数据是驱动业务创新和决策的重要基础。随着算力基础设施的建设，数据在多个行业的应用需求日渐增长，基于AI有关技术，不限于医疗、金融、交通等不相同的领域，挖掘潜在数据价值、关联性等，并呈现可落地、具备商用价值的软硬件产品及方案。

  数据产品在智慧城市、人机一体化智能系统、电子商务、物流运输等多个领域中发挥着及其重要的作用。数据产品不仅仅可以提升使用者真实的体验，还能优化运营效率与决策能力。通过数据产品研究开发，分析和利用公共数据，开发具有创新性和实用性的数据产品和解决方案，探索数据产品在不同场景中的应用价值。

  基于ASR（自动语音识别）技术，识别多语种（中英混合、日、俄、韩、西等）语音；实现实时响应（毫秒级），并在营销对话中提取核心意图/关键词，用于辅助销售决策；

  参赛团队需提交一套包含技术方案、软硬件原型及验证报告。并集成DeepSeek等大模型提取购车意图关键词。

  随着企业内部数据量的激增，传统依赖 BI 工具或 SQL 技术人员进行数据分析查询的方式已难以满足业务快速响应的需求。

  参赛团队需构建一套能理解中文及中英混合问题的自动查询生成系统，识别查询意图、理解语义关系，并准确生成结构化 SQL 查询语句，最终实现自动提取结果、辅助决策。

  在制造总装生产线上，滴油动作是关键的一步，该步骤的遗漏有几率会使车辆报废等严重质量上的问题。该场景中，工人需要手持油壶，向固定部件（空调管冷凝器）滴油。本次比赛需要选手设计图像识别算法，识别每张图像中是否有工人正在进行滴油操作。

  奇瑞焊装车间生产中，后地板上需要电焊各种小零部件，包括搭铁、螺栓、螺母等。这些零部件是否正确安装需要单独的检验工位。本场景计划采用计算机视觉技术检测每个检验点上的零部件是否正确安装。

  随着消费级无人机的广泛应用，低空安全问题日渐突出。赛题聚焦“基于视觉的无人机检测与预警”关键技术环节，参赛者需基于组委会提供的图像与视频数据，完成以下主要任务：无人机目标检测、单/多目标跟踪、异常飞行行为识别与预警、模型优化与部署等。

  赛题聚焦于人机一体化智能系统场景中“悬挂链吊篮物料识别”的痛点问题。传统的视觉识别方案因依赖具体物料图像训练，难以应对生产计划频繁变化导致的物料变化。赛题目标是在无需对每种物料进行重新训练的前提下，实现吊篮7个挂点任意物料的精准识别，且自动排除杂物干扰，识别准确率达到99.9%。

  优秀项目落地芜湖，即享算力券、人才资金资助、办公空间、创业服务等全链条支持

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