随着国内大模型产业进入规模化落地阶段，训练环节的数据权属不清、合规性不足、流通成本高等痛点，已成为制约人工智能产业规范化发展的核心瓶颈之一。作为国内数据要素市场化配置改革的先行试点，上海市搭建的数据产品知识产权管理平台，核心职能便是为合规的数据产品、数据类无形资产提供统一的确权登记服务，明确数据资产的权属边界，为后续的数据流通、交易、权益保护提供官方依据，是上海数据要素市场基础设施体系的重要组成部分。
2026年5月14日，壹珈智晟（上海）科技有限公司旗下用户自训练大模型平台相关数据知识产权，正式完成在上述平台的登记，成为大模型垂直训练场景下数据知识产权确权的又一落地实践。
壹珈智晟本次登记的用户自训练大模型平台数据资产，围绕用户自训练大模型的全业务流程搭建了标准化数据结构，采用结构化数据与训练文件对象协同存储的模式，构建了涵盖用户信息、训练任务、数据集对象、模型配置、资源配置、训练过程、评估结果和版本归档的全链路关联数据体系。其中，任务属性、训练参数、资源分配、状态流转及评估指标等结构化信息以关系型数据表形式存储；原始数据集文件、清洗样本文件、分词结果文件、LoRA权重文件、训练日志文件和模型快照文件等非结构化内容，以文件对象形式存储并通过唯一标识字段与主表关联。整套体系以训练任务表的task_id为核心关键字段，关联用户、基座模型、训练数据集和资源配置等核心信息，配套的数据集表、模型配置表、微调参数表、资源配置表、训练过程表、评估结果表和模型版本表，可完整记录数据集属性、模型信息、训练参数、GPU资源、损失变化、评估指标及发布状态等全流程内容。系统通过主键、外键、唯一索引、版本字段和时间戳字段维持各类数据对象之间的稳定映射，实现了训练任务可检索、可追踪、可复现，可完全支撑数据上传、参数配置、资源调度、模型训练、效果评估和版本管理等全业务需求。
从应用价值来看，本次完成确权的大模型训练数据资产，可广泛覆盖多个垂直场景：在大模型微调平台场景中，可直接为行业客户的垂直大模型定制需求提供合规的训练流程支撑，客户上传的训练数据、产出的LoRA权重等资产权属清晰，可有效规避权属纠纷、数据泄露等风险；在模型训练运维领域，可大幅降低MLOps团队的运维成本，通过标准化的全链路数据映射，快速完成训练任务复现、效果对比、版本迭代，提升大模型研发效率。除此之外，该套确权数据资产还可应用于大模型合规审计、训练数据资产质押融资、大模型成果交易流通等多个创新场景，为AI企业的数据资产变现提供合规基础。
本次登记的落地，也为国内大模型产业的数据知识产权规范化管理提供了可参考的实践样本，进一步丰富了上海市数据产品知识产权登记的场景覆盖，对推动人工智能产业合规发展、完善数据要素市场的垂直领域规则具有积极意义。
登记内容：
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