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2026年4月开放数据研究所（ODI）发布的最新研究显示，英国政府2024年秋季预算案确认、投资1亿英镑的国家数据图书馆（NDL）计划，正遭遇公共数据集质量不足的核心挑战。该计划原本预期为AI研发、企业创新提供权威数据支撑，当前却因数据集误导性标题、元数据缺失、标签混乱等问题，落地进程存在较大不确定性。
ODI此次发布的结论来自其刚刚完成测试的「NDL-Lite」原型系统——这套为验证国家数据图书馆可行性搭建的测试平台，已经接入了**超过10万个英国公共部门开放数据集**，是目前英国覆盖范围最广的公共数据聚合测试项目。
测试结果显示，近3成数据集存在标题与实际内容不符的误导性问题，超过4成数据集缺失解释数据来源、采集时间、统计口径的关键元数据，近一半数据集的最后更新时间停留在2022年之前，还有大量数据集采用了部门独立的标签体系，大语言模型根本无法自动识别和调用。ODI研究员警告称，如果这些问题得不到解决，就算NDL按期上线也只是“无米之炊”，AI研发人员找不到可用的权威数据，最终还是会转向可信度存疑的第三方数据源，反而会加剧模型幻觉风险。
国家数据图书馆计划是英国政府近年AI布局的核心基础设施项目，在2024年秋季预算案中正式获批，拿到了**1亿英镑的专项投资**，这笔资金属于英国科学、创新和技术部（DSIT）到2028/29财年总计19亿英镑科创预算的组成部分。
按照最初的规划，NDL预计在2027年全面上线，覆盖医疗、交通、教育、环境等所有公共领域的高价值数据集，为学术机构、AI创业公司提供免费的权威数据接入服务，预期每年能拉动超过10亿英镑的AI相关产业产值，同时支撑公共服务领域的AI应用落地。但ODI的测试结果显示，光是梳理整改现有公共数据集的质量问题，就可能需要至少2年时间，原计划的上线节点大概率将推迟。
公共数据质量不足的问题并非英国独有，此前美国国家标准与技术研究院（NIST）、欧盟数字欧洲计划署都曾发布报告，指出高质量训练数据缺口已经成为制约通用人工智能发展的核心瓶颈之一，而公共数据因为覆盖范围广、公信力强，原本是最适合作为AI基础训练资源的存在，却普遍存在标准化不足、更新不及时的问题。
目前ODI已经向英国政府提交了公共数据治理整改方案，建议先拨出10%的NDL专项预算用于现有数据集的标准化改造，建立统一的元数据标注规则和季度更新机制，在2027年之前先完成医疗、交通等核心领域5万个高质量数据集的上线，再逐步扩大覆盖范围。有行业分析师指出，未来10年，公共数据治理能力的差距，很可能成为不同国家AI产业拉开差距的核心变量。
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