第三屆琶洲算法大賽聚焦算法模型、創(chuàng)新方案、工業(yè)智能和行業(yè)應(yīng)用等領(lǐng)域，廣泛聯(lián)動人工智能領(lǐng)域產(chǎn)學(xué)研創(chuàng)多方優(yōu)勢資源，推動產(chǎn)學(xué)研用深度協(xié)同，積極以賽選才、育才、用才，以賽促產(chǎn)、促教、促用，為建設(shè)具有世界競爭力的人工智能產(chǎn)業(yè)集群挖掘新技術(shù)、注入新活力、增添新動能。

目前，華東、華南、華中、華北四大國內(nèi)賽區(qū)的宣講會均已圓滿落幕，大賽戰(zhàn)鼓正式擂響，歡迎對大模型技術(shù)感興趣的廣大人才積極參賽、踴躍報名。

一、賽題介紹

本屆大賽設(shè)置算法優(yōu)選賽、創(chuàng)新應(yīng)用賽、AI大模型挑戰(zhàn)賽三大賽事組別，聯(lián)合龍頭企業(yè)、科研機構(gòu)設(shè)立共14個賽題。

1、算法優(yōu)選賽

針對產(chǎn)業(yè)實際某個具體挑戰(zhàn)設(shè)置賽題，出題方提供真實數(shù)據(jù)和明確的比賽任務(wù)，選手構(gòu)建算法模型，并使用測試數(shù)據(jù)不斷完善算法模型以完成比賽任務(wù)，解決問題?？疾檫x手問題理解、數(shù)據(jù)處理、算法應(yīng)用能力。初賽和復(fù)賽選手線上提交解題答案，決賽進行路演和答辯。

消費互聯(lián)網(wǎng)：物流優(yōu)化

出題單位： 京東零售

賽題任務(wù)： 通過AI技術(shù)分析和優(yōu)化電商平臺的需求預(yù)測和物流管理，以提升運營效率，實現(xiàn)庫存和物流管理等方面的降本增效。

智能交通：自動駕駛場景邊緣案例識別

出題單位： 吉利汽車

賽題任務(wù)： 本賽題旨在深入探索智能駕駛視頻中邊緣場景的識別技術(shù)。參賽者需利用合適的計算機視覺人工智能算法，在賽題方提供的測試數(shù)據(jù)集上進行模型測試。挑戰(zhàn)的核心是要求參賽者能夠有效地從賽題方提供的測試數(shù)據(jù)集中識別出特定的邊緣場景的分類。這些案例存在于各種復(fù)雜的駕駛視頻場景中，挑戰(zhàn)參賽者的模型在實際應(yīng)用中的適應(yīng)性和準(zhǔn)確性。

智能調(diào)度：制造流程優(yōu)化調(diào)度

出題單位： 美的集團旗下美云智數(shù)

賽題任務(wù)： 根據(jù)產(chǎn)品物料的訂單需求數(shù)據(jù)，智能算法排產(chǎn)一個車間內(nèi)所有工單在每個設(shè)備的加工順序，排產(chǎn)結(jié)果包括每個工單在哪臺設(shè)備生產(chǎn)和開始生產(chǎn)時間和結(jié)束生產(chǎn)時間。工廠生產(chǎn)指導(dǎo)員根據(jù)智能排產(chǎn)結(jié)果進行備料與生產(chǎn)。

GIGAVISION·十億像素視覺智能：復(fù)雜場景長程軌跡預(yù)測

出題單位： 中國人工智能學(xué)會、GIGAVISION挑戰(zhàn)賽組委會

賽題任務(wù)： 面向國際首個十億像素級復(fù)雜場景數(shù)據(jù)集PANDA， 面向全球征集復(fù)雜場景長程軌跡預(yù)測算法， 推動十億像素視覺智能技術(shù)發(fā)展，引領(lǐng)公共安全、智慧城市、無人系統(tǒng)等產(chǎn)業(yè)變革。

生物醫(yī)藥：AI賦能生物醫(yī)藥研發(fā)

出題單位： 亞馬遜云科技

賽題任務(wù)： 生物醫(yī)藥研發(fā)采用AI 篩選方法， 利用機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)， 分析大量結(jié)構(gòu)和活性數(shù)據(jù)， 從而實現(xiàn)對小分子與主蛋白酶之間相互作用的預(yù)測，提高研發(fā)效率。

2、創(chuàng)新應(yīng)用賽

針對產(chǎn)業(yè)共性問題設(shè)置賽題方向和比賽范圍。選手在設(shè)定的方向和范圍內(nèi)，采用創(chuàng)新思路，應(yīng)用數(shù)據(jù)算法提出創(chuàng)新性、實用性和示范性解決方案或產(chǎn)品，以商業(yè)計劃書的形式展開競賽。專家根據(jù)參賽團隊提供的書面材料進行初賽評選。復(fù)賽和決賽需進行路演答辯。

數(shù)據(jù)安全

出題單位： 德國弗勞恩霍夫協(xié)會

賽題任務(wù)：

1：數(shù)據(jù)可信流通利用：設(shè)計一種機制或技術(shù)方案，解決數(shù)據(jù)流通利用過程中的安全和信任問題，確保數(shù)據(jù)流通利用參與各方的權(quán)益，防止數(shù)據(jù)濫用和隨意傳播。

2：公共數(shù)據(jù)安全利用：涉及一個解決方案，確保公共數(shù)據(jù)在開放和共享過程中不被濫用，同時保障數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。

3：個人數(shù)據(jù)保護和利用：從互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)視角出發(fā)，提出一種創(chuàng)新的隱私保護機制和技術(shù)方案，確保個人數(shù)據(jù)在共享和利用過程中的隱私不被泄露，同時實現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效利用。

選手可選擇以上任務(wù)的一個或多個組合成解決方案參賽。

智能制造

出題單位： 中國機械工程學(xué)會

賽題任務(wù)：

1：預(yù)測性維護與故障診斷：開發(fā)一個基于機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析的解決方案，能夠?qū)崟r監(jiān)測和分析設(shè)備運行狀態(tài)，提前預(yù)測設(shè)備故障并提供維護建議，確保生產(chǎn)過程的連續(xù)性和可靠性。

2：智能質(zhì)量控制與檢測：提出一種結(jié)合計算機檢測和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的質(zhì)量控制系統(tǒng)，能夠自動檢測生產(chǎn)過程中出現(xiàn)的產(chǎn)品缺陷，提高產(chǎn)品質(zhì)量，減少廢品率。

3：自適應(yīng)制造系統(tǒng)：設(shè)計自適應(yīng)制造系統(tǒng)，根據(jù)實時數(shù)據(jù)和環(huán)境變化，快速適應(yīng)需求變化，自主調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)和流程，優(yōu)化生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

選手可選擇以上任務(wù)的一個或多個組合成解決方案參賽。

綠色能源

出題單位： 綠色能源相關(guān)協(xié)會機構(gòu)

賽題任務(wù)：

1：智能電網(wǎng)優(yōu)化：設(shè)計并實現(xiàn)一種基于先進算法的智能電網(wǎng)優(yōu)化系統(tǒng)，能夠在多種約束條件下優(yōu)化電力分配，提高電網(wǎng)的穩(wěn)定性和效率，降低能源損耗。

2：可再生能源預(yù)測：開發(fā)一個基于機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析的解決方案，能夠準(zhǔn)確預(yù)測太陽能、風(fēng)能等可再生能源的發(fā)電量，幫助電網(wǎng)更好地調(diào)度和管理能源資源。

3：儲能系統(tǒng)優(yōu)化：提出一種結(jié)合優(yōu)化算法和數(shù)據(jù)分析的儲能系統(tǒng)管理方案，能夠高效管理儲能設(shè)備的充放電過程，提升儲能系統(tǒng)的利用率和經(jīng)濟性。

4：分布式能源管理：設(shè)計一種分布式能源管理系統(tǒng)，能夠根據(jù)實時數(shù)據(jù)和環(huán)境變化，自主優(yōu)化分布式能源的生產(chǎn)和使用，提高能源利用效率，減少能源浪費。

5：電動汽車與智能充電：開發(fā)一個基于大數(shù)據(jù)和優(yōu)化算法的電動汽車智能充電系統(tǒng)，能夠?qū)崟r分析和優(yōu)化充電樁的分布和使用，提高充電效率，降低充電成本。

選手可選擇以上任務(wù)的一個或多個組合成解決方案參賽。

電子商務(wù)

出題單位： 廣東省電子商務(wù)協(xié)會

賽題任務(wù)：

1：個性化推薦系統(tǒng)：設(shè)計并實現(xiàn)一個基于機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析的個性化推薦系統(tǒng)，能夠根據(jù)用戶的歷史行為和偏好，實時推薦最適合的商品和服務(wù)，提高用戶的滿意度和轉(zhuǎn)化率。

2：智能庫存管理：開發(fā)一個結(jié)合預(yù)測算法和優(yōu)化技術(shù)的智能庫存管理系統(tǒng)，能夠準(zhǔn)確預(yù)測商品需求，優(yōu)化庫存水平，減少庫存成本，避免缺貨和過剩。

3：精準(zhǔn)營銷策略：提出一種基于數(shù)據(jù)分析和用戶行為模型的精準(zhǔn)營銷策略，能夠有效識別潛在客戶，優(yōu)化廣告投放，提高營銷活動的效果和ROI。

4：物流優(yōu)化：設(shè)計一個基于算法優(yōu)化和實時數(shù)據(jù)分析的物流管理系統(tǒng)，能夠優(yōu)化配送路徑和倉儲布局，提高物流效率，降低配送成本，提升客戶滿意度。

5：客戶情感分析：開發(fā)一個基于自然語言處理和情感分析的客戶反饋分析系統(tǒng)，能夠?qū)崟r分析客戶評論和反饋，識別客戶情感和需求，幫助商家改進產(chǎn)品和服務(wù)。

選手可選擇以上任務(wù)的一個或多個組合成解決方案參賽。

未來產(chǎn)業(yè)

出題單位： 北京盛景嘉成投資管理有限公司

賽題任務(wù)：

1：氣候變化應(yīng)對：開發(fā)一種基于數(shù)據(jù)分析和預(yù)測模型的氣候天氣變化監(jiān)測和應(yīng)急應(yīng)對系統(tǒng)，能夠監(jiān)測氣候變化趨勢，預(yù)測極端天氣事件，為政府和企業(yè)提供科學(xué)決策支持，減少氣候變化帶來的負面影響。

2：智能健康監(jiān)測：設(shè)計并實現(xiàn)一個基于物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的智能健康監(jiān)測系統(tǒng)，能夠采集監(jiān)測個人健康數(shù)據(jù)，提供個性化的健康建議和預(yù)警，幫助人們更好地管理健康，預(yù)防疾病。

3：疾病預(yù)測與控制：開發(fā)一個基于數(shù)據(jù)分析和算法的疾病預(yù)測與控制系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)收集和預(yù)測，研究疾病的發(fā)展變化趨勢，為個人和公共衛(wèi)生部門提供健康指導(dǎo)和決策支持，提升疾病防控能力。

4：智慧城市治理：提出一種結(jié)合大數(shù)據(jù)和優(yōu)化算法的智慧城市治理方案，能夠提升城市管理效率，優(yōu)化公共資源配置，改善交通、環(huán)境等城市問題，提升市民生活質(zhì)量。

選手可選擇以上任務(wù)的一個或多個組合成解決方案參賽。

AI產(chǎn)品

出題單位： 新加坡國立大學(xué)、海外投資機構(gòu)

賽題任務(wù)： 本賽題比拼與AI 緊密結(jié)合的軟件或硬件產(chǎn)品解決方案， 如AI 芯片、機器人、無人機、智慧醫(yī)療、自動駕駛平臺、生成式人工智能工具等。

3、AI大模型挑戰(zhàn)賽

考查選手大模型應(yīng)用能力。GLM法律賽題類似算法優(yōu)選賽比賽方式。大模型產(chǎn)品賽類似創(chuàng)新應(yīng)用賽比賽形式。公共服務(wù)賽題則兼而有之，初賽又專家評審解題的技術(shù)方案，復(fù)賽進行模型訓(xùn)練并對模型性能打分，決賽進行路演和答辯。

GLM法律行業(yè)大模型挑戰(zhàn)賽

出題單位： 智譜AI、安碩信息、深圳數(shù)據(jù)交易所

賽題任務(wù)： 參賽者需基于 GLM-4 模型，制定技術(shù)方案。方案應(yīng)利用大語言模型的語義理解和函數(shù)調(diào)用功能，準(zhǔn)確解析用戶查詢，并通過訪問相關(guān)法律數(shù)據(jù)庫或 API，提供服務(wù)，包括解答法律問題、查詢案件信息、檢索歷史案件和分析司法數(shù)據(jù)。

政務(wù)服務(wù)行業(yè)大模型訓(xùn)練賽

出題單位： 廣州市政務(wù)服務(wù)和數(shù)據(jù)管理局

賽題任務(wù)： 通過大模型技術(shù)與政務(wù)服務(wù)事項辦理指南數(shù)據(jù)相結(jié)合，向用戶提供智能、精準(zhǔn)、便捷的對話引導(dǎo)式服務(wù)，提升用戶在辦理政務(wù)服務(wù)過程中的服務(wù)體驗。以華為大模型為底座構(gòu)建一個政務(wù)服務(wù)智能導(dǎo)辦應(yīng)用場景，回答用戶咨詢辦理的問題，比拼回答的相關(guān)性和準(zhǔn)確性。

AI大模型產(chǎn)品賽

賽題任務(wù)： AI大模型產(chǎn)品賽鼓勵開發(fā)者應(yīng)用大模型技術(shù)落地各行各業(yè)，開發(fā)創(chuàng)新型、實用型、易操作型的AI 大模型產(chǎn)品，解決個人、家庭、企業(yè)的實際問題。

三大活動

除高額獎金外，為激發(fā)廣大大模型愛好者的參賽熱情，大賽組委會還分別針對三個賽組設(shè)置了“曬報名，抽盲盒”“沖提交，領(lǐng)裝備”及“曬經(jīng)歷，贏周邊” 三大賽中活動。只要參與就有機會獲得數(shù)碼/商務(wù)/生活禮品！