FAIR 原则
概念与方法基准
2016 年科学数据管理原则，强调机器可读、可发现与复用
定义
FAIR 指数据应可发现（Findable）、可访问（Accessible）、可互操作（Interoperable）、可复用（Reusable）。原文为 Wilkinson 等，Scientific Data 2016-03，vol 3, 160018，强调机器可读、可自动发现与复用 [1]。原则条数在未核。
代表实现与采用方
FAIR 是原则而非文件格式，由具体格式与元数据标准落地：ML 数据集元数据见 Croissant 元数据，单细胞容器见 AnnData，仪器与分析数据见 Allotrope ADF / ASM、SiLA 2。资助方政策层面的数据共享要求见 NIH 受控数据访问限制与 AI 训练限制。
局限
原则不规定具体字段，各领域实现差异大；"FAIR"不等于开放或高质量，也不保证实验元数据足够支撑模型训练。实验元数据（ISA、MIAME/MINSEQE 类）与 ML 元数据、仪器层之间尚无被验证的统一映射（推断，未见公开案例）。
来源
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卡片整理 2026-10-15。公司自报数据标“公司口径”；⚠️ 为未经独立核实。