赛题介绍
赛题概述
主办方名称及LOGO
赛题产品方向指引（以应用场景为例）
赛题技术方向指引
核心算法与模型
1. 深度学习与先进的视觉识别模型
针对图像、视频等实时采集到的多维度数据，可以在毫秒级内完成关键事件的识别，并达到90%以上的判定准确度；可以根据多维度数据收集体系，实现对于城市关键核心场景的数字孪生建模，甚至根据垂直细分专业知识库进一步抽象建立业务事件流。
2. 多智能体协同算法
针对跨域治理场景，运用强化学习、博弈论等算法，实现多个智能体间的动态协作与策略优化。例如，在立体化交通调度中，通过分布式多智能体算法，使地面交通智能体与低空飞行器调度智能体共享实时数据，协同规划最优路径，避免资源冲突。
3. 时空数据分析模型
结合城市空间的立体化与时间动态性，采用时空图神经网络（ST-GNN）、长短期记忆网络（LSTM）等模型，对资源变化、交通流量、能源消耗等时序数据进行深度挖掘，预测未来趋势，为智能决策提供依据。
4. 生成式 AI 应用
利用生成对抗网络（GAN）或大语言模型（LLM），生成城市治理方案、应急响应策略等。如基于城市实时数据，通过大语言模型快速生成灾害应对预案，辅助决策者高效处理突发事件。
关键技术架构
1. 云边端协同技术
构建云 - 边 - 端三级架构，将数据采集与初步处理部署在边缘端（如智能传感器、物联网设备），减少数据传输延迟；复杂计算与模型训练在云端完成，确保智能体具备强大的分析能力；同时，通过端侧设备（如手机 APP、车载终端）实现与用户的实时交互。
2. 多数据融合与处理
开发多源异构数据融合技术，整合城市物联网设备数据、政务系统数据、社交媒体数据等，通过数据清洗、特征工程等手段，构建统一的数据中台，为智能体提供高质量数据支撑。
3. 模型轻量化与部署优化
针对智能体在实际场景中的落地需求，采用模型剪枝、量化等技术，降低模型计算复杂度，实现轻量化部署，确保智能体在边缘设备上也能高效运行。
鼓励的技术创新方向
1. 数字孪生技术应用
为城市构建数字孪生体，通过实时映射城市物理空间与动态数据，实现对城市运行状态的可视化监测与模拟推演， 帮助智能体更直观地理解城市环境，优化决策策略。
2. 联邦学习与隐私计算
在保障数据隐私的前提下，运用联邦学习技术， 实现跨部门、跨机构的数据协同建模，打破数据孤岛，提升智能体的训练效果与泛化能力。