本赛题旨在通过数据采集、去重、标准化等手段入库DCS等实时产线数据，同时利用深度学习模型结合已有行业知识库对采集的数据进行实体识别、数据关联等，形成多模态知识图谱；同时利用大模型推理能力，对数据进行实时分析，产出产线诊断报告、产线异常提醒；同时针对产线生产情况给出合理化建议，通过结合电耗、原材料消耗量等给出生产合理化建议，从而降低生产成本，提升良品率；通过分析产线数据，结合工艺模型，给出工艺改进建议，从而帮助工业企业实现降本、增效的目标。

2.汽车零部件高阶计划排程优化（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

当下，全球汽车产业格局重塑，整车市场增速放缓，竞争激烈，成本压力如多米诺骨牌般从整车板块迅速向下传导。汽车零部件企业（线束制造）作为劳动密集型企业，如何合理的分配工单排序减少在换模换型时间浪费，平衡与优化设备产能，精益化运营提升生产效率变得尤为重要。基于工厂的工单计划、标准工时、设备产能、设备加工限制条件、产品工艺信息等限制与约束，构建最优的高阶计划排程模型，优化工单排布降低非必要浪费提升生产效率。本赛题围绕加工工艺复杂、产品品类繁多、设备差异化大等计划排程业务核心痛点，旨在构建汽车线束行业Cutting工序高阶计划排程模型。

3.提升创新研发能力，推动制造高端化发展（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

当前，全球制造业正加速向高端化、智能化、绿色化转型，但传统研发模式面临研发周期长、试错成本高、跨领域数据割裂、工艺创新能力不足等瓶颈。本赛题围绕“数据驱动型创新研发模式”，提出系统性解决方案并完成以下目标：一是多源数据融合与研发闭环构建，设计覆盖产品全生命周期（设计、仿真、实验、生产、运行）的多源异构数据采集、治理与融合架构，支持研发流程的动态优化。二是智能化研发工具开发，基于AI/数字孪生等技术，开发支持智能建模、仿真验证、工艺参数优化的算法或平台，降低物理实验依赖并提升研发效率。三是高端化场景关键技术突破，针对高端制造领域（如航空航天、新材料、精密加工等），解决至少一项技术难题（如复杂工况下的可靠性预测、轻量化材料工艺优化、能耗与性能协同设计）。四是可落地性与效益验证，结合具体行业案例或仿真场景，验证方案在缩短研发周期、降低成本或提升性能等方面的可行性。

4.制造业全链路数据贯通与智能决策应用（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

在全球制造业加速迈向智能化、服务化的背景下，传统制造业长期面临“数据孤岛”与“业务断层”的双重挑战，导致资源浪费、响应滞后与决策低效。与此同时，智能化与数字孪生技术的成熟，为打破数据壁垒、重构业务链提供了新路径。当前，制造业亟需探索数据贯通与智能协同的深度融合方案：一方面，通过数据治理标准化、边缘计算与区块链技术，解决数据质量低、共享难、安全性不足等问题；另一方面，借助数字孪生构建虚拟映射，结合AI算法实现生产排程优化、库存精准预测、设备预测性维护等场景落地，最终推动制造业从“经验驱动”向“数据智能驱动”转型，提高工业制造各环节业务决策的科学性，释放全链路价值潜能。

5.基于机器视觉与大数据决策的全自动高效操控系统（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

在中厚板产线，转钢环节至关重要，传统转钢依赖人工，操作效率低、精准度差。随着工业智能化发展，人工智能技术在钢铁领域应用越来越广泛，通过机器视觉技术可实时采集转钢过程信息，通过大数据决策能够挖掘生产数据价值，二者结合将成为转钢智能化升级的关键。本赛题旨在利用机器视觉快速精准检测钢板，借大数据决策优化操控指令。目标是能够快速且安全平稳地完成转钢过程，需适用于所有规格及存在不规则板形的各种复杂工况，完全替代人工，能够大幅提升生产效率、降低故障率，提升企业运营效益。

6.基于大数据下工业数据建模预测（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

随着工业4.0时代的到来，大数据在工业领域的应用越来越广泛。工业数据的爆发式增长为企业提供了丰富的信息资源，但如何从海量数据中挖掘有价值的信息，实现精准的建模预测，成为了工业领域面临的重要挑战。本赛题需要对工业数据进行深入的分析和挖掘，建立有效的预测模型（LSTM等预测模型），提出具有实际应用价值的解决方案，能够准确预测关键指标。帮助企业提升生产效率、降低成本、优化管理决策。

7.提高工业制造决策科学性，降本提质增效（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

在全球制造业数字化转型的浪潮下，工业制造企业正面临生产要素成本攀升、市场需求波动加剧、质量管控难度增大等多重挑战。通过物联网、工业大数据、人工智能等技术的融合应用，企业可实现生产制造与企业运营全链条的数字化映射与智能分析。本赛题旨在探索数据驱动决策的创新路径，通过完善“数据采集-治理-分析-应用”的闭环体系，构建全链路数据体系，开发智能决策模型，实现多目标动态优化，破解制造企业降本、提质、增效的协同优化难题。

8.基于新能源汽车数据的电池健康度评估和预测（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

新能源汽车的快速发展对锂电池系统的性能、安全性和寿命提出了更高要求。在新能源汽车交易领域，当前电池健康状况评估主要依赖线下检测，这一传统方式由于受检测设备、检测环境、检测数据有限等条件限制，致使检测结果并不能完整检测出电池的真实使用寿命，进而严重影响了车辆定价的公平性与准确性，成为制约新能源汽车交易市场健康发展的关键问题。本赛题需要利用车厂与地方新能源汽车数据监管平台所积累的车辆运行数据，包括电池充放电记录、温度变化、电压电流等关键参数，鼓励参赛者利用大数据和AI技术，提出创新解决方案，通过数据驱动的评估方式，实现电池健康度的精准、透明化评估，从而提升车辆定价的公平性与准确性，推动新能源汽车交易市场向更科学、更合理方向发展。

9.提升服务型制造能力，增强用户满意度（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

在全球制造业向服务化、数字化加速转型的背景下，服务型制造已成为提升企业核心竞争力和用户价值的关键路径。服务型制造通过整合产品全生命周期数据，优化研发设计、生产制造及运维服务流程，可显著提高产品附加值和用户黏性。本赛题要求一是构建全生命周期数据治理体系，建立覆盖产品设计参数、生产过程工艺数据、运行状态监测数据等多维度的标准化采集网络，实现基于工业物联网的实时数据汇聚，兼容各类异构系统数据接口。二是设计用户满意度提升机制，构建用户需求动态感知与服务质量量化评估体系，融合产品运行数据（如故障频次、性能衰减率）与用户行为数据（如服务请求响应率、交互评价），实现满意度动态监测与根因分析。通过服务闭环优化实现用户满意度提升。

10.构建全链条工业品数据标准体系，打通产业协同“最后一公里”（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

当前全球供应链数字化转型进程中，工业品数据要素流通面临三大核心壁垒：其一，工业品分类体系存在行业割裂，机械、电气、化工等领域自成标准体系；其二，企业间数据编码规则碎片化，同类产品在不同ERP系统中的标识差异导致较高的信息对齐成本；其三，参数定义维度与颗粒度不统一，质量属性、技术规格等关键信息的语义歧义造成业务协同效率损耗。这些现象严重制约着产业链上下游的供需匹配效率和资源配置能力。本赛题要求参赛项目能够支撑采购供应链需求智能匹配、产能波动动态预警、库存分级联动调度等场景。释放数据要素的乘数效应，有力推动产业链从传统协作向数字生态协同的范式跃迁。

11.数字赋能驱动下的产业链供应链协同优化与创新应用（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

随着全球产业链供应链面临数字化、绿色化、安全化的多维挑战，传统产业模式难以满足高效协同、低碳转型与韧性发展的需求。当前产业链存在上下游数据割裂、资源调度僵化、中小企业融资困难、碳排放管理粗放等问题，亟需通过综合性数字赋能平台打通数据孤岛，整合绿色低碳、金融、物流等多领域资源，构建智能协同的产业生态。本赛题需围绕以下核心目标提出创新方案：一是构建数据融合与平台，设计跨产业链供应链上下游的数据整合机制，实现生产、物流、金融等多源异构数据的高效对接。二是开发场景化应用，至少覆盖绿色低碳（如碳足迹追踪、能耗优化）、金融服务（如中小企业信用评估）、商贸物流（如智能仓储调度）中的一个领域，提出创新应用场景。三是拓展生态化赋能与国际化，提出普惠金融服务模式（如区块链供应链金融）或产品国际化推广策略（如跨境数据合规与市场分析）。四是论证安全性与可落地性，确保方案具备数据安全防护、技术可行性及商业价值，可服务于制造业、农业等重点行业。

12.工业大数据赋能供应链协同增效（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

当前工业制造领域正处于数字化、智能化转型加速阶段，企业需要面向大规模协同制造的需求，具备开放协同、资源协同与产供销网络化协同制造能力。制造数据与其上下供应链数据对工业制造的决策尤为重要。目前数据割裂严重，产业链上下游数据难以贯通，供需协同效率低下，无法实现协同分析和应用。本赛题旨在实现制造业数据数据融合，充分融合AI大模型、多模态技术、图计算、检索增强生成等前沿技术，实现数据的智能化分析与挖掘，促进供应链上下级协同优化，促进供应链服务数据支持平台发展。

13.稳固产业链供应链，强化价值协同（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

在全球产业链重构与第四次工业革命叠加的背景下，产业链供应链的韧性已成为国家经济安全的核心命题。本赛题要求促进产能、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。

14.工业数据空间赋能产业链数据共享与流通（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

在数字化和智能化浪潮下，数据已成为推动工业创新和产业升级的关键要素。目前工业产业裢领域数据缺乏统一的治理体系和可信共享机制，跨主体数据协同利用困难，数据价值难以充分释放。本赛题旨在推进工业制造运用隐私计算、可信数据空间等技术手段，促进数据在产业链及组织内外的广泛流通与协同利用，创新数据流通模式，促进数据共享。

15.数算协同--基于AI大模型的智能数据治理在制造业的应用（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

在当前商用车制造业企业具有业务场景复杂、上下游涉及链路长、业务系统多、数据内容、数据标准统一难、用数难、治理难等问题，本赛题聚焦企业数字经济转型过程，如何推动数据和算力协调，实现数据可信流通，建立健全算法开发及应用机制，开展基于大模型在数据治理、数据分析方面的应用，提升数据治理效率、减低企业数据治理难度、提高数据分析能力，让数据充分且快速的在企业发挥价值。带动行业不断壮大数算产业生态，提升数算协同，解决企业在数据使用中数据治理难、数据治理慢的难题，同时应用新技术，降低数据分析使用门槛。

16.探索数据跨主体协同利用机制（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

在全球数字经济加速发展的背景下，数据要素的跨主体协同利用已成为释放产业价值、优化资源配置的关键路径。当前，我国数据要素市场仍面临多重壁垒：企业间数据孤岛现象普遍，数据流通规则缺失导致利益分配失衡，隐私泄露风险抑制共享意愿。本赛题的答题目标包括：（1）可信数据空间技术架构设计与验证。开发支持多方安全计算（MPC）、联邦学习的分布式数据流通平台，实现数据“可用不可见、可控可计量”。（2）跨主体数据流通规则创新。构建基于演化博弈理论的协同激励机制，针对“数据供给方-需求方-监管方”三方博弈场景，设计惩罚性保证金、声誉积分等制度工具。（3）产业级协同应用场景开发。聚焦供应链协同优化、产品全生命周期管理等场景，提出端到端解决方案。（4）数据治理与合规运营体系构建。建立覆盖数据采集、标注、流通全流程的质量控制体系。

17.打造工业领域多来源、多体系、多模态的高质量数据集建设与应用（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

随着人工智能和大模型技术在工业领域的快速发展，高质量数据集的重要性愈发凸显。工业领域的数据来源分散、标注成本高昂、质量参差不齐，制约了人工智能模型的训练效果和应用落地。本赛题旨在推进行业级及跨行业级数据建设，解决目前工业垂直大模型数据集缺少难题，构建覆盖关键环节和核心问题的高质量数据集体系。本赛题的答题目标包括：（1）建立工业数据管理与共享机制，构建统一的数据治理框架和平台，实现多业务、多系统数据的有序整合与管理，确保数据来源主体多元、标注准确一致、质量可控。（2）实现工业数据集的数据编码、数据清洗、数据标准、数据字典、数据血缘的数据治理，满足大模型下对工业大数据的治理需求。（3）以工业生产场景为导向实现数据集建设，构建涵盖时序数据、关系数据、图像、视频、音频、文本等多模态数据集。（4）构建数据集价值创造应用场景，用于训练深度学习模型和大模型，开展优化质量分析、预测维护、工艺优化等工业应用，推动智能制造应用落地。

18.工业领域高质量数据集建设（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

在全球制造业智能化转型的浪潮下，工业领域高质量数据集已成为驱动人工智能与大模型应用的核心战略资源。据统计，我国重点工业领域仅有35%的企业能有效贯通研发、生产、运维数据链，而新材料、高端装备等行业的长尾场景数据缺失率高达60%以上。本赛题聚焦新材料、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。