2025-10-26 22:01 浙江
Datawhale大赛
赛事:“大运河杯”数据开发应用创新大赛

🏆 大赛以设计AI智能体为核心,旨在推动人工智能创新应用,赋能经济社会高质量发展。
🚀 大赛设置智慧政务、应急管理、智慧金融三个赛道,面向全社会征集人工智能大模型应用方案。
🗓️ 大赛阶段为2025年9月至11月,分为初赛、复赛、决赛三个阶段,为参赛者提供展示才华的平台。
🤝 参赛对象不限年龄、专业、所属单位,可自由组队报名,鼓励跨领域合作与创新。
💰 大赛设置资金、招商、人才三个方向的奖励,包括奖金、项目储备、典型案例推介、宣传展示、产融对接、供需对接、落地入驻、人才招引等,为获奖者提供全方位支持。
2025-10-26 22:01 浙江
Datawhale大赛
赛事:“大运河杯”数据开发应用创新大赛
为充分发挥数据要素价值,加速人工智能创新应用,赋能经济社会高质量发展,扬州今年将继续举办第五届“大运河杯”数据开发应用创新大赛。
本届大赛由扬州市人民政府、国家信息中心主办、扬州市数据局承办,以设计AI 智能体为核心,采用“部门出题+选手答题”的形式开展,围绕部门实际业务场景需求设计具体赛题,通过“以赛促用”方式,设置智慧政务、应急管理、智慧金融三个赛道,面向全社会公开征集具有先进性、创新性和适用性的人工智能大模型应用方案
主题:数聚运河 扬舟天下
大赛阶段:2025年9月—11月
比赛形式:设置初赛、复赛、决赛三个阶段
1.本赛事面向全社会开放,对人工智能、大模型及相关技术、数据分析挖掘、数据应用等方面感兴趣的企业、高等院校、科研院所人员均可自由组队报名参赛。
2.参赛选手年龄、专业、所属单位不限。
3.参赛队每队人数不超过5人,可单人组队。
4.报名截止前可自由组队,最终根据作品提交情况核实参赛队伍,比赛过程中无意外情况不可随意更改队员。
5.回避原则:大赛管理方、组织方和技术支持单位如有机会接触赛题和相关数据的人员不允许参赛。
6.团队可跨赛道参赛,一支团队以相互赛道最优成绩为准,仅限一个赛道获奖,如有特殊情况,与组委会沟通为准,最终解释权归组委会所有。
大赛拟从资金、招商、人才三个方向设置奖励。
一、资金奖励
每个赛道设置一等奖1名、二等奖2名、三等奖3名,对应获奖级别设置奖金并发放奖杯及获奖证书。奖金数额:一等奖3万元,二等奖各2万元,三等奖各1万元。
二、招商奖励
专项项目:获奖项目纳入省市专项项目或示范试点项目储备库。
案例推介:获奖项目将优先纳入省市相关典型案例汇编范围,所在企业将优先推荐申报国家和省级相关试点示范。对宣传本地城市形象,市场影响较大的予以支持。
宣传展示:充分利用赛事媒体渠道,加强宣传推介,对获奖项目进行宣传推广和集中报道。组织相关需求单位进行供需对接,组织投资机构进行观摩推介。
产融对接:将组织系列产融合作活动,向政府投资基金、产业投资基金以及各类银行、投资机构等推荐,享受各类投融资机构提供的多元化服务。对符合条件的项目实行创业扶持,对产业化前景和经济效益较好的人才创业项目实行“一事一议”政策。
供需对接:大赛组委会将组织系列供需对接等活动,促进获奖团队、单位与各类资源主体对接,助力拓展市场。
落地入驻:获奖单位优先推荐至省内各重点招商引资机构和园区,优先获得相关政策扶持和产业基金扶持。
三、人才奖励
符合条件的获奖团队可推荐申报省市相关人才招引项目,对符合扬州AI人才政策的复合型人才大力引进。获奖团队有机会参与赛事组委会举办的政策宣贯、专业培训、成果转化等活动。
智慧政务赛道
赛题题目:AI产业链招商智能服务
赛题任务:赛题同步接入地方政策、管理办法、实施方案等文档资料和产业链相关数据。系统能够精准理解用户提出的多样化问题(可能涉及政策条款解读、产业链上下游企业资源匹配、投资落地流程咨询等),基于对问题意图的深度解析自动检索相关信息,生成准确可靠且具有行动指导性的答案。参赛者可依托主流开源大模型或机器学习模型,通过模型微调、检索增强生成(RAG)、多模态知识融合等技术手段,实现最终目标。
智慧应急赛道
赛题题目:应急管理安全生产智能问答
赛题任务:赛题同步接入本地危化企业/工业企业高危工艺的结构化数据、应急领域地方政策文件、国家法律法规、行业标准规范等文本数据。系统能够精准理解用户提出的多样化问题(涉及数据查询、政策解读、合规性判断等),并基于对问题意图的深度解析自动判断需检索的数据,生成准确可靠的答案。参赛者可依托主流开源大模型或机器学习模型,通过大模型微调、检索增强生成(RAG)、智能体(Agent)等技术手段,实现最终目标。
智慧金融赛道
赛题题目:反洗钱智能监管
赛题任务:赛题基于反洗钱监管评估要求,鼓励选手基于反洗钱监管目标,深度剖析反洗钱履职机构的数据特点,采用“AI+方案”设计理念,设计出一套标准且具备科学合理性的反洗钱评价标准,在此基础上,运用AI技术构建智能评价模型,对履职机构的待评数据进行自动化分析并生成监管结果评分。
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