当前我国医药制造产业正处于数字化转型关键阶段，原料药生产的批次稳定性、工艺可控性是决定药品质量、量产效率的核心指标，而人工智能技术在工艺调控环节的落地，高度依赖高质量、权属清晰的工业训练数据支撑。作为全国数据要素市场化配置改革先行试点省份，浙江省搭建的数据知识产权登记平台，承担着数据权属存证、合规校验、流通背书等公共服务职能，是区域数据要素市场建设的核心基础设施，此次医药工业训练数据的成功登记，是该平台在垂直细分领域的又一落地突破。
2026年5月9日，临海市产业大脑有限公司旗下的解热镇痛药物原料药混料配比调控训练数据正式完成该平台的知识产权登记，本次登记的数据资产针对解热镇痛药物原料药混料、溶解与分散工段开发，聚焦物料混合均匀度、溶解效率、批次间一致性控制三大核心需求，可实时采集分析混料过程中的搅拌转速、温度、投料时序等关键参数，通过精准的配比调控算法，有效提升固体制剂药物原料药的均一性与加工适配性，减少批次间质量差异，降低后续制剂生产风险，适配解热镇痛药物原料药规模化、标准化的生产管控需求。
据披露，本次登记的训练数据对应AI模型资产包由企业完全自主研发，无权属争议，核心技术框架包含四大模块：
（一）模型选择：基于聚类分析与逻辑回归组合模型构建混料均匀度识别模型，适配解热镇痛药物原料药混料过程的多参数耦合、均匀度难监测特点，能够精准捕捉搅拌转速、温度、投料时序与混合均匀度的关联规律，实现混料过程的精准调控。
（二）超参数设置：学习率0.0003，批量大小64，迭代次数1000，使用牛顿法优化器。该参数设置重点提升混料均匀度识别精度，适配解热镇痛药物原料药混料过程中均匀度波动大、影响因素多的特点，确保模型能够精准调控混料过程。
（三）算法逻辑：1. 训练数据预处理：对采集的生产训练数据进行清洗、去重、异常值剔除，对缺失值采用均值插值法补充，对混合均匀度训练数据进行归一化处理，确保训练数据质量；2. 特征提取：选取搅拌转速、实时反应温度、实时反应压力、主原料投料量、物料粘度等10个核心特征，构建特征矩阵，可得出混合均匀度系数（解热镇痛药物专属特征）与混料质量的关联关系；3. 模型训练：以混合均匀度系数、批次一致性为目标变量，训练聚类分析与逻辑回归组合模型，优化模型参数，提升混料调控精度；4. 模型应用：将实时采集的混料训练数据输入训练好的模型，实时识别混料均匀度异常，输出搅拌转速、投料时序等参数调整建议，确保混料质量稳定。
（四）模型评估与落地验证：采用独立生产测试集对模型开展全方位性能评估，核算核心指标，同步对接车间混料生产场景开展落地验证，确保模型在混料调控、均匀度监测环节稳定运行，最终形成企业完全自主可控、无权属争议的专属AI模型资产包。
从行业应用来看，本次确权的训练数据除直接应用于解热镇痛药物的工艺优化、原料质量控制外，还可延伸至多个典型场景：例如CDMO企业承接同类药物量产订单时，可基于该训练数据快速完成工艺参数适配，缩短产能爬坡周期；药企开展仿制药一致性评价时，可依托该数据的工艺参数体系优化生产流程，提升药品质量达标率；此外，全链路的参数记录也可支撑药企满足GMP生产合规溯源要求，降低监管合规成本。此次登记也为医药制造领域工业数据的确权、流通、价值变现提供了可复制的样本，有望推动更多优质医药数据资产进入要素市场，赋能整个产业的数字化升级，为全国数据知识产权登记制度在垂直行业的落地提供参考。
登记内容：
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