摘 要：[目的/意义]高质量数据集是激活数据要素价值、驱动大语言模型发展的核心引擎，探索高质量数据集在价值链流转中的演化规律和模式分化，有助于为我国数据要素市场建设和数据资产管理提供理论依据。[方法/过程]采用多案例研究法，选取Scale AI、Palantir和华为云为研究对象；结合计算扎根理论，对案例资料进行算法挖掘—人工编码的协同处理；构建高质量数据集演化框架，并比较不同企业的模式差异。[结果/结论]高质量数据集演化遵循资源化—资产化—资本化的路径，形成多层协同的演化框架；主体、规则和技术在演化过程中呈现结构复杂化、体系制度化、形态融合化的特征；高质量数据集建设受到初始资源禀赋的影响，分化出不同模式。
关键词:高质量数据集;数据价值链;多案例研究;计算扎根理论;价值倍增
【本文第一作者为四川大学公共管理学院教授，博士生导师。本文系国家社会科学基金重点项目“面向健康中国战略的智慧养老数据资源的组织、服务与应用研究”（项目编号：22AZD159）的成果之一。】
