当前，数据要素已成为推动数字经济与实体经济深度融合的核心生产要素，而面向细分工业领域的高质量标注训练数据，更是人工智能技术落地制造业、赋能产业数字化转型的核心基础支撑。作为国内率先启动省级数据知识产权登记体系建设的省份，浙江省数据知识产权登记平台承担着数据权属存证、合规核验、资产化服务等核心职能，是浙江省推进数据要素市场化配置改革的重要公共基础设施。2026年5月27日，火石创造科技有限公司申报的数控机床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，成为工业母机领域率先完成合规登记的专用AI训练数据集之一。
据了解，本次登记的数控机床产业链结构文本训练数据，核心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，通过关联企业文本与机床产品标签，为高端装备制造业分析提供核心数据工具。在数据加工前，运营方已对所有原始数据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，所有个人及商业敏感信息被彻底移除，完全符合《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规要求，为后续模型训练及应用落地筑牢了合规基础。
为保障分类体系的专业性与标注准确率，该数据集的加工严格遵循“体系先行、业务匹配、特征抽取”的核心规则，形成了完整的标准化处理流程：1. 体系搭建：依据国家机床产业分类标准及行业惯例，预先构建了三级树状分类体系——一级节点为“数控机床”，二级节点划分为“机床整机制造”与“辅助系统”两大板块，三级节点进一步细分为“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，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，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，再由具备机械装备行业专业背景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：从企业简介文本中系统性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后组合成“正向词”特征串，作为分类标签的语义补充。
最终形成的加工后数据集为标准化的“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，以及经人工校验的一至三级完整分类标签、高度细化的业务特征词与产业标签，全面覆盖数控机床整机制造（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，是一套分类体系专业、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。
从应用价值来看，该数据集训练形成的产业分析模型可广泛应用于三大场景：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）及配套系统的企业分布地图，精准识别产业链优势环节与薄弱环节，为精准招商、产业政策制定、先进制造业集群培育提供数据决策依据；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识别上游光栅尺、伺服电机、液压泵站等关键零部件的优质供应商，或寻找激光切割、折弯、剪板等特定工艺设备的制造商，助力企业优化采购决策、构建安全稳定的供应链体系、降低国产替代成本；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、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，大幅提升行业研究与投资决策效率。
行业分析人士指出，本次数控机床产业链结构文本训练数据的成功登记，是工业领域专业训练数据资产化的一次重要实践，既为高端装备制造领域的AI应用落地提供了高质量的基础数据支撑，也为细分工业领域的数据知识产权合规登记、流通交易提供了可复制的参考样本，对加快数据要素在工业领域的落地应用、推动我国高端装备制造数字化转型具有积极的示范意义。
登记内容：
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