国家数据局：2025年“数据要素×”大赛全国总决赛获奖项目案例集——开放性创新赛道（等级奖）（19页）.pdf

1、1开放性创新赛道（等级奖）一等奖AI+自动化技术赋能药物研发数据要素构建及应用生物医药行业面临高质量数据匮乏、获取成本高、负样本缺失及跨域异构严重等痛点，制约药物研发效率与原始创新能力。深圳市晶泰科技有限公司创新性提出“AI+自动化”数据生成范式，构建集 AI 智能体、AI 自主实验室、仿真计算于一体的数据基础设施，实现药物研发数据规模化生产、采集与治理。图 1 深圳市晶泰科技有限公司 AI 操作平台一是汇聚多域多类药物研发数据，全面支撑研发全环节需求。汇聚多领域、多类型药物研发数据，包括公开域的全球专利数据，私域的高通量 AI 自主实验过程数据、实验结果数据及行业稀缺的负样本数据，以及基于物

2、理模型的微观分子结构与力场仿真计算数2据，全面支撑药物研发全环节需求。二是多渠道标准化采集研发数据，闭环治理保障数据迭代优化。针对公开数据，通过自主研发的 AI 智能体平台实现千万级规模数据高效挖掘、清洗；自有数据方面，依托 300 余台机器人工作站集群，724 小时工业化采集标准化真实实验数据；利用高算力仿真平台生成计算数据。通过数据校准和标准化形成高质量数据集，构建“数据算法实验”闭环治理流程，保障数据持续迭代优化。三是数据融合赋能药物研发全核心环节，模型反哺提效降本增成功率。数据深度融合应用于药物发现、晶型预测、活性筛选、构效分析等核心研发环节。基于高质量数据训练垂类大模型与专用小模型，

3、模型反哺指导实验设计与预测，自主推进实验，形成自进化系统。数据生产效率较传统方式提升数十倍，药物早期研发周期显著缩短，研发成本降低、成功率提升。四是聚数盈利带动产业增效，破垄断促创新惠及民生。在经济效益方面，累计积累数千万条高质量数据，自身实现盈利，带动产业链上下游降本增效；在社会价值方面，打破国外在药物研发软件与基础数据领域的垄断，保障国家生物医药数据安全，加速创新药上市进程，造福广大患者；在产业创新方面，推动科研范式变革，拓展至新材料等领域，驱动相关产业创新发展。3二等奖汽车行业可信数据空间探索与应用汽车产业数据体量大、应用广，但长期面临数据类别广模态多导致“加工难”、数据来源分散导致“协

4、作难”、行业交易机制缺失导致“变现难”三大痛点。中国汽车工程研究院股份有限公司联合多家单位，基于跨主体研产供销服数据，构建数据智能治理工具、安全可信流通平台、数据全链协同机制，推动数据在 50 余家主体间高效可信流通。图 1 总体架构图一是汇聚全周期数据集，全面覆盖汽车产业全场景。汇聚“三横三纵”高质量数据集，总量超 18PB，包括重型车排放、智能新能源汽车安全监管等监管数据，汽车智驾、风洞、安全等研发检测数据，以及新能源汽车热失控、标准法规、失效及事故调查等特色数据库，全面覆盖汽车产业全生命周期。二是多元模式实现常态数据汇聚，规范商业闭环赋能产业流通。4通过数据授权运营、联盟多方联合建库与场

5、景共建等方式实现常态化数据汇聚。建立规范化商业模式：上游加工端实施协商分配、自主定价模式，提升数商积极性；下游产品端实施充分竞争、市场竞价模式，发挥市场调配能力。数据流通采用授权调用、平台直连等方式，服务车企、保险和监管机构，同时通过西部数据交易中心开展数据产品上架、撮合与交付。三是多场景落地数据产品，研运两端赋能汽车产业升级。18 个数据产品落地五大高价值场景，包括保险及理赔、二手车流通、汽车金融服务、汽车跨境流通服务、智驾大模型训练。上游研发端，基于百万公里自然驾驶数据集与 6000 余例交通事故数据集，支撑智能网联汽车算法训练与验证，服务多款车型准入试点及出口；下游运行端，基于千万辆新能

6、源汽车运行数据集，支撑电池安全预警算法研发，成功预警 300 余高危车辆，算法水平国际领先。四是企监双向提效赋能治理，以产业创新支撑品牌全球化。企业侧，提升车企、保险、能源等行业研发与测试效率，促进产业链协同与模式创新；监管侧，提高安全监管、车辆合规管理与风险预警精度，助力智能交通与城市治理；产业侧，赋能智能网联汽车技术迭代创新，支撑 30 余家车企、100 余款车型研发测试，服务民族品牌走向全球，提升我国汽车产业国际竞争力与话语权。5二等奖格兰德全球企业跨境数据集：企业出海加速器+AI 大模型新基座我国企业出海面临西方数据垄断、跨境交易“信用裸奔”风险，同时 AI 大模型存在“数据荒”、全球