当前我国数据要素市场化建设正进入确权赋能、合规流通的关键落地阶段，数据知识产权登记作为明确数据权益、规范数据流通、防范数据风险的核心前置程序，已成为产业类数据进入要素市场的必备“通行证”。而数控机床作为支撑制造业转型升级的“工业母机”，是高端装备制造产业的核心支柱，其产业链覆盖整机制造、核心零部件、配套系统等数十个细分领域，长期以来存在产业分类标准不统一、结构化训练数据供给不足等痛点，制约了产业链智能分析、产业图谱构建等数字化工具的落地应用。 2026年5月27日，火石创造科技有限公司旗下的数控机床产业链结构文本训练数据正式完成浙江省数据知识产权登记，成为国内高端装备领域为数不多的完成合规确权的专用AI训练数据集。本次登记的数据集主要服务于数控机床产业链智能分类与产业图谱构建模型的训练与开发，通过关联企业文本信息与机床产品标准化标签，为高端装备制造业的产业分析提供核心数据工具，其可落地应用的场景覆盖产业治理、企业经营、行业研究三大维度： 一是产业链全景分析与强链补链：可辅助政府及产业规划部门快速绘制区域内数控机床整机制造、关键零部件（如液压装置、编码器、高精度主轴）及配套系统（如排屑装置、冷却装置、数控系统）的企业分布地图，精准识别产业链优势环节与卡脖子薄弱环节，为地方精准招商、产业政策制定、产业集群布局提供数据决策依据，避免产业同质化布局。 二是供应链寻源与技术对标：可赋能机床主机厂、大型机械加工企业，快速精准识别上游光栅尺、伺服电机、液压泵站等关键零部件的合规供应商，或寻找激光切割、折弯、剪板等特定工艺设备的制造商，尤其在当前供应链国产化替代的行业趋势下，可帮助企业大幅降低供应商寻源成本，优化采购决策与供应链韧性布局。 三是技术路线与市场竞争研究：可支持投资机构与行业研究团队，对不同技术路线（如五轴联动、激光加工）或不同产品门类的企业分布、技术实力及市场竞争格局进行量化分析与动态跟踪，提升行业研究的效率与准确性。 本次登记的数据集在加工前已进行严格的匿名化与去标识化处理，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，完全符合隐私保护与数据安全合规要求，为后续的模型训练与市场化流通提供了洁净、可靠的基础。 数据处理环节严格遵循 “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标准化流程：1.分类体系构建：依据国家机床产业分类标准及中国机床工具工业协会的行业惯例，预先定义了从“数控机床”（一级节点）出发，按产业环节划分为“机床整机制造”与“辅助系统”（二级节点），并进一步细分为“加工中心”“激光切割机床”“数控折弯机”“液压装置”“排屑装置”“检测和测量设备”等具体产品类别（三级节点）的树状分类体系，为数据加工提供了清晰的产业逻辑框架。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，通过预构建的数控机床产业语义规则库自动计算并推荐初步分类节点；随后由具备机械装备行业研究经验的标注专家进行审核与最终判定，确保企业被精准归入最贴切的产业链环节与产品类别。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与技术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，作为对分类标签的语义补充，为后续的企业技术画像、产品竞争力分析等衍生应用提供支撑。 加工后的数据集为一条条标准化的“文本-标签”结构化数据，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、经人工校验的完整三级分类标签、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数控机床整机制造（涵盖激光加工、金属成形、金属切削等多个细分领域）以及液压、排屑、检测测量等关键辅助系统，形成了一个分类体系专业、业务特征鲜明、可直接用于数控机床产业链分析、供应商智能分类与核心技术企业识别等模型训练与评估的高质量专用数据集，填补了国内数控机床领域产业训练数据的供给空白。
登记内容：
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