1.基于数据要素与数据资产化的一刻钟生活圈运营方案（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

在当前城市发展进程中，一刻钟生活圈的构建旨在提升居民生活便利性与品质。社区已有部分一刻钟生活圈的服务商数据。本赛题旨在基于这些已有的数据要素，将其转化为数据资产，建立起一套完整的运营体系，为一刻钟生活圈项目打造营收机制，实现社会效益与经济效益的双赢。本赛题的答题目标包括：（1）经过数据整合与清洗、数据分类与标注，对一刻生活圈数据要素进行全面分析，包括但不限于商家名称、地址、经营范围、联系方式，完善其详细地址，以便后续精准定位与服务推荐。（2）基于社区数据集，可形成各类数据产品及相关增值服务，搭建生活圈统一的线上推广平台，为商家精准推广服务。与社会生活服务平台合作，将生活圈数据与平台进行对接，挖掘新的价值。（3）探索基于数据要素的社区服务思路，以一刻钟商圈的商家数据集的资产化为切入点，建立可持续运营创收的模式，为社区服务的创新发展探索新的路径。

2.社区人口动态智能监测模型（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

社区治理中，人口基础信息的碎片化与更新延迟，导致资源配置失衡、风险预警滞后等问题凸显。与此同时，物联网感知设备、多源政务数据与社会化数据的融合，以及时空大数据分析、边缘计算等技术的成熟，为构建实时、精准、可解释的社区人口动态监测体系提供了技术可行性。本赛题旨在打造“感知-分析-决策”一体化的社区人口智能治理引擎，为智慧城市与韧性社区建设提供底层数据能力支撑。具体包括：（1）整合社区网格台账、智能门禁轨迹、移动信令数据、公共设施使用记录等，构建跨部门数据共享机制，解决“信息孤岛”问题。（2）通过动态行为建模与预测，聚集热点及异常事件，实现风险分级预警。（3）开发适配社区边缘节点的低功耗人口计数算法，通过终端设备实时采集数据，降低云端传输负载与隐私泄露风险。（4）构建可视化人口监测平台，对接社区治理系统，驱动“监测-干预-反馈”闭环管理。

3.北京“老老人”高质量数据集建设及智慧养老服务场景打造（专业数据赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

北京市现有“老老人”和失能失智老年人约81.5万，自主选择居家养老的“老老人”占比达94%。2024年，北京市发布《关于加强“老老人”服务保障的若干措施》，提出要依托北京养老服务“一网一端一平台”，利用人工智能等科技手段，实现对“老老人”精准画像和服务跟踪分析，以实现更加精准的服务保障。本赛题的答题目标包括：（1）通过对上述数据的治理、整合形成高质量北京市“老老人”数据集；建立老人的标签体系，实现对“老老人”进行精准画像。（2）构建民政养老“政策找人”“服务找人”数据模型，并可与“老老人”画像匹配，能根据老人信息自动匹配、推送符合老人需求的政策和服务，实现老年人服务需求精准对接和养老服务资源协同。

4.社区应急物资智能调配算法（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

社区应急物资调配面临突发性、不确定性与资源约束的多重挑战：传统人工调度依赖经验决策，导致“紧缺与过剩并存”；灾害场景下交通瘫痪、多方协同低效、物资投送延误，威胁居民生命安全。此外，现有调度系统多采用静态规则或单一目标优化，难以动态平衡公平性、时效性等。本赛题通过“数据驱动决策-多方协同网络-弹性响应架构”三位一体，推动应急物资调配从“粗放式经验主导”向“精准化智能驱动”转型，为构建平战结合、韧性自适应的社区应急管理体系提供技术底座。

5.基于多源数据的困难群众精准识别与动态监测模型（专业数据赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

当前社会救助政策实施中，主要为依申请受理，困难群众在申请过程中，采用承诺制。政府部门按照政策要求开展经济状况调查，调查手段单一，可能存在“漏保”“错保”情形。传统的“铁脚板”模式，通过人工筛查，效率低、覆盖面窄，难以动态追踪困难群众家庭困难情况。本赛题旨在通过整合多源数据（如：收入、房产、车辆、医疗、教育、残疾等），构建智能化算法模型，精准识别困难群众并动态监测其状态变化，实现社会救助的主动发现、精准识别、动态监测，有效提升社会保障公平性。本赛题的答题目标包括：（1）精准识别。按照现行社会救助政策有关要求，通过多维数据综合判断申请家庭是否符合社会救助条件。（2）动态预警。搭建动态监测预警体系，设定预警指标，动态监测家庭变化情况，从主动发现困难群众和动态管理救助对象两个方面生成预警信息。

6.社区矛盾纠纷AI调解系统（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

当前社区矛盾纠纷化解，传统调解高度依赖人工介入，调解员数量短缺与能力差异导致“小事拖大、大事拖炸”；基层调解数据缺乏多源信息整合与风险量化评估工具；纠纷类型日益复杂化。在人工智能赋能基层治理的背景下，亟需构建数据驱动的智能调解系统，提升纠纷化解效率与公平性。本赛题通过“智能感知-知识融合-情感计算-文化适配”的全链条创新，为平安社区与法治社会建设提供技术支点。具体包括：（1）全渠道纠纷感知与分类。对接网格员上报、舆情爬虫、智能摄像头，利用多模态融合技术，实现纠纷事件自动抓取、语义归类与冲突等级判定。（2）知识增强型调解策略生成。构建法律条文库、历史调解案例库及心理学知识图谱，通过对比学习算法生成多角色视角的调解方案，提供法律依据引用、赔偿计算器及和解协议模板。（3）情绪识别与对话引导。集成语音情感分析、微表情识别技术，实时监测当事人情绪波动，动态调整AI调解话术，避免矛盾激化并引导理性协商。

7.社区工作者智慧助手（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

社区是社会治理的基本单元，社区工作者是服务群众的中坚力量。当前居民服务诉求日益多元化、复杂化，现有工作方式较为传统、智慧化程度较低。为此，需要设计一个社区工作者智慧助手，使之成为社区工作者日常工作小助手，提升工作效能。本赛题的答题目标包括：（1）对居民多样化诉求进行汇聚和分析。运用人工智能、大数据分析等前沿技术，对多渠道采集的文字、音频、视频等形式的诉求信息，进行语义理解、自主学习、智能分析等加工。自动匹配相关政策文件、办事指南等内容，提升居民获取公共服务的效率和体验。（2）自动训练、扩充知识库。通过梳理社会治理领域法律法规、政策文件、办事指南、治理案例等资源，训练、扩充政策法规和常见问题知识库，构建基于深度学习的高效语义检索算法，实现对居民诉求、政策供给的精准匹配，成为社区工作者日常工作的智能助手。

8.社区教育资源均衡匹配系统（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

当前社区教育资源分布面临“空间错配”与“动态失衡”双重困境，静态分配模式忽视个体需求的差异性，加剧教育资源利用效率低下与公平性缺失。在数字孪生与教育新基建加速落地的背景下，亟需构建智能化资源匹配系统，破解“人-资源-场景”协同难题。本赛题的答题目标包括：（1）多维度需求画像构建。聚合学籍数据、在线教育行为日志、社区调研问卷等多源信息，利用知识图谱技术刻画居民教育需求标签，实现需求精准映射。（2）动态资源池与智能匹配。设计基于组合拍卖算法的双向匹配引擎，实时对接供给能力与需求优先级，支持弹性排课与跨机构调剂。（3）空间公平性优化。量化教育资源覆盖盲区，动态生成设施选址优化建议与校车路线规划方案，降低“最后一公里”服务门槛。（4）隐私保护与协同治理。基于区块链存证机制构建学校-社区-家庭多方协同的信用评价体系，保障数据安全与权责透明。

9.社区文化资源智能推荐引擎（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

当前社区文化服务供给面临“低效匹配”与“价值衰减”双重困境：文化资源散落于博物馆分馆、社区书院、非遗工作室及线上平台，呈现“孤岛化”分布；传统“一刀切”推送模式忽视群体文化偏好差异，造成高价值资源闲置与隐性文化需求未被激活并存。文化资源运营方缺乏居民参与行为的动态数据分析能力，难以及时调整服务供给策略。本赛题的答题目标包括：（1）对接政府文化云、场馆预约系统及社交媒体，利用知识图谱技术融合多模态数据，实现戏曲、展览、手作课程等资源的时空属性与语义关联建模。（2）捕捉个体文化偏好从“静态标签”到“动态兴趣流”的迁移规律，实现动态兴趣进化感知。（3）设计融合时空上下文（节假日、地理位置）与社会关系网络的混合推荐模型，实现“千人千面+千人千时”精准推送。（4）集成AR导航与数字孪生技术，构建“线下资源线上预约-线上内容线下体验”双向导流系统。

10.数据要素赋能社区服务需求与供给精准对接（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

当前居民对于社区服务需求日益多元化、个性化，社区服务供给存在着丰富度不够、精准度不高、专业度不强等短板。针对这些问题，需要智能化系统对社区服务进行支撑和补充。本赛题的答题目标包括：（1）对居民服务需求进行精准分析。设计居民服务诉求类数据的收集、汇总、分析、处理等功能，构建多层次、多类型的居民需求画像。（2）对社区服务资源供给情况进行汇聚和展示。如，以地图形式展示社区步行15分钟内可享受的各类服务设施、便民服务站点和服务资源等信息，方便居民查找和获取服务。（3）通过对以上两个维度数据的汇总和分析，精准评估社区服务的“供需”平衡情况，对社区服务设施、便民服务站点和服务资源的不足提出预警，提供解决方案，推动社区服务从“工作驱动”向“数据驱动”升级。

11.社区噪音污染智能识别系统（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

当前社区噪音污染治理深陷“被动响应”与“溯源低效”双重困境：传统管理模式依赖人工巡检与居民投诉，但声源定位偏差大、取证时效性差，导致重复投诉率高达40%。跨部门处置流程割裂，难以实现“事前预防-事中干预-事后复盘”闭环管理。在智慧城市声景感知技术迭代背景下，亟需构建智能化识别系统破解噪音监管“盲区多、协同弱、溯源难”痛点。本赛题的答题目标包括：（1）多模态感知网络构建。部署边缘计算节点与分布式声纹传感器阵列，融合音频流、视频流及振动数据，实现噪音类型分类与声源定位。（2）动态自适应识别引擎。开发环境噪声基线建模模块，结合时间、空间、天气等多维上下文，动态调整噪音判定标准并识别异常事件。（3）跨部门协同处置链路。自动派发工单并生成证据报告（含声纹图谱、视频片段及法律条款指引）（4）噪音热点预测与规划优化。利用时空图神经网络分析历史投诉数据，预测高发区域与时段，输出社区公共空间声学设计建议及设备主动降噪方案。

12.基于物业管理数据挖掘社区物业服务提升空间（专业数据赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

运用物业管理软件所收集的数据，通过数据挖掘技术，对社区居民进行精确的用户画像分析，深入了解居民的实际需求，洞察居民的偏好，探索更贴合本社区居民需求的物业服务方式，以提升社区生活的便捷性，在持续满足社区居民日益增长的多样化和多层次需求的同时，创新以城市运营为核心的发展模式，实现多元化的发展结构，进而构建一个以居民需求为导向的智慧社区生态系统，并在此基础上孕育新的业务增长点。本赛题旨在对各小区物业服务可提供的业务种类分析结果，依据对实际业务的指导性、创新性、价值性的情况分析，是否对业务决策及可落地性有显著影响进行评分。

13.大型社区老年人安全服务的数据要素模型及算法（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

大型社区老年人安全服务面临风险预警滞后与照护资源错配的双重困局：跌倒、走失、突发疾病等安全事件年均发生率高达23%，但现有监测体系存在感知盲区、数据孤岛、响应碎片化等系统性缺陷。传统安防依赖视频监控与手动巡检，难以识别居家环境中的隐性风险。在《“十四五”国家老龄事业发展规划》提出“构建全时响应智慧养老体系”与《智慧健康养老产业发展行动计划》政策驱动下，亟需通过数据要素整合重构“风险可量化、预警可穿透、服务可闭环”的老年人安全防护新范式。本赛题以某个常驻居民为5万人的大型社区为例，老年人居多，其中有空巢老人、失能失智老人等，老人的安全问题时有发生。请根据社区情况，结合数据要素的方法论：（1）设计一套涵盖数据采集、数据分析、数据标注及数据利用等要素的大数据模型。（2）并设计一套算法，提供算法流程图，构成一个完整服务方案。（3）可提供数据要素的维度，兼顾数据脱敏、授权机制及最小必要原则。

14.社区电梯安全预警物联网系统（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

社区电梯安全治理面临老龄化加剧、维保滞后与风险预警失焦等多重挑战：电梯机械疲劳与元器件老化导致故障频发，但传统维保依赖人工半月检模式，60%以上隐患未能及时识别（如钢丝绳微裂纹、门机变频器异常）。现有电梯物联网设备多为单一传感器（仅监测启停状态），缺乏多维度数据融合能力（如震动频谱、电机电流谐波、轿厢视频行为分析），难以实现故障根因溯源。同时，物业、维保单位与监管部门数据割裂（如年检报告未数字化、故障记录未关联GIS地图），导致应急响应迟缓（平均救援到达时间超28分钟）。本赛题在特种设备智慧监管与城市生命线安全工程推进背景下，需构建智能化预警系统破解电梯健康管理“感知弱、诊断浅、协同差”痛点。重点考虑因素如下：（1）多模态感知网络构建。（2）故障预测与寿命建模。（3）风险分级与协同处置。（4）乘员行为安全管控。（5）全链数据可信存证（6）公众参与与应急培训。

15.社区团购价格波动监测模型（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

社区团购行业面临价格体系紊乱与市场公平性缺失的双重压力：高频价格战价格波动剧烈，引发消费者价格焦虑，而商户因缺乏实时价格感知能力，常陷入“低价倾销-库存积压-资金链断裂”恶性循环。在《价格法》《反不正当竞争法》政策趋严及消费者权益诉求升级背景下，亟需构建智能化价格监测模型破解“波动难量化、违规难举证、调控难触达”的治理瓶颈。本赛题的答题目标包括：（1）整合社区团购平台API、支付结算日志及供应链数据流，实现商品全生命周期价格追踪，实时解析促销规则对成交价的影响，绘制城市-社区-网格三级价格热力图。（2）开发多模态时空图神经网络模型，融合成本波动、消费行为数据，甄别正常市场波动与恶意操纵行为。（3）价格欺诈智能取证。训练基于对比学习的多任务模型，识别“虚构原价”“虚假折价”等违规模式，对接市场监管总局电子证据固证平台。（4）动态定价响应体系。构建价格-销量-利润平衡模型，为商户提供实时调价建议。

16.社区垃圾分类大数据溯源管理平台（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

社区垃圾分类治理面临精准度不足、溯源链条断裂与长效监管缺失‌等问题，居民小区存在“前端分类-中端混运-末端混烧”现象。现行管理模式依赖人工巡检与纸质台账，难以追溯混装责任主体。居民参与激励不足，违规取证难。亟需构建大数据溯源平台破解分类管理“数据孤岛、责任模糊、激励失效”痛点。本赛题的答题目标包括：（1）全链条数据感知网络。部署AI智能垃圾箱、车载物联网终端及中转站光谱分析仪，构建“户-桶-车-站-厂”五级溯源编码体系。（2）违规行为智能取证。开发多模态融合算法模型，结合监控视频时空分析，自动生成含人脸特征脱敏处理、违规事件链的可执法电子证据包（3）闭环监管协同机制。构建“AI预警-网格督办-执法联动”工作流，对接城市运管服平台自动派发整改工单（4）精准宣教与激励。开发居民垃圾分类数字画像，基于投放准确率推送定制化教学视频，联动社区商超实现“绿色积分-消费折扣-物业费减免”智能兑换。

17.社区防疫物资需求预测算法（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

社区防疫物资管理正面临供需错配与动态响应滞后的双重挑战，老旧社区因老龄人口密集导致慢性病药品需求被低估，而城中村因流动人口变化易出现防护用品发放遗漏。在“平急两用”公共基础设施建设和“二十条优化措施”精准防控要求下，亟需构建数据驱动的需求预测模型破解“需求盲测、资源错配、响应迟滞”痛点。本赛题的答题目标包括：（1）多模态数据融合引擎。对接网格化管理平台及零售药店进销存数据，实时整合人口结构（老龄/儿童占比）、疫情态势（封控区数量）、环境变量（气温/湿度）等20+维特征，构建社区级防疫物资动态画像。（2）应急场景仿真推演。建立物资需求-供应弹性计算框架，模拟大规模疫情暴发、极端天气导致的物流中断等突发场景，预生成分级调配预案。（3）开发物资分配多目标优化算法，通过数字孪生技术实现配送路径动态仿真。构建物资供需态势“一张图”，实时预警库存失衡风险，联动智能仓储机器人实现“预测-补货-配送”全流程自动化。

承办单位：北京市朝阳区人民政府、北京市昌平区人民政府

主办单位：中共北京市委社会工作部、北京市人力资源和社会保障局、北京市民政局

协办单位：中关村智能科技发展促进会（联合正保教育集团）

1.启动阶段：

      5月28日启动北京分赛，发布北京分赛赛道赛题等赛事信息。

2.初赛阶段：

      竞赛启动后，参赛团队可通过官网报名和提交材料，初赛报名和比赛分阶段进行，预计8月下旬开展初赛评审，审核获奖材料，确定晋级北京分赛区决赛单位。

3.决赛阶段：

      公布决赛评审时间和评审安排，预计8月底左右开展北京分赛区决赛，围绕初赛评选产生的优秀项目，采取路演答辩等方式进行决赛评选，计划9月底前提交参加全国总决赛名单。

各赛道设置一、二、三等奖、优秀奖等奖项，并提供以下权益：

1.数据流通

鼓励优秀项目数据资源和成果加入北京市数据流通利用增值协作网络，组织北京国际大数据交易所与参赛单位开展“所商合作”，促进数据要素流通，通过市场化实现价值化。

2.产融对接

持续组织国家级、市级和区级投融资机构举办产融对接活动，提供的产融合作资源支持。

3.展示推广

组织数据应用方与参赛单位开展业务合作，举办论坛沙龙、座谈交流、线下推展等赛事活动，制作获奖项目案例汇编，促进数据产品的服务推广与供需对接。

4.企业发展

符合条件的获奖团队可享受相关市级部门和属地政府提供的产业支持、人才招引等政策。

5.跟踪服务

北京分赛组委会建立竞赛项目库、主体库，推动全市产业支持政策触达参赛单位，加强常态化跟踪与沟通服务。

6.交流学习

获奖团队有机会参与大赛组委会举办的政策宣贯、调研走访、成果转化等活动。

每个赛道的奖项数量、大赛权益详情将在后续进行通知，敬请持续关注。