2025年“数据要素×”大赛安徽分赛

为全面贯彻落实党的二十届三中全会精神和中央经济工作会议精神，落实《中共中央、国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，加快推进《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，根据国家数据局等部门《关于举办2025年“数据要素×”大赛的通知》精神，聚焦重点行业领域，充分发挥数据要素乘数效应，推动数据要素综合试验区高水平建设，赋能经济社会高质量发展，省数据资源局等有关部门将举办2025年“数据要素×”大赛安徽分赛。现将有关事项通知如下。

一、大赛名称

2025年“数据要素×”大赛安徽分赛

二、大赛主题

数据赋能乘数而上

三、组织架构

在国家数据局、安徽省人民政府指导下，安徽省数据资源管理局牵头成立分赛组织委员会和分赛专家委员会。

（一）组织单位。

指导单位：国家数据局、安徽省人民政府

主办单位：安徽省数据资源管理局

承办单位：安徽省数据交易所有限公司、中国电信集团有限公司数据发展中心、中国电信股份有限公司安徽分公司、中国联合网络通信有限公司安徽省分公司、中国移动通信集团安徽有限公司，合肥市数据资源管理局、淮北市数据资源管理局、亳州市数据资源管理局、阜阳市数据资源管理局、淮南市数据资源管理局、滁州市数据资源管理局、六安市数据资源管理局、马鞍山市数据资源管理局、芜湖市数据资源管理局、安庆市数据资源管理局、黄山市数据资源管理局。

协办单位：中共安徽省委金融委员会办公室、安徽省发展和改革委员会、安徽省教育厅、安徽省科学技术厅、安徽省工业和信息化厅、安徽省人力资源和社会保障厅、安徽省自然资源厅、安徽省生态环境厅、安徽省住房和城乡建设厅、安徽省交通运输厅、安徽省农业农村厅、安徽省商务厅、安徽省文化和旅游厅、安徽省卫生健康委员会、安徽省应急管理厅、安徽省医疗保障局、安徽省气象局、安徽省总工会、中国人民银行安徽省分行、安徽省科学技术协会。

支持单位：安徽省数字江淮中心、安徽省大数据产业协会、合肥综合性国家科学中心数据空间研究院、清华大学合肥公共安全研究院、安徽省数字经济学会、安徽省汽车行业协会、安徽省现代农业协会、安徽省服务贸易和数字贸易协会、安徽省网商协会、中国物流与采购联合会物流信息服务平台分会、安徽省物流协会、安徽省数字金融科技协会、安徽省科学家企业家协会、安徽省青年企业家协会、安徽省旅游协会、安徽省健康文化旅游产业促进会、合肥市应急协会、安徽省气象学会、安徽省城市规划学会、安徽省零碳协会、安徽省通用航空协会、安徽省人工智能协会。

（二）分赛组织委员会。分赛组织委员会（以下简称分赛组委会）负责分赛的组织实施。安徽省数据资源管理局法规标准处承担组委会秘书处工作，统筹协调推进安徽分赛赛事组织、宣传推广、技术保障和推进战略合作等工作，安徽省数据交易所有限公司在组委会秘书处指导下负责具体工作。各赛道参照分赛组委会设立赛道工作专班，由赛道承办单位和支持单位组成，负责各赛道赛事组织策划、协调和执行，赛道承办单位总负责。

（三）分赛专家委员会。由高等院校、科研院所、行业头部企业、行业协会等专家共同组成，负责评审工作。

四、赛道设置

围绕《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，选定工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、城市治理、绿色低碳12个行业领域，对应设置12个赛道，并结合安徽新兴产业，增设人工智能、低空经济2个赛道。在赛道赛题设置上以应用为导向，通过分赛遴选出一批应用成效显著、创新性强、引领效应好的数据要素开发利用解决方案，带动相关技术产业发展（详见附件）。

在安徽分赛组委会的统筹指导下，工业制造赛道由安徽省工业和信息化厅指导，马鞍山市数据资源管理局具体承办，安徽省汽车行业协会支持；现代农业赛道由安徽省农业农村厅指导，安庆市数据资源管理局具体承办，安徽省现代农业协会支持；商贸流通赛道由安徽省商务厅指导，马鞍山市数据资源管理局具体承办，安徽省服务贸易和数字贸易协会和安徽省网商协会支持；交通运输赛道由安徽省交通运输厅指导，阜阳市数据资源管理局具体承办，中国物流与采购联合会物流信息服务平台分会和安徽省物流协会支持；金融服务赛道由中共安徽省委金融委员会办公室和中国人民银行安徽省分行指导，六安市数据资源管理局具体承办，安徽省数字金融科技协会支持；科技创新赛道由安徽省科学技术厅指导，合肥市数据资源管理局具体承办，安徽科学家企业家协会和安徽省青年企业家协会支持；文化旅游赛道由安徽省文化和旅游厅指导，黄山市数据资源管理局具体承办，安徽省旅游协会支持；医疗健康赛道由安徽省卫生健康委员会和安徽省医疗保障局指导，亳州市数据资源管理局具体承办，安徽省健康文化旅游产业促进会支持；应急管理赛道由安徽省应急管理厅指导，淮北市数据资源管理局具体承办，合肥市应急协会支持；气象服务赛道由安徽省气象局指导，芜湖市数据资源管理局具体承办，安徽省气象学会支持；城市治理赛道由安徽省住房和城乡建设厅指导，滁州市数据资源管理局具体承办，安徽省城市规划学会支持；绿色低碳赛道由安徽省生态环境厅和安徽省自然资源厅指导，淮南市数据资源管理局具体承办，安徽省零碳协会支持；人工智能赛道由安徽省科学技术厅指导，合肥市数据资源管理局具体承办，安徽省人工智能协会支持；低空经济赛道由安徽省发展和改革委员委指导，芜湖市数据资源管理局具体承办，安徽省通用航空协会支持。

五、参赛条件

安徽分赛秉持开门办赛的原则，企业、事业单位、科研院所、高校等均可参赛，鼓励产学研用等主体联合参赛。参赛单位、参赛项目、提交材料应符合大赛基本要求。

（一）参赛单位要求。

1．参赛单位须是具有独立法人资格的企业、事业单位、科研院所、学校等单位。允许上述组织间合作组队报名，合作组队需指定一个组织为牵头参赛单位。被列入“信用中国”网站记录失信被执行人、重大税收违法案件当事人名单、政府采购严重违法失信行为记录名单、有重大违法记录的单位不得参赛。

2．同一参赛单位可以有多个团队和项目参赛，但每个参赛团队只能提交1个参赛项目，每个参赛团队的参赛代表人数不超过5人，每个参赛代表只能代表1个团队参加比赛。报名截止之后，参赛代表不可更改。

3．参赛团队如选择在安徽分赛报名参赛，需遵守安徽分赛的赛事要求和安排，不接受重复参赛。

4．参赛团队需遵守安徽分赛规则，对所有信息的准确性和真实性负责，一经发现虚假信息将取消参赛资格。参赛团队名称需符合法律法规、公序良俗相关规定。

5．安徽分赛相关组织单位及其下属分公司、子公司、控股公司、母公司均不得在安徽分赛参赛，否则参赛成绩无效。各级政府部门及事业单位在保障赛事评审工作公平公正的前提下，可参与城市治理、气象服务、应急管理、人工智能、低空经济等赛道。

6．获得晋级全国总决赛资格的参赛单位应接受安徽分赛主办方或大赛组委会包括参赛项目知识产权在内的相关审核，审核未通过的团队将取消获奖资格及全国总决赛参赛资格。

（二）参赛项目要求。

1．参赛项目须符合安徽分赛赛道要求并符合赛题方向，每个参赛项目限报一个赛题方向，且不在其他分赛参赛。赛题一经选定不得更改。

2．参赛项目要求已经开展实际应用，取得或潜在具备良好的经济或社会效益，包括但不限于拥有自主产权的技术、产品、解决方案等。

3．参赛项目的创意、产品、技术及相关专利等知识产权应归属参赛单位，未侵犯任何他人的专利权、著作权、商标权及其他知识产权，且不得违反国家相关法律法规，否则将取消参赛资格和成绩。

4．具体参赛项目名称由参赛团队自行拟定，符合赛道和赛题要求，能体现出数据要素的主要特征，名称需符合法律法规、公序良俗相关规定。

5．在安徽分赛、全国总决赛期间，参赛团队均可在不改变项目名称和主要内容的基础上，持续推进参赛项目迭代升级。

6．评审期间，参赛团队须按照分赛组委会的要求补充提交参赛项目有关材料。所有已提交的参赛项目和相关材料原则上不予退还。

（三）参赛项目提交内容。

参赛项目应包括但不限于以下内容：

1．项目申报书。

（1）项目概述：项目背景、应用行业、核心优势等。

（2）解决方案：架构设计、方案功能、关键技术、数据要素利用方案等。

（3）应用价值：具体应用案例、经济效果、社会效益等。

（4）商业模式：推广模式、市场空间、社会效应等。

（5）团队介绍：履历、资质和优势等。

2．相关证明材料。参赛单位相关的基本资质、申报主体责任声明、财务审计、信用情况等证明材料，以及和参赛项目相关的基本资质证明、应用案例证明、知识产权证明等材料。所有材料须为参赛单位所有，严禁使用母公司、分公司、子公司、控股公司或其它非参赛单位材料，否则将取消参赛资格和成绩。

3．其他证明材料。例如：项目评审时需要的介绍材料、可直观展示参赛项目效果的视频、产品解决方案的模型和说明文档等。

（四）评审规则。

为保障安徽分赛公平公正，同时与全国总决赛相衔接，安徽分赛参照全国大赛组委会制定统一评审规则执行。

六、赛程安排

（一）启动报名阶段（2025年4月中下旬—6月下旬）。组织线上和线下推广工作，动员参赛队伍报名，提交参赛成果。

（二）初赛评审阶段（2025年6月下旬—7月初）。组织线上初赛评审，前30个项目进入技术验证阶段。

（三）技术验证阶段（2025年7月上旬—7月中旬）。通过线上技术验证或线下产品复现等方式，对每个赛道前20个项目进行技术审核和数据来源合法性、知识产权审核。

（四）决赛评审阶段（2025年7月中旬—7月下旬）。采取线下路演答辩的方式（每个项目20分钟），通过决赛评审，每个赛道评出金奖1个、银奖2个、铜奖3个，优秀奖6个。

（五）项目提升阶段（2025年7月下旬—8月中旬）持续优化项目，提升参加全国总决赛的质量。

具体时间根据实际情况可适当调整。

七、奖励及成果应用

安徽分赛决赛设置金奖、银奖、铜奖、优秀奖以及优秀组织奖，以奖杯证书等形式进行发放。其中每个赛道设置金奖1个、银奖2个、铜奖3个、优秀奖6个。此外还提供以下赛事奖励。

（一）安徽分赛奖励。

1．推荐全国总决赛：安徽分赛根据比赛结果向全国大赛组委会提交拟晋级全国总决赛的推荐名单，各比赛环节的相关评审资料将留档备查，用于全国大赛组委会对安徽分赛评审过程的监督。安徽分赛推荐到全国总决赛的团队应接受实质性审核，审核未通过的队伍将取消全国总决赛参赛资格。

2．成果转化：持续开展场景对接，宣传推广分赛优秀项目，适时举办“数据要素×”场景创新应用对接活动，做好项目的投资对接、成果转化。

3．扶持政策：对接相关扶持政策，帮助分赛优秀项目落地安徽省大数据产业园区，打造数据要素应用示范区。获奖项目有机会进入安徽省数据资源管理局建立的相关典型案例库，所在单位有机会申报安徽省数据资源管理局相关试点示范，并进入试点示范项目储备库。

4．标准申报：支持获奖团队形成地方标准，积极申报国家标准。

5．宣传推介：获奖项目可在相关媒体渠道进行宣传报道和服务推介等。

6．产融对接：进入决赛团队可参与分赛组委会组织的产融合作等活动，帮助与政府投资基金、产业投资基金、央企投资机构、创业投资机构、银行等对接。

7．供需对接：进入决赛团队可参与分赛组委会组织的供需对接等活动，促进资源对接。

8．落地入驻：帮助获奖团队对接招商引资机构和园区，帮助对接相关政策扶持和产业基金扶持。

9．人才支持：符合条件的决赛优秀获奖团队可帮助对接申报相关人才招引项目。

10．交流学习：获奖团队有机会参与分赛组委会举办的政策宣贯、专业培训、成果转化等活动。

11.数据交易：帮助获奖团队对接数据交易机构，提供数据产品挂牌、数据交易撮合、数据资产化服务。

（二）全国总决赛提供的赛事奖励。

进入全国总决赛的团队、获奖团队和获奖项目等可享受全国总决赛赛事奖励。

八、其他事项

（一）竞赛平台。安徽分赛官网网址：https://dexc.szahgs.com

（二）安全保障。各赛道具体承办单位落实安全主体责任，加强合规监管。安徽分赛官网技术支持单位要强化安全技术措施，保障平台网络安全和数据安全。

（三）舆情及法律风险预防。针对可能产生的舆情风险，一是保障公平公开公正，严格贯彻开门办赛原则，将透明公开落实到分赛的各个环节，制定统一的评审规则。二是强化出口管理，分赛相关宣传方案需经分赛组委会审议同意后方可对外发布。三是加强规则管理，强化知识产权等合规性审核，对获得奖项的项目进行知识产权、数据来源合法性等内容审核，并对选手参赛项目名称等进行规范。

（四）公示与举报。本着公平、公正、公开的原则，安徽分赛实行获奖作品公示和举报制度。获奖作品公示在安徽分赛官网，获得安徽分赛决赛金奖、银奖、铜奖、优秀奖的项目公示期7天，供各界监督、评议。未通过公示的团队将取消获奖成绩并追回奖励。举报实行实名制，并要提供相应的证据，匿名举报无效，举报由安徽分赛组委会进行受理、核查、裁定。为保证赛事公益性，安徽分赛不向参赛团队收取任何参赛费用。

（五）标识管理。分赛严格执行大赛标识管理要求，规范名称为2025年“数据要素×”大赛安徽分赛，需对外使用准确标准名称，如涉及需体现当届组织架构时，应完整表述组织架构中各机构全称，不得增删。安徽分赛组委会有义务通知媒体、设计等所有对外信息输出部门使用正确名称。

未经安徽分赛组委会的许可，任何单位和个人不得擅自使用与大赛标识相同或近似的图形、文字或其组合，不得将大赛名称、大赛标识等用于商品、商品包装、容器、商品交易文书上，不得用于任何形式、任何媒体的广告宣传、展览以及其他商业活动中，不得实施其他可能使人认为其与2025年“数据要素×”安徽分赛、安徽分赛组委会存在特定联系的混淆行为。

（六）其他事项。安徽分赛最终解释权归分赛组委会所有。未尽事项请通过安徽分赛官网查询。

九、联系方式

（一）组委会联系人。

李安定15005602235；周波18963792933；

刘锴15856953786；庄庆昊13695607964；

李阳15256999602。

（二）赛道联系人。

1．数据要素×工业制造：陈超15655588302

2．数据要素×现代农业：刘远超15855651225

3．数据要素×商贸流通：陈超15655588302

4．数据要素×交通运输：马冰洁15755886892

5．数据要素×金融服务：何起宸15755080976

6．数据要素×科技创新：刘婷婷15005515862

7．数据要素×文化旅游：程四海18655918100

8．数据要素×医疗健康：程博17755999212

9．数据要素×应急管理：高立明17356162357

10．数据要素×气象服务：徐思纯15375537756

11．数据要素×城市治理：高涵18855006090

12．数据要素×绿色低碳：徐子浩19942488975

13．数据要素×人工智能：刘婷婷15005515862

14．数据要素×低空经济：徐思纯15375537756

（三）平台技术支撑。伍宏中19956006180

附件：2025年“数据要素×”大赛安徽分赛赛道赛题

附件

2025年“数据要素×”大赛安徽分赛赛道赛题

围绕《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，聚焦实际问题，突出数据要素价值，充分发挥安徽省新兴产业资源优势，选定工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、城市治理、绿色低碳、人工智能、低空经济14个行业领域，对应设置14个赛道，在赛道赛题设置上以应用为导向，通过分赛遴选出一批应用成效显著、创新性强、引领效应好的数据要素开发利用解决方案，带动相关技术产业发展。

赛道一：数据要素×工业制造

赛题1：提升创新研发能力，推动制造高端化发展

数据驱动型创新研发模式，基于设计、仿真、实验、生产、运行等多维度数据实现产品研发和工艺创新，推动制造高端化发展。

赛题2：提高工业制造决策科学性，降本提质增效

完善数据采集、管理、分析和利用，在生产制造和企业运营主要过程采用基于数据的科学决策，实现降低成本、提高质量、效益提升的多重目标。

赛题3：提升服务型制造能力，增强用户满意度

加强产品全生命周期数据采集，整合设计、生产、运行数据，增强高端化生产性服务能力，提升产品可靠性和运行性能，增强产品用户满意度。

赛题4：稳固产业链供应链，强化价值协同

促进产能、采购、库存、物流等不同制造环节，以及供应链上下游等数据共享和可信流通，探索协同设计、协同制造、协同服务等新模式，提高区域间制造资源配置效率，提升产业链、供应链稳定性。

赛题5：探索数据跨主体协同利用机制

鼓励企业间建立公平互惠互利的流通规则制度，探索可信数据空间、隐私计算等技术手段，完善数据治理体系，提高数据资源质量，创新流通规则机制，促进数据在组织内部不同部门及组织内外更大范围流通和协同利用。

赛题6：工业领域高质量数据集建设

聚焦新材料、机械、电子、汽车等行业，围绕基础零部件、核心基础元器件、关键基础材料、整机装备与系统，打造来源主体丰富、数据标注准确、应用成效突出的高质量数据集，支撑人工智能和大模型在工业及更多行业应用。

赛道二：数据要素×现代农业

赛题1：促进种植业生产数智化水平提升

通过融合利用地理信息、遥感、北斗导航、气象、土壤、农事作业、农情监测、灾害、病虫害等各类数据，构建天空地一体化的感知网络，开发作物水肥药精准管理模型，开发基于通用大模型土水肥药智能决策垂直大模型，集成智能精准执行装备，为农业生产管理、生产经营主体和相关服务企业提供农业生产数智化场景支撑，提高水肥药利用效率和粮食产量。

赛题2：推动农机作业服务提质增效降本

在农机作业的各环节，通过融合利用北斗定位、物联网、大数据、大模型等技术和农机作业、农情、天气等各类数据，实现农机实时监控、作业分析、态势展示、灾情预警、科学调度、应急保障、智慧作业，为农业生产经营主体和相关服务企业提供数智化场景支撑，推动农机作业服务提质增效降本，促进智能农机装备应用生产实践一线，促进耕种管收等各环节农机的数据融合应用，提高农机生产效率和作业精度。

赛题3：促进农产品追溯管理能力提高

针对农产品质量安全中的数据的问题，优化溯源数据采集与存储方案，追溯环节中时间位置与设备戳的技术实现，数据模型的核心算法，解决造假和信息不符问题的防控机制，实现从生产到销售全过程中的年份、产地、品种、品质、生产方式、农残水平、加工过程、运输方式、销售渠道、包装防伪工艺等关键信息的全面追溯，提高农产品溯源管理能力，保障食品安全。

赛题4：促进产业链数据融通创新能力提高

通过综合利用农产品生产、销售、加工等数据，为农业生产经营主体提供智慧种养、智慧捕捞、产销对接、疫病防治、行情信息、跨区作业、一站式采购、供应链金融等创新数据和信息服务。

赛题5：促进培育以需定产新模式

通过有效融合分析应用农业与电商平台、农产品批发市场、商超、物流企业等商贸流通数据，为农业生产经营主体和相关服务企业提供新模式及场景支撑，向农产品生产端、加工端、消费端反馈农产品信息，辅助农业生产决策，促进以需定产。

赛题6：促进农业生产抗风险能力提高

针对农业生产面临的不确定性日益增大的问题，为提高农业生产的抗风险能力，综合利用产能、运输、加工、贸易、消费等多源数据，针对粮食、生猪、果蔬等重点领域，构建智能化的农业风险预警与决策支持系统，实现对自然灾害、疫病传播、价格波动等风险的实时监测、精准预警和科学决策支持。

赛题7：促进耕地保护数字化能力提高

针对农村土地碎片化、撂荒、非粮食化等问题，融合土地确权数据、遥感动态监测，气象和地理环境数据，构建耕地全生命周期监测模型，实现耕地健康诊断引擎、智能化的耕地质量评价、实现基于多源数据的耕地产能的验证模型和耕地评价报告智能体、开发耕地大数据平台，显著提升耕地保护数字化水平，为落实“藏粮于地”战略提供技术支撑。

赛题8：打造智慧乡村治理服务场景

针对基层乡村治理中政务服务分散、应急响应滞后，村民参与不足等痛点，整合政务、安防、环境、民生等数据资源、构建智慧乡村服务平台，建立乡村治理大数据服务场景模型及解决方案，实现多源数据融合和治理状态实时监测。提供基于数据的政策建议和精准服务方案，提高乡村治理水平。

赛题9：建设农业农村政策智能问答模型

系统汇集政府网站信息、农业农村政策、农业数据库、新闻资讯、农业专家知识，构建专业知识库与大模型有机融合，开发农业农村政策智能回答系统，为农民、农业从事者、基层干部等提供便捷、准确的农业农村政策咨询服务，推动农业农村政策落地，助力乡村振兴。

赛题10：基于农业数据资源的智能搜索与推荐系统

开发一个集成多源农业数据的智能搜索与推荐系统，能够根据用户需求（如作物种植、气候预测、市场价格等）提供精准的数据搜索结果，并通过算法推荐相关数据，以提升农业生产决策的效率和准确性，推动农业数据的有效利用。

赛道三：数据要素×商贸流通

赛题1：加强数据融合分析利用，增强产业协同效益

加强电商平台与各类商贸经营主体、相关服务企业深度融合，依托客流、消费行为、交通状况、人文特征等市场环境数据，打造集数据收集、分析、决策、精准推送和动态反馈的闭环消费生态；支持电子商务企业、国家电子商务示范基地、跨境电商产业园区、传统商贸流通企业加强数据融合，整合订单需求、物流、产能、供应链等数据，优化配置产业链资源；鼓励电子商务企业、商贸企业依托订单数量、订单类型、人口分布等数据，主动对接生产企业、产业集群，加强产销对接、精准推送。

赛题2：强化数据要素赋能，创新丰富消费场景

深入挖掘消费者多元化需求，围绕数字产品、数字服务、数字渠道、数字内容，创新商旅文体健融合发展的多元化消费场景，发展品质电商、壮大数字消费。引导企业赋能传统零售业，提供定制化解决方案，通过即时配送、智慧零售等加速数字化转型。充分发挥数据要素对人工智能大模型等基础支撑作用，发展“人工智能+电商”，通过打造“向善”算法、共赢规则，培育数字生活新消费。整合商业、信用、品牌、标准等基础数据，驱动商贸流通领域各行业垂直大模型开发和训练，促进“人工智能+消费”。

赛题3：提高行业国际化服务能力与竞争力

通过交易、物流、支付等数据融合利用，提升跨境电商及相关企业供应链综合服务、跨境身份认证、全球供应链融资等能力，推动企业国际化发展。

赛题4：强化数据赋能汽车以旧换新

建设汽车报废更新补贴申请平台，通过推动政务服务应用创新，实现消费者补贴申领“一口办理”，便利消费者申领补贴，支持地方实现补贴申请“一网联审”，形成“高效办成一件事”与“汽车报废更新”深度融合。建设汽车置换补贴申请更新平台，强化现代信息技术手段运用，最大限度优化业务流程、简化申请材料、降低办事成本，加强部门信息共享和核查比对，按统一标准与全国汽车以旧换新补贴申请平台实现对接，形成数据横向、纵向良好互动。

赛题5：提高成品油流通数字化监管水平

积极运用大数据、物联网等技术手段，建立成品油流通大数据管理平台，实现成品油零售经营资格在线审批和批发、仓储经营企业在线备案，加油站“进、销、存”数据实时采集，同时定期归集共享成品油生产经营运输、开通成品油发票开具模块、营业执照经营范围包含成品油经营、全国工业产品生产许可证的许可范围包含成品油等企业的基本信息，相关部门危险化学品，构建涵盖批发、仓储、运输、零售等环节的全链条、可追溯的成品油动态数据信息采集系统。

赛题6：大数据赋能生活必需品市场保供

鼓励商贸流通企业打造大数据应用场景，在生活必需品保供物资方面提升数据分析、整合能力，与政府数据平台加强对接，实现数据、资源互联互通。引导企业聚焦粮、油、肉、蛋、奶、果、蔬、方便食品等重点品种，推动“进、销、存”量和价格数据动态采集、分析，发挥数字化智能治理优势，形成区域统一的信息化、智能化应用系统，做到分析准确、响应及时、调度迅速、统筹有力，保障市场供应充足、有序，满足群众生活必需品消费需求。

赛题7：加强数智技术推广运用，夯实商贸流通数据基础

推动步行街（商圈）智慧化发展，通过建立大数据平台，加强客流、销售等数据实时监测和分析，运用数据要素指导步行街（商圈）发展。支持县域流通企业数字化转型，对具备条件的农村商业网点进行数字化改造，提升县域商业网点运行效率。开展商品市场基础设施数字化升级，打造智慧商店、网订店取、无接触交易等零售业新模式新场景，用数字要素支撑批发零售业高质量发展。发展数智供应链，“一链一策”推进商贸流通行业供应链数字化、智能化、可视化改造，打破供应链上数据孤岛和数据壁垒，提升供应链运行效率与韧性。

赛道四：数据要素×交通运输

赛题1：公路水路基础设施数字化转型升级

进一步健全基础设施运营服务中交通与公安、气象、应急、数据、自然资源等部门的协同联动管理和服务机制，加强各类交通网络基础设施的数据跨区域衔接，探索建立行业数据分类分级、确权授权使用、市场化流通等运行机制。在智慧扩容方面实现通行效率有效提升，在安全增效方面实现突发事件应急响应效率的有效提升。

赛题2：提升综合货运枢纽智能化水平

基于多维数据搭建数据平台，综合运用数据挖掘、机器学习、深度学习等人工智能技术，对数据进行智能分析与模式识别，构建相关数据模型。探索综合货运枢纽智慧化、网联化方向，为交通物流枢纽信息资源全链条便捷共享打好基础。

赛题3：基于多源数据的农村公路运行状况动态识别分析

形成农村公路运行状态动态识别分析技术方案，辅助农村公路基层管养人员更好地管理和养护农村公路。

赛题4：高速公路重大突发事件多源数据分析

有效监测高速公路运行情况，及时预警突发事件，防范化解公路安全运行风险，确保高速公路运行安全。

赛题5：交通物流运行监测

通过不同维度的指标监测及建立风险预警模型，支撑政府部门、企业及时掌握交通物流运行态势，开展实时风险监测与预警分析，辅助政府部门及时预防与应急处置、企业科学制定运输调度方案，提升交通物流运行韧性。

赛题6：船舶自动识别系统(AIS)虚假错误信息分析判别

通过分析识别虚假AIS报文和错误的船舶AIS数据，给海事执法提供参考，纠正船舶AIS错误数据信息和打击水上无线电非法AIS报文播发行为，保障水上船舶航行安全。

赛题7：物流数据开放互联

聚焦多式联运数据开放互联、制造业、商贸业与物流业数据融合应用、国际物流数据综合服务、国家物流枢纽间数据互联共享等物流数据开放互联典型应用场景，打通政府部门、相关企业及港口、公路、铁路、航空等业务系统数据，创新物流数据交互模式和解决方案，探索建立公益性和市场化有机结合的多层次物流数据开放互联机制，促进物流资源优化配置。

赛道五：数据要素×金融服务

赛题1：拓展公共数据应用

基于公共数据挖掘新的业务增长点，推动金融机构业务创新，促进金融机构可持续发展并更好地服务实体经济。同时，借助公共数据建立智能化的风险防控体系，实现对各类金融风险的实时监测、精准预警和有效应对，保障金融机构的稳健运营。

赛题2：提升科技、绿色、普惠、养老金融服务水平

运用大数据等手段，融合利用多维数据，完善对科技、绿色、普惠、养老企业的画像和评级，提升客户识别和营销对接效率，提高风险防控能力，探索创新业务模式，优化金融产品和服务，满足科技企业、绿色企业、中小微企业、养老企业的合理融资需求，助力科技、绿色、普惠、养老产业高质量发展。

赛题3：人工智能条件下的资本市场舆论环境治理

结合资本市场舆论数据的特点与趋势，利用大数据、自然语言处理、人工智能等新型技术手段，研究优化资本市场舆论推荐算法，构建资本市场负面舆论监测预警及“信息茧房”防范机制，充分发挥资本市场正面舆论的数据要素价值，强化资本市场预期管理，坚定对资本市场高质量发展的信心。

赛题4：融合多维数据发展绿色金融

融合环保、气象、金融等多维数据，构建模型评估金融活动的环境和社会风险。更好发挥资本市场枢纽功能，引导更多资源要素向绿色、低碳领域集聚，提高金融业、环保、社会经济的可持续发展水平。

赛题5：提高金融服务领域的数据分析能力

加快建设证券期货金融数据分析平台，通过多维度立体化统计分析，深入挖掘各类数据，提升自动化风险监控水平。稳步推动金融行业的数字化转型，加强智能化的科技监管能力，防范化解金融风险，确保金融市场的稳健运行和健康发展。数据架构应能够支持多源异构数据的采集、存储和整合，并满足高并发和大数据量处理的需求；数据治理方案应能够保障数据的一致性、准确性、完整性和安全性，并对数据治理的效果进行评估和持续改进。

赛题6：强化期货市场服务实体经济能力与风险防控能力

在确保市场合规与风险有效管理基础上，探索应用大数据、区块链、人工智能、物联网等前沿科技，整合宏观经济、行业动态、供应链信息、政策导向、商品价格指数及市场情绪等多源异构数据，合理促进期现货市场数据交融，丰富外部数据应用场景，解决重点风险领域监管难题，优化期货合约设计、风险管理工具及交易监管机制。

赛道六：数据要素×科技创新

赛题1：AI赋能科学数据共享平台构建

聚焦科学数据质量提升，以及科学数据的智能标注与分类。通过人工智能技术，推动数据安全与隐私保护的重点场景优化，完善科学数据开放共享机制，保障海量多源科学数据的高效治理与互联互通。打造智能化科学数据协同共享平台，实现科学数据的安全开放与融合利用。

赛题2：推动科技领域人工智能大模型开发

围绕科学数据的质量和准确性，科学数据的标注和分类，科技领域大模型的预训练、微调与推理应用等重点问题，深入挖掘各类科学数据和科技文献，通过细粒度知识抽取和多来源知识融合，构建科学知识资源底座，建设高质量语料库和基础科学数据集，支持开展人工智能大模型开发和训练。

赛题3：科学数据融合与AI驱动的技术创新

聚焦致力于研究跨学科科学数据的整合应用，以及科学问题与人工智能技术的深度结合。借助机器学习、深度学习和大型模型等前沿技术，深度挖掘科学数据的潜在价值，提供高质量科学数据资源和知识服务，支持未知领域的探索和科学创新的发现。通过细分领域小模型建设，促进化学新材料、化工新工艺、生物育种、药物研究等领域的技术革新和产业升级。

赛题4：AI for Science：加速科研范式变革与新质生产力发展

聚焦人工智能在多学科领域的应用，重点构建统一的数据采集标准化体系、实验设备接口标准化协议及实验流程标准化框架，推动科研基础设施的智能化与协同化。通过人工智能、大数据和物联网技术，实现科研数据的自动化采集、智能分析与高效管理，探索数据驱动的新科研范式。

赛道七：数据要素×文化旅游

赛题1：公共文化资源数字化与开放共享

推进公共文化资源数字化建设，整合汇聚文物、古籍、美术、地方戏曲剧种、非物质文化遗产等文化数据资源，或在博物馆、公共图书馆和文化馆等公共文化场所中，推进文化资源数字化和垂直领域数据归集，丰富公共文化数据库，增强公共文化数字内容的供给能力。同时，借助公共文化数据资源和前沿技术，实现公共文化数据的广泛开放共享与跨主体流动开发，非物质文化遗产的传承与创新发展，提升公共文化资源的普惠度、公众参与度和满意度。

赛题2：文化创意产业IP创新应用

拓展文化资源数字化新技术与文化内容IP应用新场景，通过运用多样化的数字技术提高文化资源创新效能；深化文化内容产业IP价值及其衍生业态，探索实现文化内容IP资本化转化，形成文化数据资源开发利用新模式新举措。

赛题3：文物数字化保护与传播

运用前沿技术，实现对文物进行全方位数字化保护与复原，借助保护修复、安全监管、文物流通等多维度数据，形成“文物画像”，让文物“活起来”，为文化保护及活化利用提供新的视角和方法。利用数字3D、全息投影等技术提升文物展示与解说的游客体验，提升文物的价值和吸引力。或者通过整合和共享文物数据增强相关机构在文物保护、展陈展示和文化传播等方面的工作效能。

赛题4：智慧旅游创新发展

以旅游景区、度假区、休闲街区等为核心，依托运营商、在线旅游代理（OTA）、游客生成数据（UGC）、本地硬件设备及政务等数据，构建游客画像，实现个性化和精准化的旅游信息推荐和精准营销并形成新的产品和模式创新；通过公共数据开放共享、涉旅企业数据有序流通等形式，提升旅游服务便利化和体验个性化，进行跨行业、跨主体、跨区域数据开放共享与资源置换。

赛题5：AI大模型与文旅融合应用

利用文化和旅游领域特有的数据资源，依托AI大模型技术开发垂直领域大模型和智能体应用。通过整合旅游目的地信息及相关行业数据，构建诸如“旅游行程规划助手”“旅游智能服务助手”等应用场景；通过梳理文化领域博物馆、图书馆、文化馆、非遗馆等场所公共文化资源，为训练领域AI智能体提供高质量的语料库和训练集，借助“问答助手”、文生图、文生视频等新的交互方式提升公众获取公共文化资源的效率和体验；或通过生成式AI的方式为文化内容创作提供智能化解决方案。

赛题6：文化和旅游数据要素化新发展

探索文化和旅游数据要素化的实践，在遵守法律法规的基础上，进行文化和旅游数据的确权、定价、资产化和交易等关键环节的实践；或者探讨如何通过建立内容IP授权、维权机制和打造平台等手段，引导和促进场内数据交易的创新尝试；或者体现文化和旅游领域数据安全建设，展示如何平衡数据利用与用户隐私保护之间关系的创新解决方案。

赛题7：文物数据应用机制与技术

研发一套文物数据确权的技术解决方案，包括标准化确权模型和适用于文物保护机构的数字化工具。设计一个智能授权管理平台，包括智能合约模板、数据访问权限管理模块和授权记录追踪模块等。建立一个基于区块链或可信计算技术的数据流通平台，实现透明、安全、高效的数据共享。

赛题8：文物数据资源应用场景展示研究

构建多维度的文物结构化数据，运用知识图谱、多模态大模型、算法推荐等，完成从文物数据采集到科研、教育、游戏、动漫、文创设计等的多场景应用。同时，形成高精度、多模态、虚实融合的历史空间时序重建与人机交互系统解决方案，实现新型文物展示空间等创新成果的产业化应用。

赛道八：数据要素×医疗健康

赛题1：医疗健康数据跨机构数据协同应用

不同机构间对医疗健康数据的共享应用需求较迫切，通过建设可信数据空间，构建数据合规匿名化、数据“可用不可见”的流通使用新模式和可信流通体系。

赛题2：提升医疗服务便捷性

医疗服务的复杂性、服务流程的多样性、服务对象的广泛性、医疗数据的敏感性，机构间存在信息壁垒，推动优化医疗资源配置，提高服务效率和质量。

赛题3：强化医疗大数据创新应用

完善健康医疗数据资源要素体系，深化在行业治理、临床科研、公共卫生、智能医疗设备等领域的创新应用。建设多模态语料库和高质量医学数据集，为医药产品研发或临床知识发现提供早期研究基础，形成一批具有示范效应的新模式、新业态。

赛题4：规范医务人员依法执业

聚焦医务人员使用智能系统辅助规范医疗执业行为的场景，利用信息技术创新性地将医疗服务相关法律法规规定嵌入医疗服务流程，有效普及医疗执业相关法律法规，提供精准的医疗执业法律风险预警和决策建议，加强医疗执业行为的合规性审查，优化诊疗过程，保障依法执业。

赛题5：医养结合服务的数据协同与模式创新

利用医疗、养老、社区等多机构数据，提出一种可复制的医养结合数据应用方案。探索“医-养-社”协同服务新模式。通过整合老年人健康档案、医疗资源分布、社区服务能力等数据，实现医疗资源与养老需求的智能匹配，开发居家健康监测与远程诊疗一体化系统，包含数据共享机制、服务流程优化模型及典型应用案例，提升老年人健康水平与服务质量。

赛题6：加强中医药数据特色应用

盘活名老中医临床诊疗全流程数据，推动名老中医经验传承创新能力提升。加强中药全产业链数据协同利用，建立完善中药质量溯源体系，提升中药生产质效。数字化赋能中医药文化传播，创新中医药文化传播途径。推动人工智能大模型中医药全领域多场景应用。

赛题7：提升医保数据赋能管理水平

聚焦数据驱动下的医保管理能力升级。完善医保运行管理机制，科学合理制定预算，加强运行监测与风险预警。强化医保服务协议管理，建立基于动态评估与信用评价的协议管理机制。加强医保健康管理，整合医保健康数据，促进医保从“被动支付”向“主动健康管理”转型。

赛题8：提升医保便民利企服务水平

持续提升医保便民利企服务水平。加快推进医保钱包、移动支付、追溯码采集应用等推广应用，有效减轻药品流通和零售企业在追溯信息采集和上传的负担；加快推进“云药房”建设应用，满足群众足不出户使用医保购药的需求，拓展药品流通和零售企业市场；加强云影像共享比对应用，让影像数据“多跑腿”，群众“少跑路”。有序释放医保数据价值，为群众构建高效、精准的优质医保便民服务，为企业缓解成本压力，注入强劲的发展动力。

赛题9：推动医保数据赋能三医协同

探索完善医保基金与医疗机构的结算机制，压缩结算周期，减轻医疗机构资金周转压力；探索医保基金与药品、耗材生产企业直接结算机制，优化供应链资金流转，降低企业运营成本；探索与商业保险机构同步结算机制，推动“医保+商保”清分结算中心建设，逐步完善“双平台一通道”模式，推动多层次医疗保障体系协同发展。

赛题10：推动医保数据赋能社会经济发展

充分发挥数据要素的乘数效应，全面赋能经济社会发展。探索融合其他领域数据，借助大数据分析、人工智能、机器学习等前沿技术手段，构建数据合规应用模式，建立健全数据安全与隐私保护机制，确保数据在合法、安全的前提下高效流通与使用，打造开放、协同、可持续的医保数据创新应用生态。

赛题11：提升医保数据赋能改革水平

持续赋能医疗保障事业高质量发展，以数据驱动为核心，构筑共建共治共享的改革新格局。充分利用医保信息化建设和医保领域各项工作的新成效，围绕支付方式改革、长期护理保险试点、药品集采以及地方医保政策优化等重点领域，加大对医保数据的深度挖掘、精准分析与创新应用，提高医保决策的科学性和精准性，提升群众的获得感、幸福感、安全感，充分发挥数据在医保改革中的关键作用，助力构建更加公平、高效、可持续的医疗保障体系。

赛道九：数据要素×应急管理

赛题1：提升安全生产监管能力

围绕矿山、危险化学品等高危行业安全生产监管需求，充分发挥电力、通信、遥感、消防等数据要素在提升实时监测与精准监管能力中的融合应用价值，实现对私挖盗采、明停暗开等行为的精准监管和城市火灾的智能监测。体现数据要素在安全生产责任保险评估模型构建和新险种开发方面的重要作用，以数据要素价值化提高安全生产风险评估的精准化和科学化。

赛题2：提升自然灾害监测评估能力

充分发挥公共数据资源要素价值，整合利用铁塔、电力、气象等公共数据，全面赋能自然灾害灾情监测、预警、研判、评估等全过程管理，提升自然灾害风险管理数据分析、仿真与建模水平。针对地震风险的监测评估，强化地震活动、地壳形变、地下流体等监测数据的融合分析，提升地震预测预警水平。

赛题3：提升应急协调共享能力

针对跨区域一体化应急管理面临的新形势、新要求，加强应急管理事件、人员队伍、物资装备、安全生产经营许可等相关数据要素跨区域共享使用，发挥数据要素对应急管理监管执法、现场处置和协同联动的赋能作用。

赛题4：数据赋能基层应急能力提升

利用数据要素赋能基层应急工作，通过技术创新和数据驱动的方法，提高基层应急响应的速度和效率。围绕数据收集、整合、分析及应用等环节，提出切实可行的解决方案，为基层应急管理提供强有力的技术支持和智力保障。

赛道十：数据要素×气象服务

赛题1：开发气象数据决策新模式

强化气象数据与经济社会、生态环境、自然资源、农业农村等数据融合应用，打造气候变化风险识别、风险评估、风险预警、风险转移等智能决策模式。深化气象数据与城市规划、重大工程等建设数据融合应用，降低不利气象条件对规划和工程的影响。推动气象数据在风能、太阳能等企业选址布局、设备运维、能源调度等深度应用，实现新能源企业降本增效。

赛题2：开展气象数据产品新服务

聚焦农业、物流、水利、电力、能源等领域气候风险防范需求，汇聚多源气候数据与行业数据，运用统计分析、机器学习等方法开发“天气指数－灾害损失”评估模型。基于“天气指数－灾害损失”评估模型按需开发各种天气指数保险产品及天气衍生品，推动其落地应用于保险、期货等金融行业。深化气象数据分析，挖掘温室气体排放的源头，识别和评估潜在气候风险及其对经济活动的影响，开发相应的气候投融资产品，实现气候投融资数智服务。

赛题3：强化气象赋能增益作用

加强气象数据与低空飞行通信、导航、监测等数据融合利用，探索利用5G-A基站、智能汽车加载的激光雷达、视频等设备，开发气象数据收集新技术，打造数字化气象服务产品。推动气象数据在风能、太阳能等企业选址布局、设备运维、能源调度等深度应用，实现新能源企业降本增效。融入冰雪经济、银发经济，与经营主体联合打造旅游、健康等气象服务新业态。打造高质量气象语料库和数据集等，支撑人工智能大模型开发和训练，创新气象数据产品及服务。探索建立可信数据空间，畅通气象数据融合利用、授权运营、高效流通、收益分配等关键环节，强化气象数据跨部门跨市场安全监管。

赛道十一：数据要素×城市治理

赛题1：提升城市管理协同化水平

提高城市管理数据共享与融通应用实效，推动城市人口、地理信息、建筑、设施、事件、组织等多维度数据融通，在公共卫生、交通管理、公共安全、生态环境、基层治理、城市更新、智慧城市、海绵城市、体育赛事等领域场景投入应用，基于数据融通、业务协同等实现具体领域或城市综合管理的态势实时感知、风险智能研判、及时协同处置，优化城市管理方式。

赛题2：提高城市发展决策科学性

综合利用城市时空基础数据、资源调查数据、规划管控信息、工程建设项目管理数据及物联网感知数据，开展多维度综合分析与研判，助力城市规划、建设、治理、运营等关键领域的精细化、智能化决策，为城市发展提供基于数据的科学支撑。

赛题3：发展数智融合的公共服务

在城市医疗、教育、养老、文旅等公共服务领域开展数智融合实践，打通公共数据与社会数据（如企业数据、互联网平台数据等）之间的数据堵点，推动三医协同、医养融合、文体旅融合等多维度数据融通，提升公共服务便捷化和精准化水平。基于数据融合、业务协同等模式，打造智慧社区、智慧邻里、数字家庭、AI管家等新场景，切实满足人民群众对高质量公共服务的需求，体现数据要素对公共服务的赋能作用，及其产生的经济和社会效益。

赛题4：强化区域协同治理

围绕企业经营主体注册登记、异地就医结算、养老保险互转等服务事项开展跨城通办中存在的难点、痛点问题，发挥数据要素的融合赋能作用，以数据流畅通跨城治理藩篱，体现跨城治理新技术、新产品、新服务、新应用及新商业模式，实现社会效益的最大化。

赛题5：提升城市绿色低碳治理水平

围绕建筑节能、绿色建造、可再生能源利用、城市碳排放监测等城市低碳发展目标，发挥数据要素的支撑作用，通过CIM平台、能耗监测系统、碳排放分析模型等技术手段，优化建筑能耗管理，提高绿色建筑标准执行力，促进建筑材料全生命周期碳排放控制，助力城市碳达峰碳中和目标的实现。

赛题6：打造智联协同的数字工程

围绕建筑工业化、数字化、智能化，推行工程建设项目全生命周期数字化管理，推进施工质量安全监管、工程质量检测数字化转型，实现智慧监管。深化应用自主可控建筑信息模型（BIM）技术，提升建筑设计、施工、运营维护协同水平，推动智能建造与建筑工业化协同发展。打造全产业链融合一体的智能建造产业体系，大力发展数字设计、智能生产和智能施工，促进建筑业高质量发展。

赛题7：建设智慧韧性的数字城市

围绕实施城市更新行动，打造宜居、韧性、智慧城市，统筹规划、建设、治理三大环节，加大新型城市基础设施建设力度，实施城市基础设施智能化建设行动，加快城市基础设施生命线安全工程建设，推动城市运行管理“一网统管”推进城市运行智慧化、韧性化。

赛题8：构建智管宜居的数字村镇

深入实施数字乡村建设行动，按照房、村、镇三个层面，整合现有信息数据，统筹推进信息化建设和数字化应用，构建“数字农房”“数字村庄”“数字小城镇”，助力建设宜居宜业美丽村镇。

赛题9：深化城市产城融合发展

促进新型产城融合发展，推动智慧建筑、园区招商、物业服务等多元数据融通利用，推进城市产业空间数字更新。推动数据在智慧商圈、智慧文体场馆、智慧公园等数实融合场景的应用，激发产城融合服务能级与数字活力。开展城市实体化数据要素场景创新中心建设，打造新技术新场景首试首用体验场。

赛题10：夯实城市数据底座支撑

统筹建设城市感知与传输设施，全面提升城市存储与计算设施，加快建设城市数据流通设施，为城市数据“采存算管用”提供安全高效的基础设施能力支持。基于城市数据底座，开展公共数据授权运营、数据融通利用、城市数据空间运营等创新实践。完善城市智能中枢体系建设，依托海量城市数据资源、大模型等，构建城市运行数字体征指标体系、智能分析研判平台、多级联动指挥平台，形成城市态势全面感知、趋势智能研判、协同高效处置、平急快速切换能力。

赛题11：提高人社公共服务普惠性

体现数据要素在深入推动就业、社保、人事人才、劳动关系等公共服务实现便捷化、普惠化和智能化过程中的放大、叠加、倍增作用，切实满足人民群众对高质量人社公共服务的迫切需求，体现基于数据要素的人社公共服务新应用、新产品、新模式，及其创造出的显著的经济与社会效益。

赛道十二：数据要素×绿色低碳

赛题1：优化生态环境治理服务

面向气象和水文耦合预报、受灾分析、河湖岸线监测、突发水事件应急处置、重污染天气应对、城市水环境精细化管理、环境风险评估环境污染责任保险设计和绿色信贷等领域现实需求，通过融合气象、水利、生态等多领域数据资源，构建多源环境数据融合AI模型，实现污染物扩散智能预测与修复技术优化推荐。基于卫星影像与地质数据建立矿山植被、河湖岸线等生态恢复评估体系，精准量化修复工程碳汇增量，创新市场化生态补偿机制，为环境治理与生态修复提供全链条技术支撑。

赛题2：促进用能效率提升

聚焦工业制造与能源数据融合，构建能耗预测、多能互补等创新应用场景，推动生产能效升级。整合卫星遥感与行为数据建立动态监测体系，优化低碳路径规划与资源错峰调度。基于BIM集成建筑全生命周期数据，开发碳排放模拟系统及低碳改造决策工具。创新去中心化电力交易算法，提升风电/光伏并网效率，实现供需动态平衡与弃电率控制，支撑绿色低碳转型。

赛题3：促进资源循环利用

强化对固体废物收集、转移、利用、处置等各环节数据资源的融合创新应用，提升产废、运输、资源化利用各环节效率，促进固废、危废资源化利用。整合企业生产、物流、废弃物数据，构建实时碳排数字孪生体，实现碳排放预警、配额分配与交易模拟。

赛题4：促进生产减排降碳

聚焦碳排放监测与核算，构建产品全生命周期碳足迹评估体系，助力减排降碳。运用区块链技术打造产品全生命周期可信碳足迹溯源工具，驱动供应链低碳转型。基于物联网与机器学习搭建能源智能监控系统，整合光伏、储能、交通等多源数据，动态优化能源配置路径，支撑零碳目标实现。

赛道十三：数据要素×人工智能

赛题1：人工智能在行业领域中应用

人工智能技术应用可以带动相关产业发展，创造就业机会，促进经济增长。如在制造业中，人工智能技术可以显著提高生产力，通过引入自动化设备和智能机器人，减少人工成本，提升生产速度和精度。此外，在医疗、交通、金融等领域，人工智能也带来了显著的效率和准确性提升。本赛题旨在挖掘人工智能技术在工业制造、城市治理、医疗、环保、灾害响应等行业领域的创新应用。

赛题2：面向AI的数据集构建

此赛题旨在通过对数据的采集、清洗、标注，形成人工智能模型训练数据集；同时也鼓励通过模拟仿真等方式形成合成训练数据集，以及开发人工智能训练数据集复用平台服务。

赛题3：数据要素×安全人工智能

在当前技术环境中，人工智能（AI）应用正在迅速扩展至多个关键领域，包括大模型应用、自动驾驶应用和工业智能等领域。然而，这些领域的AI应用面临着一系列的痛点和挑战，其中最核心的问题是数据质量参差不齐且规模庞大，用于模型训练后会导致人工智能算法存在数据投毒、虚假数据对抗攻击、分布外数据失效等潜在安全风险。本赛题旨在于将数据与算法进行有机结合，促进安全人工智能技术发展，识别并减少可能导致系统风险的因素，提前发现算法安全漏洞，达到防患于未然的目标。

赛道十四：数据要素×低空经济

赛题1：创新行业应用促进低空经济发展

本赛题旨在探索低空经济在不同行业领域的发展趋势以及潜在机遇。深入分析低空经济在各行业中的应用案例，如在气象、水利、农业、交通等行业上的优秀解决方案，展现数据要素在低空经济行业应用上发挥巨大作用。如低空无人机在气象监测、数据采集、预报预警等方面的应用，提升气象服务的精准度和时效性；在农业植保、作物监测、灾害评估等环节的创新应用，提高农业生产效率和作物产量等。通过大赛挖掘更多低空经济应用场景，推动低空经济与各行业深度融合，促进产业升级和经济发展。

赛题2：低空经济基础设施建设方案

当前，低空经济在基础设施建设上存在诸多问题，例如无人机起降点、充电维护设施有限，导致服务范围受限；基础设施成本高，利用率低，难以形成规模经济；空域限制和飞行安全未能得到完善保障，影响了无人机的普及等等。参赛者需结合低空经济发展的痛点，提出创新性的应用方案和改进建议，推动低空经济健康绿色高质量发展。