為發揮典型案例對數據知識產權工作的引導和示范作用，促進數據要素合規流通與高效利用，更好支撐貴州數字經濟發展，經廣泛征集、申報審核、專家評審，貴州省知識產權局、貴州省工業和信息化廳、貴州省交通運輸廳、貴州省文化和旅游廳聯合遴選并公布第二批12個數據知識產權登記典型案例，供各地在工作中參考。
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2026年7月16日??
附件
第二批貴州省數據知識產權登記典型案例
案例一：貴州文化演藝數據資源分析及服務交易模型
應用場景：貴州文化演藝數據資源分析及服務交易模型由貴州文化產權交易所有限責任公司登記（SZ2026120000202.6）。應用場景覆蓋四大核心領域，一是行業數據服務，提供演藝資源歸集、供需匹配、數據模型及行業報告等服務；二是演藝+產業聯動，深耕票根經濟，推動演藝與AI融合，優化聯票定價與精準營銷；三是數據知識產權金融，開展質押、轉讓、作價入股及票房收益質押融資等業務；四是劇目IP全流程打造，涵蓋IP確權、文創開發、數字藏品發行及授權交易等環節，全面解決行業數據孤島、產業協同不足、融資困難、IP競爭力弱等突出問題，助力“貴州好戲”品牌建設與文化強省戰略落地。
案例亮點：該案例首創“文化公共服務平臺+版權登記+數據知識產權登記”三平臺互通模式；首創演藝數據知識產權全鏈條保護與產業化應用；首創“數據知識產權+票房收益”組合質押融資模式；首創“演藝+AI+票根經濟”跨界融合場景。場景實施落地后，能夠形成可復制的文旅數據知識產權應用范式，為文化演藝、文旅融合領域提供數據知識產權全鏈條保護、登記、運用、交易、融資、IP開發的可復制模板，可推廣至文旅、非遺、數字內容等行業，支撐數據知識產權地方試點與文化產業高質量發展。
案例二：主糧作物病害多任務數據集
應用場景：主糧作物病害多任務數據集由貴州大學登記（SZ2025120021597.3）。該案例應用場景聚焦主糧作物田間病害智能監測、分割定級以及病害預警等相關算法的模型訓練與評測。該數據集有效解決了主糧作物作業場景中的傳統人工巡檢效率低、主觀性強、病害早期發現難，現有數據分散、標注標準不統一、難以支撐多環節協同分析等問題，可輔助精準施藥與田間管理。在智慧農業領域，該數據集有效推動了前沿數字技術在“藏糧于技”“綠色發展”“鄉村振興”等戰略中的落地應用。
案例亮點：該案例通過整合多源數據，創新引入0-9級病害嚴重程度量化標準，構建了首個融合細粒度病害分級的主糧作物專有數據集，實現“識別、評估、決策”一體化模式。在主糧作物田間應用中，一次性輸出病害識別、定級與初步決策支持，為智慧農業領域的主糧作物病害診斷提供“一站式”解決方案。基于該數據集訓練的模型可實現病害早發現、精準施藥，預計減少10%-30%盲目用藥，降低5%-15%產量損失，兼具顯著經濟與生態效益。該數據集共有37594張圖像，其中病害嚴重度粗分類圖像28968張、提示信息分類圖像647張、目標檢測微調圖像58張、病害嚴重度測試圖像7170張、分割驗證圖像751張。數據集建設過程中已發表SCI論文5篇并授權專利15項，為智慧農業領域中的病害預警、精準施藥與田間管理配置提供新范式。
案例三：煤礦安全監控預警數據集合
應用場景:煤礦安全監控預警數據集合由貴州博創智新科技有限公司登記（SZ2025320013327.8）。該案例主要應用于煤礦井下現場安全監控、礦區調度指揮中心風險研判、煤礦安全管理決策及智能化系統升級等場景。針對當前煤礦安全生產管理痛點，有效解決瓦斯、頂板、機電設備等多類安全數據采集分散、標準不統一、難以整合利用的問題，破解傳統人工監控無法實時捕捉風險、預警響應滯后、處置效率偏低等難題。同時，突破安全數據溯源困難、質量參差不齊、難以支撐AI模型開發的瓶頸，通過規范數據來源與格式，為智能算法訓練提供高質量樣本。最終實現對煤礦安全風險的全域實時監測、智能分析研判與超前精準預警，全面提升煤礦安全管控智能化水平，為安全生產管理提供堅實的數據支撐與科學決策依據。
案例亮點：該案例依托煤礦智能化項目實踐經驗，廣泛采集煤礦瓦斯、通風、人員定位、設備運行等多維度安全數據，針對性制定專業數據標準化處理規則，通過數據清洗、整合、標注等系列規范化處理，構建形成結構化的煤礦安全生產監控預警數據集合。該數據知識產權已成功落地畢節、六盤水、遵義等地超15座大中型煤礦，將煤礦重大安全風險預警響應時間從小時級壓縮至分鐘級，為2000余名井下作業人員的生命安全筑牢堅實防線，切實強化煤礦安全生產管控能力，有效提升區域煤礦安全治理現代化水平，為煤炭行業安全發展筑牢數據屏障。該數據知識產權落地應用后，憑借精準的安全風險預警與智能生產調度，助力合作煤礦平均降低設備非計劃停機時間約15%，采掘作業效率提升約8%，切實推動煤礦生產實現“減人、增安、提效”的發展目標，有效降低企業生產運營成本，釋放數據要素產業價值，為煤礦企業智能化、高效化轉型提供堅實數據支撐。本案例是數據知識產權賦能傳統高危工業高端化、智能化、綠色化轉型的典型實踐，以數據驅動實現煤礦安全與運營效率雙提升，適配地質條件復雜、安全防控壓力大的礦區場景，具備極高示范推廣價值，為全國煤礦智能化建設打造了可復制、可落地的“減人增安、數智賦能”轉型樣本，引領煤炭行業激活數據要素價值、實現安全轉型升級。
案例四：干燥溫度及干燥時長對天麻品質有影響的數據集
應用場景：干燥溫度及干燥時長對天麻品質有影響的數據集由貴州省藥材大方藥業有限公司登記（SZ2025120018628.4）。該案例應用場景聚焦天麻加工工藝優化。天麻加工企業可直接調用數據集中已驗證的最優方案，或基于數據集擴展測試不同批次、產地天麻的適配工藝，解決傳統干燥中活性成分流失等問題，實現標準化生產。同時，還可用于生產線工藝迭代，通過對比不同干燥方式（熱風干燥、微波干燥、減壓干燥等）的質控數據，針對性改進設備參數與流程銜接。
案例亮點：全產業鏈應用：應用覆蓋天麻標準化種植、加工、流通及健康產品研發全鏈條。生產效率和經濟效益提升：通過將數據集中的最優工藝參數應用于實際生產，可實現干燥過程的精準控制，有效解決活性成分流失、批次質量不穩定等問題，提高產品質量穩定性，降低了因質量波動帶來的返工與損耗，提升整體的生產效率和經濟效益。
案例五：區域內旅客客源地分析數據集
應用場景：區域內旅客客源地分析數據集、區域內分車型載客汽車流量監測歷史數據集由貴州高速公路集團有限公司登記（SZ2026120001060.9；SZ2026120001059.6）。數據集包含分小時、分出入口的旅客客源統計數據，字段包含統計時間、出入口編號、客源地行政區劃代碼、對應客流量、分車型車流量、車速區間等核心信息。該數據集可應用于區域交通規劃、旅游資源開發布局與出行服務優化等工作，能夠精準掌握不同時段、不同區域的旅客來源分布特征，明晰客流動向與流量變化規律，為高速公路配套設施升級、熱門旅游目的地制定客流疏導方案、優化票務策略、定制文旅專屬線路、精準投放宣傳廣告、區域交通網絡調整等工作提供可靠的數據支撐，提高景區整體運營效率和收益。
案例亮點：理論層面，該案例可助力景區達成客流精準疏導與交通接駁優化，有力緩解景區周邊交通堵塞，提高游客出行感受，推動區域交旅融合與消費提質擴容。實踐層面，2025年4月23日，貴州高速公路集團有限公司與貴州博聯思創科技有限公司簽署數據知識產權交易協議，是貴州首單文旅與交通跨領域數據知識產權交易，兩項數據知識產權能夠支撐黔西南州萬峰林景區的客流預測、動態定價及錯峰引流等核心環節，將數據要素切實轉化為推動地方文旅產業發展的新動能，助力黔西南州全域旅游打破季節限制，實現全年資源的均衡發展。交易支撐的“數據精準開發推動全域旅游‘淡季不淡’”場景，是全省首個且唯一入選國家數據局公共數據“跑起來”示范場景項目。該模式可向“交通+旅游”“交通+商貿”“交通+康養”等多個領域延伸，有顯著的示范效應。
案例六：電解鋁分子比預測數據集
應用場景：電解鋁分子比預測數據集由貴州興仁登高新材料有限公司登記（SZ2025120021947.2）。該案例核心應用場景為電解鋁生產過程中的分子比精準預測與工藝優化。在電解鋁生產中，分子比是影響電解槽穩定性、電流效率、能耗及鋁液質量的關鍵工藝參數。傳統模式下，分子比的調整主要依賴人工經驗判斷和定期的實驗室化驗分析，存在三個突出問題：一是化驗結果滯后，無法實時反映槽況變化；二是調整策略依賴個人經驗，缺乏標準化、可量化的決策依據；三是分子比波動大，導致電解槽運行不穩、能耗升高、氟化鋁消耗增加。本數據集通過對電解槽歷史運行數據（槽溫、電壓、下料量等）的系統采集、清洗與建模分析，構建分子比預測模型，實現對分子比變化趨勢的提前預判和精準調控，是“鋁液精準調度”大場景下“槽況-產能”關聯分析的核心數據資產之一。
案例亮點：一是將電解鋁分子比調控從“經驗驅動”升級為“數據驅動”。本案例通過將槽況判斷經驗（如槽溫變化與分子比的關聯關系、電壓擺動與分子比波動的耦合特征）轉化為可量化、可計算的數據模型，建立了“槽溫-電壓-下料量-分子比”多參數耦合預測模型，實現了分子比從“事后化驗”到“事前預測”的突破；二是顯著降低能耗與生產成本，基于本數據集的分子比預測模型應用后，電解槽分子比波動范圍收窄15%以上，有效提升了槽況穩定性；氟化鋁單耗降低約3%，年節約氟化鋁成本超200萬元，實現了工藝精細化管控與降本增效的雙重目標。
案例七：黃小西旅游服務算法
應用場景：黃小西旅游服務算法由貴州貴旅數網科技有限公司登記（SZ2025120015032.1）。該案例通過創新采用符號推理邏輯求解器，深度融合大語言模型，根據貴州旅游產業實際需求靈活優化算法架構，攻克了傳統大模型在旅游場景中邏輯性不足、實時性差等行業痛點。以“黃小西”游客服務智能體為統一服務中樞，構建N個細分場景智能體協同支撐的全要素服務體系，形成“1+N”智能體協同生態。圍繞游客行前規劃、行中服務、行后分享全流程，提供智能問答、個性化行程規劃、動態路線優化、酒店及票務預訂等合成服務，廣泛覆蓋“吃、住、游”等核心場景，支持下單景區門票、酒店、高鐵火車票、旅游線路等相關產品，實現從智能規劃到閉環預訂的全流程服務，有效解決游客信息碎片化、規劃耗時長、服務響應慢等問題。
案例亮點：該案例算法率先完成國家網信辦等四部委合成算法備案，并取得數據知識產權登記證書，形成了“算法備案—知識產權登記—產品應用—價值轉化”的完整路徑。該算法已嵌入貴客薈、華為元服務、省文旅廳官網、抖音、同程、一碼游貴州、高德等10余個主流平臺。其中與高德地圖形成深度合作，在高德地圖APP內上線“黃小西帶你游貴州”文旅服務專區，上線3個月累計曝光量3884萬次，服務點擊15萬次，省外訪問占比超70%，引流入黔效果初步顯現。該案例為旅游行業算法類數據知識產權確權、保護與運營提供了可復制的實踐參考，探索了數據要素在文旅領域的價值化路徑。
案例八：企業打火機出口訂單數據集
應用場景：企業打火機出口訂單數據集由貴州東億電氣實業有限公司登記（SZ2025120023361.5）。該案例應用場景緊扣企業全球化運營與產業高質量發展實際需求，覆蓋打火機出口業務全流程，為區域銷售數據統計、客戶需求偏好分析、跨境物流資源調配及目標市場拓展策略制定，適配訂單管理、客戶運營、產能優化、供應鏈協同等經營決策場景。通過系統歸集訂單履約、海外市場分布、生產資源匹配、跨境物流調度、客戶反饋等多維數據，構建覆蓋“訂單一生產一物流一市場一客戶”的一體化數據資源池，建立全鏈路數據關聯與多維度分析機制，重點破解出口業務中數據分散、統計混亂、缺乏量化分析、缺少預警機制等共性難題，為企業科學制定生產計劃、動態優化資源配置、高效拓展海外市場提供精準數據支撐，助力傳統工業領域實現從經驗決策向數據驅動決策的轉型落地。
案例亮點：基于“企業打火機出口訂單數據集”的登記與應用，企業取得了顯著的經濟社會效益。經濟效益方面，依托數據驅動優化生產調度與市場策略，企業精細化運營水平顯著提升，核心競爭力持續增強；成功落地9300萬元數據知識產權質押貸款，有效拓寬融資渠道、降低融資成本，實現了“數據資源—資產—資本”的價值躍升，為企業技術迭代與全球化布局注入關鍵資金動力。社會效益方面，該案例破解了輕工制造出口行業長期存在的數據散、統計亂、沒量化、缺預警等共性難題，為行業內其他出口企業提供了可直接復用的標準化數據應用方案；通過政企協同服務模式，形成了“數據賦能+產業協同”的實踐范本，有力支撐了工業數字化轉型與數字經濟實體經濟的深度融合。
案例九：神馬調查系統
應用場景：神馬調查系統由貴州神馬勘測設計有限責任公司登記（SZ2025520009587.1）。該案例通過空天地一體化采集、多端協同作業、AI自動解譯與標準化加工，形成覆蓋房地一體確權、宅基地選址、林地權籍、土地征收、草原承包、地質災害、生態整治、招商引資、固定資產管理等場景的結構化脫敏數據，核心用于自然資源、住建、應急、生態環境、農業農村、國資監管等領域數字化提質增效。在研發生產中，為調查業務流程優化、AI遙感解譯、智能表單與報告生成提供權屬清晰、場景真實、標準統一的高質量數據，解決行業高價值調查數據獲取難、合規風險高、重復開發成本高的痛點；在經營管理與政務服務中，支撐外業采集自動化、內業處理智能化、成果輸出標準化、監管決策可視化，顯著提升作業效率、數據準確率與設備、人力利用率。
案例亮點：該案例提供“多端協同、全鏈數字化、安全閉環、高復用價值”的數據知識產權標準化應用范式。通過數據知識產權登記固化數據權屬，構建“采集—加工—分析—存儲—應用—共享”全生命周期數據資產體系。系統實現外業采集到入庫實時同步，通過整合外業采集、內業數據處理及分析、報告編寫等原獨立流程，形成貫穿項目全流程的調查管理系統，該系統的應用將項目整體監管周期縮短40%，內業人力節省80%，數據準確率達98%，報告生成從2-3天縮短至5-10分鐘。已在畢節、安順、六盤水、武漢、延安、宜賓等地規模化落地，為自然資源、住建、生態環境等行業數字化轉型提供可復制、可推廣的貴州樣本。
案例十：灸療床智能溫控系統及制備工藝研究數據集
應用場景：該數據集由貴州苗藥藥業有限公司登記（SZ2025120019604.X），聚焦智能灸療裝備研發、生產工藝優化與臨床康養服務全場景應用。針對傳統艾灸易燙傷、煙霧污染大、操作依賴經驗等行業痛點，以全鏈路研發數據集為核心支撐，實現溫控系統迭代、凈化參數優化、生產工藝改進與臨床療效量化評估，為智能灸療床從技術研發、產品定型到產業化落地提供完整數據支撐，推動中醫灸療從經驗化、手工化向標準化、精準化、智能化轉型。
案例亮點：創新構建智能溫控+煙霧凈化+五音音波振動三位一體技術體系，將溫控算法、傳感數據、凈化工藝、結構參數等整合形成高價值研究數據集，采用模糊PID算法實現溫度動態精準調控，配套高效催化凈化系統實現無煙環保運行。依托數據支撐，產品通過醫療器械全項安全檢測（GB9706.1-2020等），成功取得二類醫療器械注冊證（黔械注準20242200020）。2022-2024年，灸療床及苗灸寶系列產品累計銷售額已超200萬元。項目以數據知識產權為紐帶，打通“艾草種植—設備制造—康養服務”全產業鏈，預計2026年生產智能灸療床1000臺，帶動艾草種植500畝、惠及農戶100戶、戶均年增收1.5萬元，推動建成社區艾灸館100家，形成技術創新、產業升級、鄉村振興、民生健康多方共贏的可復制模式，成為貴州省中醫藥數字化、數據知識產權產業化的標桿示范。
案例十一：木耳栽培環境參數優化數據集
應用場景：貴州烏蒙大山食用菌技術研究服務有限公司登記（SZ2026120000419.5）。該數據集主要應用于食用菌工廠化栽培環境精準調控領域，具體服務于木耳生長最適溫濕度參數確定與調控策略優化場景。該數據通過詳細記錄栽培期間（2023年8月-12月）的溫度（20℃-22℃）、濕度（88%-92%）等環境參數與木耳生長性狀的對應關系，為建立科學的木耳栽培環境調控標準提供數據支持。
案例亮點：本數據集構建了以“種植天數”為時間軸、“耳片直徑”為核心指標的標準化測量體系，確保數據規范可追溯。采用多品種平行對比設計，在相同環境條件下同步栽培8個品種，消除了環境差異對性狀表現的影響。基于連續監測數據擬合各品種生長曲線，精準量化生長速率與最大生長潛力。通過正反案例對比（如濕度過大致爛耳）確定最適溫濕度范圍，建立基于環境參數異常波動的早期預警指標，優化出最佳調控策略。同時，按品種來源（科研院所、高校、自有）分類管理，構建涵蓋生長速度、抗逆性、產量潛力的多維度評價體系，形成品種推廣優先序建議，為工廠化木耳栽培提供科學決策支持。
案例十二：線上微信商城銷售分析數據集合
應用場景：線上微信商城銷售分析數據集合由貴州醬酒集團有限公司登記（SZ2025120022781.X）。該數據集合依托集團自有微信商城，整合用戶消費、訂單交易、商品動銷及地域分布等全維度數據，廣泛應用于商城運營優化、商品選品、用戶運營及市場決策等場景。在運營過程中，通過對商城頁面流量、用戶訪問路徑及轉化數據的分析，可發現首頁布局、商品詳情頁設計及促銷活動的優化空間，為商城迭代和運營策略提供數據支撐。在商品選品與庫存管理方面，結合銷售數據和用戶偏好，可篩選潛力商品品類，優化商品上架及庫存策略，提高動銷效率。在用戶運營端，基于用戶分群及行為分析結果開展精準社群營銷、會員權益激勵及活動推送，實現用戶留存與復購提升。同時，該數據集合可為品牌方及電商研究機構提供微信生態下商城運營趨勢分析，為產品策略、營銷策略及區域市場布局提供科學決策依據。
案例亮點：貴州醬酒集團在本案例中創新性地建立了“采集—清洗—加工—建模—確權—應用”的全流程數據治理體系，對微信商城原始銷售數據進行匿名化、標準化及結構化處理，破解了傳統酒業線上銷售數據確權不規范、價值轉化弱、流通不暢等行業痛點，并率先完成了醬酒行業線上銷售數據知識產權登記，明確了數據權屬及合規邊界，形成行業首創示范。通過將數據確權與業務應用閉環打通，該數據集合直接支撐精準營銷、商品迭代、運營優化及戰略決策，形成可復制的傳統酒業數字化轉型路徑。該案例不僅推動了數據資源向資產轉化，激活了產業數據價值，還有效提升了商城轉化率與運營效率，降低運營成本，強化了企業數據資產核心競爭力，為貴州醬酒產業的數字化高質量發展提供了重要支撐。
