1.基于多源协同的公路水路基础设施数字化管理与应急响应优化（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

当前公路水路基础设施运营中，跨部门数据协同不足、分类分级机制缺失，导致应急响应效率低、资源调度滞后。业务问题：需解决交通与公安、气象、应急、自然资源等部门的数据共享壁垒，建立数据确权授权和市场化流通机制，实现智慧扩容与安全增效双重目标。本赛题的答题目标包括：（1）设计一套跨部门协同管理平台，集成多源数据。（2）实现通行效率智能优化（如动态车道分配）和突发事件快速响应（如事故自动识别与资源调度）。

2.基于互联网交通数据的交通信号优化研究（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

当前城市交通信号配时方案依赖静态规则，难以实时响应流量波动与突发事故，导致高峰拥堵加剧、应急响应滞后。跨部门数据协同不足，交通基础设施运营效率低下，亟需依托互联网数据和配时数据开展交通流量和排队长度的拟合还原，旨在通过互联网数据开展交通配时优化和效果评估。本赛题的答题目标包括：（1）结合互联网交通数据（如：停车延误、停车次数、车速等），通过算法开展交通流量和排队长度的数学拟合，并开展拟合度测试。（2）根据上述拟合后的数据设计单路口、干线和区域的动态配时方案优化算法，实时缓解拥堵并响应突发交通事件（如事故）。

3.基于大模型的交通数据挖掘与应用服务能力建设（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

传统交通模型难以处理多模态数据（视频、轨迹、文本），车路云协同感知能力不足，制约自动驾驶与智慧交通落地。需探索大模型在场景理解、数据生成与决策优化中的深度应用。本赛题的答题目标包括：（1）利用先进的多任务融合架构研发智能网联垂直领域交通大模型，开展海量参数的大模型预训练。（2）利用交通大模型深化数据要素的理解和生成能力，实现海量视频数据中感知目标、交通场景的理解、提取和样板生成。（3）基于交通大模型，针对车路云一体化感知数据等真实道路交通数据进行应用挖掘，支持建设多目标物场景库，构建数据标注、数据应用等一站式数据服务平台。

4.复杂城市交通环境下车路协同智能调度算法研究（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

复杂城市路网中，信号灯控制与流量分配缺乏协同，传统调度策略难以适应突发拥堵，亟需通过车路协同（V2X）技术实现车路数据实时交互与全局优化。本赛题的答题目标包括：（1）设计动态调度算法，融合路口交通流量数据、信号灯控制数据、路段运行速度、群众反馈数据，生成分流路径与信号联控方案。（2）验证算法在突发事故等场景下的鲁棒性，要求通行效率提升≥20%，应急响应时间≤5分钟。（3）输出标准化接口文档，支持交管系统无缝对接，形成可复用的城市级调度解决方案。

5.多源交通数据融合下的交通事件预测算法研究（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

交通事故与拥堵预测依赖单一数据源，误报率高、时空精度不足，难以支撑主动式交通管理。需融合视频、文本与结构化数据构建多模态预警体系。本赛题的答题目标包括：（1）开发多模态融合模型，集成视频目标检测、文本关键词提取与结构化数据分析。（2）输出事件类型（事故/拥堵）、概率值（0-1）、发生位置（经纬度±50米），要求预测准确率≥70%。（3）设计轻量化推理引擎，支持边缘设备（如路侧单元）部署，延迟≤1秒。

6.民航机票异常价格智能化甄别及预警研究（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

民航票价受供需波动、营销策略、政策调控影响，异常价格甄别依赖人工审核，效率低下且易漏检，亟需构建自动化监测与预警系统。本赛题的答题目标包括：（1）基于民航客运机票价格、航空公司营销策略、机票销售代理分销模式、航空网络运力编排、旅客购票支付意愿等多源数据，结合民航业内海量的历史机票销售档案、价格产品发布数据、民航机票价格的业务标准和中国民航客运票价的政策法规，针对民航客运异常机票价格进行甄别、预测、预警和处理。（2）实现异常机票价格的实时检测和异常事件的分级管控等重点场景示范应用。（3）完成针对机票异常价格的自动化预警和高效处置，提升民航业的盈利能力，降低运营风险。

7.民用航空数据集的低成本高性能处理与计算应用研究（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

全球机票价格计算面临高并发、低延迟、数据一致性等技术挑战，传统架构难以支撑实时动态定价与大规模数据同步。亟需构建高性能计算平台，提升民航业智能化服务能力。本赛题的答题目标包括：（1）基于民航领域深度融合的多源异构数据，实现具有IO密集型和计算密集型特征的高性能实时计算，构建分布式高性能密集计算技术架构体系，攻克数据动态近实时更新、集群数据一致性等关键技术难题。（2）为全球机票价格的高效计算提供强大的算力支撑，通过弹性扩展能力和资源利用率的优化，为民航业智能化服务升级奠定技术基础。

8.数据驱动的城市轨道交通质量安全AI智能监管（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

针对城市轨道交通工程全生命周期建造维护、质量安全数字化管控的迫切需求，通过综合利用行业知识辅助建设过程中的质量安全检查，从而解决现场问题发现、解决不及时及专业、问题隐患判断不准确等问题。本赛题的答题目标包括：通过技术标准、行业书籍、科研论文、工程图纸、工程图片、工程影像、信息模型、合成数据等多模式数据，建立向量库、训练视觉模型，形成AI智能问答平台。

9.城市地下空间地质大数据智能治理与应用关键技术（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

针对城市地下空间开发中地质数据孤岛化严重、标准化缺失及应用效能低下等痛点问题，传统技术难以突破多源异构地质数据融合、时空基准不统一、建模效率低、分析判别依赖人工经验等问题。本赛题聚焦地质数据的全流程治理与智能化应用，构建“数据治理-智能建模-工程优化”全流程验证体系，推动地质数据从资源向资产转化，支撑轨道交通建设、地下空间开发及工程风险管控。本赛题需构建地质数据分级分类与标准化治理体系，实现多源数据的高效融合与质量验证；基于AI技术开发行业知识库，实现地质行业知识的精准问答；通过地质数据与地下工程数据的智能融合，实现地质条件精准模拟、岩土参数智能预测、地质风险智能识别等，从而优化施工方案设计，降低工程事故发生率与建设成本。最终形成可复用的数据治理规范与智能化应用方案，为地下空间开发提供安全可靠的数据支撑。

10.基于大模型技术实现运量与运力资源智能预测（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

在汽车物流场景下，存在无法掌握运量、运力资源分布，运输网络不均衡，缺乏决策支撑提升运输周转率等问题。本赛题旨在结合人工智能大模型技术，面向核心竞争力场景，加快人工智能技术对业务的深度赋能，构建充分对流、高效周转的整车运输网络。本赛题的答题目标包括：（1）智能预测运量资源对流缺口及运量资源开发推荐。（2）运力资源预测及运力开发寻源推荐、运输线路识别及可控运力流向动态。

11.基于“AI+物流”推动物流行业降本增效（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

物流行业面临仓储资源争抢、路径规划低效、突发订单响应滞后等痛点，传统调度模式难以满足高弹性需求。需通过AI技术构建智慧物流体系。本赛题的答题目标包括：（1）设计仓储-运输动态协同算法，实现资源分时复用。（2）开发应急调度模块，支持极端天气/大促订单的替代路径与临时仓储推荐。（3）输出成本-效益分析报告，量化空驶里程、生鲜损耗等指标。

12.农村公路全生命周期养护优化模型（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

当前农村公路养护普遍面临资金短缺、管理分散、技术手段落后等问题。传统养护模式依赖人工巡查和经验判断，难以精准掌握公路病害发生规律，导致养护效率低下、资源浪费严重。同时，农村公路点多、线长、面广，且受地形、气候等自然因素影响大，全生命周期的养护管理难度极高。随着大数据、人工智能等技术的快速发展，通过挖掘和利用农村公路相关数据，为农村公路全生命周期养护提供了新的解决思路和技术手段。本赛题的答题目标包括：（1）健康状态评估：构建基于多源数据融合的公路健康状态评估模型，精准量化路面、路基、桥梁等部位的病害程度，输出公路健康评分及病害风险等级。（2）病害预测：结合历史养护数据、气象数据、交通流量数据等，建立时间序列或因果关系模型，预测未来不同时段、不同路段的病害发生概率与类型。（3）养护成本预测：综合考虑养护工程量、材料价格、人工费用、设备使用等因素，构建养护成本预测模型，为养护资金的合理分配提供依据。（4）养护方案优化：以养护效果最优、成本最低为目标，构建多目标优化模型，针对不同病害情况，输出最佳养护时间、养护工艺及资源配置方案。

13.高速公路重大突发事件多源数据分析与事故黑点识别分析模型（专业数据赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

近年来高速公路重大交通事故频发，严重威胁人民生命财产安全，加剧交通拥堵，造成重大经济损失。传统的事故分析多依赖单一数据来源，缺乏对多源异构数据的整合与深度挖掘，难以精准识别事故原因和潜在风险点。事故黑点（事故频发路段）的判定与治理也因数据支撑不足而效率低下。在数字化转型加速的当下，亟需通过整合多源数据，利用先进的数据分析技术，提升高速公路重大交通事故的分析能力与事故黑点治理水平，筑牢交通安全防线。本赛题的答题目标包括：（1）重大事故原因剖析：构建多源数据融合分析模型，整合事故现场、车辆、人员等多维度数据，挖掘导致重大事故发生的关键因素，明确事故发生的直接原因和潜在风险因素。（2）事故黑点识别：通过对历史事故数据、交通流量数据、道路环境数据等进行分析，建立事故黑点识别模型，精准定位高速公路事故高发路段，为后续治理提供依据。（3）风险预测与预警：结合实时监测数据和历史数据，预测不同路段未来发生重大突发事件的概率和风险等级，提前发出预警信息，以便管理部门采取防范措施。（4）治理方案优化：针对识别出的事故黑点，制定科学合理的治理方案，包括道路改造、交通管理优化、安全设施增设等，并通过数据分析评估方案的可行性和预期效果，实现治理方案的优化。

14.大型物流基地高负荷场景下仓储-运输动态协同优化方案（专业数据赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

大型物流基地作为区域核心陆路枢纽及城市物流的“生命线”，日均处理货物量大，面临仓储资源争抢、进出港路径拥堵、突发订单响应滞后、北京货车限行政策严格约束等痛点。本赛需设计一套基于实时数据的仓储-运输动态协同方案，实现以下目标：（1）仓储资源弹性分配：根据货物类型（生鲜/普货/危化品）、周转周期、温控需求，动态分配仓库容量（如冷库扩容优先级）。（2）进出港路径智能规划：结合实时路况、货车尺寸、装卸台占用率，生成最优进出港路径与时间窗。（3）突发订单快速响应：针对电商大促（如“双11”）、极端天气（如暴雨导致高速封闭），生成应急调度方案（临时仓储租赁、替代运输路径）。（4）昼夜资源复用：将仓储、月台、道路资源按“外地货车-本地小车”分时复用（如白天释放货车月台供城配小车使用）。

15.船舶AIS虚假错误信息智能识别与海事执法支持系统设计（专业数据赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

近年来，部分船舶通过伪造AIS报文（如虚假船名、篡改航行状态）或播发非法无线电信号干扰AIS数据，严重威胁水上航行安全。海事部门亟需高效技术手段识别并纠正此类问题。本赛题的答题目标包括：（1）设计一套智能化分析系统，自动识别虚假/错误AIS数据。（2）提出非法AIS信号源定位与阻断方案。（3）构建海事执法支持工具，生成证据链与处置建议。

16.京津冀多式联运数据共享平台与"公转铁"协同调度方案设计（专业数据赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

北京作为京津冀协同发展的核心枢纽，大宗货物运输长期依赖公路，导致六环周边道路拥堵、碳排放高企。为落实“公转铁”政策，需构建跨区域多式联运数据共享平台，打通铁路、公路、港口（天津港）之间的数据壁垒。本赛题的答题目标包括：（1）数据互通：整合铁路货运计划、公路货车GPS轨迹、天津港船舶到港数据，构建多式联运“数据池”。（2）智能撮合：基于货物类型（煤炭/建材/汽车）、时效要求、载具规格（集装箱/敞车），动态推荐“铁路+公路”最优组合路径。（3）绿色调度：为高碳排放线路优先匹配铁路运力，生成碳减排量化报告。