中国开放数据白皮书2025

高质量科学数据是科学研究的重要基石。科学数据与人工智能的深度融合，更是推动创新突破、实现可持续发展的关键—曹宏斌开放数据是科学信任的基石：当研究速。我衷心感谢中国科学院计算机网络信—HarshJegadeesan施普林格·自然首席出版官基于国际合作的高能物理科学数据共享我国气象科学数据开放共享实践与展望智能化赋能医学数据管理与开放共享的思考44设高质量数据集，并积极开展人工智能高质量数据集建设。本报告深入探讨了高质量科学数据建设，通过分析2025年的调研灾中的深度应用，以及高质量数据集建设、应用和评价的典型报告以我国开放数据发展现状开篇，中国科学院计算信息中心姜璐璐等分析了2025年中国开放数据调查情况。今年将研究数据开放获取作为学术惯例，大部分受访者在实践中已遵高能物理研究所姜晓巍等探讨了高能物理科学数据的国续推动大科学装置科学数据的长期保存与可持续开放在气象科学领域，国家气象信息中心肖文名详细介气象科学数据开放共享的实践进展与未来展望，强调其在象事业发展、支撑国家科技创新及促进经济社会进步中的用。气象科学数据开放共享不仅提升了数据的利用价值，还促进了气象事业与经济社会各领域的深度融合。未来将强化部门、地在地震科学领域，中国地震台网中心黄兴辉等探讨震科学数据中心通过整合多学科观测数据与科技项目汇交数据，构建了覆盖全生命周期的高质量数据资源体系，为地震科和防灾减灾事业提供了坚实基础。未来需进一步加强国际合作，在地球科学领域，中国科学院西北生态环境资源研芳等探讨了数据驱动的冰冻圈研究范式实践，重点冻圈数据质量与可用性，支持全球气候变化研究。通过物与AI的深度融合、构建冰冻圈数字孪生及跨尺度多要素联动研在医学领域，中国医学科学院医学信息研究所刘辉智能化技术在医学数据管理与开放共享中的应用价值、与价值释放，助力医疗卫生事业高质量发展。智能化手段正为医管理效能、数据质量以及共享安全水平。我国在医学数据管理与性等挑战。未来需要通过政策完善、技术应用和人才培养等多方案例成果。关于高质量科学数据生产，中国科学院计算机网络信息中心王鹏飞等分析了高质量科学数据的内涵，认为可解释性。以团队发表的scCompass单细胞数据集为典型案工智能即可真正参与科学推理，实现数据与知识的共生循环。高质量科学数据既是人工智能科研的新能源，也将成为关于高质量科学数据的应用，国家纳米科学中了数据驱动方法在催化科学中的创新实践与进展，展示了基于领域知识的催化性能预测、可解释模型辅助的反应器和全流程机器人化学家等方向的突破，并展望了未来数据化研究的主要方向。未来研究应聚焦于数据标准化、模型深度融合和自主研发平台建设，进一步释放数据驱动催化研究的集构建及应用实践方面的成果，并探讨了未来结合人工推动化学化工领域发展的方向。随着人工智能技术的发展，化学关于高质量科学数据的评价，中国科学院计算四个维度刻画高质量科学数据的AI就绪程度。这一框架不仅提学研究迈向智能化新阶段。施普林格·自然研究数据创新总监GrahamS为，数据开放共享的基础设施有助于规范共享标准，提升创新等方面已取得显著成效：从高能物理的全球协同治化工的AI-Ready数据集实践，从冰冻圈的数字孪生探索到医学学创新奠定了坚实基础。展望前路，我们需要进一全可信、价值共创的数据生态，使高质量科学数据成为AI-66本次调研共收到来自中国学者的有效问卷1015份。为尽可能准确反映中国受访者的开放数据情况，报医院，11%来自科研机构，分列中国受访者占比的前三位（见40%3%私企医学院研究机构高校私企医学院研究机构30%25%20%5%0%27%9%8%7%7%5%3%2%医学生物学工程学地球与环境科学社会科学化学材料科学其他物理商业/投资医学生物学工程学地球与环境科学社会科学化学材料科学其他物理商业/投资1.中国学者对开放数据的支持度稳定保开放获取的人数占比常年稳定在80%以上，且需要注意的是，2025年反对开放获取的中国学者占比激增至100%83%83%85%86%80%70%60%50%40%30%20%4%3%5%4%3%5%0%支持反对中立90%78%78%78%80%70%60%50%40%30%17%17%17%5%17%17%17%5%6%5%10%0%支持反对中立2.中国学者数据共享的阻碍因素并未得据时的主要担忧。事实上，中国受访者常年认为自己在数据共享是是数据引用期刊/出版商要求提升我的研究影响力和可见度我的论文引用量资金资助方要求单位/机构要求公共利益论文合著工作总结和资助申请方面的考量数据引用期刊/出版商要求提升我的研究影响力和可见度我的论文引用量资金资助方要求单位/机构要求公共利益论文合著工作总结和资助申请方面的考量关于“您在公开研究数据方面需要哪些领域856%的学者需要数据版权或许可协议方面的帮助，其次是寻无改善。统计显示（见图9近一半的学者在数据共享时会寻求88数据版权或许可协议寻找合适的基金来长期保存数据数据管理政策寻找合适的数据存储库需要时间来管理数据56%80%40%30%20%0%69%46%40%39%38%33%29%27%22%数据存储库同事或导师出版商网络搜索图书馆开放数据软件商专业第三方服务商科研办公室基金资助方数据存储库同事或导师出版商网络搜索图书馆开放数据软件商专业第三方服务商科研办公室基金资助方一般拨款资金5%不知道19%所在机构不知道19%资金资助方11%资金资助方11%24%数据整理作为数据管理流程中的关键环节，是实据共享的重要基础。今年的统计结果显示（见图11超过82%缺乏相关资源未能付诸实践。从受访学者所属学科分布来看（见图12地球与环境科学（90%）、社会科学（88%）和工程学公司（85%）及大学（84%）拥有数据整理习惯的受访者超过不，这对我的数据不重要4%不，这对我的数据不重要4%资源整理但是愿意去做13%有数据整理习惯82%地球与环境科学地球与环境科学87%85%84%79%73%57%研究机构私营公司大学医学院医院其他说过此原则的人数占比，越来越多的中国学者开始了调查结果显示（见图14已有超过87%的学者认为自己的数据完全不符合来自医学院、研究机构和私营公司的受访者在数据共享中遵循94%94%92%90%88%90%88%86%84%84%82%80%78%76%社会科学化学医学生物学地球与环境科学材料科学工程学社会科学化学医学生物学地球与环境科学材料科学工程学92%91%90%86%86%71%医学院研究机构私营公司医院大学其他4.AI在辅助数据管理实践上发挥了更多近三年的统计数据显示（见图18越来越多的中国受访者用”AI工具进行数据管理的受访者占比逐年稳定增长；其地球与环境科学领域的中国受访者在各个阶段的AI工具使材料科学与化学领域的中国受访者也具有较高的AI工具使的占比较其他学科高，医学与生物科学领域的使1.进一步加强并压实科学数据开放共享家科技水平提升等具有重要意义，应进一步加近年来，我国陆续出台多部与科学数据管理和开放织开展期刊论文关联数据汇交工作的通知》；国家新闻出版署“是否将论文数据加工整理并保存”纳入学术期刊出版核验项。据开放共享政策的具体落实工作，为科研人员开展数据给予合理的资金支持与保障，确保科研人员有足够资金推动科学数据开放共享，需关注科研人员的现实担忧年认为自己在数据共享方面的贡献并未获得足够据引用，充分保障数据作者权益，确保科研人员获得足够技部、中共中央组织部联合发布《关于加强数据要素学应持续加强科学数据专业人才队伍建设，为科学数据蓬前文调查结果显示，中国受访者具备数据整划，引导科研人员在科研活动伊始便启动科学数据管理的数据存储共享平台不仅能提供数据长期保存服务，更SpringerNature推荐的通用型数据存储库，该平台已为全球管理和数据治理具有重要意义：在数据收集阶段，AI自动化方式提升数据质量和工作效率，如辅助数据收集过程中的据准确性及完整性；在数据处理阶段，AI工具具备高现潜在关联和异常，在数据归一化、标准化处理方面优势显著理科研活动的核心环节，也是推动全球科研协同的重要基础战。为此，全球高能物理科学数据中心携手构建了分布式数构建，主导多项国内大型高能物理实验项目（BESIII，JUNO，LHAASO等建立国内第一个高能物理领域数据开放现数据的高效共享与利用，为国内外高能物理大科学实现代高能物理实验因其空前的规模和复杂度，必科学成果归属的公正性和科研价值最大化。欧洲大型强子对撞承担其存储、处理与共享任务，需依赖全球范围内的协同制。在政策层面，全球高能物理研究机构共同构建了数据合作与贡献机制，依据各参与方从科学研究中所获成果的比例据贡献责任，从而在组织架构层面保障高能物理数据的3.高能物理数据全球开放共享面临诸多台协同、资源联动开放的格局。国家高能物理科学数据中心整合物理领域在数据洪流与技术瓶颈、开放共享复杂性和多际合作组织和机制，共同推动数据生态的健康发展心的分布式计算网络[1]。我国是该组织最早成员之一，国家高能依据签署的谅解备忘录，承担国际高能物理科学数据共EGI是欧洲分布式科研计算与数据处理平台，为跨国科研项目提供统一、先进的数据保存与分析服务[3]。国家高能物理科学参与国际数据网格体系建设的国家级节点，主要负责数据资源与国际科研数据平台的互联互通和技术支持DPHEP是由国际未来加速器委员会推动成立的高能物理数据长期保存策略研究与规划的工作组织，旨在保障实验支持出版的数据到原始探测数据的多层级保存[4]。作为DPHEP的创始成员，国家高能物理科学数据中心积极推动相关分类、数据质量体系和共享规则。国家高能物理科学数据中心遵循各实验国际合作组规则，建设数据基础设施，发展科学国家级数据中心，不仅深度参与了国际合作，还主导了北京谱仪立了国际化的数据管理与服务平台，不仅为国内科研团队提供强科学数据中心已成为推动国际高能物理领域开放数据的重要枢纽。的亚洲区域数据中心，承担区域内的数据开放共享和利用[5]。作为国内高能物理大装置实验的数据汇交和管理中心，国理科学数据中心构建了全球化的数据开放共享平台，面据全生命周期管理的需求，系统化推进高能物理科学数2.大规模数据保存与利用的紧耦合协作在高能物理科学数据国际合作实践中，构建了数据式数据生态中间件架构，实现全球数据中心的数据资源源的高效调度和协作，形成了以地区的数据存储站点为区域范围内的计算站点的模式，为匹配的计算站点提供效避免大规模数据跨区域传输的资源浪费，降低数据处过程的失败率，提高了地区级数据中心与区域内其他数点的协作效率，达到了加快科学数据分析速度和科研产覆盖超100个WLCG二级数据中心的虚拟专用网络。二者通过网络互信技术简化安全控制流程，消除网关型网络安全瓶颈，大幅提升数据交换效率。这一双层网络架构已经成为国家全球高能物理数据中心采用统一的、基于通用标准协议据软件生态，构建了高能物理数据全球协作的技术基石。国家高能物理科学数据中心组织参与关键领域数据软件的全球协并作出中国贡献，同时推动我国高能物理领域相关科学的技术和生态发展。Rucio分布式数据管理软件提数据处理软件通过整合分布式异构计算资源面向跨地区多据中心围绕我国先进光源数据管理需求自主规划、设计数据全生命周期软件[7]。这些软件均通过标准化接口开放给全球合作的实验用户和领域软件开发者，建设了面向全球合开放共享已成为该领域科学数据工作的核心任务与重要组织方重要途径，也是推动我国科学数据技术与生态据平台，旨在支撑我国主导的大科学装置实现全球化数据开放本身又具有高度专用性。要实现真正有效的数据开放共享，仅提置科学数据的长期保存与可持续开放共享。在技术层面，化的开放路径与访问机制。在组织机制层面，我们将积极优化流程、保障资源，构建稳定、可持续的数据保存与共享[5]亚洲唯一LHCb国际高能物理数据网格一级气象科学数据作为国家基础信息资源的重要组成部分家安全、经济发展和社会进步具有不可估量的价值。自2001年科技部批准并下达基础性工作重点项目“气象资料共享系统建设”，气象科学数据共享成为国家科学数据共享领域首个批认定的20个国家科学数据中心之一，为气象科技资源全面开2001年，中国气象局第4号令公布《气象资料共享管理办事气象信息服务的法人和组织，开展面向用户需求的信息服务活基本气象资料和加工产品共享服务。2023年，相继发布两批次类106种数据和产品；同时，构建了高价值气象数据产品管理平的权威性和合法性。此后两年，进一步拓展气象数据和产品开放分论坛上，发布了第五批开放共享气象数据《人工智能气象大模坛上，依托中国气象数据网英文版面向国际社会发布第六批《中中国气象数据网作为国家气象科学数据中心的重要组成部分，是中国气象局面向社会公众开放共享气象科学数据效服务。自2015年正式上线服务以来，中国气象数据网不断优资源，提升服务的高可靠性和高并发能力。为深入推进气象数据在不同行业和领域的多元化融合应用，中国气象数据网数据网向全社会共享包括精细化智能网格预报产品在内的12类共管理等多个行业。这些企业将气象数据与不同领域资源相融还促进气象事业与经济社会各领域的深度融合。随着《政务数据能力，推动数据合规有序流通。计划形成不少于5个细分领域高新技术在气象领域的应用，加快面向场景的高质量数据集研制供会高质量发展的强劲引擎。地震灾害是全球范围内造成重大人员伤亡和经济损自然灾害之一。我国地处环太平洋地震带和欧亚地震带，地震活世界地震观测事业的发源地，东汉张衡发明的候风地动人类仪器测震的先河。史籍中对地震事件的系统记录，不仅丰富了全球历史地震案例库，也为研究地震复发规律与构造逐步推动观测体系迈向数字化与现代化。如今，中国已建成全球规模最大的地震预警网络，在重点地区实现秒级地震预警能力。海量连续、高质量的地震观测数据，不仅有力支撑了地震据基础。作为首批认定的20个国家科学数据中心之一，国家地震科学数据中心持续推动数据资源的整合与开放共享，经各业务部门实时处理并生成各类地震产品后，最终由国家科学数据中心统一归档与管理，形成包括事件波形数据、地震目供共享服务。观测数据主要来源于三大国家级地震站网：测震站过验收，我国已建成全球规模最大的地震预警系统。该预警实时接入全国约1.8万个台站的连续波形数据，未来学数据管理办法》明确规定，政府预算资金资助的各级项目所形成的科学数据，应由项目牵头单位汇交到相关十年积累的地震目录、震相报告和连续波形数据加工生产的中国数据集。“震典”数据集入选国家数据局首批高质量数据集典型支撑训练国内首个亿级参数量地震波大模型[3]。地震科学数据与产品不仅为地震速报、预警和预报等撑了从长期到临震的预报及震后趋势研判工作，全面服（2）国家重大工程建设。地震科学数据与于地震安全性评价、工程抗震设计及灾害风险防控等重要环节。执行抗震设防措施。多年来，基于科学数据和评价方法的地震安工程、青藏铁路等一系列国家重大工程提供了可靠的抗震据，在保障工程安全与区域稳定方面取得了显著的社会效时地震预警数据生成的地震预警信息，正逐步应用于国础设施、城市生命线工程和高科技制造业等关键领域。利用地震预警系统提供的数秒至数十秒预警窗口，相关系统可自等，从而有效遏制次生灾害，提升重大设施与战略性产业了不可或缺的基础数据支撑。基于这些数据，已累计支持国内外科研团队发表科技论文千余篇，其中包括世界知名期刊的论文[4]。同时，数据服务还助力科研院所及企业取得科技成果据安全的前提下，通过开放下载、订单服务与协议服务等改进工作的重要依据。同时，中心积极拓展高质量数据集的典型虽然我国数据中心的数据开放共享已取得一向全球的数据开放共享方面仍存在明显差距；与日本防灾科技研融合，最终形成能够完整刻画地球物理场动态变化的有机数据界，为数据开放共享服务提供严格的制度依据与操作规范。测数据驱动的科学，也是观测数据、产品和人工标签丰富的[5]。人工智能时代的地球科学研究需要数据中心、科研院所和超算中心组成相对独立又紧密配合的有机整体[6]。面对海量数据，据安全服务的前提下，数据中心应进一步加强地震科学共享国际合作。未来数据中心可以在加强与作联合开展全球融合数据库建设、牵头研究制定科学数一、冰冻圈科学数据资源体系及大气中的冻结水等要素，其动态演变过程深刻影响环格局、气候系统稳定性、生态环境安全及社会经济可持续发中国冰冻圈观测起步比较早，1958年就在天山1号冰川建立了观测系统，1985年正式建立了“天山1号冰川物质平衡数雪山、阿尔泰山、大小兴安岭等中国冰冻圈区域，形成了“空天地”一体化的完善观测网络，以国家冰川冻土沙漠科学数据中心为核心，建立起针对冰川、冻土、积雪等冰冻圈要素的科冰冻圈要素约1.5PB的体系化科学数据。重点形成了青藏高球冰冻圈研究，系统分析了国际上目前与冰冻圈研究相关的国的推动下，冰冻圈科学已逐渐发展为国际地球系统科学的重要前产品。与冰冻圈相关的数据来源广泛。经分析，与冰际科学数据资源情况（见图3）。这些数据构成了一个涵盖地面联网等多源观测的数据资源体系，总体与冰川、冰盖、积雪、冻500TB；各类与冰冻圈观测相关的卫星遥感数据资源约450候变化背景下，研究冰冻圈全球、区域以及流域尺度变化特征的基础驱动数据；针对冰冻圈地面原位观测的站点数据约品。总体来看，卫星遥感数据、数值模拟数据存在时空分辨率和反演模型机理不足等问题，导致难以准确刻画冰冻圈现状与变化；地面观测数据精细准确，但观测站点空间分布离散稀疏区域或全球尺度的定位观测难以体系化部署，导致在全球范围内站点的数据空间异质性不能充分表达、整体刻画冰冻圈的数据支持能力不强；模型模拟数据可以实现时空覆盖，但受模型机理和驱动数据的限制，模拟结果存在较多的圈科学数据整编标准体系，是提升冰冻圈数据质具备国际兼容性与可持续共享能力[8]。目前已建立冰川、冻土等冰冻圈要素整编的团体标准，按照标准指引开展了不冰冻圈作为地球系统的第五大圈层，与其他圈层供大范围连续监测保障数据，航空/无人机提供高精度补充数据，地面站点观测提供验证校准数据，再分析与模式模拟数据提供背用户反馈等服务。目前国际上围绕冰冻圈各类数据的主流供给机构，包括美国国家雪冰数据中心（NSIDC）、世界冰川监测处（WGMS）、国家冰川冻土沙漠科学数据中心（NCDC）等[2]。提供青藏高原与中低纬度高山冰冻圈关键区的高分辨率数据，两者形成科学数据互补，有助于推动我国冰冻圈研究从区域尺度观测向全球变化评估的跨尺度分析深入。二、冰冻圈科学数据开放共享冰冻圈科学数据正由单一观测向现场观测、卫星等传感器记录了极地冰盖质量变化、海冰范围与厚度以及积雪覆盖等信息。同时人工智能在解译、融合反演与误差校正等技术手对气候变化的响应提供了基准[11]。美国国家雪冰数据中心ERA系列中的雪深与土壤温度，为理解冰冻圈与气候系统的耦合过程提供系统化的分析框架[13]；国家冰川冻土沙漠科学数据中心据体系化建设，致力于打造全球冰冻圈研究体系化科学数据供给中心。务，形成了涵盖野外观测、调查分析等多源数据的整合体系。元数据与语义规范[14]政策[15]，从制度层面保障可信数据共享供给。截止2025年10开展了70次冰冻圈灾害的科学数据应急响应处置服务，应急响数据服务流程；总页面访问量达1.8亿人次，元数据访问量达冰冻圈作为气候系统的关键敏感组分，存在多要动、跨圈层耦合及长灾害链演化机制。传统物理模型在描述复杂和高维非线性动力学时存在明显局限。因此，亟需构建融合“大支持针对冰冻圈的系统性研究。为此，国家冰川冻土沙漠科学数等物理约束引入人工智能模型中（如深度神经网络从而规避工智能模型（如深度学习）技术替代或增强传统模型中计算开销参数优化”来确定物理模型的参数，依托多源观测数据并结合人工智能的模式识别与优化能力，动态校准物理模型的关键参数与边界条件，缓解参数不确定性对模拟结果的制约。在实际应用新力研究从单要素模拟向多要素联动跨尺度智能化模拟研究跃迁，生态保护、冰湖溃决、热融滑塌和灾害链防控提供核心模拟分析能力。数据驱动的研究范式已为冰冻圈研究带来变革，更深层次的机理融合、系统模拟与社会应用发展。一是物理机理人工智能模型，将已知的物理定律作为约束条件嵌入神经网络架是开展跨尺度多要素联动的冰冻圈过程认知，形成对全球冰冻圈为全球北极航运提供冰冻圈研究成果支持，同时还应开展星球冰[4]丁永建，杨建平，方一平等.冰冻圈变化的适应框架与战略体系[J].冰川冻土，[10]唐学远.中国极地冰冻圈人工智能技术应用的进展与展望[J].地球科学进展，[14]王瑞丹，高孟绪，石蕾等.对大数据背景下科学数据开放共享的研究享对推动医学科技创新、提升医疗服务质量和保障全民助智能化手段赋能医学数据管理与开放共享，正逐渐成一、医学数据管理与开放共享的《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指据作为国家基础性战略资源，并规划了发展方向和目标[2][为例外”原则，规范数据全流程管理[4][5]。随后发布的加强健康医疗领域数据的高质量语料库建设，推动行业可信数据空间试点建设[6][7]我国已陆续建成中国慢性病前瞻性队列、中国百向，部分队列规模居全球前列[12]。国家健康医疗大数权威、互联互通的数据汇聚和共享平台。全国也已逐步建立60类型健康医疗数据产品的挂牌，并实现了部分健康医疗数据的成功交易。在医学科学数据管理和共享仓储建设方面，医学信息所研发建设的国家人口健康科学数据中心数据仓储（Popula-球可信任存储库认证，持续支持国家人口健康科学数国家预算支持的各级各类科研项目和其他来源产出的领域我国医学数据管理与开放共享领域虽发展迅速，但“制不足及数据利用供需失衡等深层次问题，仍是制约数据价值充分释放的瓶颈。人工智能成为颠覆多学科发展的最新范式，并且也正逐步成为驱动医学数据管理与共享的核心引擎，在破解上述图谱与多模态大语言模型技术，可实现跨模态数据精准检索与智据质量缺陷，AI融合自监督学习与领域知识算法，能测、治理到反馈的闭环优化机制，显著提升数据治理效力和可靠性，并通过智能化语义标注和评估提升创建高质量数据集的效果和效率；针对数据管理自动化程度有限、AI优化数据策略，实现基于安全和价值等多维度的分类分级存储与智能动态需失衡。国家卫生健康委员会最新发布的《关于促进和规范“人健康医疗领域的应用指明了场景方向与落地路径[15]。通过大语言共享安全水平，更有效地激活医学数据的要素价值，促进其充分释放。尽管智能化为医学数据管理与开放共享带来了巨大数据标准化问题制约着智能化的深度应用和数据的广泛共享。不同医疗机构、不同系统之间的数据标准不统一，即使经过保护法》等法律法规，但针对医学数据这一特殊类型数据的向质量优化、从基础可用性向高效赋能的关键转型期。在顶场景亦持续深化拓展。前瞻未来，人工智能等前沿技术将驱学数据管理与开放共享向更高层次发展，呈现出智能与安全防护体系强化的双重演进趋势。鉴于此，未来发展的及数据管理垂直大模型与智能体；深化隐私计算等关[2]国务院办公厅.关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见[EB/OL].（2016-06-24）[2025-11-20].https：///zhengce/con-[2025-11-20].https：//www04）[2025-11-20].https：///sjj/zhua30）[2025-11-20].http：///xxgk/zcfb/tz/202407/工智能、大模型与高性能计算的发展，使数据不再是科研量科学数据作为战略核心，通过标准化与智能治理推动国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》中明确开始的高效供给。近年来，我国高质量数据集建设正在加速推域积累了丰富的数据资源，但系统层面的统筹与高质一、高质量科学数据的内涵与高质量科学数据并非简单的“可获取数据”，已成为衡量高质量的重要维度。科研数据应既保证科学真实性，又体现责任可追溯性。换言之，高质量与高可信是一体两面的要标注、共享与持续维护的全过程。采集阶段需制定统一实验记录智能化技术正在成为这一体系的核心驱动力。AI的自动质表的scCompass高质量单细胞数据集，受到国际领域学者的高度关注，是高质量科学数据建设典型案例。当前scCompass针确保不同实验和机构之间的互操作；智能质控层借助机能治理。该数据集已汇聚来自人类、小鼠等13个模式物种共超与多物种比对提供关键数据支撑。目前，数据集已应用于支持首个知识与数据联合驱动的亿级参数多物种生命基础大模型。同时，生命科学领域研究者可利用scCompass快速用于领域相关及在人类与模式生物间开展跨物种比较。相比CELLxGENE、彻底，推动高质量科研数据从共享平台向知识引擎转型。它证明四、高质量科学数据的应用与高质量科学数据是智能科研的起点。以scCompass为代表可追溯的伦理框架，将共同构筑新一代科研基础设施。未来的科化，科研活动将形成以数据和模型双驱动的自演化系统。我国应加快建立统一标准体系和高质量评估机制，推动跨领域平[5]国家天文科学数据中心.美国国家科学基金会如何定义AI-Ready数据集[EB/作为支撑现代社会运转的基石技术，催化科学每一发范式已难以满足时代需求。近年来，数据科学的浪潮正为这门国在数据驱动催化研究的创新实践，并提出了未来数据驱催化科学的数据具有内在复杂性，呈现出鲜明的学科特色。的催化数据集主要是通过高通量计算得到。其中，最具代表性的合发起的OpenCatalyst数据集[1，2]。该数据集由核心数据集规模最大的公开数据集。其目标是训练一个通用的图神经相较于理论计算数据集，催化领域的实验数据呈现出典岛”状态。大量数据以非结构化形式散落在科研人员的实验记录二、数据驱动催化研究的创新全流程机器人化学家等方向成果显著，有力推动了催化研从科研文献中抽取结构化知识，是构建数据驱动基础。自然语言处理技术的进步，为高效自动化地实现这一目标提供了关键支撑。笔者团队通过系统构建催化剂知识体系，依托物及性能等多类实体的CO2还原催化剂专用数据集[3]。基于此，进一步发展了基于深度学习的多任务实体识别模型与生成式大模文本描述的催化性能预测，团队创新性地开发了融合语义信息首次将自然语言处理深度学习模型成功应用于指导电催化剂的理性能受器件构型、催化剂特性与操作参数等多因素复杂的制约。为突破传统研究方法难以量化该影响的瓶颈，笔者团队[6]。基于该数据集训练机器学习模型并开展可解释性分析，团队成功指导开发出一种可在纯水环境中稳定运行的新型膜电极器传统化学研究范式涵盖文献调研、理论模拟与实验验证等环节，高度依赖科研人员的个人经验与手动操作度融合已成为驱动研究范式变革的关键突破口。在此背景下国科学技术大学成功研制了国际领先的“数据智能驱动全流程机器化学家”平台[7]。该平台系统集成了移动机器人、智能化工作平台成功从高达55万种的庞大候选组合中，快速定位并合成出三、数据驱动催化研究的未来数据科学与人工智能的浪潮，正推动催化研究从组织形态乃至科学家角色的系统性革命。从数据的角度看，随着据协作模式。从模型角度看，未来的人工智能模型将深度融合数环的自主催化研发平台将成为驱动创新的核心引擎，将新催化剂的发现和优化周期从传统的数年压缩至数周甚至数日，实现效率的指数级提升。此外，人工智能将成为科学家的“超级助理”和传统的科研组织架构。化工科学数据中心在化学化工基础数据资源建设、服务化学化工科学数据通常来源于化学化工领域科据集的需求迫切。深入了解化学化工科学数据的特性，对于数据资源建设、有效管理以及高质量AI-Ready数据集的构建和应用2亿个分子结构，且数量逐年增长。这对数据库的数据处理、存化学化工科学数据通常为多模态数据，例如理化据，以及实时仪表监测的时间序列数据。这对化学化工科学数据化学化工科学数据所描述的对象通常跨多个尺度[5]，从微观应器，其尺度跨越超10个数量级。不同尺度间的数据既有区别二、化学化工科学数据建设和并以此为基础构建高质量AI-Ready数据集用于化学化工领域实践；形成国内规模最大、稳定在线服务的化学化工科学数化学品数据的补充。为提升对下游任务的数据服务能力，数据库先导”等专项的数据汇交。本平台通过完善数据汇交标准、建立规范化数据资源目录以及人工复核的方式，应对不同学基于化学化工基础数据资源，本中心开发AI-Ready数据提计算完成超过1千万种化合物的基础结构数据和基本性质的补RDKit等专业软件搭建流程化数据加工平台—将专用计算软件可视化流程计算工具构建工作流，部署了多节点集群本中心通过AI-Ready数据集的构建和应用，实践了数据驱动的化学化工科研新范式，从而实现简化实验流程并缩发周期。该方法已在酚油协同萃取、钒铬分离和镍钴分离等环境及智能体等强大逻辑推理和生成能力，实现化学化工[5]胡英，刘洪来，叶汝强.化学化工中结构的多层次和多尺度研究方法[J].大学化[8]中国科学院网络信息中心.PiFlow：混合型科学大数据流水线系统[EB/OL].科学数据已成为推动学科发展的核心动力，逐渐成为学研究的基础支撑。无论在基础科学还是应用科学领域，数据不仅支撑理论验证和实验研究，还为跨学科的协作与创新提关重要的基础。数据质量直接决定了学科创新的速度与深度，因近年来，人工智能技术的飞速发展为不同领域重大蛋白质结构预测的精度，为生命科学领域的研究带来了革命性的型的成功依赖于算法的创新与优化，但更为关键的因素是高质量与方法尤为重要。一方面，通过高质量科学数据的人工智能就绪度评价也为科学数据的生产者提供了有效指引，推动科学资源的这不仅是科学研究领域的迫切需求，也是国家在全球科技竞争中二、科学地平线平台在高质量AI-Ready科学数据评价中的实践目前科学数据管理的目标正逐步从“面向科研人员自身使学数据提出的新要求。基于这一背景，中国科学院计算机网络信1.高质量AI-Ready科学数据评价体系冗余；一致性，检查数据内部结构及与外部相关数据混合评价框架，将自动化评估与专家共识驱动的德尔菲材料科学领域的数据涵盖材料结构性质、材料类型特征以上平台化实践有助于提升科学数据高质量供给的可识别关科研成果[4]也作为中国科研团队构建AI基[5]。未来，高质量AI-Ready科学数据评价技术将向更完备的体在AI就绪度建模方面，会引入更精准的指标衡量数据对不同AI模型的适配性和可用性。针对多模态与异构数据，智能化评价工结构及实验流程等多类型数据的统一高效处理，并依托自动化与智能化技术提升大规模数据评价的效率和精度。同时，高质量数如基于评价结果构建可信数据资产目录、发展智能化数据推荐方供更加稳固和持续的动力。施普林格·自然开放科学已从遥远的理想愿景转变为可实现的期望，但持强烈支持态度，同时对其实施方式提出越来越严苛的评判。这台以支持开放科学的下一阶段发展。SpringerNature在中国的开放据和科研评价认可。这与《开放数据现状》十周年报告提出的三解决方案”，包括加强存储库集成、采用共享元数据和标识符标·试点AI驱动的指导工具，帮助作者在关键决策时做出正其中一个案例是OpenScienceAssistant。这是一款AI案。它能够识别潜在的基础数据集，指出作者数据可用性声述中的不足，建议合适的共享选项，并协助撰写更清晰明。整个工作流程实现自动化与政策合规及编辑专业知识的结晰的可用性信息仍是数据复用的障碍，也是作者和编报告同时指出，研究人员在数据相关任务中采用人工报告强调，对数据共享实践的支持应包括期刊与存储持同行评审过程。在论文正式发表时，相关数据集可同步公开发成路线实现了数据共享。这一实践证明，无需新规即可推动值得注意的是，基础设施不仅关乎数据共享的数量。报告指享但不可复用。期刊到数据存储库的集成、统一的共享标准和数据质量检查均有助于避免这一问题，通过鼓励更好的数据可学科规范和数据主权需求的共享基础设施、标准和培训。这在中CNIC签署的谅解备忘录，以及与中国科学技术年不在于说服研究人员开