一是建设隐私计算平台，实现多方数据安全融合。利用隐私计算技术，将遥感识别数据、农户个人授权数据和农业农村部的农村土地基础数据、承包数据、农业生产活动等公共数据安全汇集进行联合建模。

图 “三农”数字普惠金融风控模型

　　二是多源数据建模分析，实现普惠金融服务模式创新。深入挖掘农田遥感数据在预测农作物种植面积、品种、成熟程度和收成方面的价值，结合农户个人授信数据及全量地图数据匹配分析，实时掌握农户种植农田的真实经营情况，用于农业信贷授信评估。有效解决小农户因缺乏贷款记录、有效抵质押物而难以获得贷款支持的难题。自2023年起，累计为260万农户提供普惠金融服务，授信总额638.8亿元，其中53万农户为首次获得银行贷款；覆盖全国31个省（区、市）的2688个县级行政区，占全国县级行政区94.44%。

　　一是建立高质量化学和材料科学数据库。通过挖掘专利论文等文献数据，开展高效量子化学计算，建立了含9000万化合物、1100万化学反应路径的大规模材料数据库。

图1 构建高质量化学与材料数据库

　　二是训练专项人工智能分析模型。构建包含材料结构、性能等特征的材料配方与合成方案的人工智能分析模型，借助高质量化学和材料科学数据，对模型进行训练和调优，形成可用于寻找材料配方和合成方案的人工智能产品。

图2 构建知识图谱，开发智能模型

　　三是打造智能化机器人实验系统。建设机器人试验系统“机器化学家”，实现“数据读取－方案设计－实验操作”全流程智能化，变革材料研发范式，提升研发效能。“机器化学家”日均可完成百次以上化学实验操作，并将数千次实验优化过程缩短至300次以下，开发效率提升超百倍，全局优化准确率达到90%以上。同时，实验结果反哺到数据库中，推动数据智能驱动材料研发的良性循环。2023年上线以来，系统已在20余家高校、科研机构及行业头部企业得到应用，支撑解决了如开发记忆金属、红外探测芯片光吸收增强、磷矿浮选、智能窗材料等一批技术难题，提升了相关产品的技术水平和市场竞争力。

图3 推动模型应用

图4 构建数据智能驱动的全流程机器化学家

　　一是促进空间－高能物理－天文科学数据汇聚与全生命周期治理。编制分级分类、管理存储、开放共享等空间高能天文领域系列数据标准10余项，以标准为引领，规范实施全生命周期数据治理，促进跨学科数据汇聚融合。

图1 科技项目与科学数据双生命周期协同管理模式

　　二是建立空间高能天文领域融合数据库。聚焦跨领域前沿科学问题，面向科学真实需求，打造空天典型事件等数据库，发布空间科学、高能物理、天文学联合主题数据资源。自2021年以来，治理形成高质量空间天文科学数据资源约50PB。

图2 三中心联合发布高能瞬变源多波段监测数据专题，提供面向科学问题的跨领域数据发现服务

　　三是以数据驱动科学新发现。依托融合数据库、借助人工智能等，联合研发了20余项专用数据分析挖掘工具与模型，推出以超高能宇宙线起源、多波段时域天文、日地空间天气传播链等不同科学场景的高质量在线数据分析应用，服务空间天文领域科技系列创新活动，服务科技计划千余项，助力取得“全球首次打开了10TeV波段的伽马射线暴观测窗口”“获得纳赫兹引力波存在的关键证据”等数十项国际领先的原创性、标志性、突破性科学发现，相关成果发表于《自然》《科学》等国际顶尖学术期刊，多项成果入选当年“中国科学十大进展”。

图3 AI for Data空间与天文领域系列专用软件工具

　　一是多手段采集汇聚文物数据资源。通过高清影像拍摄和激光扫描等手段，采集文物数据103万条、图片11万张、三维模型2000余个，编制文物数据采集加工地方标准，推动构建马王堆汉墓文物、音乐文物等文物知识图谱，并将文物中涉及的传统医药、农牧渔猎、服饰服装、餐饮美食、礼仪文化、人物事件等元素进行数字化映射、匹配、提取和转化，形成多种文物数据资源集。

　　二是构建文物数据授权和合作开发模式。积极与高校、优质企业、文化创意团体等签署整体授权或单项合作开发协议，免费开放品牌资源和文化数据库授权，联合打造“数字汉生活”文化IP系列产品，实现文物数据资源在不同领域中的复用增效。先后签约近50家企业和团队，带动近10亿元规模的文化创意及周边产业发展。

　　三是推动文物数据跨领域融合创新。面向不同行业、不同人群等差异化需求，设计、制作、推出马王堆复原京剧展演、多年龄段“辛追”数字人、文物实景解谜游戏及数字藏品等系列产品。自2022年以来，以汇聚形成的文物数据资源为基础，先后推出云展览、云教育、动画视频、沉浸式体验等200余项数字化项目，浏览量超过1200万次；同时举办2个大型线下数字展览，吸引60余万观众，实现2300万元票房收入，推动了文化传承和文物价值增值协同发展。

　　一是推动图书出版数据融合汇聚。平台通过整合中国国家版本馆图书数据、1.7亿会员读者数据、全国各省新华集团的线下销售数据，以及京东、天猫、抖音等线上平台的销售数据，构建了包含标签、发行渠道、读者评价、线上数字化服务使用偏好等丰富信息的数据资源库。

　　二是强化数据质量管理。应用全国统一的出版图书数据标准，制定精细化的实施规范，确保数据格式、结构和质量统一。做好清洗、验证、加密及访问控制等精细化数据治理，确保数据准确、可靠和安全。

　　三是开发数据产品与服务。对平台图书数据进行深度挖掘和融合分析，为出版单位提供选题策划、读者偏好、市场风向、竞品分析等数据服务。依托平台丰富的图书出版数据资源，开发人工智能（AI）大模型，推出了首个AI阅读服务数字人等数据产品，拓展图书出版数据应用场景和价值空间。

　　一是汇聚高质量数据资源训练模型。与中华医学会杂志社、开放医疗与健康联盟等权威机构合作，汇聚公开脱敏数据，构建涵盖疾病知识、症状体征、检验检查、药物信息、临床路径、诊疗规范及指南等内容的数据资源库，训练形成智慧医疗AI模型。

图1 场景流程图

图2 统一标准、规范的数据采集处理流程

　　二是推进医疗数据与“问、诊、治”场景深度结合。模型与行业信息平台和医院信息系统对接，以“数据不出本地局域网”方式汇聚分析患者病历数据及历史健康信息数据。实现在医生问诊过程中，根据问诊逻辑提示病情问诊；在诊断过程中，对患者病历数据进行智能化分析和判断，协助医生对病情进行合理诊断；在医生下处方和检查检验时，及时给出常见用药和常见检查检验建议，并将异常诊断结果数据及时报送医疗主管部门复核。截至目前，该系统已在全国506个县区的近5.3万个基层医疗机构应用，服务6万余名基层医生，累计提供7.7亿次AI辅诊建议，规范病历2.9亿次。经该系统提醒而修正诊断的有价值病历超139万例，累计识别不合理处方数6200万，AI辅助诊断合理率提升至95%（重点地区97%），覆盖疾病数量超1680种。

　　一是多渠道收集药物研发数据。通过公开数据库下载、文献信息整理、公开渠道购买等多种方式，收集药物相关的分子结构、理化性质和靶点信息等药物研发关键数据，并通过计算机辅助和人工校验确保数据质量可靠，为科研人员提供了较强的数据支持，明显提高药物研发的准确性、可靠性和实用性。

　　二是建立高质量新药研发数据集。对汇聚数据进行统一处理，形成能够支撑药物数据研发的高质量数据集，该数据集包括小分子、多肽和蛋白靶点数据，其中小分子和多肽信息400余万条（几乎覆盖当前全部药物数据领域），潜在的药物活性位点超过11万个。

　　三是智能化分析和挖掘数据。基于人工智能算法对药物数据集进行数据挖掘和药物特征提取，形成疾病相关的药物有效特征，为新疾病靶点预测和对应药物研发提供准确、个性化、智能化分析服务。目前已与全国30余家高校和科研院所开展合作，利用高质量药物数据集和智能服务开展的新药研发项目100余项，人工智能预测靶点超1万余个，基本覆盖了已知疾病。