化工社AI化学开放数据平台现已收录 1.2亿余条化合物数据和 240万余条化学反应数据，面向化学、化工、医药、材料等领域的科研人员、企业用户和行业从业者免费开放。用户无需注册，即可查询化合物基础信息与反应数据，并通过名称、CAS号、SMILES、InChIKey、PubChem CID及分子结构等多种方式进行检索。
平台以化合物和化学反应数据为基础，探索建立"AI治理数据、数据反哺AI"的开放数据体系，推动化学数据从信息查询工具，进一步发展为支撑AI化学研究与应用的基础设施。
持续建设开放化学数据基础设施
化工社于2014年上线，长期致力于化学信息的收集、整理、关联和结构化处理。
目前，AI化学开放数据平台已形成以化合物和化学反应为核心的数据体系。
化合物数据包括分子结构、分子式、分子量、标准SMILES、InChIKey、CAS号及相关名称信息。
化学反应数据包括反应物、试剂、产物、反应条件、收率及相关实验信息。
通过化合物与反应数据之间的结构化关联，用户可以从目标化合物进一步查询相关反应，为化学研究、工艺分析、产品开发和信息检索提供参考。
支持多种化合物检索方式
针对化学物质名称不统一、标识方式多样等问题，平台提供多种检索入口。
用户可以使用化合物中文名称、英文名称、CAS号、SMILES、InChIKey或PubChem CID进行查询，也可以直接绘制分子结构，开展结构及子结构检索。
平台以分子结构为核心，关联不同名称、标识符和数据来源，减少因命名差异、格式差异和来源差异造成的检索障碍。
以AI提升大规模数据治理能力
化学数据规模越大，数据治理的重要性越突出。
同一个化合物可能拥有多个名称和不同的结构表达方式；不同数据来源之间，也可能存在结构重复、标识符冲突、名称歧义、映射错误和信息缺失等问题。
平台利用RDKit等化学信息学工具，对化合物结构进行解析、规范化和一致性检查，并根据分子结构、CID、CAS号等信息建立数据关联。
对于结构不一致、标识符冲突或映射异常的数据，系统将进行标记、拦截或提交审核，降低错误信息进入核心数据体系的风险。
在此基础上，平台将持续引入AI辅助识别、数据比对、异常发现和信息补全能力，提高大规模化学数据的处理效率与治理水平。
AI在这里不仅用于回答问题，更用于发现问题、校验数据和连接信息。
这也是平台所探索的第一个循环：让AI参与治理化学数据，让数据在持续治理中变得更加准确、完整和可用。
开放社区数据共建
自动化工具和AI可以提升数据处理效率，但无法完全替代化学专业人员对具体化合物、反应和应用场景的判断。
因此，化工社AI化学开放数据平台正在建立面向行业用户的数据共建机制。
注册用户可以补充缺失的CAS号、中文名称、英文名称、行业惯用名及其他相关信息。提交内容经过结构匹配和审核后，可补充至平台。
用户也可以提交来自公开文献、专利及实验记录的反应信息，包括反应物、试剂、产物、反应条件和收率等内容。系统将对反应参与物进行结构解析，并建立化合物与反应之间的关联。
当用户发现名称、CAS号、分子结构或其他信息存在错误时，也可以提交纠正申请。相关修改经过校验和审核后更新。
通过开放共建，平台希望汇集科研、生产、应用和市场环节中的专业知识，不断补充中文名称、行业惯用名及本土化应用信息，提升化学数据的完整性、准确性和实用性。
让数据反哺AI化学
人工智能正在进入分子性质预测、合成路线规划、药物发现、材料设计、工艺优化和智能实验等化学场景。
这些能力的形成，不仅依赖模型，也依赖能够被模型理解和使用的数据。
AI需要识别分子结构，也需要理解反应物、试剂、反应条件、产物和收率之间的关系。数据的规模、准确性、完整性和关联程度，将直接影响AI系统的检索、训练与推理能力。
经过持续治理的化合物和反应数据，可以进一步服务化学知识检索、结构分析、反应关联、智能问答及相关AIchem应用。
这构成平台所探索的第二个循环：经过AI和社区共同治理的数据，再反过来支持AI模型、化学工具和行业智能体的发展。
从AI治理数据，到数据反哺AI，化工社希望形成一个不断完善、持续生长的开放数据循环。
平台使命
化工社AI化学开放数据平台的使命，是连接分散的化学信息，建设开放、结构化、可持续治理的化学数据基础设施。
平台将持续完善化合物与反应数据体系，推动化学数据从"可以查询"向"可以关联、可以调用、可以被AI理解和使用"发展。
我们希望以AI提升数据治理能力，以开放共建丰富数据内容，再以高质量数据推动AI化学能力的发展。
AI治理数据，数据反哺AI，推动AI化学展开新的篇章。
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化工社｜AI化学开放数据平台
1.2亿+化合物 · 240万+化学反应
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（来源：化工社 www.huagongshe.com）