技术研发与AI产品数据集

65,000条科技文献、专利与技术方案标注数据集,覆盖7大前沿领域,支持文献检索和趋势预测AI模型训练。

数据集概览

数据集名称技术研发与AI产品数据集
数据总量65,000 条(论文摘要 + 专利 + 技术方案 + 产品文档)
覆盖领域人工智能 / 大数据 / 云计算 / 物联网 / 区块链 / 量子计算 / 新材料
时间跨度2018 - 2026 年
子集组成学术论文摘要 25K / 专利文本 18K / 技术方案 12K / 产品文档 10K
数据来源arXiv / IEEE / CNKI / 国家知识产权局 / 企业公开技术文档
语种中英双语(中文 58% / 英文 42%)
标注方式学科专家标注 + NLP自动分类辅助 + 知识产权分析师审核

数据维度详细说明

字段名称数据类型取值范围/说明
doc_idString(32)文档___UNIQUE_TECH___专属ID___UNIQUE_TECH___
doc_typeEnumPAPER | PATENT | TECH_SOLUTION | PRODUCT_DOC
domainEnumAI | BIG_DATA | CLOUD | IOT | BLOCKCHAIN | QUANTUM | NEW_MATERIAL
subdomainString子领域标签(如 NLP / CV / 强化学习 / 边缘计算)
titleText论文/专利/文档标题
abstractText摘要(中英文原文)
languageEnumZH | EN
publish_yearInteger发表年份
keywordsArray关键词列表(中英标准化)
tech_methodsArray涉及的技术方法(如 Transformer / GAN / Diffusion)
benchmark_datasetsArray引用的基准数据集(如 ImageNet / COCO / SQuAD)
citation_countInteger引用次数(仅论文类型)
patent_statusEnumAPPLIED | GRANTED | EXPIRED(仅专利类型)
innovation_levelEnumINCREMENTAL | BREAKTHROUGH | DISRUPTIVE
trl_levelInteger技术就绪度 TRL 1-9

脱敏 JSON 数据样例

[ { "doc_id": "RND-PAPER-2024-AI-05231", "doc_type": "PAPER", "domain": "AI", "subdomain": "NLP", "title": "Large Language Models Are Zero-Shot Reasoners", "abstract": "We demonstrate that LLMs are decent zero-shot reasoners by simply adding 'Let''s think step by step' before each answer...", "language": "EN", "publish_year": 2024, "keywords": ["大语言模型", "零样本推理", "思维链", "提示工程"], "tech_methods": ["Chain-of-Thought", "Zero-shot Prompting", "LLM"], "benchmark_datasets": ["GSM8K", "SVAMP", "AQuA", "StrategyQA"], "citation_count": 1250, "patent_status": null, "innovation_level": "BREAKTHROUGH", "trl_level": null }, { "doc_id": "RND-PATENT-2023-CLOUD-01892", "doc_type": "PATENT", "domain": "CLOUD", "subdomain": "边缘计算", "title": "一种基于边缘计算的工业物联网数据实时处理方法", "abstract": "本发明公开了一种基于边缘计算的工业物联网数据实时处理方法,通过在边缘节点部署轻量化AI推理模型实现毫秒级异常检测...", "language": "ZH", "publish_year": 2023, "keywords": ["边缘计算", "工业物联网", "异常检测", "实时处理"], "tech_methods": ["轻量化神经网络", "时序异常检测", "模型蒸馏"], "benchmark_datasets": [], "citation_count": null, "patent_status": "GRANTED", "innovation_level": "INCREMENTAL", "trl_level": 7 }, { "doc_id": "RND-SOLUTION-2025-IOT-00765", "doc_type": "TECH_SOLUTION", "domain": "IOT", "subdomain": "智能家居", "title": "[某企业]全屋智能解决方案技术架构", "abstract": "基于Matter协议的统一智能家居平台架构方案,实现跨品牌设备互联互通与AI场景联动...", "language": "ZH", "publish_year": 2025, "keywords": ["智能家居", "Matter协议", "AI场景", "互联互通"], "tech_methods": ["Matter", "边缘AI", "场景引擎"], "benchmark_datasets": [], "citation_count": null, "patent_status": null, "innovation_level": "INCREMENTAL", "trl_level": 8 }, { "doc_id": "RND-PAPER-2024-QUANTUM-00342", "doc_type": "PAPER", "domain": "QUANTUM", "subdomain": "量子机器学习", "title": "Quantum Neural Networks for Financial Time Series Prediction", "abstract": "We propose a hybrid quantum-classical neural network architecture that leverages quantum feature maps for financial time series forecasting...", "language": "EN", "publish_year": 2024, "keywords": ["量子计算", "神经网络", "时间序列预测", "金融"], "tech_methods": ["Quantum Neural Network", "Variational Quantum Circuit", "Hybrid Classical-Quantum"], "benchmark_datasets": ["S&P500", "NASDAQ"], "citation_count": 85, "patent_status": null, "innovation_level": "BREAKTHROUGH", "trl_level": 4 }, { "doc_id": "RND-PRODUCT-2025-AI-00987", "doc_type": "PRODUCT_DOC", "domain": "AI", "subdomain": "多模态AI", "title": "Gemini 2.0 多模态大模型技术白皮书", "abstract": "介绍Gemini 2.0的多模态架构设计,包括原生多模态编码器、跨模态注意力机制和长上下文处理能力...", "language": "ZH", "publish_year": 2025, "keywords": ["多模态", "大语言模型", "Gemini", "Transformer"], "tech_methods": ["MoE", "Multi-modal Encoder", "Cross-attention", "Long Context"], "benchmark_datasets": ["MMLU", "MMBench", "Video-MME"], "citation_count": null, "patent_status": null, "innovation_level": "DISRUPTIVE", "trl_level": 9 } ]

标注规范与质量控制

标注标准

  • 领域分类遵循 ACM Computing Classification System (CCS 2012) 扩展体系
  • 技术方法标注采用标准化技术名词表,涵盖 AI / 系统 / 网络 / 安全等 12 大类 200+ 方法
  • TRL(技术就绪度)按照 NASA/DoD TRL 9 级标准由领域专家评定
  • 创新等级由双人独立标注,Kappa 一致性系数 > 0.85
  • 中英文关键词对齐采用自建术语映射表,确保跨语言检索一致性

质量指标

97.1%

领域分类准确率

94.3%

技术方法标注F1

0.87

创新等级Kappa

99.2%

双语关键词对齐率

AI 训练适用场景

科技文献智能检索与推荐

适用模型:Sentence-BERT + 双塔召回 / ColBERT。基于论文摘要和关键词训练科技文献语义检索引擎。

专利查新与侵权分析

适用模型:Patent-BERT + 对比学习。训练专利相似度匹配模型,自动识别潜在侵权风险和技术空白点。

技术趋势预测

适用模型:LDA / BERTopic + 时序分析。从海量科技文献中识别新兴技术主题并预测发展趋势。

技术方案自动撰写

适用模型:LLM(GPT-4o / DeepSeek-V3)+ RAG。基于领域知识库和专利库自动生成技术方案和可行性报告。

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商业应用价值

企业研发情报

为科技企业研发部门提供技术监测和竞品分析能力,降低重复研发风险,缩短技术调研周期50%。

知识产权服务

为专利代理机构和律所提供AI辅助专利检索和侵权分析工具,提升专利撰写和审查效率3倍。

学术科研辅助

为高校和科研机构提供文献综述自动生成、研究热点追踪和跨学科交叉分析能力。

认证专家网络

5000+
认证科研专家

覆盖数学、物理、化学、生物、地学、计算机六大学科

四重
质量审核体系

学术资质审核、专业能力评估、数据标注培训、质量持续监控

AI+
人机协同标注

AI预标注+专家复核,效率提升300%,准确率99.5%+

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