当前，数据要素市场化配置改革正加速推进，数据知识产权登记作为明确数据权属、保障数据权益、推动数据流通的核心基础环节，已成为各产业数字化转型的重要支撑。其中医药工业作为兼具高附加值、高危生产属性的典型制造业，生产环节的工业数据确权与应用，对提升产业安全水平、生产效率有着重要意义。浙江省数据知识产权登记平台作为国内省级层面率先落地的官方数据确权服务载体，承担着数据权属公示、合规性审核、流通凭证出具等核心职能，为全省各行业数据资产化提供了合规路径。
2026年5月9日，临海市产业大脑有限公司旗下的“抗肿瘤药物原料药高温反应风险预警与收率提升训练数据”正式完成该平台的知识产权登记，为医药工业领域训练数据的确权与应用提供了可参考的落地样本。
本次登记的训练数据聚焦抗肿瘤药物原料药高温高压合成工段，专门适配该类生产场景高危、高精度的管控需求，核心覆盖热失控风险识别、关键中间体转化率监控、产品收率提升三大方向，可实现对高温高压反应过程中温度、压力突变情况的实时监测，识别热失控风险并及时预警，同时可通过监控中间体转化率优化反应进程、调整工艺参数，在降低安全事故发生率的同时减少生产损失，提升抗肿瘤药物原料药生产的整体经济性与产品质量稳定性。
该训练数据对应的AI模型体系从技术路径上完成了全流程自主可控：
（一）模型选择：采用时序异常检测与多分类预警模型，适配抗肿瘤药物原料药高温高压合成的高危性、时序性特点，能够快速捕捉温度、压力等参数的突变规律，实现热失控风险的分级预警与收率优化，兼顾安全性与经济性。
（二）超参数设置：学习率0.0004，批量大小64，迭代次数1200，使用自适应提升优化器。该参数设置重点强化高危工况提前预警能力，适配抗肿瘤合成反应中温度压力波动大、风险隐蔽性强的特点，确保模型能够快速识别潜在热失控风险。
（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，对时序训练数据进行平滑处理，确保训练数据质量；2. 特征提取：选取实时反应温度、实时反应压力、搅拌转速、反应时长、热失控风险指数等12个核心特征，构建时序特征矩阵，重点突出热失控风险指数（抗肿瘤药专属特征）与反应安全的关联关系；3. 模型训练：以异常预警等级、中间体转化最高损失额、产品收率为目标变量，训练时序异常检测与多分类预警模型，优化模型参数，提升风险预警与收率优化精度；4. 模型应用：将实时采集的高温高压反应训练数据输入训练好的模型，实时识别热失控风险并分级预警，预测中间体转化率，输出工艺参数调整建议，保障生产安全与收率稳定。
（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，同步对接车间高温反应场景开展落地验证，确保模型在风险预警、工艺微调环节稳定运行，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。
从应用价值来看，本次完成确权的训练数据及对应模型，未来可在三类典型场景落地复用：一是生产安全管控场景，可弥补传统人工巡检的滞后性缺陷，实现热失控风险的提前预警，降低高危工段的安全事故概率，减少生产中断带来的直接损失；二是生产工艺优化场景，针对抗肿瘤原料药附加值高的特性，通过动态调整工艺参数提升产品收率与批次稳定性，降低生产成本的同时保障原料药供应链稳定性；三是数据资产流通场景，完成确权后的数据资产可合规上架数据交易平台，供同类型原料药生产企业、医药智能化解决方案服务商采购复用，降低全行业的数字化改造门槛。
本次登记也为工业领域特别是高危制造业的训练数据确权提供了参考样本，进一步丰富了浙江省数据知识产权登记平台的资产品类，对推动医药制造领域数据要素的合规流通、赋能产业数字化转型有着积极的示范意义。
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登记内容：
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