核电产业链画像与多维特征标注训练数据完成浙江省数据知识产权登记 覆盖核安全识别等多场景应用
当前我国数据要素市场化建设持续向垂直行业纵深推进，数据知识产权登记作为数据确权、合规流通的核心前置环节，已成为细分领域专业数据价值释放的重要基础。作为"十五五"期间重点发展的战略性未来产业，核电是我国落实双碳目标、构建新型能源体系的核心支撑之一，但其产业链条长、覆盖环节多，涉及反应堆压力容器、蒸汽发生器、核级阀门、核级泵等领域的数万家上下游企业，不同主体的核安全等级、审评许可证资质、国产化替代进度与核心技术壁垒信息高度分散、碎片化特征显著，传统人工调研模式难以系统量化企业多维画像，直接制约了产业链精准招商、核级设备国产化替代、核电装备可靠性评估等工作的开展效率。
近日，天衍数科（杭州）信息技术有限公司旗下的核电产业链画像与多维特征标注训练数据，正式在浙江省数据知识产权登记平台完成知识产权登记。作为国内率先落地的省级官方数据知识产权登记载体，浙江省数据知识产权登记平台承担着数据权属确认、流通凭证出具、权益保护等核心职能，本次登记也意味着该数据集的知识产权归属得到官方认可，为后续的合规流通、商业化应用提供了合规基础。
据介绍，该数据集专门用于核电产业链企业智能画像与多维特征识别模型训练，依托自然语言处理技术执行命名实体识别与多维特征提取，生成涵盖链路定位、技术特征、行为模式、壁垒评估及成长潜力等维度的结构化标注语料，可覆盖三大核心应用场景：①产业布局与精准招商——依托画像标签精准识别匹配区域定位的目标企业，辅助核级材料、核级阀门、核电主设备、核岛控制系统等关键环节补链强链，缩短地方核电产业集群建设周期；②投资价值与技术壁垒分析——基于设备类型、核安全等级、审评许可证号与指数评估系统评估企业成长空间与投资风险，降低产业资本、投资机构在核电赛道的信息差；③产业链协同——借助画像数据匹配核级材料与主设备企业技术供需，识别互补型合作伙伴，提升供应链韧性与协同效率。除此之外，该数据集还可为核电垂类大语言模型提供产业知识微调语料，解决核电领域专业标注语料稀缺的行业痛点，提升垂类大模型的专业输出准确率。
一、加工前数据说明：
原始数据来源详见数据来源证明文件第一页。所有数据均经过企业名称脱敏处理，移除个人及商业敏感信息，符合《数据安全法》《个人信息保护法》等相关法律法规对数据安全的要求。
二、数据处理规则：
数据处理遵循"体系先行、画像标注、特征融合"三步法。①体系先行——预定义核电产业链多维画像标注体系，覆盖链路定位（基础层-核级材料/基础层-核级阀门/技术层-核电主设备/技术层-核岛控制系统/应用层-核电运营）、形态分类、行为特征、指数评估四类标注维度，确保标签体系覆盖核电全产业链环节；②画像标注——依托核安全领域BERT（Nuclear-BERT）预训练模型进行核安全实体识别与语义角色标注，通过预构建核电装备可靠性知识图谱（含核岛-常规岛-辅助系统-核级设备拓扑关系）自动推断链路定位与组织形态，综合多维特征交叉计算关联指数、壁垒指数与潜力指数，最终由核电行业标注专家审核校验，保障数据的专业准确性；③特征融合——抽取核心业务实体与技术术语组合成"核心词"特征串，融合多维画像标签生成企业综合画像。
三、加工后数据内容：
结构化"文本-多维画像"标注数据，涵盖语料文本及11项多维画像标注维度，包括链路定位、形态标签、行为特征、关联指数、壁垒指数、潜力指数、画像标签等。
本次核电垂类训练数据的成功登记，是数据要素在能源高端装备领域落地的典型样本，既为核电产业的数字化治理、供应链韧性建设提供了高质量数据支撑，也为细分行业专业数据的知识产权登记、合规流通提供了可复制的参考路径，对推动我国数据要素市场向垂直领域纵深发展、助力核电产业"十五五"高质量发展具有积极意义。
登记内容：
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