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  01
  參賽條件
  本屆CICC大賽圍繞“創(chuàng)意數據集建設方案”，面向金融、醫(yī)療、具身智能、科學智能等11個領域的技術人才與創(chuàng)新團隊發(fā)布具有挑戰(zhàn)性的賽題；本屆競賽面向中國及境內外高等學校在讀學生（含本科、碩博研究生等）。
  02
  獎項設置
  一等獎1名，5萬元；二等獎1名，3萬元；三等獎2名，1萬元。
  03
  報名截止時間
  2025年6月30日
  2025語料數據智能創(chuàng)意大賽
  本次大賽錨定前沿領域，以深度挖掘高價值語料數據處理方案與場景應用路徑為核心任務，全力助推“模塑申城”語料普惠計劃落地生根，為人工智能產業(yè)筑牢語料數據根基。同時，大賽積極搭建產學研用協同創(chuàng)新平臺，以開放包容的姿態(tài)廣納各地頂尖團隊投身語料數據開源生態(tài)建設，讓多元知識與先進技術在此碰撞交融，激發(fā)無限創(chuàng)新活力。
  劃重點
  01
  賽程安排
  報名啟動
  2月22日GDC大會語料分論壇正式啟動“語料筑基智生時代”2025語料數據創(chuàng)意大賽，符合參賽條件的團隊報名參賽。賽事注冊報名和參賽項目提交截止時間為2025年6月30日。
  初賽評審
  初賽采取線上評審方式進行，評審專家依據報名階段各參賽隊伍提交的項目申報書等資料，參照評分規(guī)則要求，各賽道擇優(yōu)選拔進入決賽項目。
  決賽評審
  決賽通過項目路演等方式進行，各決賽參賽隊伍需自行準備參賽項目答辯資料。決賽現場由參賽選手對參賽項目進行介紹，可搭配視頻演示，評委進行現場提問、打分，最終評出每個賽道的獲獎名次。決賽具體組織方式另行發(fā)布。
  02
  領域范圍
  本屆CICC大賽圍繞“創(chuàng)意數據集建設方案”，面向金融、醫(yī)療、具身智能、科學智能等11個領域的技術人才與創(chuàng)新團隊發(fā)布具有挑戰(zhàn)性的賽題，要求參賽選手圍繞明確需求、特定場景進行數據處理，構建具有創(chuàng)新思路、技術先進與廣泛應用能力的數據解決方案。
  圍繞模塑申城5個關鍵領域、6大重點行業(yè)，構建對應的行業(yè)特色語料數據集建設方案，并提交相應的數據樣本。
  03
  報名要求
  本屆競賽面向中國及境內外高等學校在讀學生（含本科、碩博研究生等）、創(chuàng)業(yè)團隊、個人、公司等，具體要求如下：
  1、參賽隊員不限年齡、專業(yè)；
  2、可單人參賽或自由組隊，允許跨專業(yè)、跨學校、跨公司組隊；同一參賽隊員只允許報名一個賽道參加一個隊伍；報名只有一個主體單位；
  3、參賽隊員報名須保證個人信息準確并真實有效；
  04
  作品要求
  一、智能終端
  1.圍繞智能學習機等智能終端應用上，結合基礎學科能力，構建一套基于以下某一學科的推理數據集：語文、數據，物理，化學、歷史、地理等。
  2.圍繞智能安防終端，建立一套基于外形，情緒，聲音等多模態(tài)的數據集，作為模型預判風險的依據。
  3.以科學強國為主題，構建一套基于AR，VR場景的多模態(tài)數據集，使用戶能在生成數據中感受到科技發(fā)展進步。
  4.以健康為目的，提供基于心率、睡眠、運動、作息習慣等數據，并給出健康改善建議的數據集。
  二、科學智能
  1.圍繞科學文獻與實驗數據設計結構化提取方案，如化學分子式、生物基因序列的自動標注。
  2.圍繞多模態(tài)一致性驗證進行方案設計，警如知識圖譜、公式、圖表及分子式與文本描述一致性、邏輯性驗證。
  3.為提高撰寫科研專題綜述所需的文獻檢索精準度與內容提取效率，設計原始文獻的標注方案、不同模態(tài)的結構化數據高質量語料化方案、以及基于思維鏈的綜述生成數據集。
  三、在線新經濟
  1.圍繞互聯網用戶的評論和用戶行為數據，探索一套基于正確價值觀體系的數據審核數據集。
  2.圍繞電商商品信息，用戶評論，銷售量等信息，組建一套具有高可用性的優(yōu)質商品推薦數據集，供個性化推薦模型進行優(yōu)質商品推薦。
  3.基于在線虛擬好友陪聊業(yè)務，構建健康，有不同人物標簽，貼近生活，口語化的陪聊對話數據集，面向不同年齡層次，不同性別，不同文化程度，不同性格等。
  4.基于工業(yè)互聯網業(yè)務，在以下某一行業(yè)：鋼鐵，水務，電力等上，建立一套語料的標準，綜合考慮數據的可用性、結構的統一性、數據的安全性等因素。
  四、自動駕駛
  1.多模態(tài)駕駛場景語料數據集，基于激光雷達、攝像頭等多傳感器數據，構建涵蓋復雜路況（如雨雪、夜間）的跨模態(tài)語料庫，實現多源數據清洗、對齊與標注，提升自動駕駛系統感知魯棒性。
  2.稀缺場景動態(tài)決策思維鏈數據集，針對突發(fā)障礙物、極端天氣等長尾場景，生成包含感知-決策-控制全鏈路的思維鏈數據集，優(yōu)化大模型在低資源條件下的推理能力。
  3.高精度BEV（鳥瞰視圖）語料數據集，對城市道路BEV數據進行語義分割標注（車道線、交通參與者等），生成高精度、低噪聲的稀缺數據集，推動BEV感知算法迭代。
  五、具身智能
  1.構建人形機器人數據質量評價數據集，圍繞基礎能力測評“單模態(tài)、多模態(tài)”、場景能力測評"服務場景、生活場景”、專業(yè)認知能力測評“大腦、小腦”等測評框架，加強具身智能大腦軟硬一體發(fā)展的評估和認定。
  2.圍繞生產伴隨式物理采集場景，提供創(chuàng)新具身語料數據采集方案，建設商超、辦公場景的語料數據庫，旨在提升機器人在真實物理環(huán)境中的感知能力和決策能力。
  3.構建遙操作模式下的合成數據語料庫，包含視覺、觸覺、語音等多模態(tài)數據的合成數據集。數據集需滿足機器人在多場景任務執(zhí)行中的需求，支持機器人自我學習與任務執(zhí)行能力的提升。
  4.圍繞生活、服務、工業(yè)、實驗室四大類，設計和規(guī)劃多元化的應用場景，生成具身智能機器人動作指令語料方案，如家庭服務場景中的“整理-收納-避障”多任務指令集。
  5.構建具身智能多模態(tài)感知語料數據集方案，需融合視覺、觸覺、語音等交互數據，數據集需滿足機器人在家庭、工業(yè)、服務等多場景的任務執(zhí)行與自我學習能力需要。
  六、金融
  1.基金投研助手場景：基金投研助手旨在為投資者、基金經理和研究分析師提供智能化支持，幫助其高效完成基金分析、市場研究、投資決策等工作。能夠快速提取并分析基金的歷史業(yè)績、持倉信息、風險指標等，滿足用戶基金數據分析的要求。這其中涉及到行業(yè)知識、基金相關數據、新聞與公告數據等。針對基金投研助手場景，以優(yōu)化落地效果為目標，設計出對應的數據集制作方案，以包含“需求分析-數據準備-測試與驗證-迭代與更新為佳”。
  2.投資顧問助手場景：能夠為用戶提供專業(yè)、個性化的投資建議和服務，幫助用戶識別投資風險，提供風險預警和應對策略;能通過自然語言交互解答用戶問題，并提供投資知識普及服務等。關于投資顧問助手數據設計方案，可以制定該場景“為用戶提供智能化、個性化的投資服務，幫助用戶實現財富增值目標”的高質量數據集方案，以包含“需求分析-數據準備-測試與驗證-迭代與更新為佳”。
  3.風險合規(guī)助手場景：金融風險合規(guī)助手旨在幫助金融機構（如銀行、證券公司、保險公司等）高效管理風險、確保合規(guī)運營，同時降低人工成本。期望達到風險監(jiān)管評估功能，如實時監(jiān)控交易、客戶行為和市場動態(tài)，識別潛在風險；合規(guī)檢查與報告功能，自動檢查業(yè)務操作是否符合法律法規(guī)，生成合規(guī)報告；政策4.解讀與更新：及時解讀最新監(jiān)管政策，并提供合規(guī)建議?？梢試@該場景訓練以及落地效果優(yōu)化制定相關高質量數據集。
  5.市場資訊與宏觀政策解讀助手場景：市場資訊與宏觀政策解讀助手旨在為投資者、金融機構和企業(yè)提供實時、精準的市場動態(tài)和宏觀政策解讀，幫助用戶快速理解市場趨勢和政策影響，輔助決策制定。該功能需滿足實時資訊推送與解讀，對宏觀政策進行深入解讀，同時可以分析其對行業(yè)、市場和企業(yè)的影響。針對該場景，制定數據集構建方案。
  七、制造
  1.工業(yè)生產流程優(yōu)化：整合生產設備運行數據、工藝流程圖紙、質量檢測報告等跨模態(tài)數據，構建生產流程優(yōu)化模型，挖掘生產環(huán)節(jié)中的潛在問題與優(yōu)化路徑。
  2.工業(yè)安全風險防控：收集工業(yè)生產中的安全事故案例、安全規(guī)范文檔、風險監(jiān)測數據，標注事故原因、風險防控要點與應急處理流程。
  八、教育
  1.高等教育數理學科思維鏈：收集從數學、物理、化學等數理學科的基礎概念解析到復雜問題求解過程的詳細步驟，包括學生的思考過程記錄、解題思路推導過程的批注，構建涵蓋從基礎到高階知識體系的思維鏈推理數據集合。
  2.圍繞智慧教育中個性化學習方案的制定：基于多模態(tài)語料數據，結合學生學習行為數據、課程評價數據、知識圖譜數據等多源信息，設計整體構建方案。方案需包含語料數據庫構建，且要保證數據在學生隱私保護前提下的安全性與可用性，實現對學生學習情況的精準分析，為個性化學習路徑規(guī)劃提供支撐。
  3.智能化教育數據質控：針對來自不同渠道（如在線課程平臺、學校管理系統）的學生作業(yè)、考試成績、課堂參與度等多模態(tài)數據，設計一種統一的數據整合與質量控制方案。提高教師對學生學習情況的全面了解以及教學質量評估的準確性，利用數據分析提高學生學習成果的預測精度，為個性化學習提供支持。
  4.教育內容跨模態(tài)轉換對齊：圍繞教材、教學視頻、課后練習等教育資源的跨模態(tài)轉換，設計一套教育內容精準關聯標注方案。要求包括：①如何利用自然語言處理（NLP）和計算機視覺（CV）技術實現文本與圖像、視頻間的精準匹配。②開發(fā)一個能夠自動推薦相關學習資源、輔助教師備課及學生自學的智能助手。
  九、醫(yī)療
  1.圍繞醫(yī)療影像、病理、診斷文本等醫(yī)療報告跨模態(tài)轉換對齊，設計醫(yī)療影像與診斷報告精準關聯標注方案，需包含技術實現路徑及智能體設計應用。
  2.圍繞智能電子病歷質控，設計多模態(tài)多來源數據的統一與對齊，實現智能化的病歷質控提高醫(yī)生病歷質量以及病歷質量管理的效率。
  3.在機構養(yǎng)老和居家養(yǎng)老的場景下，利用智能體，對基礎數據與實時交互數據，提高風險預測與老年人照護水平。
  十、文旅
  1.文化遺產多模態(tài)語料集，整合古籍文本、文物影像、歷史事件時間軸等跨模態(tài)數據，構建可推理的文化傳承關系網絡，支持大模型生成歷史脈絡解析與虛擬修復方案。
  2.全域旅游語義交互語料集，覆蓋自然景觀、人文地標、民俗活動等場景的多語言指令庫，包含游客意圖識別、多模態(tài)問答邏輯鏈標注，適配AR導游、智能客服等生成式應用。
  3.非物質文化遺產語料集，記錄非遺技藝操作流程、傳承人口述史料、工藝演變圖譜，標注技藝關鍵步驟與現代化改良邏輯，用于大模型驅動的非遺數字化傳播與創(chuàng)新設計。
  4.上海方言傳承數據集，涵蓋上海方言中的流行語和諺語，包含現代年輕人對這些詞匯的解讀與使用，研究方言在當代語境下的創(chuàng)新和變遷，包括買菜、乘車、就醫(yī)、餐飲等日常生活場景的上海方言對話，幫助方言適配智能語音助手、AI客服等實際應用。
  十一、城市治理
  1.公共空間行為模式語料集，基于視頻與WiF熱力圖的市民活動軌跡數據，標注聚集密度、行為類型（休閑/通行/商業(yè)）及時空分布規(guī)律，用于預測公共設施使用負荷。
  2.城市治理決策知識圖譜，融合政策文本、市民訴求的因果關聯網絡，標注事件處置路徑與多部門協同規(guī)則，支撐大模型生成決策建議。
  3.跨模態(tài)市政設施狀態(tài)語料集，整合維修工單文本、傳感器異常信號、上報圖片的多模態(tài)對齊數據，標注故障因果鏈與處置優(yōu)先級，訓練大模型實現設施健康度自診斷。
  4.城市規(guī)劃設計語料庫，涵蓋地形地貌、土地利用、、人口分布、交通流量模式、公共設施服務半徑、生態(tài)環(huán)境指標等信息，并融合歷史規(guī)劃案例、政策法規(guī)庫等非結構化文本。為空間格局優(yōu)化、基礎設施配置、生態(tài)安全屏障建設提供量化決策依據。
  05
  獎項設置
  各賽道分設一、二、三等獎，擬以證書、獎金等形式發(fā)放。
  一等獎1名，5萬元；
  二等獎1名，3萬元；
  三等獎2名，1萬元。
  06
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