2024中关村轨道交通国际创新创业大赛-行业AI大模型专项赛，采用“揭榜挂帅”的形式，由轨道交通行业大型央国企及上市公司作为发榜方，从实际业务需求中拆解提炼出一批关键痛点问题，提供训练数据并面向社会技术大牛、团队和公司征集解决方案。优秀揭榜方将获得模型开发资金支持和大赛奖励支持，同时将有机会与发榜方达成长期合作关系，进一步参与后续AI大模型开发项目，并在行业内得到充分的曝光和推广。需求榜单（第一期）2024年度轨道交通行业AI大模型专项赛计划组织三期，首期专项赛发布了3项需求，分别为轨道交通头部企业的工务运维、生产经营和设备维护的AI大模型应用需求。榜单1.城轨工务检修助手城市轨道交通工务检修对安全和效率要求极高，任何操作失误都可能导致严重后果。随着技术的发展和标准的更新，运维人员需要及时了解和掌握最新的操作规范。现有解决方案面临信息更新滞后、高培训成本、经验传承困难、故障诊断效率低、数据分析能力有限和响应时间长等痛点。训练数据：相关国家、地区、团体和公司的操作规范文档数据格式：pdf、word文档核心任务：形成结构化数据，实现实时查询和统计分析功能关键指标：准确率95%以上榜单2.公司生产经营大脑现代企业需要更高效、更智能的数据分析解决方案，传统数据分析解决方案常面临数据集成难度大、分析速度慢、个性化服务不足、可扩展性差以及对专业技能依赖性强等痛点。训练数据：公司生产、商务、经营等数据数据格式：excel文档核心任务：提供快速、准确的数据分析服务、实现可视化报告生成和交互问答功能关键指标：准确性、可读性、可视化效果榜单3.轴承剩余寿命预测模型旋转机械的大多数故障都与轴承有关，轴承的工作状态在很大程度上影响轨道交通等行业中机械系统和设备的可用性、安全性和成本效率。现有解决方案面临数据收集与分析的复杂性、特征提取难度、预测准确性不足、成本与时间消耗较大以及对专业知识的高度依赖等问题。训练数据：在加速轴承退化实验中收集的轴承在线监测数据数据格式：csv文档（温度、振动加速度）核心任务：建立一个轴承剩余寿命预测模型，实现对轴承剩余使用寿命（RUL）预测功能关键指标：预测误差小于5%二、揭榜流程1.报名参赛2024/6/5-6/18扫描二维码，勾选拟揭榜题目并提交。需求对接2024/6/19-6/24由发榜方向揭榜方详细解读需求，包括应用场景、评价标准、交付标准并提供训练数据等，经确认后签署保密等相关协议。3.模型研发2024/6/25-7/23揭榜方根据的训练数据进行算法研发、模型训练与模型测试。4.专家评审2024/7/24-7/30组委会组织评审专家进行算法测试和评价，评选出杰出奖、优秀奖若干。5.结果公布2024/7/31公示评选结果，杰出奖揭榜方将与发榜方签署技术合作协议，获得研发资金支持。三、合作通道详见官网：www.zgcrail.com     咨询电话：姜老师18811103027