强强联合，共筑数智生态 | 衍因科技、上技所数字科技、芯超数据达成三方战略合作

2025-09-15 发布

近日，上海衍因科技有限公司（以下简称“衍因科技”）、上技所数字科技（上海）有限公司（以下简称“上技所数科”）、上海芯超数据科技有限公司（以下简称“芯超数据”）正式签署三方战略合作协议。三方将充分整合各自在人工智能、国家级数据资源、生物医药领域的独特优势，携手共建健康医疗数据合作生态，共同推动数据要素价值释放、科技成果高效转化及产业数智化升级。

战略合作视频：

https://static.yanyin.tech/website/resources/_04ba93dae3.mp4

本次合作是在深入贯彻《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的的意见》及《“十四五”数字经济发展规划》等国家重要指导文件精神的背景下应运而生。

三方的强强联合，将构建一个从底层数据资源、中层医学应用到上层研发平台的完整价值闭环：

● 上技所数科，作为上海技术交易所全资子公司，依托国家级科创数据资源底座，提供合规、可信的数据治理、知识产权服务与科技成果转化通道，为合作奠定坚实的“数据基石”。

● 芯超数据，作为生物医药数据解决方案的创新先锋，深耕医学数据价值挖掘，构建了连接科研、临床与产业的“数据桥梁”，为合作注入宝贵的“行业洞见”。

● 衍因科技，作为国内领先的人工智能研发云平台，聚焦生物医药领域的数智化创新，提供高效的数据管理、实验设计与自动化工具，为合作提供强大的“技术引擎”。

三方的协同将有效打通生物医药领域“数据-信息-知识-价值”的转化链路，为行业发展注入新动能。

此次合作将重点围绕数据资源的整合应用、科研成果的高效转化、以及产业数智化生态共建等方向展开。

上技所数科总经理徐彦尧表示：“上技数科是上海技术交易所的全资子公司，我们主要做的是关于科创领域的数据的价值挖掘及应用场景的挖掘。那这次跟衍因科技、芯超数据的合作，我们更多希望能够在科创这个赛道当中的医疗领域能够跟衍因在他的医疗领域的数据的价值挖掘、价值梳理及合规处理当中起到联动作用，并且能够更多的发挥数据要素层的作用。”

芯超数据副总经理马嫣然表示：“芯超数据是生物芯片上海国家工程研究中心旗下的数据科技公司，作为我国首个重大疾病数据行业创新中心的运营主体，芯超数据将联合更多的生态合作伙伴，推动数据要素在医疗健康、生物医药领域的深度应用，建立可信数据空间，推动数据流通和产业转化应用。本次与上技数科、衍因科技的联合，我们希望将更多数据洞见转化为产业应用的成果，真正推动医疗健康领域的数智化进程。”

衍因科技创始人兼CEO陈泽平博士表示：“非常荣幸能与上技所数科和芯超数据达成战略合作。芯超数据在生物医药数据领域的深厚积累，结合上技所数科在数据治理和市场转化方面的权威地位，将为衍因智研云平台带来前所未有的发展机遇。我们相信，三方的紧密协作，将为广大生物医药科研人员和企业打造出更智能、更高效的研发新范式。”

关于上技数科

上技所数字科技(上海)有限公司（以下简称“上技数科”）成立于2022年，系上海技术交易所有限公司出资设立的全资子公司，上技数科致力于构建技术转移转化数智化服务平台，聚焦科创领域，为地方政府、高校院所和科创企业等提供数字化解决方案，全方位支持国家级、省市级等重大专项资金项目，同时推动科创技术创新，促进科创数据成果转化交易，协同数据要素资源整合，实现科技创新主体供需对接、数字科创项目产学研合作、数据治理服务与管理咨询、数据资产入表等核心功能，为科技型企业、高校研究机构、政府等数据创新业务提供全方位支持，为科创数据生态提供全流程服务。

关于芯超数据

芯超数据作为一家专注于生物医药数据解决方案的创新型企业，凭借其在医疗数据分析领域的深厚积累和先进技术，为科研人员和临床医生提供了一站式的科研加速器和论文新引擎，助力生物医药领域的创新与发展。

芯超数据的解决方案涵盖多维度数据分析内容，从基础组学解析到临床转化与验证，再到模型构建和统计分析，形成了完整的科研支持链条，能够为科研人员提供定制化的数据分析方案，深度构建科研结果，助力课题申请书、SCI论文及毕业论文的高效撰写与质量提升。

关于衍因科技

衍因科技是中国领先的分子生物学科研平台，致力于成为全球AI for R&D Cloud领导者。

衍因智研云基于AI大模型的企业级生物科研协作平台，推行“3 ＋1 + N”的科研AI First战略框架，集成了生物信学套件、科研知识库套件、实验室协作套件、基因尺度大模型平台和多个智能助手。目前，衍因智研云已为数百家生物医药企业、高等院校和科研机构提供服务，助力他们高效开展科研实验和数据分析，显著提升科研效率与成果质量。

目前，衍因科技已为80家创新药企、437所高等院校及282所科研院所与医院提供领先的产品和服务，有效提高了生物医药研发人员的科研效率和质量，加速科研成果转化。