三部門部署建設新材料大數據中心:到2027年搭建形成“1+N”架構體系

2024-11-01 04:38:15 每日經濟新聞 

每經記者 張蕊 每經編輯 陳旭

10月30日,工業和信息化部、財政部、國家數據局聯合印發《新材料大數據中心總體建設方案》(以下簡稱《方案》)。

《方案》指出,新材料是戰略性、基礎性產業,也是高技術競爭的關鍵領域。數據作為新型生產要素,是關乎新材料技術創新、產業高質量發展的戰略資源。《方案》的制定旨在充分發揮大數據、人工智能對新材料產業的技術支撐作用,支持新材料大數據中心建設,培育材料研發與應用的全新發展模式。

《方案》提出的總體要求是,到2027年,搭建形成“1+N”(1個中心主平臺、N個數據資源節點)的新材料大數據中心架構體系,形成30個以上數據資源節點、30項以上材料大數據算法軟件和工具、20種以上典型關鍵材料和產品的數據賦能應用示范;到2035年,新材料大數據中心體系全面建成并穩定運行,數據規模進入國際第一梯隊。

破解材料數據“孤島化”

黨的二十大報告提出,構建新材料等一批新的增長引擎。黨的二十屆三中全會審議通過的《中共中央關于進一步全面深化改革、推進中國式現代化的決定》明確提出,“建設和運營國家數據基礎設施,促進數據共享”。

工信部有關部門負責人對《方案》進行解讀時表示,近年來,我國新材料產業蓬勃發展,布局建設一批材料數據平臺,積累了大量的材料科學、技術、生產、應用等數據,但數據作為新要素流轉共享不通暢、開發利用不深入、潛值釋放不充分等問題突出,材料數據“孤島化”現象嚴重,難以充分發揮數據基礎資源和生成式人工智能賦能作用,亟需提高數據服務新材料產業發展的能力。

基于此,制定本《方案》是為了貫徹落實黨中央、國務院決策部署,發揮大數據對新材料產業的重要支撐作用,構建材料研發與應用的新模式,培育新質生產力。

北京大學大數據分析與應用技術國家工程實驗室特聘副研究員王娟接受《每日經濟新聞》記者電話采訪時表示,《方案》的內核就是要支持行業內頭部企業、科研單位或者高校等有數據集的單位把數據開發、共享出來,讓其他有關聯業務的機構能夠獲取、使用數據,從而發揮出數據的價值。

王娟對記者表示,在新材料領域,以高校為例,比如做化工材料、新材料的課題組,他們做某個材料就會形成自己的數據集,在實驗過程中會產生海量數據,數據配比成功后就可以發論文、申請專利,然后相關的成果可以轉讓給相關的工業企業。

王娟強調,實際上這是一種小作坊式的科研模式,在這個模式下大家可能并不互聯互通,有不同的高校或企業都在做相關的研發,做的方向和目標都基本一致,這樣實際上就會造成實驗時間和成本的巨大浪費。

建設大數據中心就相當于做有組織的科研,由相關部門加以推動,把行業這種共性的實驗數據、加工數據等構建成一個數據集,這樣后來者要在這個領域去做創新和研究時,可以站在別人數據的“肩膀”上,再去做下一步的科學研究或研發,這樣就可以節約整個社會的探索和創新成本。

支持建設數據資源節點

《方案》提出,新材料大數據中心是促進新材料產業創新發展的新型研發基礎設施,充分發揮產業數據規模優勢和應用優勢,通過平臺、標準、技術、市場的引導,逐步實現科技、產業等材料數據的融通和應用。

在搭建新材料大數據中心架構體系方面,《方案》提出要建立中心主平臺,布局數據資源節點等任務。

其中,在建立中心主平臺方面,《方案》提出,統籌建門戶、出標準、定規則。負責建設數據存儲、災備、交互服務器集群等硬件基礎設施,以及數據管理發布、共享交互、應用服務、安全保障等系統;建立統一的數據標準規范體系、分類分級的數據安全保障體系;依場景構建無償共享和有償使用相結合的數據管理共享機制等。

在布局數據資源節點方面,《方案》提出,依托優勢企業、科研院所、高校、新材料重點平臺等各類創新載體,負責采數據、用數據、保質量。參照《工業戰略性新興產業分類目錄(2023)》新材料產業分類,聚焦先進鋼鐵材料、先進有色金屬材料、先進石化化工材料、先進無機非金屬材料、高性能纖維及制品和復合材料、前沿材料等6個材料領域,以及1個材料綜合應用領域,分科技、產業和計算三類,支持建設數據資源節點。

數據資源節點主要開展重點行業、領域的材料設計、研制、應用和專用計算等數據采集積累、質量控制和可靠性評價,數據內容和指標體系構建;按照統一數據標準體系和管理共享機制,與中心主平臺聯結,開展數據流通、共享、交換;開展材料數據增值應用的典型場景探索和個性化數據產品開發。

其中,每個領域遴選確定1到2個數據資源骨干節點,先行先試、率先聯結,無償提供具有公共屬性的數據產品和服務,推動形成數據資源匯聚、共享、利用的“小核心”,充分發揮引領帶動作用。

在王娟看來,中心主平臺相當于建立一個大的平臺,N個數據資源節點可以看作是N個分散的點或者樞紐中心,可以通過接口與主平臺上的數據互聯互通。其目的就是讓數據流通起來,更好地發揮數據要素的價值。

(責任編輯:董萍萍 )

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