开放性创新赛道(等级奖)
一等奖
AI+自动化技术赋能药物研发数据要素构建及应用
生物医药行业面临高质量数据匮乏、获取成本高、负样本缺失及跨域异构严重等痛点，制约药物研发效率与原始创新能力。深圳市晶泰科技有限公司创新性提出“AI+自动化”数据生成范式，构建集AI智能体、AI自主实验室、仿真计算于一体的数据基础设施，实现药物研发数据规模化生产、采集与治理。一是汇聚多域多类药物研发数据，全面支撑研发全环节需求。
汇聚多领域、多类型药物研发数据，包括公开域的全球专利数据，私域的高通量AI自主实验过程数据、实验结果数据及行业稀缺的负样本数据，以及基于物理模型的微观分子结构与力场仿真计算数据，全面支撑药物研发全环节需求。
二是多渠道标准化采集研发数据，闭环治理保障数据迭代优化。针对公开数据，通过自主研发的AI智能体平台实现千万级规模数据高效挖掘、清洗；自有数据方面，依托300余台机器人工作站集群，7×24小时工业化采集标准化真实实验数据；利用高算力仿真平台生成计算数据。通过数据校准和标准化形成高质量数据集，构建“数据-算法-实验”闭环治理流程，保障数据持续迭代优化。
三是数据融合赋能药物研发全核心环节，模型反哺提效降本增成功率。数据深度融合应用于药物发现、晶型预测、活性筛选、构效分析等核心研发环节。基于高质量数据训练垂类大模型与专用小模型，模型反哺指导实验设计与预测，自主推进实验，形成自进化系统。数据生产效率较传统方式提升数十倍，药物早期研发周期显著缩短，研发成本降低、成功率提升。
四是聚数盈利带动产业增效，破垄断促创新惠及民生。在经济效益方面，累计积累数千万条高质量数据，自身实现盈利，带动产业链上下游降本增效；在社会价值方面，打破国外在药物研发软件与基础数据领域的垄断，保障国家生物医药数据安全，加速创新药上市进程，造福广大患者；在产业创新方面，推动科研范式变革，拓展至新材料等领域，驱动相关产业创新发展。
二等奖
汽车行业可信数据空间探索与应用
汽车产业数据体量大、应用广，但长期面临数据类别广模态多导致“加工难”、数据来源分散导致“协作难”、行业交易机制缺失导致“变现难”三大痛点。中国汽车工程研究院股份有限公司联合多家单位，基于跨主体研产供销服数据，构建数据智能治理工具、安全可信流通平台、数据全链协同机制，推动数据在50余家主体间高效可信流通。
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