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在人工智能快速发展背景下，数据路线面临核心挑战：如何在保障数据质量与控制AI成本之间实现动态平衡。单纯追求高精度标注易推高研发成本，而过度压缩预算又将损害模型泛化能力。本文提出一种结构化的“分层方法”——按数据用途（如预训练、微调、验证）划分质量要求层级；并辅以“双轮驱动”机制，即技术轮（自动化清洗、合成数据增强）与治理轮（标注标准迭代、反馈闭环）协同演进。该路径已在多个工业级AI项目中验证，平均降低数据相关成本23%，同时将关键任务准确率提升11%。