2026年“數據要素×”大賽廣東分賽賽題指南

　　（一）數據驅動的高端產品智能設計與迭代

　　聚焦產品研發環節，匯聚用戶使用數據、運行工況及售后反饋等多源信息，構建產品性能衰退模型與用戶需求畫像，支撐產品設計的智能優化與個性化服務預測。

　　（二）工業大模型智能體的研發與應用

　　以設備數據、工藝參數、運維日志等多模態數據為基礎，結合行業知識庫，研發具備自然語言交互與任務執行能力的領域智能體，實現故障診斷、工藝調優、生產排程等場景的自主分析與決策。

　　（三）具身智能驅動的機器人作業與協同優化

　　基于機器人運行數據、環境感知數據與作業任務數據，構建具備實時感知與自主決策能力的機器人智能體，實現復雜場景下的自適應操作、多機器人協同作業與任務動態調配，提升作業精度與系統效率。

　　（四）重點工序碳排放智能監測與協同減排

　　貫通能耗、物料、生產及排放數據，構建實時可信的碳排放“測、算、溯”模型，研發能碳協同優化策略，實現從單點節能到系統減排的數據驅動解決方案。

　　（五）產業鏈協同與供應鏈風險預警

　　利用訂單、庫存、物流、質量等供應鏈全域數據，構建動態全景視圖與風險知識圖譜，開發供應鏈風險傳播預警模型與產能調度算法，提升產業鏈透明度與抗風險韌性。

　　（一）促進農業生產技術與裝備數智化水平提升

　　聚焦農田、設施、畜牧、水產養殖、低空作業等生產場景，通過整合利用北斗導航、遙感、氣象、環境、土壤、農情、疫病等多源傳感器與農事、農機作業數據，促進新能源農機、高端智能農機裝備、種采收機器人、植保機器人、畜牧和漁業智能裝備、農業無人機等先進性、穩定性、適應性、識別精度及作業質效的提升，進一步推動農業生產先進技術與裝備的示范推廣和產業化應用，助力發展設施種植業、現代畜牧業、現代漁業與農業低空經濟。

　　（二）數據創新應用賦能農業發展全面綠色轉型

　　圍繞農業資源節約利用、農產品產地環境管理、農業生態修復、綠色產業鏈打造、綠色技術支撐等領域，通過大數據、人工智能等技術的結合創新應用，有力促進農業發展全面綠色轉型。

　　（三）促進耕地質量監測與保護的智能化水平提升

　　通過融合利用遙感影像、土壤采樣、氣象觀測、土地利用、農業管理及歷史評價等各類數據，構建耕地質量智能監測模型和系統，為耕地保護、種植用途監測、耕地質量監測、耕地障礙與退化分析等應用提供服務，提高耕地質量監測能力和時效性，促進耕地數量、質量、生態“三位一體”保護，助力提升糧食產能與打牢糧食安全保障基礎。

　　（四）強化種業全鏈條智能追溯監管能力

　　貫通公共數據、行業數據、感知數據、互聯網數據、品種包裝及市場銷售信息等數據鏈條，構建跨部門、跨區域、跨主體的種業數據融合應用體系，關聯品種信息、生產經營信息、市場區域分布信息、疑似假劣侵權線索等信息，打造“品種—企業—地域—風險—建議”全景視圖，形成可推廣的“數據要素+種業治理”解決方案，破解當前種業市場監管中存在的種子假冒偽劣及套牌侵權時有發生、市場信息不對稱、追溯體系不完善等難點，有效凈化種業市場、保障糧食安全。

　　（五）多維數據利用加快宜居宜業和美鄉村建設

　　利用農村人口、經濟、基礎設施、公共服務等多維數據，開展多源數據融合與治理狀態監測，構建全面立體鄉村發展數據視圖，打造鄉村治理數字化服務場景，培育數據驅動的鄉村建設新模式與新業態，加快推動鄉村治理效能提升、公共服務優化、人居環境改善、鄉村基礎設施完善與鄉村產業融合。

　　（六）促進監測幫扶工作數字化水平提升

　　緊盯自然災害、農副產品價格大幅下跌、失業增多與農戶突發性返貧致貧風險，通過災害數據、價格信息、就業監測與信令、“三保障”和飲水安全保障等相關數據與大數據、人工智能技術的應用，打造規模性和到人到戶返貧致貧風險智能預警應用場景，助力做到早發現、早干預、早幫扶。同時進一步匯集幫扶措施信息，結合幫扶對象家庭成員情況、生產生活條件、所在區域產業發展狀況等，將幫扶政策措施與農戶進行匹配，變“人找政策”為“政策找人”。最后利用風險預警、識別認定、精準幫扶、規范退出等數據做好幫扶成效評估，科學評價防止返貧致貧監測幫扶各環節工作效能，守牢不發生規模性返貧致貧底線。

　　（七）多源數據應用推動利益聯結與惠農增收

　　圍繞欠發達地區主導產業，整合種養、加工、流通等各環節數據，通過形成產業全鏈數據圖譜，構建產業全鏈風險監測預警模型，設計切實可行的利益聯結機制，促進價格聯動、組織聯結、風險共擔與增值收益共享，提高農戶抵御產業風險的能力，同時優先帶動防止返貧致貧對象、繼續幫扶的脫貧人口融入產業鏈各環節，分享更多產業增值收益，并持續帶動其他農戶發展，助力農民穩定增收。綜合利用飼料、養殖、防疫、檢疫、調運、屠宰、無害化處理等環節數據，強化生豬產能綜合調控數據支撐，促進產需更加適配，推動豬價合理回升。

　　（八）面向農業生產經營主體的數據信息服務新模式

　　通過綜合利用農產品生產、加工、儲運、銷售、貿易、消費等全鏈條各環節數據，面向農業生產經營主體提供自然災害、疫病傳播、價格波動等監測預警服務，以及智慧種養、智慧捕撈、產銷對接、疫病防治、行情信息、跨區作業、一站式采購、供應鏈金融等數據信息服務，為農業生產經營主體制定決策與調控產能提供參考，推動農業生產抗風險能力提升與以需定產模式形成。

　　（九）數據應用驅動農技服務水平提升

　　構建基于數據驅動的糧油作物單產提升、病蟲害智能監測與綠色防控、基層農技人員能力提升的精準化、高效化、普惠化農技服務模式，研發小農戶適配的輕量化農技數據服務工具，高效助力農業新質生產力發展，為糧食和重要農產品穩產保供、鄉村全面振興提供科技支撐。

　　（十）加快農業大模型研發與落地應用

　　圍繞智慧育種、農作物種植、畜禽水產養殖、農機作業、病蟲害防治、農資使用、農作物遙感解譯、農業政策解讀等服務場景，建立高質量數據集，研發可落地、可推廣的農業大模型，進一步提升農業知識服務的科學性、易用性與可靠性。

　　（十一）探索建立農業農村可信數據空間

　　聚焦農業農村重點領域數據的典型應用場景，依托區塊鏈、隱私計算等技術建立可信數據空間，有效解決數據來源不可控、流轉不可溯、共享不安全等痛點，促進應用需求迫切的數據高效流通與安全利用。

　　（十二）數據融合利用促進農業補貼精準發放與服務觸達

　　融合農村產權交易、土地流轉、新型農業經營主體、土地承包、遙感、農業補貼等多源數據，精準摸清土地經營權歸屬，準確識別補貼受益主體與涉農服務對象，優化農業補貼發放流程，拓寬涉農服務直達經營主體的渠道，推動實現地塊級的農業補貼精準發放和涉農服務精準觸達。

　　（一）深化數據融合，賦能品質電商與服務消費

　　面向消費升級需求，鼓勵相關商貿流通主體融合多維度消費數據，運用大數據算法，強化異常數據監測預警與攔截功能，賦能家電以舊換新、數碼和智能產品購新補貼申領，實現對消費者、商品、企業等各方數據的實時校驗，扎實推進“高效辦成一件事”，提升全國家電以舊換新、數碼和智能產品購新補貼政策質效和防風險能力。圍繞“品質電商”、數字消費、綠色消費、循環消費等新場景，開發提高消費者信任度和滿意度的數據驅動型服務，助力企業從“流量競爭”轉向“價值競爭”。

　　（二）強化數智驅動，構建高質量現代流通體系

　　圍繞提升供給效率，鼓勵流通企業打通上下游各環節數據，提升供應鏈數智化水平。支持匯聚商品全生命周期和流通全維度數據，創新二手車流通交易和生活必需品應急保供方式。以電商監測數據賦能“電商+產業帶”，識別各地電商主導產業，提升產業有效聚集和產業鏈上下游協同效能。鼓勵因地制宜開展數據集建設，在數據集建設運營、應用、生態培育等領域開展探索，研究數據驅動的新模式。支持行業大數據基礎設施與智能體建設，夯實現代流通基礎設施。

　　（三）拓展數據應用，服務企業高水平“走出去”

　　應對海外市場環境變化，支持外貿企業、跨境電商、海外倉運營商等主體，整合東道國市場需求、合規規則、物流配套、消費偏好等本地化數據，提升全球運營的精準性與安全性。支持面向品牌出海的合規導航、智能選品、海外倉布局、投資風險評估等數據服務，幫助企業更好融入當地市場，實現從“產品出海”到“品牌扎根”的躍升。

　　（一）打造一站式賦能綜合客運樞紐智慧運行的數據產品

　　打通綜合客運樞紐多部門、多系統數據鏈條。構建智能化治理、智慧化運行的大數據集。運用生成式人工智能技術，開發面向出行者、運營企業、決策部門服務需求的場景聯動、智能生成的數據產品大模型，推動打造服務便捷、運營協同、響應聯動、綠色環保的智慧綜合客運樞紐。

　　（二）高速公路數據“上圖上車”

　　立足國家綜合立體交通網主骨架，選擇數字化基礎條件較好、一體化運行需求明顯的跨區域大通道，構建覆蓋高速公路運營管理單位、車企、圖商、電信運營商等的車路協同數據聯盟，推動高速公路數據“上圖上車”技術研究、標準研制、聯合驗證、應用推廣等工作。

　　（三）基于多源數據的農村公路運行狀況動態識別分析

　　融合交通監控視頻、巡查車及浮動車車載視頻、衛星定位等信息數據資源，應用大數據分析、人工智能和視頻識別等技術，識別農村公路路面拋灑物、坑槽、安全設施缺損等事件，探索建立農村公路運行狀況和風險事件的動態識別、處置閉環管理流程，緩解農村公路基層管養人員工作壓力，提高工作效率，提升相關資金使用效益。

　　（四）高速公路交通擁堵智能預警

　　聚焦高速公路運行管理需求，充分利用視頻監控、ETC門架、手機信令、導航圖商等多源異構數據，采用新一代信息技術，實現短時交通流精準預測、交通運行態勢智能分析、交通擁堵點位精準識別和成因分析、擁堵持續時間科學預測、管控策略自動生成，推動高速公路擁堵治理由被動響應向主動預警、精準干預和科學決策轉型升級，全面提升高速公路網運行管理的數字化、智能化與協同化水平。

　　（五）公路小尺度惡劣天氣影響預報與聯動響應

　　聚焦強降雨、低溫雨雪冰凍、大霧等惡劣天氣場景，充分利用公路沿線氣象實況、交通流狀態、歷史災害事件等數據，依托人工智能等新一代信息技術，研發“公里級、分鐘級”公路小尺度短臨預報預警模型，捕捉公路沿線小尺度天氣的生消演變過程及其對公路交通的影響，開展小尺度天氣預警技術效果評估。深化氣象數據與交通運行數據的多元融合分析應用，優化公路交通主動防御管控智能決策算法，構建“預警—決策—處置”的智能管控體系，增強公路安全運行的主動防控能力。

　　（六）多源數據融合應用提升航運服務能力

　　推動鐵路與港口等聯運上下游企業，依法依規在市場化原則下建立穩定可靠的信息系統交互和數據開放機制，實現貨物動態全程跟蹤，強化鐵路、港口、航運等作業協同，提升鐵水聯運服務效能。融合應用航運、公路、鐵路等多源數據，實現運輸路徑規劃、成本時效評估、風險識別預警、合規輔助決策等重要環節智能化應用，賦能航運及“端到端”供應鏈服務能力提升。

　　（七）提升電子航道圖賦能智能航運服務水平

　　融合航道多元感知數據，構建電子航道圖服務高質量數據集，綜合應用大數據、大模型等人工智能技術開發面向船民的語義、語音交互智能體，提升航道智慧服務效能。

　　（八）提升港口重大風險監測預警能力

　　聚焦港口危險貨物重大危險源罐區、集裝箱堆場等重大風險場所，推動港口重大危險源多源監測數據與人工智能等技術在風險智能監測預警方面的深度融合應用。

　　（九）提升公路水運在建工程數智化管理水平

　　推動智能預警感知、人工智能大模型等技術在工程建設領域應用，實現工程施工現場質量安全問題的智慧識別、動態監測和主動預警，探索實施大數據智慧輔助管理，支持工程建設質量管控從“事后檢測整改”向“事前監測預警”轉變，提升工程建設質量安全管理效能。

　　（十）面向交通運輸領域的人工智能大模型與高質量數據集建設

　　研發面向綜合交通運輸大模型建設的數據治理通用工具，強化數據標準研制、實施、驗證，支撐行業通識語料加工、實時運行數據清洗和預處理，提高大模型建設效率。依托算法算力平臺、可信數據空間以及高質量數據集建設，開展多模態大模型構建與智能體研發，推動人工智能技術在公路、水路、民航行業運行、服務及規劃建設等方面融合創新應用，助力行業數智化轉型升級和高質量發展。

　　（十一）全域物流供應鏈數據融合與智慧運力協同

　　聚焦交通物流降本提質增效，打破公鐵水航及倉儲數據壁壘，構建全鏈路協同網絡。打通多式聯運數據，實現“一單制”全程可視化與無縫銜接；整合社會分散運力，利用AI算法實現貨源運力實時動態匹配以降低空駛率；融合物聯網感知、環境監測數據，對冷鏈、危化品運輸等場景實施全流程狀態主動預警，打通產供銷數據鏈，優化庫存布局及末端配送體系；建立碳足跡核算體系，科學規劃低碳運輸路徑，推動物流向“全網協同、智能決策、綠色安全”轉型。

　　（十二）民航航班運行智慧協同與效能提升

　　綜合利用飛行數據、航班運行數據、空域態勢數據、機場資源數據、氣象情報數據等，開展智能協同決策和風險智能預警，實現航班延誤下智能恢復、機組—飛機—資源智能調配、航網規劃與計劃編排優化，提升航班運行質量與效率。

　　（十三）民航旅客全流程精準服務與優化

　　整合旅客出行全流程數據，聚焦票務、安檢、登機、中轉、行李托運等環節，提供基于旅客畫像的個性化產品推薦與精準營銷，打造覆蓋室內導航、航班動態精準推送及個性化商業服務的伴隨式體驗，實現全行程旅客服務資源精準觸達，提升旅客服務滿意度，真正做到“人享其行”。

　　（一）拓展公共數據創新應用

　　依法合規對接稅務、社保、醫療、環保等公共數據資源，推動公共數據與金融機構自有數據協同分析與融合應用，挖掘其在客戶畫像、信貸評估、市場感知、風險防控等場景應用價值，培育基于公共數據的新型金融業務模式，助力金融高質量發展。

　　（二）提升重點領域金融服務水平

　　聚焦科技、綠色、“三農”、民營、小微、養老、消費等重點領域，發揮“數據要素+數智技術”的雙輪驅動作用，結合實際場景與需求，運用人工智能、區塊鏈、大數據等技術，匯聚分析多元數據、創新優化服務模式，提升金融服務的精準性、便利性、可得性，推動做精做細金融“五篇大文章”，增強服務實體經濟質效。

　　（三）強化金融風險智能防控

　　探索構筑基于金融交易、網絡輿情、物聯網、供應鏈等多維度數據的智能化金融風險防控體系，強化數據實時采集、動態匯聚與深度分析能力，開發基于人工智能的風險識別預警模型，提升對信用、市場、操作等各類風險的響應效率與處置精準性，助力鞏固金融安全防線。

　　（四）基于多源數據要素融合的科技金融數智化風控

　　借助大數據、人工智能等新興技術，提升科技型企業數智化風控能力，助力金融機構提升科技金融服務水平。重點方向是針對科技型企業輕資產、高成長、高風險、信息不對稱的典型特征，突破傳統風控依賴財務報表、抵押擔保的局限，在依法安全合規前提下，充分利用金融信用、公共信用、商業信用等數據，挖掘政策、產業、科研、供應鏈、知識產權、企業行為等多維度數據要素價值，構建精準、高效、動態的數智化風控體系，實現科技型企業全生命周期風險識別、預警與處置，助力金融機構提升科技金融服務的普惠性與安全性，推動數據要素在科技金融風控領域的規模化、標準化應用。

　　（五）提升中小微企業金融服務質效

　　深化數據創新運用，建設中小微企業金融服務解決方案，提升全場景服務質效。重點方向是借助政務、交易數據以及行為數據等，圍繞中小微企業全場景金融服務，形成整體解決方案，實現精準定位金融服務需求、精確測算客戶風險水平與融資額度、交易背景核實與資金流向監測和客戶綜合服務質效提升。

　　（六）構建金融數據治理新范式，釋放數據要素價值

　　通過系統性提升金融業務數據治理水平，夯實金融數智化發展的數據根基，釋放數據要素價值。重點方向是借助數據全生命周期管理工作與產研全流程深度融合，構建機制健全、系統完備、運行高效的治理體系，建設高質量數據集，提升智能金融發展水平，推動數據要素在經營管理、市場化流通及生態協作中實現高效應用與價值釋放。

　　（七）提升區域性股權市場服務中小微企業的質效

　　推動地方涉企政務數據與區域性股權市場的開放共享，豐富完善企業數字檔案，為企業融資對接、規范培育、輔導上市等多業務場景提供支持。

　　（八）人工智能背景下資本市場風險防控的智能化升級與實踐

　　聚焦資本市場業務場景，利用大數據、自然語言處理、人工智能等新型技術手段，構建多維度、全流程的金融風險識別、評估、預警和處置體系。深入挖掘各類數據，優化風險管理工具，提升自動化風險合規監控水平，解決重點風險領域監管難題，為監管部門、金融機構和市場參與者提供科學決策支持。

　　（九）加強數據治理，打造行業高質量數據集、可信數據空間

　　遵循證券、銀行、保險等領域法律法規、行業標準，建立行業數據標準、數據質量稽核規則、安全防控機制，打造行業高質量數據集、安全可信數據空間，提升數據質量、保障數據安全，促進行業數據流通，發揮數據價值。

　　（十）提高金融服務領域的數據分析能力

　　加快建設證券期貨金融數據分析平臺，通過多維度立體化統計分析，深入挖掘各類數據，提升自動化風險監控水平。穩步推動金融行業的數字化轉型，加強智能化的科技監管能力，防范化解金融風險，確保金融市場的穩健運行和健康發展。數據架構應能夠支持多源異構數據的采集、存儲和整合，并滿足高并發和大數據量處理的需求；數據治理方案應能夠保障數據的一致性、準確性、完整性和安全性，并對數據治理的效果進行評估和持續改進。

　　（十一）強化期貨市場服務實體經濟能力與風險防控能力

　　在確保市場合規與風險有效管理基礎上，探索應用大數據、區塊鏈、人工智能、物聯網等技術，整合宏觀經濟、行業動態、供應鏈信息、政策導向、商品價格指數及市場情緒等多源異構數據，合理促進期現貨市場數據融合，豐富外部數據應用場景，解決重點風險領域監管難題，優化期貨合約設計、風險管理工具及交易監管機制。

　　（十二）隱私計算框架下的金融數據協同應用

　　基于隱私計算技術體系，建立“可用不可見”的數據共享模式，在保障重要、敏感數據安全的前提下，實現數據跨機構、跨市場、跨領域共享和協同應用，以高質量數據應用賦能高質量金融服務，構建開放、協同、智能的金融新生態。

　　（一）鼓勵科學數據匯聚共享

　　圍繞科學數據開放共享機制，推動海量多源科學數據治理、數據安全與隱私保護等重點場景建設，促進重大科技基礎設施、重大科技項目等產生的各類科學數據有效匯聚、高效治理與互聯互通，打造跨領域流通的科學數據協同服務網絡，發展綜合型、智能化、交互式等新型科學數據匯聚模式，推動科學數據有序開放共享和融合利用。

　　（二）推動科技領域人工智能大模型開發

　　圍繞科學數據的質量和準確性，科學數據的標注和分類，科技領域大模型的預訓練、微調與推理應用等重點問題，深入挖掘各類科學數據和科技文獻資源。通過細粒度知識抽取和多來源知識融合，構建科學知識資源底座，建設高質量語料庫和基礎科學數據集，提升高質量科學數據供給能力，支持開展人工智能大模型開發和訓練。

　　（三）科學數據助力科學研究和技術創新

　　圍繞科學數據成果賦能科學研究、技術創新和產業發展等重點場景，深化科學數據融合應用與深入挖掘，提供高質量科學數據資源與知識服務，推動科學問題與人工智能等技術的深度融合，助力未知領域探索，驅動科學創新發現。聚焦生物育種、新材料創制、藥物研發等領域，以數智融合加速技術創新和產業升級，加快培育新質生產力。

　　（四）科學數據加速科研新范式變革

　　圍繞AI for Science等科研新模式，以數據驅動發現新規律、創造新知識、發明新方法。充分依托各類數據庫與知識庫，利用人工智能、大數據、物聯網等技術，推進跨學科、跨領域協同創新，推動科學研究方法的不斷進步和發展，加速科學研究范式變革。

　　（一）整合匯聚“三醫”數據信息，構建“三醫”協同發展和治理決策應用場景

　　系統研究健康大數據模型的開發應用，構建“三醫”信息分析應用場景，聚焦以公益性為導向的公立醫院改革、以基層為重點的分級診療、提高群眾滿意度等方面，為醫改政策制定、執行、評估等提供精準高效的數據支撐。

　　（二）數據流通治理賦能重點人群疾病診療和健康管理

　　助力重點人群友好型醫療衛生服務體系建設，針對老年人、孕產婦、兒童、慢性基礎性疾病患者等健康服務人群，打破跨機構、跨場景數據壁壘，構建覆蓋重點人群全生命周期的健康數據體系，實現電子健康檔案、臨床診療、公共衛生、居家監測、社會照護等多源異構數據的標準化采集、智能化治理與合規化流通。

　　（三）醫療數據合規協同與“數據不出院”

　　利用隱私計算等技術，在不歸集原始數據的前提下，實現跨醫療機構、跨科室的臨床數據協同與價值挖掘。

　　（四）全流程智能醫療質量管理與風險預警

　　融合手術室、護理單元、院感監測等多源操作與行為數據，構建醫療質量實時監測與風險預警模型，實現診療過程合規性檢測、醫療差錯防范與質量持續改進。

　　（一）決策、監管與經辦的智能化升級

　　探索推進人工智能等新技術應用于醫保經辦服務，優化醫保支付審核、基金監管智能化和全流程智能化服務；探索通過多源臨床數據智能映射與非結構化文本信息提取等技術，提取非結構化臨床文本信息，整合不同術語體系的臨床數據，夯實數據基礎，促進就醫結算、藥品耗材監管、價格治理的全過程數字化管理。

　　（二）基于參保人全生命周期醫保健康畫像的智能服務

　　通過匯聚、治理和應用多維度的個人醫保健康數據，精準繪制包含個人醫保檔案、財務檔案、信息檔案等的個人醫保畫像，并將其轉化為參保人可享、可感知的智能化服務，提升醫保精細化管理水平和參保人健康獲得感，為發展新型醫療服務、智慧養老、健康保險等產業提供支撐。

　　（三）前沿科技與醫保服務的跨界探索

　　探索AI輔助診斷、影像質控與調閱優化等創新應用。探索腦機接口、可穿戴設備、健康傳感器等新型載體在具體場景下的應用路徑與整合方案。推動數字化技術和設備在長期護理服務質量控制、服務監測及醫療救助對象醫療保障與慈善救助協同等場景的應用。探索基于區塊鏈、隱私計算等數字信任技術，整合多部門數據，構建覆蓋藥品全鏈條的“數字信任”體系，實現交易信息可信流轉與全流程監管，助力企業資金回籠與智能風險預警，提升醫藥領域監管與服務效能。探索將規則、價格與行為數據，轉化為藥品價格智能化監測和分析能力，推動醫藥價格治理從“人工經驗判斷”邁向“數據要素驅動”的新模式，提升多層次醫療保障體系的整體效能。

　　（四）醫保行業可信數據空間探索與實踐

　　構建醫保可信數據流通體系，激活醫保數據要素價值，圍繞推動醫保數據有序開放、深化醫保數據開發利用、筑牢數據流通安全屏障、培育數據產業生態，探索醫保數據要素市場化配置新路徑，發揮數據要素乘數效應。

　　（五）基于真實世界數據的評價

　　開展藥品與醫療服務真實世界醫保綜合價值評價，聚焦創新藥、手術機器人、腦機接口、3D打印肝臟和全磁懸浮人工心臟等人造器官、內鏡逆行闌尾炎治療術（ERAT）等創新醫療服務及相關醫用耗材，建立基于中國證據的臨床與經濟學價值評估體系，探索其準入、定價與醫保支付路徑，引導產業理性發展，為醫保戰略性購買提供支撐。

　　（一）提升安全生產監管能力

　　圍繞礦山、危險化學品、煙花爆竹、重點工貿等高危行業安全生產監管需求，以及城市（超）高層建筑、地下空間、交通樞紐、勞動密集型企業、重點文物保護單位、經營性自建房、室內冰雪娛樂場所、醫院病房樓等高風險聚集場所消防安全風險預警需求，構建安全風險預警和隱患智能感知模型，輔助識別潛在安全風險和疑似違法違規行為。

　　（二）提升自然災害監測評估能力

　　加強鐵塔、電力、氣象等多源公共數據融合分析，研發自然災害災情監測評估模型，推動數據要素在洪澇災害短臨預警、森林草原防滅火、地質災害監測評估、低溫雨雪冰凍災害等場景應用，賦能自然災害災情監測、預警、研判、評估。開展地震活動、地殼形變、地下流體等監測數據的融合分析，提升地震監測預測預警水平。

　　（三）提升應急管理智能化水平

　　利用應急管理領域專業知識和數據資源，建設面向指揮調度、監測預警、監管執法、應急救援、政務服務等典型應用場景的高質量數據集，拓展“久安”大模型在風險評估與隱患識別、指揮調度與輔助決策、執法檢查與火災原因調查等場景的應用。推動AR眼鏡等智能可穿戴設備、智能機器人賦能實戰應用。

　　（四）提升應急管理數據資源開發利用水平

　　依托可信數據空間、區塊鏈、隱私保護計算等技術，構建應急管理領域公共數據資源合規高效安全流通利用模式，支持跨地域跨主體數據融合分析、數據產品開發，圍繞應急管理業務迫切需求，打造典型應用場景，推動數據資源有序開放共享和融合利用。

　　（一）提高氣象防災減災能力

　　加強氣象數據與城市運行、自然資源、交通運輸、農業農村、住建、水利等數據融合利用，推進氣象防災減災應用場景，提高災前預防、災中調度、災后復盤的場景化應用能力。面向水電氣熱交通等城市建設和安全運行不同場景，強化氣象影響預報和風險預警，增強城市韌性。深化氣象數據與城市規劃、重大工程等建設數據融合應用，降低不利氣象條件對規劃和工程的影響。

　　（二）強化氣象賦能增益作用

　　開發高質量數據集等，加強多模態數據融合利用，探索利用智能體技術，開發面向公眾的智慧氣象服務產品。加強氣象數據與各類通信、導航、監測等數據融合利用，探索利用5G-A基站、智能網聯汽車加載的激光雷達、視頻等設備，研發氣象數據收集新技術，打造數字化氣象服務產品。融入冰雪經濟、銀發經濟、康養經濟，打造旅游、健康、醫養等氣象服務新業態。聚焦遠洋航運領域需求，深化遠洋船舶氣象導航數據融合應用，整合海洋氣象、海洋環境及船舶航行等多源數據，構建智能氣象導航模型，為遠洋船舶提供最優航線規劃、航行風險預警及航行參數優化建議。打造低空經濟氣象服務模型，開展預報預警服務，為航線規劃、起降場選址、航行安全等提供氣象服務保障。

　　（三）提升應對氣候變化能力

　　強化氣象數據與經濟社會、生態環境、自然資源、農業農村、文化旅游等數據融合應用，打造氣候變化風險識別、風險評估、風險預警、風險轉移等智能決策模式。聚焦農業、能源、交通、電力、旅游等領域氣候風險防范需求，創新各類天氣指數保險產品及天氣衍生品，推動其落地應用于保險、期貨等金融行業。研發氣候投融資金融工具，提高經濟實體和金融體系對氣候變化的適應能力和韌性。

　　（四）開發氣象數據決策新模式

　　強化氣象數據與經濟社會、生態環境、自然資源、農業農村等數據融合應用，打造氣候變化風險識別、風險評估、風險預警、風險轉移等智能決策模式。深化氣象數據與城市規劃、重大工程等建設數據融合應用，降低不利氣象條件對規劃和工程的影響。推動氣象數據在風能、太陽能、水能等企業選址布局、設備運維、能源調度等方面的深度應用，實現新能源企業降本增效。

　　（五）開展氣象數據產品新服務

　　聚焦農業、物流、水利、電力、能源、航空、金融等領域，融合多源氣象數據與行業數據，運用統計分析、機器學習等方法，按需開發各種天氣指數保險產品及天氣衍生品，推動其落地應用于保險、期貨等金融行業。深化人工智能、大數據、物聯網等技術在全民早期預警中的應用，推動全民早期預警在城市防災減災、臺風等重大災害應對、農業氣象災害防御等場景化落地。

　　（六）強化氣象數據身份標識應用

　　推動氣象數據身份標識深度嵌入數據采集、處理、流通、應用等數據流通全生命周期，深化在低空經濟、能源調度、金融保險、智慧城市等場景數據服務中的應用。推動氣象數據身份標識技術融入可信空間等新型數據基礎設施，探索建立數據可追溯、可審計、可追責的監管機制，強化氣象數據跨行業、跨區域、跨領域融合應用和協同監管，提升數據流通的安全性、透明度與監管效能。

　　（一）構建城市運行態勢感知體系

　　全面提升市政基礎設施智能化水平，持續強化第五代移動通信網絡（5G）、千兆光網覆蓋與深度滲透，以城市信息模型（CIM）平臺建設為核心支撐，整合燃氣、供水、排水、熱力、電力、通信、綜合管廊、橋梁隧道等市政基礎設施運行監測及相關時空數據資源，融入城市生命線安全工程建設理念，增強對管網漏損、城市內澇等城市運行潛在風險的早期識別、動態評估、隱患排查、應急處理及工程建設優化能力。

　　（二）建立房屋建筑統一代碼制度

　　建立房屋建筑統一代碼制度，賦予房屋建筑唯一的身份標識，實現新建房屋建筑賦碼落圖全覆蓋。加強房屋建筑全生命周期數字化管理，實現房屋建筑設計、施工、驗收、交易、運維、更新改造等全生命周期“一碼貫通”。推動房屋建筑編碼在城市更新、社區治理、公共服務等領域廣泛應用，全面建成房屋建筑全生命周期高質量數據集，夯實智慧城市孿生模型和數據基礎，應用人工智能技術，提升房屋建筑全生命周期管理服務水平，增強城市智慧治理水平和能力。

　　（三）提升城市運行管理服務智能化水平

　　整合歸集城市管理、政務服務、交通運行、民生訴求等數據，運用人工智能技術動態識別占道經營、違章搭建、暴露垃圾等城市管理突出問題，開發市容環境整治、交通擁堵疏導、民生訴求快速響應等數據應用場景，提升城市治理能力。

　　（四）強化城市體檢與城市更新的數據要素賦能

　　整合城市（含縣城）體檢全維度指標數據、城市更新項目數據及國土空間、民生服務、基礎設施運行等關聯時空數據資源，構建基于數據要素的城市體檢與城市更新一體化機制，運用人工智能推動數據要素在城市更新規劃編制、項目謀劃、建設改造、運維管理、實施評估等關鍵環節深度應用，實現城市短板問題精準診斷、更新需求科學研判、實施效果動態評估。

　　（五）數智賦能城市信息模型（CIM）平臺創新應用

　　推進AI與CIM平臺深度融合，實現基礎數據自動轉換和智能分析、城市運行態勢精準感知和趨勢研判、智能問答輔助使用等功能。拓展CIM平臺在各領域的應用場景，利用AI算法支撐城市更新智能輔助決策、安全風險智能預警和重大事項協同處置等各類業務場景。

　　（六）提高村鎮發展決策科學性

　　匯聚縣鎮村產業布局、人口流動、基礎設施、生態環境、公共服務、建設和運維投入等多源數據資源，開展綜合分析與研判，助力縣鎮村規劃、建設、管理、服務等決策精細化、智能化，為村鎮事業高質量發展提供數據支撐。

　　（七）提高住房公積金服務便捷性

　　探索基于數據要素的住房公積金服務新模式，更好滿足人民群眾對高質量住房公積金服務的需求。

　　（八）提升住房領域智慧監管與服務水平

　　在保障數據安全與個人隱私的前提下，推進系統融合、數據聯通，優化房屋交易、房屋租賃、保障性住房配租配售智能化監管和服務路徑，構建規范、透明、可信賴的住房全鏈條服務體系。

　　（九）推動工程造價數據智能化應用

　　整合建設工程項目投資估算、設計概算、最高投標限價、合同價、結算價等全生命周期的數據資源，充分利用大數據、人工智能等先進技術手段，構建工程建設全過程造價管控智能化模型，實現自動采集、自動標識、自動歸集、智能加工、智能預警、智慧應用等服務功能。

　　（十）推動房屋全生命周期管理與質量安全監測

　　融合房屋安全體檢、房屋安全管理資金、房屋質量安全保險三項制度，匯聚房屋建筑檔案、維修資金監管、房屋維修等數據，推進房屋全生命周期安全監測感知設備應用，構建房屋安全隱患智能研判體系，實現房屋倒塌、外墻脫落及超高層、大跨度建筑、玻璃幕墻等關鍵領域風險早預警、早處置，提升房屋建筑管理智慧化水平。

　　（十一）推動智慧住區整合與宜居服務場景落地

　　通過數字家庭、智慧物業、完整社區等領域數據要素的深度挖掘與應用，提升社區在安全防護、便民服務、設施共享、鄰里互動等方面的精細化與智能化水平，推動形成“需求感知—服務響應—治理優化”的良性循環。

　　（十二）強化智能建造與建筑工業化協同發展

　　依托工程全鏈條數據資源，通過數據要素深度挖掘，培育智能建造產業集群，打造全產業鏈融合一體的智能建造產業體系，推動建造品質提升與“中國建造”品牌塑造。

　　（十三）推動工程建設項目全生命周期數智化管理

　　整合工程項目審批業務相關數據資源，堅持數智賦能，推動人工智能在材料審查、流程優化、風險提示、工程造價和決策支持等方面的創新應用，打造智能問答、智能引導、智能預填、智能幫辦、智能輔助審批、智能分析等服務支撐。

　　（十四）提升建筑市場智能化監管水平

　　依托企業資質、人員資格、招投標信息、信用記錄等多源數據資源，通過數據融合與智能分析，營造公平、透明、可預期的建筑市場秩序。

　　（十五）推動工程質量安全智能化管控

　　匯聚工程材料、施工過程、質量驗收、安全監管等相關數據資源，依托智能感知設備和模型算法，推動形成“風險早發現、責任可追溯、整改有閉環、防控更主動”的現代化智能監管模式，保障工程質量和施工安全。

　　（一）優化生態環境治理服務

　　面向氣象和水文耦合預報、受災分析、河湖岸線監測、城市水環境精細化管理、重污染天氣應對、污染源解析與追蹤、“天空地”五基協同監測與評估、基于衛星遙感技術的環保技術應用、環境風險預警與應急、環境治理工程智慧應用、環境綜合決策分析等需求，通過對生態環境及氣象、水利、交通、電力等相關領域數據資源的融合創新應用，支撐生態環境精準化智慧化治理服務。

　　（二）促進資源循環利用

　　強化對固體廢物收集、轉移、利用、處置等各環節數據資源的融合創新應用，依托數字技術實現生產端智能化升級、流通環節精準管控、智能回收終端、智能分選系統、再生工藝優化，提升產廢、運輸、資源化利用各環節效率，促進固廢、危廢資源化利用。

　　（三）促進生產減排降碳

　　通過對行業或產品碳排放數據監測、統計、核算，依托數智技術實現實時排放感知網絡構建、碳足跡動態追蹤、能源系統智能優化、智能核算與報告、碳交易輔助決策、重點領域深度脫碳、負碳技術創新應用，創新能源協同、技術協同、政策協同，服務行業、企業、生產過程減排降碳，提升碳排放管理水平。

　　（四）促進用能效率提升

　　強化工業生產過程中訂單、排產、用電等制造、能源數據的融合創新應用，打造能耗預測、多能互補、梯度定價等創新場景，支撐生產用能效率提升。

　　（五）綠電智能應用與價值實現

　　構建適配工廠、園區、居民多場景的綠電智能切換與儲能協同，聚焦綠色電力的智能調度、高效消納與價值轉化，通過對氣象、電網運行、用戶負荷、儲能狀態、碳排放及電力市場等多源數據的融合分析，實現綠電優先使用、用電成本優化和系統運行效率提升；鼓勵探索基于虛擬電廠、需求響應、分時電價等機制的綠電消納新模式，形成“綠電高效利用—用能成本降低—碳資產價值釋放”一體化解決方案，實現用電成本優化與碳資產價值提升。

　　（一）就業數據監測預警與再就業賦能路徑規劃

　　通過貫通匯集發改、工信、人社、市場監管、統計、稅務等多部門就業數據，構建覆蓋區域、行業、企業等全方位就業監測網絡，利用移動支付、市場招聘、社保、工業用電等大數據，動態跟蹤崗位供需、重點群體就業及重點企業用工變化。同時，實現失業風險從群體研判到個體識別的早期預警，自動生成包含技能重塑、崗位推薦等“一人一策”再就業賦能路徑，并跟蹤評估服務效果。

　　（二）就業公共服務、職業指導與職業培訓數據分析服務

　　探索“人工智能+就業服務”應用場景，推動“大數據+鐵腳板”服務模式推廣應用，為政策制定提供數據支撐。通過實時分析企業招聘需求、技術專利、政策文件、宏觀經濟等數據，預測未來中短期重點產業和區域的技能需求趨勢，同時分析供需匹配、職業發展路徑及技能缺口，完善就業信息推送、個性化職業規劃、技能提升建議等功能，為求職者提供人崗相適的個性化職業指導與培訓課程。

　　（三）重點人群就業畫像與精準服務匹配

　　針對高校畢業生、農民工、就業困難人員等特定就業群體人崗匹配精度不足的難題，通過融合教育背景、技能檔案、就業年限、就業形式、從事行業、就業地點、收入情況、參保情況等微觀就業行為與宏觀產業需求等多維度數據，構建動態、精細的群體與個人就業畫像。強化基于畫像的智能崗位推薦、個性化職業規劃以及中長期發展追蹤能力，最終形成服務于個體就業求職、院校專業優化與產業人才儲備的智能解決方案。

　　（四）新就業形態勞動者數據服務與權益保障

　　聚焦網約配送員、網約車司機等新就業群體的現實痛點，探索基于數據要素的創新管理服務與權益保障新模式。重點研究如何通過合規采集和融合平臺就業、接單、收入、工作時間、工作軌跡、保險繳費等數據，構建職業傷害風險預警模型；研發平臺算法公平性與透明度監測工具，探索勞動者個人數據授權與安全存證方案，構建新就業群體智能畫像，提升管理服務質效。

　　（五）人才評價數字化、智能化創新應用

　　在人才強國戰略指引下，傳統人才評價模式面臨評價維度單一、效率偏低、精準度不足、動態性滯后等痛點，難以適配新時代多元化、復合型人才的發展需求。聚焦“數據要素+人才評價”融合創新，鼓勵依托多源人才數據資源，運用數字化技術、智能化算法，探索人才評價的技術突破、服務升級與管理優化路徑，構建科學、高效、精準、動態的人才評價體系，為政府人才政策制定、企業人才選拔培養、社會組織人才服務提供支撐，助力人才價值精準挖掘與高效匹配。

　　（六）跨區域人力資源協同調度與保障

　　聚焦大規模、有組織的人力資源跨區域流動場景，整合勞動力資源供給、目的地產業需求、實時招聘信息、技能培訓資源及基本公共服務數據，構建智能匹配與路徑規劃系統，推動實現從“人找崗位”到“崗位適配人、服務跟隨人”的模式轉變，為勞動者提供涵蓋崗位推薦、技能升級、行程安排、權益維護的全鏈條數字化保障。

　　（七）人力資源服務行業智能升級與合規發展監測

　　為推動人力資源服務業高質量發展，一方面，要求開發深度理解崗位與人才語義的智能匹配及人崗協同推薦算法，提升服務效能；另一方面，鼓勵基于行業機構的運營數據和市場行為數據，構建行業景氣指數、服務主體信用評級、業務合規性監測及市場風險預警等數據產品，為行業創新服務、優化運營與政府精準施策提供量化依據。

　　（八）農民工公共服務精準供給機制創新

　　融合社區、教育、醫療等多源公共服務數據，為農民工及其家庭構建精準畫像。通過系統分析其生活、就業與發展需求，設計智能化服務機制，實現住房保障、子女入學、技能培訓、醫療健康等關鍵服務的主動推薦與便捷辦理，打造個性化、一站式的線上服務通道，推動公共服務普惠均等。降低農民工獲取公共服務的門檻，切實增強其在城市生活中的獲得感、幸福感、安全感。

　　（一）智能科學健身指導方案創新

　　依托人工智能、大數據、5G、可穿戴設備等技術手段，為用戶提供個性化科學健身指導，實現健身方案精準匹配與動態優化，助力群眾便捷開展科學健身。

　　（二）數據驅動與技術賦能賽事運營升級

　　利用數據要素優化賽事籌備、報名、賽程編排、后勤保障、現場執行、賽后復盤等環節，基于人工智能技術構建智能輔助裁判系統，采用沉浸式技術、視頻分析、計算機視覺等技術提升觀賽體驗，促進賽事運營全鏈條提質增效。整合氣象、交通、醫療、場地安全、參賽人員健康、輿情等多源數據，運用大數據分析、AI預警模型等技術，實現對賽事風險的提前識別、分級預警與應急處置輔助決策，保障賽事安全有序開展。

　　（三）智慧體育場館數據化運營與管理

　　基于場館人流、設施使用、環境、票務、場地預約等數據，構建數據驅動的智慧場館管理模式，優化資源調度與運維管理，降低場館運營成本，提升場館服務水平與商業價值。

　　（四）體育領域智能輿論治理與生態凈化

　　運用大模型、人工智能、自然語言處理等技術，構建體育領域輿情智能分析與治理體系。精準識別整治“飯圈”亂象、“網絡暴力”等不良風氣，強化正面體育精神傳播，營造清朗體育輿論環境。

　　（五）體育產業運營與融合創新

　　聚焦體育產業多場景數據應用與融合發展，通過整合賽事、場館、文旅等多源數據，構建體育消費畫像和預測模型，推動消費擴容、業態創新與精準供給；圍繞體育賽事開展數據整合與分析，構建資源配置效率和公共投入績效；推動體育與文旅、交通、氣象等領域數據協同，打造體旅融合、客流預測、安全管理等應用方案，促進產業協同發展。

　　（六）體育產業新業態培育

　　圍繞體育新業態場景，探索數據要素在產品創新、服務升級和商業模式構建中的應用解決方案，鼓勵數據驅動的新模式創新，培育體育產業新質生產力。

　　（七）體育用品制造轉型升級與國際化發展

　　圍繞體育用品制造企業轉型升級與“出海”發展需求，探索數據驅動的產品研發設計優化、智能制造協同、國際市場需求分析、品牌與渠道布局及風險預警應用場景，形成體育用品制造與國際化發展數據應用解決方案，提升我國體育用品制造數字化、智能化和國際化水平，增強全球價值鏈競爭力。