当前新能源汽车产业已成为我国制造业数字化转型的核心支柱赛道，其中插电混动力车型凭借兼具续航灵活性与能耗优势的特点，近年来市场占比持续攀升，但其产业链条长、零部件品类复杂、参与主体分散的特征，也给政府产业治理、车企供应链管理、投资机构赛道研判带来了信息不对称、分类标准不统一的普遍痛点。与此同时，随着大模型技术在产业分析领域的加速落地，高质量、合规化的专用训练数据已成为产业数字化应用的核心底座，而数据知识产权的确权则是数据要素合规流通、价值释放的核心前提。
作为全国数据要素市场化配置改革的先行试点，浙江省数据知识产权登记平台是国内省级层面面向数据知识产权提供确权、登记、公示服务的官方基础设施，其出具的登记证明可作为数据要素流通交易、权益保护、政策扶持的重要依据，为高价值数据资产的合规流转提供了制度保障。2026年5月29日，火石创造科技有限公司旗下的插电混动力汽车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，成为国内汽车产业领域为数不多的完成官方确权的产业专用训练数据集。
据了解，本次登记的数据集核心服务于插电混动汽车产业链智能分类与供应链图谱构建，通过精准关联零部件企业文本与统一产业标签，为汽车产业全链路分析提供标准化数据工具，其潜在应用场景覆盖产业端核心需求：一是供应链梳理与精准招商，可辅助地方政府、产业园区快速绘制插混核心零部件产业地图，识别本地产业链的优势环节与短板领域，为强链补链的定向招商提供数据支撑，避免盲目招商、重复招商的资源浪费；二是供应商寻源与风险管理，可赋能整车厂、一级供应商智能识别轮毂、车桥、汽车电子、热管理系统等各类细分零部件的潜在供应商，优化多源供应布局，降低单一供应商断供带来的供应链风险；三是细分赛道投资研究，可为投资机构提供统一标准化的产业标签体系，支持对智能驾驶传感器、轻量化部件、混动专用发动机等插混核心细分赛道的竞争格局进行高效梳理，大幅降低投研环节的数据收集与标注成本。
为保障数据合规性与质量，该数据集在生产全流程建立了严格的标准体系：
一、加工前数据说明
本数据集旨在构建用于插电混动汽车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，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《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规的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.首先，参考国家汽车产业分类标准，预先定义了从“插电混动力汽车”（一级节点）到“上游：汽车零部件”（二级节点），并逐级细分为“通用/智能化零部件”（三级）、具体系统总成（四级）乃至具体部件（五级）的精细化树状分类体系，该体系专门针对插混产业链的特殊结构设计，避免了传统产业分类与插混赛道适配性不足的问题，确保了分类的逻辑性、层级性与全面性，为自动化处理提供了结构化框架。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、涵盖详细零部件名称的语义规则库自动计算并推荐初步的分类节点。随后，由拥有多年汽车产业研究经验的标注专家对系统推荐结果进行全文语境审核与最终判定，确保每家企业被精准归入最贴切的零部件节点。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的关键术语、部件名称与技术参数，经过去重与标准化格式化，组合成“正向词”特征串。该特征作为对层级标签的细粒度语义补充，为模型提供了更丰富的学习信息，可有效提升训练后模型的分类准确率。
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（一级至五级节点、产业标签）与业务特征词（正向词）。数据内容全面覆盖行驶、转向、车身、热管理、智能驾驶、混动专用动力系统等新能源汽车核心系统及其零部件，形成了一个分类体系清晰、层级深入、标注一致性极高、特征明确的专用数据集，可直接用于汽车产业链深度图谱构建、供应商智能分类等模型的训练与评估。
登记内容：
业内人士指出，本次插混产业链训练数据的成功登记，不仅为该数据集后续的合规流通、价值变现提供了权益保障，更标志着我国产业专用训练数据的确权体系正在向细分赛道落地，为其他制造领域的高价值训练数据的确权、流通提供了可复制的参考样本，对于完善数据要素市场的品类结构、助力制造产业数字化转型具有重要的探索意义。
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