当前我国数据要素市场化配置改革加速推进，数据知识产权登记作为数据确权、流通、增值的核心基础环节，正在成为各行业探索数据资产化的重要抓手。浙江省数据知识产权登记平台作为国内率先落地的省级数据确权公共服务载体，承担着数据权属存证、合规校验、流通支撑等核心职能，为各类合规数据进入要素市场提供官方公信力背书。
2026年5月22日，火石创造科技有限公司旗下轨道交通装备产业链结构文本训练数据正式在该平台完成知识产权登记，为轨道交通高端装备领域的产业数字化分析场景提供了合规、可信的高质量数据源支撑。
据了解，本次登记的轨道交通装备产业链结构文本训练数据，核心服务于轨道交通装备产业链智能分类与产业图谱构建模型的训练与开发，通过关联企业文本与产业链环节标签，为轨道交通产业全链路的数字化分析提供标准化数据工具。从落地应用场景来看，该数据集可覆盖政府产业治理、企业供应链管理、行业研究与投资等多个维度的需求：
一是支撑产业链全景分析与强链补链。当前轨道交通装备作为国家高端装备制造的核心赛道，是多地先进制造业集群建设的重点布局方向，该数据集可辅助政府与产业规划部门绘制区域轨道交通装备制造与相关服务的企业分布地图，精准识别产业链优势环节与潜在短板，为制定产业扶持政策、精准招商、产业链供应链安全保障提供决策依据。
二是赋能供应商寻源与采购管理。对于轨道交通整车制造企业、大型工程承包商而言，该数据集可帮助其精准识别上游关键零部件、核心系统的潜在合格供应商，优化供应链管理体系，降低寻源成本，提升供应链的韧性与稳定性。
三是支持技术趋势与市场竞争研判。投资机构与行业研究团队可依托该数据集，对高铁装备、城轨车辆、信号系统、牵引系统等细分领域的技术研发动态、市场竞争格局及企业创新能力进行量化分析与动态跟踪，提升行业研究的效率与精准度。
一、加工前数据说明
本数据集旨在构建用于轨道交通装备产业链智能分析的人工智能模型训练语料。在加工前，数据已进行严格的匿名化与去标识化处理，完全符合《数据安全法》《个人信息保护法》等相关法律法规要求：原始企业名称被统一替换为不可逆的规范标识符，并彻底移除所有的个人及商业敏感信息，确保数据完全符合隐私保护与安全合规要求，为模型训练提供了洁净、可靠的输入基础。
二、数据处理规则
数据处理严格遵循 “体系先行、业务匹配、特征抽取” 的核心规则，形成了一套从分类框架构建到最终标签生成的完整流程：
1. 体系构建：首先依据国家关于高端装备制造业及轨道交通产业的分类标准，预先定义了以“轨道交通装备”为一级节点，按产业环节划分为“铁路高端装备制造”、“城市轨道装备制造”、“轨道交通相关服务”等二级节点，并进一步细分为“高铁设备、配件制造”、“铁路机车车辆制造”、“铁路车辆设备、配件制造”、“铁路运输维护活动”、“轨道交通工程施工”、“轨道交通科研设计”等具体业务类型（三级节点）的树状分类体系，为数据加工提供了清晰、统一的产业逻辑框架，避免不同主体产业分类标准不一带来的分析偏差。
2. 业务匹配：采用“自动化规则匹配与人工校验相结合”的策略。首先，依托Spark大数据处理框架，对海量企业简介文本进行分布式清洗、分词与关键词匹配，通过预构建的轨道交通产业语义规则库（涵盖“高铁设备”、“机车车辆”、“牵引系统”、“信号设备”、“铁路运输”、“轨道施工”等）自动计算并推荐初步分类节点。随后，由具备轨道交通行业知识的标注专家进行审核与最终判定，确保企业被精准归入对应的产业链环节与业务类型，数据标注准确率达到行业领先水平。
3. 特征抽取：在完成业务匹配的同时，从同一段企业简介文本中，系统性地抽取代表其核心产品、关键技术及服务内容的关键术语与名词性短语，经过去重与标准化格式化，组合成“正向词”特征串，并归纳其所属的“产业标签”，共同作为对分类标签的精准语义补充，进一步提升数据集的应用维度。
三、加工后数据内容
加工后的数据集为一条条结构化的“文本-标签”数据。每条数据均包含经过脱敏处理的原始企业描述文本，以及与之对应、经人工校验的完整分类标签（一至三级节点）、高度细化的业务特征词（正向词）与产业标签。数据内容全面覆盖了轨道交通装备产业链上游的装备制造与下游的相关服务等核心环节，形成了一个分类体系专业、业务特征鲜明、可直接用于轨道交通产业链分析、供应商智能分类与产业竞争力评估等模型训练与评估的高质量专用数据集。本次登记也为产业垂直领域训练数据的确权、流通与商业化应用提供了可复制的实践样本，将进一步推动高端装备制造领域的数据要素价值释放。
登记内容：
_1769672084863.jpg)