5月24日，國(guó)家數(shù)據(jù)局會(huì)同生態(tài)環(huán)境部、交通運(yùn)輸部、金融監(jiān)管總局、中國(guó)科學(xué)院、中國(guó)氣象局、國(guó)家文物局、國(guó)家中醫(yī)藥局等部門在第七屆數(shù)字中國(guó)建設(shè)峰會(huì)上發(fā)布首批20個(gè)“數(shù)據(jù)要素×”典型案例。通過示范引領(lǐng)，激勵(lì)多方主體積極參與，釋放數(shù)據(jù)要素價(jià)值。

　　案例涵蓋了工業(yè)制造、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、商貿(mào)流通、交通運(yùn)輸、金融服務(wù)、科技創(chuàng)新、文化旅游、醫(yī)療健康、應(yīng)急管理、氣象服務(wù)、城市治理、綠色低碳12個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域。本期將聚焦科技創(chuàng)新、文化旅游、醫(yī)療健康3個(gè)領(lǐng)域的典型案例，詳細(xì)展示有關(guān)單位促進(jìn)數(shù)據(jù)要素開發(fā)利用的典型經(jīng)驗(yàn)做法。

科技創(chuàng)新領(lǐng)域

　　案例八  高質(zhì)量化學(xué)及材料科學(xué)數(shù)據(jù)集 加速材料研發(fā)范式變革

　　材料科學(xué)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)，材料研發(fā)的進(jìn)步有助于國(guó)家經(jīng)濟(jì)從高速發(fā)展向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)變，新材料產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略性崛起對(duì)促進(jìn)高端裝備突破及保障國(guó)家重大戰(zhàn)略需求意義重大。但材料研發(fā)的傳統(tǒng)“試錯(cuò)”模式存在研發(fā)周期較長(zhǎng)、成本較高、不確定性較大等問題。合肥機(jī)數(shù)量子科技有限公司通過建立高質(zhì)量化學(xué)和材料科學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)，訓(xùn)練材料配方與合成方案人工智能分析模型，構(gòu)建機(jī)器人實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，打造基于數(shù)據(jù)的材料研發(fā)新模式，顯著提升新材料研發(fā)質(zhì)效，大幅增強(qiáng)相關(guān)產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

　　一是建立高質(zhì)量化學(xué)和材料科學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)

　　通過挖掘?qū)＠撐牡任墨I(xiàn)數(shù)據(jù)，開展高效量子化學(xué)計(jì)算，建立了含9000萬(wàn)化合物、1100萬(wàn)化學(xué)反應(yīng)路徑的大規(guī)模材料數(shù)據(jù)庫(kù)。

圖1 構(gòu)建高質(zhì)量化學(xué)與材料數(shù)據(jù)庫(kù)

　　二是訓(xùn)練專項(xiàng)人工智能分析模型

　　構(gòu)建包含材料結(jié)構(gòu)、性能等特征的材料配方與合成方案的人工智能分析模型，借助高質(zhì)量化學(xué)和材料科學(xué)數(shù)據(jù)，對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)，形成可用于尋找材料配方和合成方案的人工智能產(chǎn)品。

圖2 構(gòu)建知識(shí)圖譜，開發(fā)智能模型

圖3 推動(dòng)模型應(yīng)用

　　三是打造智能化機(jī)器人實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)

　　建設(shè)機(jī)器人試驗(yàn)系統(tǒng)“機(jī)器化學(xué)家”，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)讀取－方案設(shè)計(jì)－實(shí)驗(yàn)操作”全流程智能化，變革材料研發(fā)范式，提升研發(fā)效能。“機(jī)器化學(xué)家”日均可完成百次以上化學(xué)實(shí)驗(yàn)操作，并將數(shù)千次實(shí)驗(yàn)優(yōu)化過程縮短至300次以下，開發(fā)效率提升超百倍，全局優(yōu)化準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上。同時(shí)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果反哺到數(shù)據(jù)庫(kù)中，推動(dòng)數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)材料研發(fā)的良性循環(huán)。2023年上線以來(lái)，系統(tǒng)已在20余家高校、科研機(jī)構(gòu)及行業(yè)頭部企業(yè)得到應(yīng)用，支撐解決了如開發(fā)記憶金屬、紅外探測(cè)芯片光吸收增強(qiáng)、磷礦浮選、智能窗材料等一批技術(shù)難題，提升了相關(guān)產(chǎn)品的技術(shù)水平和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

圖4 構(gòu)建數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)的全流程機(jī)器化學(xué)家

　　案例九  多元數(shù)據(jù)融合 支撐空間與天文科技創(chuàng)新發(fā)現(xiàn)

　　空天科技是一種跨學(xué)科、跨領(lǐng)域、跨行業(yè)的綜合性科技。中國(guó)天眼FAST、子午工程等重大科技基礎(chǔ)設(shè)施建成應(yīng)用和空間科學(xué)系列衛(wèi)星的發(fā)射啟用，產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)。該類數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一、來(lái)源分散、類別多樣，深度應(yīng)用較難，為高效應(yīng)用空間天文數(shù)據(jù)，豐富研究方法，提升處理應(yīng)用方式，更好地支撐復(fù)雜科學(xué)問題研究，國(guó)家空間科學(xué)數(shù)據(jù)中心、國(guó)家高能物理科學(xué)數(shù)據(jù)中心、國(guó)家天文科學(xué)數(shù)據(jù)中心等聯(lián)合通過強(qiáng)治理、研工具，探索形成基于數(shù)據(jù)的天文領(lǐng)域科學(xué)創(chuàng)新模式。

　　一是促進(jìn)空間－高能物理－天文科學(xué)數(shù)據(jù)匯聚與全生命周期治理

　　編制分級(jí)分類、管理存儲(chǔ)、開放共享等空間高能天文領(lǐng)域系列數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)10余項(xiàng)，以標(biāo)準(zhǔn)為引領(lǐng)，規(guī)范實(shí)施全生命周期數(shù)據(jù)治理，促進(jìn)跨學(xué)科數(shù)據(jù)匯聚融合。

圖1 科技項(xiàng)目與科學(xué)數(shù)據(jù)雙生命周期協(xié)同管理模式

　　二是建立空間高能天文領(lǐng)域融合數(shù)據(jù)庫(kù)

　　聚焦跨領(lǐng)域前沿科學(xué)問題，面向科學(xué)真實(shí)需求，打造空天典型事件等數(shù)據(jù)庫(kù)，發(fā)布空間科學(xué)、高能物理、天文學(xué)聯(lián)合主題數(shù)據(jù)資源。自2021年以來(lái)，治理形成高質(zhì)量空間天文科學(xué)數(shù)據(jù)資源約50PB。

圖2 三中心聯(lián)合發(fā)布高能瞬變?cè)炊嗖ǘ伪O(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)專題，提供面向科學(xué)問題的跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)服務(wù)

　　三是以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)科學(xué)新發(fā)現(xiàn)

　　依托融合數(shù)據(jù)庫(kù)、借助人工智能等，聯(lián)合研發(fā)了20余項(xiàng)專用數(shù)據(jù)分析挖掘工具與模型，推出以超高能宇宙線起源、多波段時(shí)域天文、日地空間天氣傳播鏈等不同科學(xué)場(chǎng)景的高質(zhì)量在線數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，服務(wù)空間天文領(lǐng)域科技系列創(chuàng)新活動(dòng)，服務(wù)科技計(jì)劃千余項(xiàng)，助力取得“全球首次打開了10TeV波段的伽馬射線暴觀測(cè)窗口”“獲得納赫茲引力波存在的關(guān)鍵證據(jù)”等數(shù)十項(xiàng)國(guó)際領(lǐng)先的原創(chuàng)性、標(biāo)志性、突破性科學(xué)發(fā)現(xiàn)，相關(guān)成果發(fā)表于《自然》《科學(xué)》等國(guó)際頂尖學(xué)術(shù)期刊，多項(xiàng)成果入選當(dāng)年“中國(guó)科學(xué)十大進(jìn)展”。

圖3 AI for Data空間與天文領(lǐng)域系列專用軟件工具

文化旅游領(lǐng)域

　　案例十  數(shù)據(jù)資源融合應(yīng)用 助力文物傳承保護(hù)和價(jià)值增值

　　推動(dòng)數(shù)字技術(shù)與文物保護(hù)利用融合發(fā)展是建設(shè)文化強(qiáng)國(guó)的關(guān)鍵舉措。目前，文物數(shù)據(jù)資源應(yīng)用率較低，數(shù)據(jù)要素在文物的保護(hù)、管理、傳播、利用中發(fā)揮的作用不足，難以對(duì)文物關(guān)聯(lián)行業(yè)的數(shù)字化發(fā)展起到足夠的支撐作用。湖南省博物院積極推進(jìn)文物數(shù)據(jù)資源的挖掘、匯聚和利用，通過創(chuàng)新合作開發(fā)模式，推動(dòng)文物數(shù)據(jù)資源協(xié)同優(yōu)化、復(fù)用增效、融合創(chuàng)新。

　　一是多手段采集匯聚文物數(shù)據(jù)資源

　　通過高清影像拍攝和激光掃描等手段，采集文物數(shù)據(jù)103萬(wàn)條、圖片11萬(wàn)張、三維模型2000余個(gè)，編制文物數(shù)據(jù)采集加工地方標(biāo)準(zhǔn)，推動(dòng)構(gòu)建馬王堆漢墓文物、音樂文物等文物知識(shí)圖譜，并將文物中涉及的傳統(tǒng)醫(yī)藥、農(nóng)牧漁獵、服飾服裝、餐飲美食、禮儀文化、人物事件等元素進(jìn)行數(shù)字化映射、匹配、提取和轉(zhuǎn)化，形成多種文物數(shù)據(jù)資源集。

　　二是構(gòu)建文物數(shù)據(jù)授權(quán)和合作開發(fā)模式

　　積極與高校、優(yōu)質(zhì)企業(yè)、文化創(chuàng)意團(tuán)體等簽署整體授權(quán)或單項(xiàng)合作開發(fā)協(xié)議，免費(fèi)開放品牌資源和文化數(shù)據(jù)庫(kù)授權(quán)，聯(lián)合打造“數(shù)字漢生活”文化IP系列產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)文物數(shù)據(jù)資源在不同領(lǐng)域中的復(fù)用增效。先后簽約近50家企業(yè)和團(tuán)隊(duì)，帶動(dòng)近10億元規(guī)模的文化創(chuàng)意及周邊產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

　　三是推動(dòng)文物數(shù)據(jù)跨領(lǐng)域融合創(chuàng)新

　　面向不同行業(yè)、不同人群等差異化需求，設(shè)計(jì)、制作、推出馬王堆復(fù)原京劇展演、多年齡段“辛追”數(shù)字人、文物實(shí)景解謎游戲及數(shù)字藏品等系列產(chǎn)品。自2022年以來(lái)，以匯聚形成的文物數(shù)據(jù)資源為基礎(chǔ)，先后推出云展覽、云教育、動(dòng)畫視頻、沉浸式體驗(yàn)等200余項(xiàng)數(shù)字化項(xiàng)目，瀏覽量超過1200萬(wàn)次；同時(shí)舉辦2個(gè)大型線下數(shù)字展覽，吸引60余萬(wàn)觀眾，實(shí)現(xiàn)2300萬(wàn)元票房收入，推動(dòng)了文化傳承和文物價(jià)值增值協(xié)同發(fā)展。

圖 沉浸式體驗(yàn)、數(shù)字人、元宇宙及數(shù)字藏品等數(shù)字產(chǎn)品

　　案例十一  圖書出版數(shù)據(jù)融合創(chuàng)新應(yīng)用推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)

　　作為文化產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，出版業(yè)高質(zhì)量發(fā)展既是順應(yīng)信息化時(shí)代發(fā)展的需要，也有助于滿足人民群眾的多樣化需求。當(dāng)前，傳統(tǒng)出版行業(yè)存在多元化市場(chǎng)需求難以捕捉、數(shù)據(jù)利用分析能力不足等問題，武漢理工數(shù)字傳播工程有限公司通過整合出版圖書產(chǎn)業(yè)鏈上下游不同渠道的數(shù)據(jù)資源，打造了智能化數(shù)據(jù)平臺(tái)，助力出版單位以數(shù)據(jù)洞察更好把握市場(chǎng)趨勢(shì)和用戶需求，推動(dòng)出版業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新發(fā)展。

　　一是推動(dòng)圖書出版數(shù)據(jù)融合匯聚

　　平臺(tái)通過整合中國(guó)國(guó)家版本館圖書數(shù)據(jù)、1.7億會(huì)員讀者數(shù)據(jù)、全國(guó)各省新華集團(tuán)的線下銷售數(shù)據(jù)，以及京東、天貓、抖音等線上平臺(tái)的銷售數(shù)據(jù)，構(gòu)建了包含標(biāo)簽、發(fā)行渠道、讀者評(píng)價(jià)、線上數(shù)字化服務(wù)使用偏好等豐富信息的數(shù)據(jù)資源庫(kù)。

　　二是強(qiáng)化數(shù)據(jù)質(zhì)量管理

　　應(yīng)用全國(guó)統(tǒng)一的出版圖書數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，制定精細(xì)化的實(shí)施規(guī)范，確保數(shù)據(jù)格式、結(jié)構(gòu)和質(zhì)量統(tǒng)一。做好清洗、驗(yàn)證、加密及訪問控制等精細(xì)化數(shù)據(jù)治理，確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、可靠和安全。

　　三是開發(fā)數(shù)據(jù)產(chǎn)品與服務(wù)

　　對(duì)平臺(tái)圖書數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和融合分析，為出版單位提供選題策劃、讀者偏好、市場(chǎng)風(fēng)向、競(jìng)品分析等數(shù)據(jù)服務(wù)。依托平臺(tái)豐富的圖書出版數(shù)據(jù)資源，開發(fā)人工智能（AI）大模型，推出了首個(gè)AI閱讀服務(wù)數(shù)字人等數(shù)據(jù)產(chǎn)品，拓展圖書出版數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景和價(jià)值空間。

圖 出版圖書數(shù)據(jù)平臺(tái)界面

　　自2014年成立以來(lái)，公司為300多家出版單位提供了覆蓋知識(shí)策劃、整合、發(fā)行、服務(wù)等全鏈條的1300多款應(yīng)用與產(chǎn)品，幫助出版單位在文化產(chǎn)品的選題、策劃等方面明顯提高了效率和準(zhǔn)確性，引導(dǎo)出版企業(yè)為社會(huì)提供更多更符合大眾需求的優(yōu)質(zhì)文化產(chǎn)品，累計(jì)為出版行業(yè)創(chuàng)造了近150億元實(shí)際收入。同時(shí)，平臺(tái)緊跟社會(huì)文化需求風(fēng)向，不僅提高了經(jīng)濟(jì)效益，也繁榮了文化市場(chǎng)。

　　醫(yī)療健康領(lǐng)域

　　案例十二  醫(yī)療數(shù)據(jù)智能化分析輔助提升基層診療水平

　　基層醫(yī)療衛(wèi)生體系是守護(hù)億萬(wàn)人民群眾身體健康的“第一道防線”，事關(guān)每個(gè)人的生活質(zhì)量。但基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)往往面臨人才不足、醫(yī)生隊(duì)伍不穩(wěn)定、資源供給有限等問題，難以完全滿足廣大群眾對(duì)醫(yī)療服務(wù)的需求。為提升基層醫(yī)療服務(wù)水平，訊飛醫(yī)療科技股份有限公司通過對(duì)海量醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集和分析，構(gòu)建醫(yī)療AI大模型，為基層診療提供智能化輔助，促進(jìn)基層醫(yī)療服務(wù)提質(zhì)增效。

圖1 場(chǎng)景流程圖

　　一是匯聚高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源訓(xùn)練模型

　　與中華醫(yī)學(xué)會(huì)雜志社、開放醫(yī)療與健康聯(lián)盟等權(quán)威機(jī)構(gòu)合作，匯聚公開脫敏數(shù)據(jù)，構(gòu)建涵蓋疾病知識(shí)、癥狀體征、檢驗(yàn)檢查、藥物信息、臨床路徑、診療規(guī)范及指南等內(nèi)容的數(shù)據(jù)資源庫(kù)，訓(xùn)練形成智慧醫(yī)療AI模型。

　　二是推進(jìn)醫(yī)療數(shù)據(jù)與“問、診、治”場(chǎng)景深度結(jié)合

　　模型與行業(yè)信息平臺(tái)和醫(yī)院信息系統(tǒng)對(duì)接，以“數(shù)據(jù)不出本地局域網(wǎng)”方式匯聚分析患者病歷數(shù)據(jù)及歷史健康信息數(shù)據(jù)。實(shí)現(xiàn)在醫(yī)生問診過程中，根據(jù)問診邏輯提示病情問診；在診斷過程中，對(duì)患者病歷數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化分析和判斷，協(xié)助醫(yī)生對(duì)病情進(jìn)行合理診斷；在醫(yī)生下處方和檢查檢驗(yàn)時(shí)，及時(shí)給出常見用藥和常見檢查檢驗(yàn)建議，并將異常診斷結(jié)果數(shù)據(jù)及時(shí)報(bào)送醫(yī)療主管部門復(fù)核。截至目前，該系統(tǒng)已在全國(guó)506個(gè)縣區(qū)的近5.3萬(wàn)個(gè)基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)應(yīng)用，服務(wù)6萬(wàn)余名基層醫(yī)生，累計(jì)提供7.7億次AI輔診建議，規(guī)范病歷2.9億次。經(jīng)該系統(tǒng)提醒而修正診斷的有價(jià)值病歷超139萬(wàn)例，累計(jì)識(shí)別不合理處方數(shù)6200萬(wàn)，AI輔助診斷合理率提升至95%（重點(diǎn)地區(qū)97%），覆蓋疾病數(shù)量超1680種。

圖2 統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范的數(shù)據(jù)采集處理流程