福建省数据管理局关于举办2025年“数据要素×”大赛福建分赛的通知

省委网信办、金融办，省工信厅、人社厅、住建厅、交通运输厅、农业农村厅、商务厅、文旅厅、卫健委、应急厅、医保局，省总工会，人行福建省分行、省气象局、福建金融监管局、福建证监局，各设区市数据管理部门、平潭综合实验区行政审批局，数字中国研究院（福建），省大数据集团：

为加快推进《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，充分发挥数据要素乘数效应，赋能经济社会高质量发展，经国家数据局批复同意，省数据管理局会同有关部门将共同举办2025年“数据要素×”大赛福建分赛。现将有关事项通知如下。

一、大赛名称

2025年“数据要素×”大赛福建分赛

二、大赛主题

数据赋能 乘数而上

三、大赛目标

（一）把更多场景“拿出来”。征集优秀数据应用场景，落地一批具有规模效应、示范效应的好项目大项目。

（二）让更多主体“动起来”。鼓励产学研用联合组队，企业、事业单位、科研院所、高校等机构均可报名参赛，通过大赛凝聚各方智慧。

（三）让更多数据“活起来”。推动相关公共数据和行业数据流通应用，充分发挥数据对行业的赋能作用。

四、组织架构

在国家数据局指导下，福建省数据管理局牵头成立分赛组织委员会和分赛专家评审委员会。

（一）组织单位

指导单位：国家数据局

主办单位：省数据管理局，省委网信办、金融办，省工信厅、人社厅、住建厅、交通运输厅、农业农村厅、商务厅、文旅厅、卫健委、应急厅、医保局，省总工会，人行福建省分行、省气象局、福建金融监管局、福建证监局。

承办单位：福州市数据管理局、厦门市数据管理局、泉州市数据管理局、三明市数据管理局、龙岩市数据管理局、莆田市数据管理局、漳州市数据管理局、宁德市数据管理局、南平市数字发展中心、平潭综合实验区行政审批局，省大数据集团，数字中国研究院（福建）

（二）分赛组织委员会。由福建省数据管理局会同其他主办、承办单位，共同负责分赛组织实施。

（三）分赛专家评审委员会。由数字福建专家委、高校、企业等相关专家组成，数字中国研究院（福建）具体负责组织实施评审工作。

五、赛题设置

围绕“数据要素×”三年行动计划，聚焦数据应用重点行业和领域，针对行业实际问题，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、医疗保障、应急管理、气象服务、城市治理、绿色低碳等行业领域，对应设置13个行业赛道及1个开放性创新赛道，在赛道赛题设置上以应用为导向，旨在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，突出数据要素价值，带动相关技术和产业发展。相关赛道赛题详见附件。

六、参赛条件

福建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、高校等单位。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、有重大违法记录等情形的单位或个人不得参赛。

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。

3.参赛团队仅能选择福建分赛报名参赛，并需遵守福建分赛的赛事要求和安排，不得重复参赛。

4.参赛团队需遵守大赛规则，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.福建分赛相关组织企业及其下属分公司、子公司、控股公司、母公司均不得参赛，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、开放性创新等赛道。

6.获得晋级全国总决赛资格的项目应接受福建分赛主办方或大赛组委会包括知识产权审查在内的相关审核，审核未通过的团队将取消全国总决赛参赛资格。

（二）参赛项目要求

1.参赛项目须符合福建分赛赛题方向，每个参赛项目限报一个赛题方向，且仅在福建分赛参赛。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知识产权的技术、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.在福建分赛、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，参赛团队须按照大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、经济效益、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、控股公司或其他非参赛单位材料，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

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

晋级项目需充分体现数据要素的协同优化、复用增效、融合创新作用发挥，带动数据要素高质量供给、合规高效流通，推动数据要素高水平应用。拟从项目的先进性、实效性、示范性三个维度进行评审。具体评价指标另行制定。

七、赛程安排

本次赛事分初赛和决赛两个阶段。初赛由各设区市自行组织实施（各地可从14个赛道内自行选择赛道），具体包括项目招募、宣传推广、赛事组织和评审工作。决赛及颁奖典礼由省级统一组织实施。

（一）启动报名（2025年5月—8月14日）。由各地方自行组织赛事线上和线下推广工作，动员参赛队伍报名，提交参赛成果。成果提交形式由各地方自行明确。

（二）初赛评审（2025年8月15日—8月31日）。各地方自行组织初赛评审，评审后地方分赛择优报送不超过14个项目报送福建省数据管理局晋级省级决赛。各地方可根据本地实际选择推荐相关赛道的项目数量。

（三）决赛评审（2025年9月1日—9月15日）。决赛评审采取线上路演答辩的形式，具体时间根据实际情况可适当调整。

（四）颁奖典礼（2025年9月16日—9月30日）。择期举办颁奖典礼，对获奖团队进行表彰，颁发奖杯及荣誉证书。

八、奖励规则及成果应用

（一）奖项设置

各地方初赛可自主设立赛区的奖项类别、获奖名额，赛事奖励和权益由各设区市分赛主办单位另行公布，鼓励各设区市结合当地产业布局，积极推出产业孵化、人才引进等扶持性政策。初赛评审结束后，各设区市可结合实际情况，择优推荐不超过14个优秀项目（不限赛道）晋级决赛。

省级决赛设置一、二、三等奖以及优秀奖，拟以奖杯、证书等形式进行发放。其中每个赛道按照决赛入围队伍数量按比例设置一等奖、二等奖、三等奖，优秀奖等，获奖证书盖组委会章。

（二）获奖团队权益

1.推荐全国总决赛：福建分赛根据比赛结果于赛后两周内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福建分赛评审过程的监督。福建分赛推荐到全国总决赛的团队应接受实质性审查，审核未通过的队伍将取消全国总决赛参赛资格。

2.政策激励：获奖项目将纳入福建省“数据要素×”典型案例集，并优先推荐至福建省相关试点示范。

3.成果转化及对接支持：持续开展优秀数据应用场景对接，进入决赛的团队还可参与分赛组委会组织的供需对接、产融合作等活动。依托公共数据进行建设的获奖项目，可享受公共数据运营服务费相关优惠政策。

4.宣传展示：获奖项目可在媒体渠道进行展览展示、宣传报道和服务推介。

九、其他事项

大赛最终解释权归福建分赛组委会所有。未尽事项请通过福建分赛官方渠道查询。

联系方式：黄毅，15980219126

林英，0591-87063184

附件：2025年“数据要素×”大赛福建分赛赛道赛题

福建省数据管理局

2025年5月7日

（此件主动公开）

附件

2025年“数据要素×”大赛

福建分赛赛道赛题

围绕“数据要素×”三年行动计划，聚焦数据应用重点行业和领域，针对行业实际问题，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、医疗保障、应急管理、气象服务、城市治理、绿色低碳、政府治理等行业领域，对应设置13个行业赛道及1个开放性创新赛道。

赛道一：数据要素×工业制造

赛题1：拓展公共数据应用

整合市场监管、司法等涉企公共数据，融合工业互联网等产业数据，描绘产业链全景，辅助政策落地、招商引资和产业链协同。企业汇集工业企业采购、生产、物流、仓储等数据，融合招投标、市场监管、税务等公共数据，赋能产业链协同平台，为原材料采购、产供销对接、技术工艺改造等提供支撑。

赛题2：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3：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4：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。

赛题5：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6：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7：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。

赛道二：数据要素×现代农业

赛题1：拓展公共数据应用

企业整合利用涉及农产品生产、加工、质检等相关公共数据，支撑农产品追溯管理、精准营销等需求。企业将涉及农业、商贸流通等相关公共数据与农产品销售数据融合分析应用，快速响应市场需求变化。企业利用涉及企业经营、知识产权等相关公共数据，推动茶、竹等农产品数据融合创新，提升产业链供应链配套能力。

赛题2：促进农业生产数智化水平提升

通过融合利用北斗导航、遥感、气象、土壤、农事作业、农情监测、灾害、农作物病虫害、动物疫病、市场、近海捕捞生产等各类数据，促进数智技术与农业生产技术和装备的集成应用，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，提高粮食和重要农产品生产效率。

赛题3：建设农业农村政策智能问答模型

系统汇集各级各地的农业农村政策，开发文字类大模型，对政策分主题、分地域归集、标记，建立面对农村居民、农业经营主体、公文撰写人员等相关主体的一站式政策咨询平台，方便多场景政策查询和咨询，有效提升农业农村政策的贯彻执行水平。

赛题4：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。

赛题5：推动农机作业服务提质增效降本

在农业生产环节，通过融合利用物联网、大数据、人工智能等技术和农机作业、农情、天气等各类数据，辅助农机化生产管理决策，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，促进农业产业前、产中、产后数据融合应用，提升农业生产过程智能化、数字化水平，推动农业生产现代化。

赛题6：促进农产品追溯管理能力提高

设计出一套完整的品牌农产品信息化追溯方案，包括但不限于：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，面向消费者的可视化展示模块聚焦品牌农产品供应链的核心环节和指标，通过信息化手段确保追溯信息的准确性和真实性，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。

赛题7：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8：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9：促进农业生产抗风险能力提高

通过综合利用产能、运输、加工、贸易、消费等数据，为农业生产经营主体在粮食、生猪、果蔬等重点领域，提供自然灾害、疫病传播、价格波动等农业监测预警服务。

赛题10：促进农村土地利用优化与精准服务

通过整合土地确权数据、环境数据、人口数据，构建土地利用效率评估模型，针对低效用地提出优化建议。开发可视化决策系统（可基于农业农村大数据平台），为地方政府提供基于数据的土地利用优化方案，支持精准施策。

赛题11：打造智慧乡村治理服务场景

打通人口、基础设施、经济等多维数据，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：实现新业态创新发展

拓展新消费，推进直播电商、即时电商等业态创新发展，支持各类商圈创新应用场景，打造特色品牌，培育数字生活消费方式。

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。

赛道四：数据要素×交通运输

赛题1：拓展公共数据应用

企业利用交通运输相关公共数据在交通运输效率提升、群众出行便捷性提升等方面的应用。企业融合涉及两客一危、网络货运等重点车辆相关公共数据，为差异化信贷、保险服务、二手车消费等提供数据支撑。企业融合涉及海渔、气象、卫星等相关公共数据与海事、航保数据，推进航行安全保障、港务服务提升、港口经济发展等方面的市场化应用。

赛题2：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3：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4：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5：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6：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7：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。

赛道五：数据要素×金融服务

赛题1：拓展公共数据应用

金融机构融合利用科技、生态环境、市场监管、税务等公共数据，创新金融产品和服务模式，提升金融服务实体经济水平。司法、税务、行政处罚等公共数据在金融风控领域的应用，提升金融机构抗风险能力。公共数据与产业数据融合，赋能供应链金融平台，为企业获得高质量多渠道金融服务提供支撑。

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：智能反欺诈与反洗钱系统

传统反欺诈和反洗钱工作，主要依赖人工筛查与既定规则，存在响应滞后、误报漏报频发等问题，难以有效应对日益复杂的金融犯罪。参考数据要素赋能产业实施方案，收集交易流水、客户身份信息、行为偏好等多维度数据，运用机器学习、深度学习算法，构建智能反欺诈与反洗钱系统。该系统可实时监测异常交易，大幅提升风险识别精度，降低金融机构运营风险，维护福建金融秩序稳定。

赛道六：数据要素×科技创新

赛题1：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2：科学数据助力科学研究和技术创新

围绕不同领域科学数据的融合利用，科学问题与人工智能等技术的融合，科学数据成果赋能技术创新和产业发展等重点场景，对科学数据融合应用、深入挖掘，提供高质量科学数据资源与知识服务，利用人工智能大模型等新技术，助力探索未知领域，驱动科学创新发现。聚焦生物育种、新材料创制、药物研发等领域，以数智融合加速技术创新和产业升级。

赛题3：科学数据加速科研新范式变革

围绕AI for Science在不同学科领域的研究与落地，充分依托各类数据库与知识库，利用人工智能、大数据和物联网等技术，推进跨学科、跨领域协同创新，以数据驱动发现新规律、创造新知识、发明新方法，推动科学研究方法的不断进步和发展，加速科学研究范式变革与新质生产力发展。

赛题4：鼓励科技数据汇聚共享

围绕科学数据开放共享机制，推动海量多源科学数据治理，数据安全与隐私保护等重点场景，促进重大科技基础设施、重大科技项目等产生的各类科学数据有效汇聚、高效治理与互联互通，打造跨领域流通的科学数据协同服务网络，发展综合型、智能化、交互式等新型科学数据发现模式，推动科学数据有序开放共享和融合利用。

赛道七：数据要素×文化旅游

赛题1：拓展公共数据应用

企业整合涉及交通、文旅、气象等相关公共数据，推进旅游交通路线规划、游客高峰预测、客流热力分布等应用，提升旅游服务支撑能力。文旅场所利用公安、电子证照等公共数据，支撑“免证”购票。旅游经营主体利用气象、交通等公共数据，在合法合规前提下构建客群画像、城市画像等，优化旅游配套服务、一站式出行服务。

赛题2：文化市场需求预测数据模型

采集文化产品消费记录、社交媒体舆论、消费者调研，以及行业动态等多源数据，搭建文化市场数据资源库。运用机器学习算法，对数据建模分析，挖掘文化消费的趋势、热点及潜在需求。借助模型预测不同类型文化产品在不同时段的市场需求，为文化企业投资、创作和营销，提供科学的数据支撑 ，助力文化市场供需适配。

赛题3：数字文旅服务体验优化

收集游客旅行轨迹、消费偏好、线上评价，以及景区实时客流等数据，搭建数字文旅大数据平台。通过数据分析，描绘游客画像，洞察游客需求。利用数据成果，优化景区导览、线上预约、文创推荐等服务，打造沉浸式、个性化的数字文旅体验，提升游客满意度。

赛题4：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5：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6：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7：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。

赛题8：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9：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10：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11：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。

赛道八：数据要素×医疗健康

赛题1：拓展公共数据应用

卫生健康等公共数据在商业保险理赔、核保、精算和保险产品设计等业务应用，便捷保险理赔结算。依法合规使用诊疗数据在药企临床试验、患者招募等方面应用，实现医患精准匹配。诊疗、卫生健康等数据在省内互联网医院的应用，提升网上问诊、网络购药便捷性。

赛题2：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：医疗健康数据跨主体流动、数据资产交易

医疗健康数据涉及患者个人隐私，如何加强患者数据确权、授权使用以及确定合理的收益分配机制是亟待解决的问题，探索形成医疗健康多源数据确权授权使用和收益分配机制方案。

赛题6：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。

赛道九：数据要素×医疗保障

赛题1：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2：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3：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4：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5：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。

赛道十：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。

赛道十一：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、水力、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。

赛道十二：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、地、事、物、情、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、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、资源调查、规划管控、工程建设项目、物联网感知等数据，开展综合分析与研判，助力城市规划、建设、管理、服务等策略精细化、智能化，为城市发展关键事项决策提供基于数据的科学支撑。

赛题3：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4：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。

赛道十三：数据要素×绿色低碳

赛题1：生态环境监测治理优化

广泛采集空气、水质、土壤等环境数据，借助卫星遥感、物联网设备，实现数据实时更新，搭建生态环境监测大数据平台。运用数据分析识别污染来源、演变趋势，预测环境风险。依据数据结果优化治理方案，精准投放治理资源，提升生态环境治理的效率与成效。

赛题2：可再生能源高效利用策略

收集风能、太阳能、水能等可再生能源的资源分布、发电出力特性，以及电力需求、电网运行等数据，搭建可再生能源大数据平台。通过数据分析，优化能源发电与传输调度，匹配能源供需。利用数据挖掘技术，改进储能与转化技术，提升可再生能源利用效率与稳定性 ，助力能源结构转型。

赛题3：海洋生态保护开发平衡

收集海洋生态资源分布、生物多样性数据，以及海洋开发活动、渔业产量、港口运营等信息，搭建海洋生态大数据平台。运用数据分析，确定生态保护红线与开发容量。依据数据制定分区管控策略，在保护海洋生态的同时，推动海洋渔业、旅游业等产业可持续发展，实现生态保护与开发的动态平衡 。

赛题4：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，通过对生态环境及气象、水利、交通、电力等相关领域数据资源的融合创新应用，支撑生态环境精准化治理服务。

赛题5：促进用能效率提升

强化工业生产过程中订单、排产、用电等制造、能源数据的融合创新应用，打造能耗预测、多能互补、梯度定价等创新场景，支撑生产用能效率提升。

赛题6：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。

赛题7：促进生产减排降碳

通过对行业或产品碳排放数据监测、统计、核算，开展产品碳足迹测算与评价，服务行业、企业、生产过程减排降碳，提升碳排放管理水平。

赛道十四：开放性创新赛道

（本赛道不区分特定行业，评价指标将结合项目进行针对性调整。）

赛题1：建设高质量垂直行业大模型训练集

充分发挥我国海量数据规模和丰富应用场景优势，引导更多行业领域开放应用场景、共享训练数据、整合建设行业数据集，推动大模型技术在垂直行业的融合应用，利用大模型为细分应用场景提供更加精准、专业的解决方案，进一步释放人工智能赋能作用。

赛题2：其他创新性赛题

本赛题为开放性赛题，与公共数据、企业数据等各类型数据开发利用有关的新技术、新产品、新模式、新场景等均可参与本赛道。