赛程介绍
2018.11月-2018.12月中旬

大赛组委会成立并启动相关筹备工作

2018.12.20 北京

2019数字中国创新大赛启动新闻发布会召开,大赛正式启动

2019.01月

赛题正式对外发布,启动大赛报名

2019.01月-2018.03月上旬

大赛初赛

2019.01.10, 12:00:00-2019.03.16, 23:59:59【第一赛道-AB榜】

2019.01.22, 12:00:00-2019.03.24, 23:59:59【第二赛道-AB榜】

2019.03.25, 00:00:01-2019.03.31, 23:59:59【决赛入围审核】反作弊工作展开,晋级资格审核

2019.04月上旬

北京、上海、西安、福州分区决赛,每道赛题在分区决赛中的前3名获得进军全国总决赛的资格

2019.04月中旬

【专家辅导、作品优化】进入决赛的选手,由组委会邀请的顶级专家导师进行一对一辅导,对作品进行优化

2019.04月下旬 福州

2019数字中国创新大赛总决赛及颁奖典礼

参赛对象

秉承开放、共享的精神,大赛面向社会各界开放,高校(本科生、硕士生、博士生)、科研单位、企业从业人员及有志于大数据、人工智能、工业互联网技术的研究者,均可以个人身份组队报名参加,海外参赛者亦可报名参与。

大赛赛题

>>大数据赛题<<

大数据医疗——肝癌影像AI诊断

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肝癌是临床常见恶性肿瘤疾病,如何有效予以早期诊断和治疗以防止其进一步发展是至关重要的,强化CT是肝癌的定位和定性诊断的重要手段。本赛题基于健康医疗大数据提供的肝部腹腔强化CT断层扫描数据以及相应的诊断结果,希望参赛者利用数据建模技术,构建基于医学影像的肝癌辅助诊断模型,利用人工智能手段对肝癌进行诊断,以帮助医生更加高效地对肝癌患者进行筛查。

  • ● 出题单位:中电数据服务有限公司&福建医科大学孟超肝胆医院
  • ● 技术方向:医学图像处理 深度学习

消费者人群画像——信用智能评分

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随着诚信社会的建设,个人信用是诚信社会的基础。个人信用在申请信贷额度、共享出行、移动通信服务、酒店餐饮等各行各业都有着广泛的应用场景。如何准确的对客户的消费信用进行评分,并提供相应的服务,既能提升客户满意度、增加行业收益,也能有效规避风险,减少不必要的损失。中国移动福建公司提供2018年x月份的样本数据(脱敏),包括客户的各类通信支出、欠费情况、出行情况、消费场所、社交、个人兴趣等丰富的多维度数据,参赛者通过分析建模,运用机器学习和深度学习算法,准确评估用户消费信用分值。

  • ● 中国移动福建公司&新大陆科技集团
  • ● 技术方向:数据挖掘 机器学习

>>人工智能赛题<<

智能盘点—钢筋数量AI识别

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在工地现场,对于进场的钢筋车,验收人员需要对车上的钢筋进行现场人工点根,确认数量后钢筋车才能完成进场卸货。本赛题基于广联达公司提供的钢筋进场现场的图片和标注,希望参赛者综合运用计算机视觉和机器学习/深度学习等技术,实现拍照即可完成钢筋点根任务,大幅度提升建筑行业关键物料的进场效率和盘点准确性,将建筑工人从这项极其枯燥繁重的工作中解脱出来。

  • ● 出题单位:广联达科技股份有限公司
  • ● 技术方向:机器学习 计算机视觉

文化传承—汉字书法多场景识别

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书法是汉字的书写艺术,是中华民族对人类审美的伟大贡献。在全球化、电子化的今天,书法的外部环境有了非常微妙的变化,对于年轻一代,古代书法字体越来越难以识别,一些由这些书法文字承载的传统文化无法顺利传承。本赛题希望参赛者利用先进的技术,实时、准确、自动地识别出各种场景下的书法文字,比如字画中的书法、景点和建筑物上的提词、牌匾、对联等,书法文字主要包括篆书、隶书、楷书、行书、草书等等。

  • ● 出题单位:华为技术有限公司
  • ● 技术方向:计算机视觉 预测分析

>>工业互联网赛题<<

海上风场SCADA数据缺失智能修复

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由于风电场(尤其海上风电场)地处偏远,人工维护困难,远程数据监控系统(SCADA)能够远程获取风机运行状态数据,是风电场健康运行的保障。但是,SCADA系统往往受到传感器失效、网络阻塞等各种因素的影响,导致数据的缺失。本赛题抽取某一海上风电场实际SCADA数据,并人为地去除其中的部分数据,希望参赛者通过大数据分析,利用已知数据对缺失的部分数据进行估计,尽量挽回由于数据缺失带来的损失。

  • ● 出题单位:新疆金风科技股份有限公司
  • ● 技术方向:机器学习 数据挖掘

混凝土泵车砼活塞故障预警

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砼活塞是混凝土泵车的关键部件,也是消耗性部件,活塞故障将导致泵车无法正常工作,同时可能导致整个工地其他配套设备无法正常施工,从而带来相当大的经济损失。本赛题将提供某类混凝土泵车砼活塞故障有关的多种工况数据,以及对应情况下,在未来完成给定工作量(混凝土泵送方量)的过程中活塞是否故障的标识信息。希望参赛者利用大数据分析、机器学习、深度学习等方法,提取合适的特征、建立合适的故障预测模型,预测该活塞在未来给定工作量内(泵送方量),是否会发生故障。

  • ● 出题单位:中科云谷科技有限公司
  • ● 技术方向:机器学习 预测性维护
奖项设置

大数据赛题

赛题一
一等奖1名 奖金8万元
二等奖1名 奖金5万元
三等奖1名 奖金3万元
赛题二
一等奖1名 奖金8万元
二等奖1名 奖金5万元
三等奖1名 奖金3万元

人工智能赛题

赛题一
一等奖1名 奖金8万元
二等奖1名 奖金5万元
三等奖1名 奖金3万元
赛题二
一等奖1名 奖金8万元
二等奖1名 奖金5万元
三等奖1名 奖金3万元

工业互联网赛题

赛题一
一等奖1名 奖金8万元
二等奖1名 奖金5万元
三等奖1名 奖金3万元
赛题二
一等奖1名 奖金8万元
二等奖1名 奖金5万元
三等奖1名 奖金3万元

单项奖

4名 奖金各1万元
组织单位
主办单位: 福建省数字福建建设领导小组办公室
福建省工业和信息化厅
福州市人民政府
中国电子信息产业发展研究院
数字中国研究院
承办单位: 数字中国创新大赛组委会
协办单位: 深交所创新创业投融资服务平台(V-Next)
中国联通东南研究院
中国大数据产业生态联盟
中国开源软件推进联盟
人工智能产业创新联盟
中国工业软件产业发展联盟