2024年10月,國家數據局局長劉烈宏在《人民日報》上刊文指出,充分發揮數據的基礎資源作用和創新引擎作用,有利于帶動各類生產要素創新性配置,促進各類先進生產要素向發展新質生產力集聚,提升全要素生產率,為發展新質生產力開辟新空間。要加快構建自立自強的數字技術創新體系,依托數據驅動科技創新,持續增強科技實力和創新能力,深化科技與產業融合,推動產業創新。2025年“數據要素×”大賽科技創新賽道緊扣“科學數據賦能科技及產業發展”核心目標,設置一系列極具前瞻性與現實意義的賽題,為行業發展指引新方向。
一、鼓勵科學數據匯聚共享:筑牢協同服務網絡基石
科學數據是國家科技創新發展和經濟社會發展的重要基礎性戰略資源,科學數據的匯聚共享是實現科學數據價值最大化的基礎。本賽題聚焦科學數據開放共享機制,重點關注海量多源科學數據治理、數據安全與隱私保護等場景。當前,重大科技基礎設施與項目產生的各類科學數據,亟須有效匯聚與高效治理,才能串聯起價值鏈條。大賽通過打造可信科學數據空間,實現跨領域流通的科學數據協同服務網絡,將推動打破數據孤島,讓數據在不同領域間自由流動。發展綜合型、智能化、交互式等新型科學數據發現服務模式,將幫助科研人員高效定位數據,推動科學數據有序開放共享和融合利用。
二、推動科技領域人工智能大模型開發:夯實智能創新根基
科學數據的質量和準確性是人工智能大模型開發的關鍵所在。本賽題聚焦科學數據標注分類、領域大模型預訓練、微調與推理應用等,深度挖掘科學數據和文獻價值。通過細粒度知識抽取和多源知識融合,構建科學知識資源底座,建設高質量語料庫和基礎科學數據集,為大模型提供充足“養分”。本賽題將有力支持科技領域大模型的開發訓練,提升其理解和解決復雜的科學問題的能力,為科研和技術創新注入強大智能動力。
三、科學數據助力科學研究和技術創新:成為產業升級引擎
跨領域科學數據與人工智能等技術的深度融合,蘊藏巨大創新潛力。本賽題聚焦科學數據成果賦能技術創新和產業發展等場景,推動其全方位、深層次融合應用與挖掘。大賽通過搭建創新交流平臺,為科研人員提供高質量的數據資源與知識服務,結合大模型等新技術,助力科研人員突破傳統局限,大膽探索未知領域。特別是在生物育種、新材料等重點領域,以數智融合為引擎,驅動科學創新涌現與轉化,推動產業升級邁向新高度。
四、科學數據加速科研新范式變革:催生科研新質生產力
AI for Science在各學科領域的研究與落地,標志著科研范式正迎來深刻變革。本賽題依托各類數據庫與知識庫,借助人工智能、大數據等技術,推進跨學科、跨領域協同創新。數據驅動的科研模式能夠發現新規律、創造新知識、發明新方法,推動科學研究方法不斷進步。這種變革不僅加速了科學研究范式的轉變,更為新質生產力發展注入強大動力。同時,新質生產力的發展為科技創新提供更廣闊的應用場景和發展空間。二者相輔相成,協同共進。大賽積極助推科研范式變革,將進一步提升我國在全球科技競爭中的優勢地位,推動科技與產業朝著更高水平更具創新性的方向穩步邁進。
科技創新賽道賽題體系完整有機,緊扣科學數據賦能科技及產業發展目標,從匯聚共享、大模型開發到科研創新驅動范式變革,助力培育和發展新質生產力。本次大賽為產學研用搭建展示創新能力的舞臺,有望催生一系列具有重大價值的科研成果和產業應用,為國家科技自立自強和高質量發展貢獻力量。
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