中新网上海4月30日电 (记者 陈静)复旦大学方面30日对记者披露，在第八届数字中国建设峰会科学数据合作分论坛上，该校人工智能创新与产业研究院副院长、上智院院长助理程远作为代表发布了三项科学数据基础设施——生命流体数据集、催化化学反应活性数据集及科学数据标注平台。

据悉，由复旦大学和上海科学智能研究院(上智院)共建的系列科学数据新基建旨在通过数据开放共享与智能化工具，破解科研效率瓶颈，推动跨学科创新。

生命流体数据集Aneumo基于466个真实颅内动脉瘤的几何形状开发，通过切除和变形操作生成超10000个合成几何形状(含466个无动脉瘤几何和9534个变形动脉瘤几何)，涵盖流速、压力、壁面切应力等关键参数，为研究动脉瘤的发病机制和临床预测提供了宝贵资源。该数据集将为颅内动脉瘤破裂风险预测提供多场景模拟支持，还可基于血流动力学原理助力优化血管支架、人工血管等医疗设备的设计流程。这将有助于加深对颅内动脉瘤病理特征和血流动力学机制的理解，并支持相关领域的深入研究，加速心脑血管疾病诊疗方案的临床转化。

催化化学反应活性数据集聚焦于解决化学研发中的关键挑战，提供了超过100万条经过严格校验的反应记录，并建立了从实验室小试到工业化放大的标准化数据桥梁。该数据集在微观层面完整记录了反应底物、催化剂、溶剂、添加剂等关键组分；在宏观层面系统整合了制药、化工催化及电池研发等领域的近30类反应类型，包括经典的偶联反应、环加成反应以及前沿的碳氢键活化反应等。科学数据标注平台则旨在通过人工智能与专业标注工具的结合，提升科研数据处理效率，加速科学发现进程。

上述成果基于上智院和复旦大学共建的高质量科学语料平台开发。该平台具备从数据采集、加工到管理和建模的全链路能力，目前已汇聚超10PB高质量科学数据，支持多学科研究效率跃升。

复旦大学校长助理、上智院理事长吴力波认为，语料和数据是未来AI发展的战略性资源，但当前数据价值评估体系与开放治理机制仍不完善。她说：“当下需要探索能够针对科学数据非实体性、场景特异性、加工难度大、价值易变等特征，构建结合成本特征、公共属性与市场属性的定价机制，同时通过可信、可追溯的智能合约增进科学合作和信息共享。政府、非政府组织(NGO)、大型企业和科研机构是全球开放数据的主要来源，亟待各方共同推动多层级数据开放体系，夯实开放科学的数据基石。”

复旦大学人工智能创新与产业研究院院长、上智院院长漆远表示，此次复旦大学和上智院联合发布的科学数据基础建设成果就是对此模式的实践，将以标准化数据和工具助力科研人员专注创新。(完)