为指导人工智能领域数据知识产权的登记、运用和保护，促进数据要素合规流通与价值实现，制定本指引。全文共四部分：登记（登记主体、对象、事项、流程）、运用（许可、转让、质押融资、证券化、入表等）、保护（证明效力、日常管理、风险防控、争议处理）及附则。依法对数据进行加工处理的单位或个人，可以申请数据知识产权登记。两个以上单位或个人合作处理产生的数据、接受他人委托处理产生的数据，除另有约定外，申请登记的权利属于完成处理或者共同完成处理的单位或个人。
本指引中，登记申请阶段称为“申请人”，登记完成后称为“登记主体”。在依法获取的数据基础上，经过一定规则或算法加工处理（以下称“实质性加工处理”）形成，具有智力成果属性，且在人工智能技术研发或产业应用中具有实用价值的数据集合。▸ 人工智能领域数据
包括人工智能技术研发、训练、评估、部署、运行、优化迭代、产业应用等过程中生成、采集、加工处理或应用形成的数据。
实质性加工处理，包括对初始数据实施筛选与组织、清洗与标准化、关联整合、专业标注、特征构建、算法处理、数据增强、提示词工程调优、人机协同筛选重构、模型生成后二次筛选与重构等一种或多种处理活动，使数据集合在内容、结构、功能或应用价值等方面发生实质性改变，进而形成区别于初始数据的新数据集合。登记机构将结合登记应用场景下因加工处理产生的新增功能、新增应用价值、人类智力投入占比等，综合判断是否构成实质性加工处理。不予认定的典型情形：仅依靠大模型直接批量输出，未开展筛选、校验、重构等智力加工的单纯模型原始输出集合；仅实施格式转换、复制、简单去重或其他缺乏应用场景增值的简单处理。登记系统部署于“江苏知识产权数智创新赋能平台”。申请人访问网址后，点击“一窗口通办”，选择“数据知识产权”模块进入；首次使用需完成实名账号注册。登记系统网址（长按可复制）
https://www.jsipp.cn/zhfw/app/zhfw.app?id=SY1. 数据存证。使用登记平台内置存证工具进行数据存证的选择“存证和登记”；采用第三方可信存证或者公证存证等方式进行数据存证的选择“只登记”。2. 数据来源。按登记数据集合在加工处理前所依赖的初始数据的取得方式填写。初始数据取得方式分为自行产生、协议获得、公开收集、公共数据授权、开源数据集获取、多来源或其他；同一数据集合涉及两种以上取得方式的，归入“多来源”，应按来源列明所有取得方式，并分别提交对应证明材料。自行产生
须提交的证明材料
1. 数据来源与形成过程说明（采集主体、业务系统或采集设备、采集时间范围、采集规则、字段来源、数据量）；
2. 来源系统记录、导出记录或其他业务记录，须与登记数据集合对应；
3. 涉及个人信息的，提交告知同意或单独同意凭证及脱敏、去标识化处理说明。
可提交的证明材料
1. 涵盖初始数据的数据产权/数据知识产权登记证书；2. 数据合规评估报告；3. 伦理审查意见；4. 合成数据须说明所用基础模型、生成方式与参数、是否含真实个人信息，以及生成合成内容标识与可追溯措施。
协议获得
须提交的证明材料
1. 数据转让、许可、合作或交换协议（明确数据来源方、数据范围、使用范围与用途、使用期限、权属与衍生成果归属、能否再许可或转授权）；
2. 协议与登记数据集合的对应关系说明。
可提交的证明材料
1. 数据交付记录、接口调用或下载日志、付款凭证；2. 数据提供方涵盖初始数据的数据产权/数据知识产权登记证书；3. 数据合规评估报告；4. 伦理审查意见。
公开收集
须提交的证明材料
1. 公开渠道、获取方式、获取时间、获取内容与数据规模说明；
2. 登记数据集合与公开来源记录、收集（抓取）记录的对应关系材料；
3. 采集行为合法性说明：未非法侵入他人网络、未干扰网络服务正常运行、未破坏有效技术措施（含robots协议、访问控制、反爬机制）、未违反平台规则、未损害他人合法权益。
可提交的证明材料
网站链接、开源协议、页面快照、下载凭证、公开声明等。
公共数据授权
须提交的证明材料
1. 公共数据开放利用协议、授权运营协议或其他授权开发文件；
2. 授权范围、使用条件与登记数据集合信息相符的确认材料（授权期限应覆盖登记证书证明期）；
3. 依法获取公共数据的其他证明。
可提交的证明材料
1. 公共数据资源登记证明；2. 数据合规评估报告；3. 伦理审查意见。
开源数据集获取
须提交的证明材料
1. 开源项目名称、开源协议文本；
2. 对开源协议条款解读，说明登记数据集使用范围是否符合开源协议约束；
3. 数据集衍生修改、二次加工过程说明；
4. 如涉及个人信息、受版权保护内容，说明合规处置措施。
可提交的证明材料
1. 开源仓库链接、版本快照；2. 合规评估报告；3. 伦理审查意见。
使用开源数据集作为初始数据的，应当严格遵循对应开源协议关于衍生成果、再分发、商业使用约束；若开源协议禁止衍生成果进行独占性登记、商用的，该数据集不予登记。
3. 数据名称。名称应当简洁、准确，推荐采用“数据主题＋应用场景＋数据（集）”的命名方式，必要时可增加地域、时间、行业、加工处理规则等信息，能够概括申请登记数据集合的实质内容，总字数不超过40字。例1：主要用于园区、楼宇等多场景下的自动巡航与巡检任务 → “四足具身智能机器人巡检数据集”例2：主要用于四轴飞行器在高机动飞行横滚通道中陀螺仪X轴角速度的多模型Stacking冗余估计与高动态姿态稳定控制验证 → “机器人基座多模型Stacking集成陀螺仪特征预测数据集”例3：用于高血压患者心血管风险等级评估、辅助临床医生确定降压治疗时机与个体化治疗策略 → “高血压心血管风险分层预测模型数据集”4. 所属行业。按照申请登记数据集合主要应用场景对应的行业填写，参照《国民经济行业分类》（GB/T4754）；涉及多个行业的，按核心应用所属行业填写。例4：某信息科技企业申请登记的名称为“工业母机加工参数工艺窗口与良品率关联分析数据集”的数据知识产权，所属行业应为制造业，而非信息传输、软件和信息技术服务业。5. 应用场景。采用总分结构表述：先整体罗列登记数据集合主要应用场景，后逐一说明各应用场景具体适用条件、覆盖范围、适用对象，阐释登记数据可解决的业务与技术痛点。例5：“基于器官芯片与AI图像识别的神经元连接量化数据”——面向神经退行性疾病研究的标准化神经元数据解析。通过创新器官芯片与AI图像分析，实现对神经元突触连接结构的高精度、高通量定量解析，克服了传统细胞模型在突触精准量化方面的局限，为阿尔茨海默症、帕金森病等神经退行性疾病的药物筛选、机制研究及类脑模型构建提供标准化数据支撑，显著提升临床前研发效率。例6：“机器人物流分拣数据集”——支撑人形机器人物流分拣算法优化与分拣场景智能化升级。应用于人形机器人动态分拣路径规划优化、自动化设备效能评估与策略调优，为分拣人形机器人算法训练、物流数字孪生系统构建、老旧分拣中心智能化升级提供关键数据支撑，助力行业降本增效与标准化水平提升。6. 加工处理规则。采用“总体概述＋分步技术流程”的总分结构表述，使用人工智能领域通用专业术语，完整、简明地阐述从初始数据到登记数据集的加工处理方法和过程，明确核心技术动作、关键字段、算法参数与定制化处理规则，确保处理过程、数据结构、字段维度、应用场景、所解决的问题相互对应。▸ AI生成/人机协同数据集合——强制记录事项
所使用基础大模型名称、版本号、提示词模板、生成参数、采样策略、人类筛选/校验/修改占比、生成时间、过滤去重规则、版本对应关系；应说明合成数据中是否混入真实自然人个人信息、受著作权保护作品片段，说明溯源标识、可追溯机制；明确区分模型自动生成环节与人类智力加工环节。
涉及人工标注的，应说明标注规则版本、质检抽样比例、复核机制；涉及个人信息的，应说明去标识化或者匿名化处理及不可复原性验证情况。
根据加工处理规则是否可完整公开，分两种情形填报：（1）可完全公开的——不涉及商业秘密的，提交完整版本供对外公示；（2）保留为商业秘密的——同时提交“完整加工处理规则”（载明核心算法参数，作为审查依据，不对外公示）和“可公开的加工处理规则”（核心参数简化处理后对外公示）两个版本。例7：“胃部异物识别AI训练数据集”采用“采集—预处理增强—标注—清洗复核”的时序化加工流程构建：
步骤1 数据采集。通过胶囊内镜设备对人体胃部进行实时图像采集，单次采集时长为半小时，借助胶囊内镜的镜头实现多角度采集，全面捕捉胃部不同区域的图像信息；
步骤2 数据预处理与增强。对原始内镜图像统一缩放至512×512像素，采用双边滤波去噪并保留病灶边缘；通过自适应直方图均衡化（CLAHE）校正光照不均，提升图像清晰度；创新采用随机旋转、水平翻转等数据增强策略，提升模型在未见数据上的泛化能力；
步骤3 数据标注。对清晰可见的病变，使用多边形工具沿病变与正常黏膜的交界线绘制轮廓，确保轮廓完整包裹病变，避免遗漏或过度延伸；对边界模糊的病变，结合光照、黏膜纹理变化等特征综合判断，必要时参考相邻帧图像辅助确认；
步骤4 数据清洗与复核。对标注后的图像逐帧自检，排查标注错误、轮廓偏差等问题；由专业人员进行交叉复核；最后通过一致性校验，确保不同标注人员的标注标准统一、结果一致。7. 数据格式。根据登记数据集合的格式填写。包含文本、语音、图像、视频等两种及以上格式的多模态数据应填写所涉及的所有数据类型的格式。8. 数据规模。结构化数据按“条”计量，登记数据规模应不少于1000条；非结构化或多模态数据按存储容量计量，登记数据存储规模应不小于100MB。涉及视频、点云、时序信号、三维模型、流式音频等特殊形态数据的，还应同时注明时长、帧数、采样点数、顶点数或序列长度等技术参数。面向医疗、特种工业、具身智能、高精专业标注等稀缺、高成本小样本人工智能数据集，可不受前述规模下限约束。申请人应当提交正式《数据集稀缺性与应用价值说明》，说明行业小样本客观背景、标注研发成本、不可替代性、产业应用价值；登记机构结合实质性加工程度综合评估是否准予登记，并对小样本豁免登记申请从严审查，重点核查智力加工投入、合法来源证明。9. 样例数据。样例数据应足以反映登记数据集合的结构、字段、模态、对象关系及主要加工成果。结构化数据应提交不少于10条可用于公示的样例数据；非结构化或多模态数据，可将登记数据切片作为样例数据以附件形式提交，并逐一说明各类模态的数据格式、关键元数据、对齐方式（时间/空间/语义对齐）及其相互关系。样例数据涉及商业秘密不宜公开的，应在提交前进行脱敏处理。10. 数据更新频率。填写登记动态数据集合的更新频率及更新期限；静态数据集合无需填写。更新频率应采用国际通用计量单位。对于自有自采的数据，更新期限应根据实际情况合理确定，例如3个月、1年、3年等；对于通过授权、购买或其他方式获得的数据，更新期限应与授权文件、采购合同等约定内容保持一致。鉴于数据具有动态变化特征，申请人可就数据更新时间的不确定性或按需更新机制进行说明；对于存在明确失效时限或无需更新的数据，也应予以相应说明。11. 存储载体。填写存储登记数据集合所用的数据库、服务器、云端环境、本地介质或其他主要存储载体，并注明必要的访问及读取条件。12. 数据存证。申请登记的数据集合须形成可核验的区块链存证记录，确保其可回溯、可验证且不可篡改。存证材料应与登记申请中的数据集合结构、样例数据、来源批次、处理规则及版本编号等内容保持对应关联。可根据数据类型、数据体量、存储方式及保密要求，灵活采用以下方式：① 系统内存证：使用登记平台内置存证工具的，按平台提示上传数据或数据特征文件，系统自动生成存证编号、哈希值及相应记录；
② 公证存证：提交公证机构名称、存证哈希值及相应的公证书材料；
③ 第三方存证：采用第三方可信区块链存证平台的，提交存证平台名称、存证编号、所用哈希算法及哈希值等信息。
13. 主要完成人。指参与登记数据集需求梳理、数据采集、清洗标注、整合加工、质量核验等实质性工作的人员；仅提供事务性辅助或设备运维支持的人员，不属于主要完成人。申请主体可对主要完成人进行具体说明，载明其姓名、工作岗位及在该数据集形成过程中的具体贡献等信息；说明材料须加盖申请主体公章，并作为附件上传至登记系统。14. 数据核验。登记申请采用数据快照进行实质性随机核验。申请人需在登记系统中下载数据快照工具，对登记数据集合作出快照并生成检测报告，随后将报告提交至登记系统。因数据格式、规模等原因无法通过数据快照完成实质性随机核验的，申请人应向登记机构申请人工现场核验，由不少于两名审查员共同实施，核验完成后出具数据核验报告，由申请人提交至登记系统。属于下列情形之一的，不予登记
1. 登记对象不符合《江苏省数据知识产权登记管理办法》第二条规定的；
2. 申请人违反诚实信用原则，隐瞒真实情况、提交虚假材料的；
3. 无法证明数据合法来源的；
4. 存在登记异议且异议理由成立的；
5. 申请登记的数据存在权属争议尚未处理完毕的；
6. 登记数据内容可能危害国家安全、违反公序良俗、损害公共利益、违背社会主义核心价值或者有其他不良影响的；
7. 违反开源协议约束，将开源数据集申请独占性登记的；
8. 申请材料经多次补正仍不符合登记要求，存在无法补正的实质性缺陷的；
9. 其他依法不予登记的情形。
登记机构自受理登记申请之日起10个工作日内完成审查。申请材料齐全且符合要求的，进入公示程序，公示期为10个工作日。公示期间如有异议，按照《江苏省数据知识产权登记管理办法》相关规定处理。登记公示前，申请人可以撤回登记申请。10个工作日 审查完成时限 | 10个工作日 公示期 | 3年 证书有效期 |
公示期满无异议或异议理由不成立的，登记机构发放数据知识产权登记证书并予以公告。证书以电子方式发放，载明证书编号、数据名称、登记主体名称、统一社会信用代码（身份证号码）、申请日期、登记日期等信息。连续存证：动态数据集合登记后，登记主体可根据登记时提交的更新频次，按照原有来源类型、核心字段及加工处理规则，持续补充同类数据，并在登记系统自助办理登记后连续存证。办理时，需提交当次更新时间、存证哈希值、版本号及数据规模等信息。变更登记：登记申请信息或登记主体信息发生变更的，登记主体可向登记机构提出变更申请，并提供变更后的信息及相关证明材料；符合条件的，登记机构进行变更并予以公告。涉及数据知识产权转移的变更登记原则上由双方共同申请。属于下列情形之一的，可以单方申请：① 继承、接受遗赠的；② 能提供人民法院判决、仲裁机构裁决等生效法律文书的；③ 法律法规规定的其他情形。续展登记：登记证书有效期为3年，自登记公告之日起计算。登记主体可于证书到期前3个月内提出续展申请，续展后有效期仍为3年，自上一有效期届满次日起算。撤销登记：自登记公告之日起，任何单位或个人认为其存在《江苏省数据知识产权登记管理办法》第十八条规定情形，或登记主体存在以提交虚假材料或者其他欺骗手段取得数据知识产权登记的，可以书面形式向登记机构提出撤销登记申请，并提交必要的证明材料。经审查，撤销事由成立的，登记机构依法撤销该项登记，并予以公告。注销登记：自登记公告之日起，登记主体可向登记机构申请注销该登记，并提交注销申请书及相关证明材料。经审查通过后，登记机构注销该登记并予以公告。联合申请登记：多个主体协同开展数据采集、清洗、标注、规则设计、质量控制及数据集合研发的，可依据合作协议联合提出登记申请。各方可通过书面协议，明确约定申请主体、贡献比例、权益分配、材料保管、成果维护、对外授权、收益分配及争议处理等事项。委托代理：申请人可委托第三方服务机构代为办理数据知识产权登记、许可、转让、质押等事务，并签署授权委托书。受托机构应依法设立，具备相应的专业服务能力和规范的内部管理制度。人工智能领域数据知识产权可通过许可、转让、质押融资、资产证券化、资产入表、作价出资、保险、认股权、信托等方式实现价值转化。登记主体开展数据知识产权转化运用活动时，可根据实际需要开展价值评估。评估对象应与数据知识产权登记证书及其当前有效版本所识别的数据集合保持一致。评估过程中，应综合考量加工处理成本、数据稀缺性、标注研发投入、应用场景价值、预期收益、可比交易案例及相关风险等因素。评估应重点关注的五类风险
① 初始数据来源合规风险；② 开源协议约束风险；③ 数据集版本迭代贬值风险；④ 个人信息与版权侵权风险；⑤ 大模型迭代后数据集应用价值衰减风险。
1. 许可使用。数据知识产权可依合同约定，以独占许可、排他许可、普通许可、开放许可等方式进行使用。许可合同中应明确交易标的、许可范围、地域与期限、使用限制、衍生数据知识产权归属、交付方式、费用安排、数据安全义务、违约责任及争议解决等事项。2. 转让。数据知识产权可依法转让。转让合同应书面明确约定登记数据集合的名称、登记编号、数据范围、交付方式、使用限制、价款支付、权属变更及违约责任等内容。转让标的应与登记证书及当前有效版本所识别的数据集合保持一致。转让完成后，出让方应配合受让方及时办理变更登记。1. 质押融资。登记主体可依据金融机构授信规则，以已登记的数据知识产权相关权益开展融资活动。质押融资合同中，可明确约定被担保债权、数据集名称及登记编号、担保范围、期限、违约责任、版本变化报告机制、价值变动监测及处置方式等事项。质权存续期间，若出质人发生影响数据集合功能、来源、规则或版本边界的重大变更（如核心字段调整、加工规则实质变更、上游数据授权到期、数据集被迭代替代、数据集被司法认定侵权等），应及时通知质权人，并按照合同约定作出相应处理。金融机构办理人工智能数据集质押，应当重点核查数据集上游授权有效期、开源协议限制、版本迭代机制，设置价值动态监测条款，充分评估数据集技术迭代贬值风险。2. 资产证券化。对于具有持续、稳定、可预测现金流的数据知识产权许可收益，可在符合金融监管规则和基础资产相关要求的前提下，探索以资产证券化方式开展融资。开展基础资产核查时，应区分登记的数据集合本身与基于其形成的许可收益、服务收益或债权，重点核验底层数据集合的登记边界与版本状态、现金流来源、合同权利、可转让性、风险隔离、信息披露及存续期管理等方面。以许可收益开展证券化的，应建立有效的风险隔离机制，确保基础资产独立于原始权益人的自有财产；若底层数据集合涉及个人信息或重要数据，证券化基础资产核查还应包含数据安全合规评估。1. 资产入表。对于符合会计确认条件的数据知识产权，登记主体可依据《企业会计准则》及《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11号）进行会计确认、计量、列示与披露。数据知识产权登记证书、登记申请材料、来源依据、样例及版本记录等资料，可作为识别登记主体所持数据集合范围、形成过程及当前版本状态的重要依据。企业利用登记数据集合开展人工智能模型研发的，相关数据处理成本应依据《企业会计准则》中关于研发支出的规定，合理评估并判断其资本化条件。2. 作价出资。符合《中华人民共和国公司法》及相关登记、会计规则要求的，登记主体可依法探索以可估价、可转让的数据知识产权相关财产权益作价出资。依据《公司法》（2023年12月29日修订）第四十八条关于“可以用货币估价并可以依法转让”的非货币财产出资规定，作价出资前应结合登记证书、登记集合边界、当前版本、来源依据、许可负担、价值评估和公司决策等材料明确出资标的，并完成相应权属交付与会计处理。作价出资应依法评估作价并办理财产权转移手续；涉及国有企业的，还应符合国有资产评估及交易监管规定。出资后数据集合发生版本重大变化或者市场价值显著波动的，公司及其他股东可依法约定调整机制。3. 保险。登记主体可结合保险机构的产品，就与数据知识产权相关的风险进行投保。保险标的及其责任范围，可依据登记证书所载明的登记数据集合边界、当前版本及许可使用范围予以确定；侵权争议所涉法律费用、调查费用、应急处置费用、数据恢复费用及其他损失，应按保险合同约定并结合实际证据予以处理。可承保的风险范围包括但不限于：数据侵权法律责任、数据安全事件（如数据泄露、篡改或丢失）、因模型输出偏差导致的第三方损害等。4. 认股权。登记主体可结合投融资安排，通过协议将数据知识产权的商业价值、许可收益或其他相关权益与认股权安排相衔接。协议中应明确对应的登记数据集合、当前版本、许可或收益范围、行权条件、行权价格、期限、退出机制及重大版本变化时的处理方式。认股权安排应以数据知识产权许可收益或其他财产性权益为基础，不得针对数据集合中不可分割的部分单独设权。5. 信托。在符合信托法律制度及监管要求的前提下，登记主体可探索以已登记数据知识产权所涉财产权益设立服务信托。信托文件应明确载明对应的登记数据集合、版本范围、许可或收益权内容、管理权限、持续更新安排及收益分配机制，并依据版本及权利状态的变化及时调整管理记录。信托设立后，受托人应以自身名义对数据知识产权进行管理和运用，并依法办理信托登记或备案。已登记数据知识产权发生许可、投资入股、质押、保险、信托、证券化等情形，登记人及相关主体应当自合同生效之日起10个工作日内按照规定办理相关事项备案，并提交合同及其他必要文件。如登记对象发生数据扩展、版本迭代等情况，登记主体可按本指引第一（九）（十）条规定办理连续存证或者变更（续展）登记。数据知识产权登记证书是登记主体持有相关数据集合、行使数据权益的初步证明。在司法审判和行政处理中，登记证书、登记申请材料、审查记录、样例数据、数据核验报告、连续存证记录及登记变更（备案）信息，可作为认定数据集合范围、形成时间、形成过程及动态更新的证据；但对方当事人提交相反证据足以推翻的除外。▸ 证明事项主要包括
1. 客体范围：数据集合的边界（数据结构、字段、模态、对象关系）；
2. 形成过程：初始数据来源、加工处理规则、形成时间；
3. 版本状态：当前版本及其与前序版本、登记版本的对应关系；
4. 权利归属：登记主体内部及其与继受主体的关系；
5. 存续状态：登记续展、变更情况，以及权利负担（质押、许可等）情况。
登记主体应当将数据知识产权登记纳入日常管理体系，妥善保存登记证书、登记申请材料、存证信息、公证材料、许可交易合同，以及其他能够反映登记数据集合功能、形成规则、应用场景及权属状态的材料。1. 建立管理台账：完整记录登记数据集合的版本、存证哈希值、许可及质押备案情况，确保登记系统信息与内部管理信息一致；
2. 做好连续存证：对动态数据集合持续开展连续存证，保持数据集合版本更新及区块链存证记录链条完整可追溯，便于历史版本恢复、差异比对及争议样例核验；
3. 关联归档运用材料：许可、转让、质押等运用事项所涉合同、备案回执、交付记录等材料，应与相应登记版本关联归档，形成从登记到运用的完整证据链；
4. 及时固定侵权证据：发现疑似侵权行为时，可通过可信时间戳、区块链存证、公证、电子取证等方式及时固定证据，包括数据抓取记录、网页快照、API调用日志、模型输出比对结果等。
1. 常见风险。以下情形可能引发数据知识产权相关权益争议：初始数据来源不合法（如未获得合法授权、未完成去标识化处理，或违反个人信息保护及数据安全相关法定义务）；权属存在争议（如其他主体就登记数据集合主张权利，或在联合申请时未明确约定权益分配比例）；数据许可与违规使用风险（如被许可方超出许可合同约定的应用场景、时间及地域使用，或转授权第三方使用登记数据集合）；他人侵权风险（如他人未经许可使用或公开登记数据集合）。2. 事前防护。技术防护上，可采取接口认证、访问频率控制、反爬策略、日志审计、数据去标识化等措施，降低数据被非法抓取和滥用的风险；与他人开展合作时，通过签订数据许可使用协议、保密协议、详细约定许可范围等方式明确权利义务边界，为后续维权提供依据。3. 侵权监测。可结合数据类型及应用场景，主动开展侵权线索监测：在公开数据集平台、模型社区、开源仓库及数据交易场所中关注是否存在疑似相似数据的发布；对模型输出结果及API返回内容进行比对分析，识别与登记数据集高度相似的样本；关注被许可方是否存在超出许可范围使用、转授权等行为。1. 争议类型。数据知识产权纠纷主要包括权属争议、登记异议、许可或转让合同纠纷、侵权纠纷等。2. 争议应对。登记公示阶段有人提出异议的，登记主体应根据登记机构通知，及时提交来源依据、加工处理规则、样例和其他证据，积极配合登记机构完成异议处理。登记后发生权属、许可、交易争议的，可依法通过协商、调解、仲裁、诉讼等方式处理。发现疑似侵权行为后，应当及时固定相关证据，防止证据灭失或被篡改；发送权利告知函，明确登记证书编号、争议数据范围及停止侵权的要求；可依法请求责令停止侵害、赔偿损失，并可主张为制止侵权支付的合理开支。若涉及公共数据、重要数据或个人信息的，应同步评估相关合规风险。3. 证据准备。应对数据相关权益纠纷时，应根据纠纷实际情况重点准备以下证据材料：① 数据集合实质性加工处理说明；
② 初始数据来源的合法性链条材料；
③ 登记证书、登记申请材料、存证信息（含连续存证相关信息）、样例数据、数据核验报告及登记审查记录等（可由登记主体或人民法院、其他纠纷处理机构向登记机构申请出具）；
④ 针对人工智能数据集，可采用样本抽样比对、模型输出测试比对、特征哈希比对等技术手段，形成实质性相似比对材料；
⑤ 对方接触可能性及独立来源抗辩的应对材料；
⑥ 损害范围与赔偿金额的计算依据（计算赔偿数额时，可综合考虑数据集研发加工成本、许可费、侵权违法所得、数据集稀缺性、人工智能数据集技术生命周期、制止侵权合理开支等多方面因素）。
本指引为业务操作参考指引，不具有法律强制力。本指引由发布部门负责解释。
