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_1mb

开放性创新赛道总结

一等奖

AI+自动化技术赋能药物研发数据要素构建及应用

核心内容：深圳市晶泰科技有限公司通过“AI+自动化”数据生成范式，构建药物研发数据基础设施，实现数据规模化生产、采集与治理。

主要观点：

• 数据汇聚：整合公开域专利数据、私域实验数据、负样本数据及仿真计算数据，全面支撑药物研发全环节。
• 数据采集与治理：采用AI智能体平台、机器人工作站集群、高算力仿真平台，实现数据标准化采集与闭环治理。
• 数据融合与模型反哺：数据深度融合应用于药物发现、晶型预测等环节，基于高质量数据训练垂类与专用模型，提升研发效率与成功率。
• 社会与产业价值：带动产业链降本增效，打破国外垄断，保障数据安全，加速创新药上市，推动科研范式变革。

二等奖

汽车行业可信数据空间探索与应用

核心内容：中国汽车工程研究院股份有限公司联合多家单位，构建可信数据空间，推动汽车产业数据高效流通。

主要观点：

• 数据汇聚：构建覆盖汽车全生命周期的“三横三纵”数据集，总量超18PB。
• 数据汇聚模式：通过数据授权运营、联盟建库、场景共建等方式实现常态化数据汇聚。
• 数据产品落地：18个数据产品应用于五大高价值场景，如保险理赔、智驾大模型训练等。
• 产业与监管协同：提升企业研发与测试效率，提高监管精度，支撑民族品牌全球化。

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

核心内容：青岛格兰德信用管理咨询有限公司建成全球最大国产化企业数据集，支撑企业出海与AI大模型训练。

主要观点：

• 数据覆盖：涵盖全球230+国家/地区、6亿家企业、超300亿条数据。
• 数据治理模式：采用多元采集与生态共建，构建智能治理范式，实现数据合规流通。
• 数据应用方向：聚焦企业出海服务与AI模型训练，提供全球企业身份识别编码（GID）和风险预警名单库。
• 社会与产业价值：支撑“一带一路”建设，提升我国在全球数据治理与跨境信用体系中的话语权。

二等奖

油田土地智慧沙盘 × 数据生态共同体，构建数实融合“双石油”价值创造新范式

核心内容：新疆石油管理局有限公司构建“数据石油”开采体系，降低行业成本与风险。

主要观点：

• 数据汇聚：整合70年时间序列、空间位置、物联网等多源异构数据，构建3.83PB高质量数据集。
• 数据标准与生态共建：以数据标准为治理基础，与高校共建数据生态共同体，实现数据交易分成与收益共享。
• 数据应用：应用于设备巡检、生产监控、用地管理等场景，提升数据合规流通与应用效率。
• 经济效益与社会价值：年降本增效1.1246亿元，带动产业链经济效益1.8亿元，支撑新疆“数字丝绸之路”建设。

三等奖

面向国际月球科研站等深空探测任务的全球云化数据平台

核心内容：深空探测实验室（天都实验室）搭建全球云化数据平台，支撑深空探测与国际合作。

主要观点：

• 数据汇聚：整合多国深空探测任务数据，总量达25.8TB，支撑科研与工程需求。
• 数据治理与确权：融合AI与机理模型，制定统一数据处理规范，设计数据动态确权模型与多边合作机制。
• 数据应用：应用于探测器设计仿真、国际协同观测、商业服务等场景，提升深空探测效率。
• 社会与产业价值：推动深空经济合作，促进全球科技治理，提升我国国际话语权。

三等奖

面向AI原生的高质量数据集创新—构建“Data4AI”的教育高质量数据集实践

核心内容：上海库帕思科技有限公司构建教育行业高质量数据集，支撑教育大模型训练与评测。

主要观点：

• 数据汇聚：整合教育行业多模态、多层次数据，构建“2+2+1”模式数据集。
• 数据供给与运营：采用公开数据再生产、合作开发、众包采集等方式，建立分级分类运营模式与“3+X”业务矩阵。
• 数据应用：应用于教育大模型预训练、微调与评测，覆盖教育、医疗、工业等1106个子项数据集。
• 经济效益与社会价值：产生1.2亿元直接营收，推动教育AI发展，促进教育数字化转型。

三等奖

“从山顶到海洋”的污碳协同遥感数智赋能

核心内容：自然资源部第二海洋研究所利用卫星遥感技术，构建污碳协同监测数据产品。

主要观点：

• 数据汇聚：整合水质自动站、卫星遥感、土地利用等多类型数据，支撑污碳协同监测。
• 数据治理与产品化：融合AI算法与传统模型，制定行业标准，形成高价值遥感数据产品。
• 数据应用场景：应用于陆源排污监测与近海碳汇监测，实现异常排口快速响应与环境监测。
• 经济效益与社会价值：连续四年在浙江运行，产生近1200万元经济效益，入选“浙江省生态环境十大科技创新”。

三等奖

“高质量基础要素数据+顺丰物流大模型”，赋能城市数智化转型

核心内容：昆山市大数据资源管理中心联合丰图科技，构建“高质量时空数据+垂类大模型”体系，推动城市数智化转型。

主要观点：

• 数据汇聚：整合顺丰物流地址数据、昆山市治理数据及特色产业数据，覆盖多形态信息。
• 数据治理与运营：建立交叉验证与业务反馈机制，采用TOG与TOB双轨运营模式，保障数据安全与合规。
• 数据应用场景：应用于交通运输、公共安全、政务服务、应急处置等四大核心场景，提升城市治理效率。
• 经济效益与社会价值：助力顺丰年节约成本超2亿元，推动城市治理现代化与产业提质升级。