配为依据，计算资源以可用配置、预约时段和实际运行记录为依据。每批完成后对照计划更新耗时、通过率、返工、审核积压与资源占用；人员、来源条件、模型配置、样本难度或质量结果发生明显变化时，重新测算受影响任务并调整后续计划。项目经理组织生产、质量、专业审核和训练验证责任人员核查共享资源冲突、前置任务和交付节点，落实补充资源、任务重排及必要的重新试产，保存测算版本、调整原因和执行结果。各环节的产能计量、实测依据与不足时的实施措施如表 2-6。

表 2-6　各环节的产能计量、实测依据与产能不足时的实施措施

按业务领域、用途子集、来源类别和实际加工路径建立投入产出记录，分别登记原始投入、有效输出、重复剔除、不合格隔离、返工重做、增强整批回退及最终合格量。采集统计许可、完整性和格式不符合条件的对象，预处理统计结构、时间和关联错误及去重结果，标注统计一致性缺陷和争议处置，合成与增强分别统计业务校验、分布、重复、语义及标签检查结果，质检和验证记录后续发现的问题及影响范围。同一对象多次流转或复检保留执行记录，合格成果按有效版本去重计量；失败对象的处理工时计入实际工作量。发现训练与评测污染时，定位来源、衍生样本、训练输入及实验结果，修正数据分配并完成必要的重新训练和独立评测，复验通过后认定有效成果。根据各路径实测的投入输出转换关系和最终合格产出，测算完成分项交付缺口所需的新增来源、加工任务和资源：

某领域某用途子集的合格交付缺口 ＝ max（0，该分项交付目标 － 当前仍有效、可纳入最终交付的已确认合格量）

某条加工路径的预计新增投入量 ＝ 分配给该路径的合格交付缺口 ÷ 该路径每单位新增投入的预计最终合格产出量

路径产出转换率按相同来源类别、模态、复杂程度、加工配置和计量规则的实际批次测定，记录投入单位、最终产出单位、有效样本及质量损耗。涉及文件转样本、样本转 Token、合成或增强的，分别记录实际转换及去重后的合格结果；不同单位不得直接相加。多条路径分担同一缺口时，先明确各自覆盖对象并排除重复，再汇总可用成果。仅在同一计量单位、同一连续加工路径且投入产出对象关系适用时，使用各环节条件通过率的连乘积估算整条路径的保留率；条件通过率以实际进入该环节的对象为分母，重复剔除只计一次。按条、组或文件等离散对象下达任务时向上取整，预训练 Token 数量按固定计量配置实测；产出转换率为零或尚无可靠依据时先定位障碍并组织试产，不据此承诺虚构产能。在制任务的预计贡献单列跟踪，完成适用检查后再转为已确认合格量。

各批次生产计划同时列出目标合格产出、预计投入、实际可用来源、处理任务、质量检查、专业审核、返工与复检资源以及完成时点。投入测算采用经验证的路径产出转换率，并根据新完成批次的实际结果更新；对来源不足、通过率下降、审核积压、算力冲突或工期偏差，形成明确的补充来源、修正配置、增配资源和任务重排措施，记录责任人员及完成时点。项目经理滚动核对各领域、各用途的目标、有效合格存量、在制任务和剩余缺口，落实补采、重标、适用合成增强及训练验证安排。补足任务完成全部适用质量、安全、授权和验证检查后纳入正式版本，分项数量与比例要求持续跟踪至达标。

发现分领域、分用途合格交付量不足时，逐项核查来源、权限、内容覆盖、加工通过率、返工积压、审核与训练验证资源，按原因建立补足任务。可独立实施的措施同步推进，具有前置依赖的任务按实际条件衔接；每项任务明确拟补对象、预计合格产出、责任人员、资源、完成时点和复检要求。补足过程保持质量、安全、授权、独立基准隔离及分项数量比例要求，完成检查与验证后更新正式版本和缺口台账，直至达到交付条件。

表 2-7　合格交付量缺口核查与补足措施

采集与加工过程中持续识别源记录迟到、重发、撤回、内容修订及跨系统差异。对每项异常建立处理记录，保存来源系统、业务对象、原始标识、事件时间、接收时间、来源版本、内容校验值、发现方式和实际授权状态。根据来源与衍生关系定位受影响的批次、样本、知识、模型实验和已交付版本，明确需要暂停、隔离、修正或复验的范围，分别落实数据处理、业务核验、质量复核和安全授权责任。异常处置结果与原记录及后续执行版本关联，经过适用检查后更新对象状态、统计明细及交付记录。

迟到、重发、撤回和内容修订分别按来源证据、实际版本及影响范围办理。已经封装的内容文件保留原指纹和版本关系，修正成果另建版本并完成相应检查；有效性、授权、可用性和交付控制状态通过关联记录及时更新。发现来源撤回、授权失效或影响业务正确性的内容修订时，立即控制受影响对象的新增使用、发布和交付，核查已经进入知识、训练、评测及外部交付的衍生结果，按实际影响组织停止使用、修正、重新训练、复评或版本替换。原始问题、历史版本及执行证据在获准留存范围内受控保存，修订和状态变更记录保持可追溯；后续作业恢复前重新核验质量、安全、授权及必要验证条件。四类异常的识别方式与处置如表 2-8。

表 2-8　源数据四类时间性异常的识别与处置

对跨系统取值差异，先核对是否属于同一业务对象、同一业务事件、同一有效时间、同一统计范围及相同计量单位，区分版本差异、业务状态差异和真实数据错误。建立差异记录，保留各来源原值、来源版本、业务凭证、计算规则、时间信息及已建立的对象映射。由数据治理人员组织相关业务专业人员核验，涉及授权、主数据、工艺、生产、质量及设备时间的事项分别提交具备相应职责和权限的人员确认；跨领域问题组织共同审查。确认结论明确采用值、转换或映射方法、适用条件、生效时间和受影响对象，落实后完成关联数据与样本的复检。尚无充分依据的对象保持待核验状态，依赖该争议结论的加工及使用暂停，已确认且不受影响的任务继续执行。

表 2-9　跨系统不一致的六类情形与仲裁规则

表 2-9 数据来源：不一致类型依本卷「数据加工生产（一）」节第 2 章各业务域受理时登记的差异情形；取舍规则依该节对多来源取舍与判定来源登记的口径。

仲裁的时限与不停工原则一并写明：仲裁事项自提交起 10 个工作日内未裁决的，不停工等待，也不先标后改，而是按我方建议口径先行，在数据集卡片与样本元数据中标注为待确认，裁决后批量复核。复核工作量由项目组承担，不另行计费；收益是进度不被单点争议卡死。本原则与本投标文件其余各节一致适用。

从接收到最终发布的完整交接清单

从源数据接收到版本发布一共经过十五个交接点。每一个交接点有交出方、接收方、交接物与检收动作，并有明确的不收理由与退回去向。清单的用处是让每一方知道自己该交什么、该验什么、什么情况下有权拒收——有权拒收是关键，没有拒收权的检收等于没有检收。

表 2-10　从接收到最终发布的十五个交接点

表 2-10 数据来源：交接点依本节表 2-1 的环节划分与招标文件 3.2.6.3 各小节的产出要求；对账口径依本卷「四大数据集建设及指标要求」节第 2 部分；移交与登记要求依 3.2.6.3.10（b1575、b1576）。

十五个交接点中有三个是跨组织的，排期时按较长的响应周期估计：第 1、2 两点在源侧与项目组之间，第 15 点在项目组与运营侧之间，第 14 点的技术评审签认涉及招标方代表参与。其余交接点在项目组内部，按作业周期衔接。跨组织交接点的响应时限在项目启动会上确认后写入批次计划，不按内部交接的节奏估排期。

全链统一的四项口径

十个环节分在上下游两段作业，环节之间的交接点、检收动作与拒收理由已在本节「从接收到最终发布的完整交接清单」逐点列明。此外有两条交接不走批次通道，在此写明：其一，标注与合成环节在作业中发现的术语与标签新增、修订候选，按候选编码、建议类目与影响范围（受影响批次与样本数）提交，走知识本体的变更申请与影响评估流程，经评审后发布为新版本，标注侧不自行扩充标签；其二，各集的规模分解、合成占比上限、模态与时效性占比目标与分期累计达成下限，在批次计划编制时作为目标量与配比的依据下达，规模计量规则版本号写入数据集卡片，同一数据集历次版本不中途更换计量规则。

十个环节在四个地方容易对同一事物产生两种说法，以下四项口径在全链统一，各环节按此执行。

第一，样本类型只分三类：真实、合成、增强。三类在样本元数据中有独立标识，占比分别统计并在数据集卡片中分三项披露。真实样本经增强变换后标识为增强样本，不计入真实样本；合成样本经增强后标识为增强样本并保留其种子为合成样本的溯源链。

第二，质量分级只用一套三级：A 级为字段完整、经审核签发、有投产或闭环记录；B 级为缺投产或闭环记录；C 级为字段不完整或未经审核签发。A 级可进基准测试子集，B 级进指令微调与偏好对齐子集，C 级仅进预训练子集。各环节对工艺卡片、选型方案效果、关联关系置信度的分级，都归入这一套的判定依据，不另立分级名称。

第三，「不低于」与「趋向」两种表述的界线。凡招标文件以数值形式明确要求的指标（四集规模数值、模态不少于 3 种、多模态数据条数占比不低于 40%、近 3 年内时效性数据条数占比不低于 40%），按原文表述为具体数值或「不低于」，并给出达成路径与核算口径。凡本方案自设的内部质量管理目标（各类合格率、标注一致性指标、解析通过率、锚定成功率），一律表述为逐步接近目标值，并附基线确定方式与未达时的处置。两类表述的区别是实质的：前者是对甲方的指标应答，后者是我方的内部管理目标。

第四，平台的两个名称不可混用。数据集加工生产平台承载十个环节的作业与留痕；数据集运营服务管理平台承载移交之后的目录、权限、版本、服务、交易与审计（b0685、b0804r04、b0804r05）。加工环节的作业对象与状态流转在加工生产平台上，向运营服务管理平台提交的是版本封装包与登记信息，两者不是同一个系统。

图 2-1　加工链上下游环节段的交接物、回流与指标约束。数据来源：交接物与检收动作依表 2-10；标识体系依表 2-1 的追溯记录列；环节划分依招标文件 3.2.6.3 与 3.2.6.4 的小节划分。

加工链与相邻服务的技术接口

数据加工生产服务与相邻服务之间共有九处数据与成果的交接。每一处接口按输入、输出、关键字段、交接协议、责任方与验收条件六项约定：六项未约定齐的接口不开通数据流；已开通的接口变更其中任一项，须经双方书面确认并同步修订接口登记后生效，变更带版本号与生效时点。九处接口的六项约定如表 2-11，其中四处的作业细节在其后各小节展开。

表 2-11　加工链对外九处接口的六项约定

表 2-11 数据来源：接口对象依招标文件 3.2.2（b0805—b0807、b0909—b0913）、3.2.6.1、3.2.6.2（b1339、b1344、b1349、b1354）、3.2.6.5、3.2.6.6、3.2.6.12 与服务采购清单第 2、3、7 项（b0804r03、b0804r04、b0804r08）；移交与登记口径依 b1575、b1576。

与数据资源建设服务的接口（3.2.2）

招标文件 3.2.2 数据资源建设要求规定数据集所需原始数据来自企业各业务系统，与各系统的集成基于项目实际需求执行（b0805、b0806、b0807）；3.2.2.2 多格式多模态的数据录入规定实现离线非结构化数据的解析及录入管理，形成电子化数据资产和相关语料（b0909、b0910），具体包括业务域文档、图片、工程图纸、技术书籍、财务票据、音视频等多格式多模态离线数据的批量导入与实时接入（b0911），建立自动分类、关键信息抽取、结构化转换、质量校验及人工复核机制，形成规范化、标准化的离线电子化数据资产目录（b0912），并按业务主题与知识体系进行数据聚类、去噪清洗、格式统一与版本管理（b0913）。

接口点是平台落地区的目录。落地区之前由数据资源建设服务负责：与 17 个业务与设备系统建立接入通道、确定接口协议与取数方式、设定调度频次、处理链路异常、提供离线文件的批量导入与实时接入入口。落地区之后由加工链负责：数据源登记、许可核验、入口脱敏、格式合规校验、批次成形，以及自动分类、关键信息抽取、结构化转换、质量校验与人工复核的实现（b0912），按业务主题与知识体系的聚类、去噪清洗、格式统一与版本管理（b0913）。责任按这条线落位：链路不通归通道侧，批次不合规归受理岗，样本质量不达标归预处理岗。

验收条件是对账一致。通道侧按调度周期出具落地清点单，列文件数、记录数与时间范围；受理岗在一个工作日内回执并出具批次台账；两份在三项上不一致时按清点单逐项核对，差异原因记入问题清单，对账不通过的批次不生成批次号、不进入预处理。清点单与批次台账均带来源系统码、数据源登记号、授权凭证号、落地时间戳与文件指纹五个字段，任一字段缺失视同对账不通过。通道设计、协议适配与链路异常处理在数据资源建设服务的相应节给出。

与数据集加工生产专项智能工具链的接口

招标文件要求研发 9 大类 25 个数据集加工生产专项智能工具链（b0686、b0804r03）。工具以注册算子的形式接入加工链：加工链向工具输入待处理样本批次与参数模板，工具向加工链输出处理后的样本、算子调用记录、参数快照与自动判定结论。

接口约定有三条。其一，调用参数与版本随批次自动登记，工具端不提供不留痕的参数修改入口——这是质检复算与验证归因的前提。其二，产出必须携带四个标识字段（批次号、样本编号、算子指纹、本体版本号），缺一项即不被下游接收。其三，同一算子版本、同一参数集、同一输入批次的复算结果须与原结果一致，复算不一致的算子版本停用并退回工具侧定位。

责任按此划分：工具的功能实现、接口与性能由工具链建设服务负责；调用点的选择、参数基线的标定与门控结论由加工链各环节负责。工具给出的自动判定结论是门控的输入之一，不直接等于门控结论，门控结论由对应岗位作出。25 个工具的逐一列名、归类与接口定义在专项智能工具链的相应节给出。

与数据治理规划和实施服务的接口（3.2.6.1）

治理在生产逻辑中是横向贯穿的管控层（b1215）。接口在四处，均为治理侧单向发布、加工链按版本号引用：业务术语标准、参考数据标准、数据元标准与指标标准四套标准由治理侧发布，知识本体与知识库按标准编码与版本号引用，不在加工侧另立术语；本体先行定义而标准侧尚未收录的概念，以标准草案形式回流。数据质量校验规则库由治理侧维护，加工链的入口格式校验项是规则库的子集，规则编码与版本同源。

数据分级分类结论由治理与安全侧发布，加工链据以执行入口脱敏；分级结论发布前按最严口径处理，发布后按结论回调，受影响批次的脱敏在一个批次周期内重跑完毕。元数据与血缘的管理要求由治理侧规定，加工链的标识体系按其要求落地，每一批次的元数据与血缘登记完整、可按血缘上溯至来源记录与全部算子，此为本接口的验收条件。治理的达标路径、业务域覆盖与治理文档清单在数据治理规划和实施服务的相应节给出。

与行业大模型训练推理技术服务的接口（3.2.6.2）

招标文件 3.2.6.2 行业大模型训练推理技术服务规定：构建行业大模型并支持私有化部署与国产通用大模型（b1338）；基于预训练数据集的 Token 规模、模态分布、来源构成和领域子集统计制定多模态数据的训练配比和采样权重，选取适配矿山装备制造业务的基座模型开展分布式继续预训练，记录训练曲线、检查点与中间评测结果，通过领域知识探针、保留语料困惑度等方式验证预训练数据集的知识注入效果并形成知识注入有效性报告（b1339、b1340、b1341、b1342、b1343）；将指令微调数据集按业务场景、任务类型、难度等级切片，设计基础微调、子集消融、混合配比等实验方案，跟踪训练损失、验证集准确率、显存占用、吞吐等指标，通过自动评测与专家抽样人评验证指令遵循、任务完成、格式规范、长上下文理解等方面的能力提升（b1344、b1345、b1346、b1347、b1348）；对偏好数据集作格式归一化、冲突样本处理与难度分层，训练行业奖励模型并评估其在保留偏好集上的判别准确率，基于微调模型与奖励模型开展对齐训练，记录偏好准确率、KL 散度、奖励均值、回答长度变化等指标，识别并缓解奖励黑客、回答冗余、行为退化等风险，形成专家偏好对齐度报告与安全合规通过率报告（b1349、b1350、b1351、b1352、b1353）；固化基准测试数据集的题型协议、判分规则、版本号与随机种子，建设可复现的评测沙箱，在统一评测平台上对基座模型、继续预训练模型、微调模型、对齐模型等多阶段版本开展评测，量化不同数据集带来的能力增量，对评测错题开展训练数据归因分析，识别脏数据、覆盖盲区、歧义标注和难度分布缺口，形成结构化整改任务单，支撑评测、归因、修复、回评的数据闭环（b1354、b1355、b1356、b1357、b1358、b1359）。

这组要求由数据侧与模型侧共同完成，责任以交付物划分。模型侧负责训练与评测的环境、算力适配、模型接入与评测网关、训练作业的执行与指标记录，以及上述五份报告的出具。

数据侧负责交付四件，均按数据集版本号整包交付、交付后冻结：按训练配比与采样权重的需要提供预训练子集的 Token 规模、模态分布、来源构成与领域子集统计；按业务场景、任务类型、难度等级三个维度交付已切片的指令微调子集，切片维度的取值来自本体与标签体系；交付格式已归一化、冲突样本已处理、难度已分层的偏好子集，以及偏好理由字段；交付已固化题型协议、判分规则、版本号与随机种子的基准子集，并保证基准子集与训练用样本按来源与时间双重隔离。

错题归因的回流是这组接口里最要紧的一条。评测错题的归因结论由模型侧与数据侧共同判定：归因为脏数据、歧义标注的，回流至本节的采集、预处理或标注环节定向修复；归因为覆盖盲区、难度分布缺口的，回流至合成与增强环节定向补充（b1357、b1358、b1359）。两类回流都走统一的整改任务单，任务单指明回流终点环节与具体批次，修复后重新质检与验证。本接口的验收条件有两项：基准子集与训练用样本的隔离核验通过，即按原始对象标识取交集为空；规模、模态与来源构成的统计口径可在脱离平台的环境中复算，复算值与随版本封装的统计值一致。数据集验证环节的实验设计、能力增量结论与归因闭环记录见本卷「数据加工生产（二）」节数据集验证部分，与模型侧共用同一套实验口径与报告结构。

图 2-2　加工链与相邻服务的接口与交接物。数据来源：上游接口依招标文件 3.2.2（b0807、b0911）；模型侧接口依 3.2.6.2（b1339、b1344、b1349、b1354）；评测接口依 b0688；运营侧接口依 b0685、b1575。

与数据集质量测评服务的接口

招标文件要求完成本项目多模态自建数据集首轮全量评测与缺陷整改复测，通过标准化评测、实战化模型验证、全流程整改闭环，实现数据质量合规核验、模型实战适配效能验证、缺陷整改闭环管控、标准化成果交付与合规验收四项目标，输出正式盖章评测报告并形成完整数据质量档案（b0688、b0804r08）。

接口的协议要点是自评与外评共用一套指标定义。加工链上的七道质量检查节点是加工过程内部的自评，第三方评测是外评，两者在指标名称、计算方式与判定阈值上不另立口径，差别在实施主体与采信效力。因此评测方可直接取用质检报告与验证报告作为复核起点，不必从原始数据重建判定；加工侧在版本冻结前即可按同一指标预判外评的提出项，整改发生在交付前而不是验收时。加工侧交出的是送检版本封装包、质检报告、验证报告、数据质量档案与整改说明，字段含数据集版本号、版本指纹、指标编码与取值、缺陷编号与等级、整改任务单号；验收条件是缺陷整改项逐条闭环并经复测确认，第三方评测结论为数据集规模与质量达成的最终认定依据。评测依据、三维度指标体系、评测方法与实施过程在数据集质量评测方案中给出。

与数据集场景验证服务的接口（3.2.6.5）

招标文件要求通过数据集加工生产平台关键技术研究课题转化的十一个场景验证高质量数据集的价值，有效提升垂域模型和智能体的性能（b0684）。本包承担的是验证，不承担场景建设。接口在两个方向：数据集向场景验证提供所需的样本子集与评测题目，场景验证向数据集回流可用性结论与缺口清单。

四大数据集与十一个场景不是一对一关系——一个场景通常取多个数据集的子集，一个数据集也服务多个场景，按场景与子集的供数关系表取数。交接的字段为场景编码、用例编号、供数子集码、题目编号与判分规则、缺口项编码及其定位（业务域、环节、批次）。责任划分是：验证方案、用例设计与可用性结论由场景验证服务负责，供数、补数与数据侧缺口的修复由加工链负责。验收条件是每个验证用例均有对应的供数记录，判定为数据侧缺口的项全部有回流任务单与关闭结论。各场景所需的数据来源、验证指标、验证流程与通过判据在六个专业场景与五个通用场景的验证方案中给出；四大数据集与各场景的供数关系在数据集建设及指标要求中给出。

与运营服务管理平台、安全合规建设与硬件配置的接口

与数据集运营服务管理平台的接口是移交与登记。加工链提交版本封装包与校验信息，平台重算版本指纹并比对一致；加工链按平台的登记字段提交数据集卡片、数据字典与资产台账条目，平台回传登记标识；加工链并提供接入国家数据基础设施所需的目录标识、身份登记与接口对接信息（b1575、b1576）。验收条件是平台重算的指纹与提交值一致、登记字段无空缺项、回传登记标识后方视为移交完成，移交后运营侧无须回补数据侧信息。平台的功能模块、界面与流程在数据集运营平台的相应节给出。

与项目安全合规建设的接口是规定与执行的关系。数据分级分类结论、密码应用要求、权限与审计要求由安全合规建设规定，加工链在入口脱敏、假名映射表存放与权限、作业留痕三处执行。涉及个人信息、敏感地理信息、重要行业数据、企业秘密数据的去标识化与脱敏在加工链入口完成，假名映射表与脱敏后数据分域存放、分权审批；加工链全程的审计与日志记录在加工生产平台上留存（b0804r06）。验收条件是全部批次有脱敏执行记录，审计日志可按批次、样本、操作人三个维度检索，分级结论更新后受影响批次完成回调。

与硬件配置的接口是承接关系。焊接层间温度与预热温度等新增感知设备、质量检测设备的型号、参数、取数接口能力与到位时间由硬件选型与系统集成确定，加工链负责其产出数据的受理、对象锚定与批次成形，按采样时间戳与对象标识双键锚定到工件、炉次或焊道。设备到位前，相关样本按缺项标注并在数据集卡片的局限性字段记录覆盖缺口；设备到位后按批次补采并并入同一批次体系。锚定成功样本占比以该业务域首批试产批的实测值为基线，逐期趋向目标值；未锚定样本全部给出原因码并进入补采队列。

规模与指标承诺的总口径

招标文件在业务范围（b0683）与数据加工生产服务要求（b1361）两处给出同一组规模与指标要求，数值一致：预训练数据集不低于 600 亿 Token、指令微调数据集不低于 80 万条、强化学习偏好数据不低于 6 万组、基准测试数据集不低于 0.9 万条，数据集涵盖不少于 3 种模态（时序数据、图像、文本、视频等），多模态数据条数占比不低于 40%，近 3 年内时效性数据条数占比不低于 40%。

我方按四个数据集的分集规模表承接，四集合计预训练 615 亿 Token、指令微调 89 万条、强化学习偏好 6.6 万组、基准测试 0.95 万条，四项均高于上述下限。合计值相对下限留出的余量不用于宣称超额，其用途是吸收质检与验证环节的剔除量。

去重、脱敏剔除、标注返工、分布均衡性削峰都会减少可发布样本，没有余量，交付前就只剩降低质检门槛这一条路可走。各集的规模分解、来源构成、用途子集内容设计、模态与时效性构成测算、规模计量规则、分期累计达成下限与数据集卡片字段，见本卷「四大数据集建设及指标要求」节，本节不重复给数。

规模承诺的核验分三道，三道均不依赖人工报数：第一道是工具链自动计量，每批次发布前自动输出规模统计，统计脚本与分词器版本随数据集一同封装，可在脱离平台的环境中复算；第二道是数据集资产台账复核，台账与自动计量结果逐版本对账，差异超过 0.5% 的版本不予发布；第三道是第三方评测，以其「规模完整性」指标的结论作为最终认定依据（b0688）。

比例类指标分两类表述。招标文件以数值形式要求的三项，即模态不少于 3 种、多模态数据条数占比不低于 40%、近 3 年内时效性数据条数占比不低于 40%，按原文承接并给出测算值与计量口径，为对招标方的指标应答。项目组自设的内部质量管理目标，一律表述为逐步接近目标值，并附基线确定方式与未达时的处置，为过程管理目标。两类的采信效力不同，不合并为一类表述。

加工生产服务的四项总口径

加工生产服务的全部承诺可收敛为四条总口径：数据从哪里来、经过哪些环节、产出什么规模、如何证明合格。四条口径在本节确定，各子项的具体做法由它们展开；做法与口径不一致时，以本表为准。

表 2-12　加工生产服务的四项总口径

表 2-12 数据来源：各行依本节对应小节；规模与模态要求依招标文件 b0683、b1361，场景验证范围依 b0684，评测要求依 b0688，建设目标与生产逻辑依 b1214、b1215。

口径确认、现场调查与成果交付流程

项目实施持续开展来源和业务条件调查，核验新增数据、工序、设备、产品、缺陷及规则对既有任务的影响。项目组提前整理原始材料、样本、差异、业务凭证和待确认问题，落实数据责任、专业核验、授权确认及质量复核人员，按实际数量、复杂程度、专业覆盖和资源安排工作。基础字典、本体、标签、分类分级、计量及判定规则经有效审核后发布受控版本，新增或变化事项按影响提交补充评审，更新相应任务和成果。

每项确认记录对象、来源证据、责任、计划时点、有效结论、适用条件和后续动作。我方负责资料准备、技术核查、协调组织、结果记录及修改复验，相关业务和授权事项由具备相应职责的人员确认。依赖未确认结论的正式作业保持待启动状态，已确认且不受影响的任务继续推进；超出计划时点及时升级协调、补充资源并调整受影响任务，确保工作成果真实可核验。

合同签订后三日内，提交加盖我方公章的《项目管理计划》和《项目人力资源配备表》，提供拟任用项目经理及核心成员简历，明确各项工作的责任、资源、前置条件、成果、检查及交付节点。管理计划覆盖需求、范围、进度、人力与实物资源、沟通、相关方、风险及配置管理，按业务领域组织现场调查、规则核验、分批生产、专业审核、质量检测、训练验证及成果交付。新增来源和业务变化及时补充调查、审核和任务调整。

各批次在满足自身前置条件后滚动执行，知识终审、质量检查、独立评测和缺陷复测随实际成果及时安排。项目计划预留整改、完整交接、竣工验收、试运行与稳定调试、总体成果评估及最终验收时间，在 2028 年 5 月前完成终验收。出现关键任务或资源偏差时组织纠偏并跟踪完成，阶段计划调整保持最终期限和全部交付条件不变。

表 2-13　现场调查、业务规则核验与成果交付安排

表 2-13 数据来源：确认事项依本节源数据异常与跨系统差异的处置口径及本卷「四大数据集建设及指标要求」节的规模计量规则；移交与登记要求依招标文件 3.2.6.3.10（b1575、b1576）；评测与复测要求依 b0688。

按实际批次统计业务审核及争议处理工作量，记录新增问题、重复问题、已确认规则复用、跨领域事项、实际处理时长、待审积压和参与专业。项目经理结合数据规模、任务复杂程度、知识条目数量、规则变化和专家可用时间安排审核资源，发现积压或新问题集中出现时补充材料、优化分派并组织相应专业核验。

已形成的有效结论关联具体对象、业务条件、证据和规则版本，应用于后续任务前核查适用条件是否仍成立；条件变化或结论受质疑时重新核验。规范、本体及标签的修改经审核后发布，并检查受影响样本及执行配置。知识终审和各批次必要检查按实际要求完成，复用已有规则不替代新条目的审核；实际审核及整改记录用于调整后续计划和培训。

口径确认事项未按期到位的，按表 2-14 的处置执行。贯穿各项的原则是本节已写明的一条：不停工等待，也不先标后改，按我方建议口径先行并标注为待确认，确认后批量复核，复核工作量由项目组承担。

表 2-14　实施前置条件与异常处理

表 2-14 数据来源：事项依本节各项作业与接口所列前提条件；处置原则依本节的仲裁时限与不停工口径。