智能教育场景
面向学习认知状态感知、智能评测、无感知异地授课和学习研讨、自适应学习推荐等应用需求，利用人工智能、大数据、云计算等技术，构建虚实融合与跨平台支撑的 AR/VR、在线课堂、互动课堂、虚拟课堂、虚拟仿真实训、虚拟教研室、新型教材、教学资源建设、校园、个性化学习系统、智能考评应用、考场、智能校园管理、智能课后服务等场景。
智能交通场景
面向公路、铁路、低空、航运、水下及物流配送等领域的综合管理与服务需求，依托大数据、云计算、物联网、智能感知、机器视觉、区块链、北斗、高精度定位和 5G/6G 网络等新技术，与交通基础设施深度融合，构建了驾驶／操控行为智能识别与风险预警、交通违法多源协同检测；自动／自主交通工具信息安全评估与监管；区域路网流量动态监测、跨部门联动调度与应急处置；空地一体无人系统立体巡航、隐患排查与多源视频融合；传输管廊无人巡检与态势感知；数字化交管“政务服务助手”线上线下业务导办与安全宣教；智慧仓储、无人配送、冷链监控与全流程可视化监管等应用场景的整体解决方案。 赛题一：道路交通行为与车辆信息安全智能监测 围绕道路交通安全＋信息安全一体化管控需求，利用多源感知、机器视觉与车联网数据融合技术，研究驾驶行为与违法动作识别、车辆运行风险评估及网络入侵监测方法，构建“人-车-云”协同的实时预警与深度分析体系，提升驾驶安全、车辆功能安全与信息安全综合管控能力。 赛题二：多域协同的动态交通优化与感知网络 围绕空-地-水多域交通实时感知与流量均衡管控需求，融合无人机集群协同巡航、低空管理平台、地面／水面监测与多源视频动态融合等技术，研究跨域数据共享与联动疏导机制，构建多部门协同的交通态势感知与应急调度体系，提高复杂场景下交通运行效率与应急处置能力。 赛题三：数智赋能的交通治理与政务服务创新 围绕交通治理现代化与政务服务智能化需求，依托多模态大模型、生成式 AI 与虚拟数字人技术，探索交通运行数据深度挖掘、政策评估决策支撑和线上线下一体化服务模式，打造面向公众的智能导办、安全宣传与个性化推荐平台，提升交通行业治理效能与群众服务体验。 赛题四：常规场景全面增效与特殊领域提质适配 围绕常规交通场景效率提升与特殊领域（隧道、山区、港区、校园等）精细化适配需求，融合多源动态感知、数字孪生仿真与可解释 AI 技术，研究跨场景模型迁移、场景微调与风险评估方法，构建全域适配的一体化运营调度与安全保障体系，全面提升常规场景运行效率并精准支撑特殊场景高可靠、高质量服务能力。 赛题五：技术与价值双驱动的高效绿色交通 围绕高效低耗与可持续交通运行需求，融合车路协同能耗实时感知、光储充一体化补能网络、智能路侧能源管理、全局交通仿真与多目标强化学习调度等技术，研究能耗—运行双目标协同优化、全周期能效评估与绿色运维方法，构建面向城市与干线的数字孪生能碳协同决策体系，全面提升交通网络运行效率、能源利用率与环境友好价值。
智能无人系统场景
面向地形勘测、安全巡逻、灾难搜索、海洋监管、公路缺陷检测、农作物生长状况、地面植被覆盖、沙漠化治理监控等需求，利用智能传感、智能控制、无人机、无人驾驶等技术，构建管道/线路巡检、物资运输、人员乘载、农作物播种收割、道路清扫、环境地图实时快速构建，以及智能建造、智能医疗、智能交通、低空经济领域的场景。
智能环保场景
面向生态环境智能监测、“天地一体”生态环境监测网络、大气污染防治应用等应用需求，利用物联网、传感器、人工智能、边缘计算、无线通信等技术，打造高密度物联网感知监测、智能水务传感器、无人机器自主巡检、土地蒸腾率测量、水质实时监测、水环境污染溯源、垃圾智能分拣、海洋渔区渔情监测、海洋气象灾害预警等场景。
智能司法场景
面向“数字法治、监狱”的应用需求，运用情感计算、超扫描、心理行为范式测量、深度学习、非结构化文本语义理解、裁判说理、分析推理、风险智能识别等技术，建立庭审笔录自动生成、类案智能推送、全案智能量裁辅助、裁判文书自动生成、案件卷宗自适应巡查、自动化审判质效评价与监督、顽危犯管控、出监再犯风险评估等场景。
智能林草场景
面向森林、草原、湿地、荒漠与野生动物的智能化保护与管理领域，运用无人机高分辨率影像、无人机激光雷达、无人机数据多源融合、卫星高分辨率光学遥感、卫星多光谱遥感、无人机与卫星遥感融合等前沿技术，构建森林生态监测、草原生态监测、湿地生态监测、荒漠化监测、智能环境参数实时监测、森林生态健康评估、沉浸式生态体验、历史生态重建等场景。
智能水务场景
面向能源管理、水资源管理、节能减排和可持续发展等应用需求，利用数字化、网络化、自动化、智能化技术，以及现代计量技术和信息技术等，构建智能水务管理平台、实时水质监测网络、智能家居中的能源管理、工厂企业的能耗监测、城市能源和水资源网络监控、环保监测中的空气质量与水质分析、智能管网调度系统及漏损预警等场景。
智能低空经济场景
面向低空经济从技术研发（如智能调度算法、通信网络）、产业应用（物流、农业、巡检）、安全保障（故障预测、安防）到政策监管（空域管理、身份认证）的全链条需求，基于5G/5G-A通信、北斗导航与高精度定位、人工智能与自动驾驶、新能源技术（如eVTOL）、数字孪生与智能感知、物联网与智能监控等先进技术，围绕无人机物流配送、城市空中交通（UAM）的智能调度、低空智联网、无人机电力巡检、精准农业喷洒、城市低空物流的路径优化、无人驾驶客运、无人机编队表演、自动化巡检、城市短途空中出租车、应急救援飞行器的快速响应、空域管理的实时仿真、飞行器故障预测与维护、城市安防监控、无人机物流的全程追踪、重点区域的防护、通用航空器的生产制造、无人机零部件的快速迭代、低空飞行器的身份认证、物流配送的透明化记录等应用场景。
工业智能安全场景
工业人工智能安全是指通过技术、管理与制度协同，保障人工智能系统在工业场景中数据可信、算法可靠、网络可控、决策可溯的能力，其核心在于防范AI技术在高风险工业环境中可能引发的生产事故、数据泄露、篡改和滥用、模型训练和应用遭受窃取、中毒及对抗攻击、系统失控等安全风险。 赛题一：工业数据集安全治理 赛题说明: 针对工业数据在采集、传输、存储、处理和应用全流程中安全防护不足，以及数据驱动模型面临对抗样本攻击、训练数据泄露和偏倚等问题，采用工业数据全生命周期加密与脱敏技术、模型抗攻击鲁棒性增强算法、训练数据安全共享与隐私计算框架等先进技术，所构建的工业数据跨环节安全防护、AI 模型抗干扰能力检测、训练数据集安全合规校验、数据集质量评估等应用场景。 赛题二：工业大模型安全防护 赛题说明: 针对工业大模型在训练、调优、部署运行及跨场景交互中存在的算法漏洞易被利用、模型篡改与窃取风险高、智能体协同安全边界模糊，以及量化压缩导致安全性衰减等问题，采用安全增强型训练算法、模型水印与溯源框架、多智能体协同安全协议、动态安全调优机制、抗攻击量化压缩技术及智能异常检测与防御系统等先进技术，所构建的工业大模型训练过程安全防护、模型部署与推理阶段防篡改、工业智能体跨域交互安全管控、模型知识产权确权与追溯、轻量化工业大模型安全量化部署等应用场景。 赛题三：工业智能软件安全检测与评估 赛题说明: 针对工业智能软件存在的信息安全漏洞隐蔽性强、算法决策逻辑不透明导致可解释性差、缺乏科学系统的安全评估模型等痛点。依据最新的智能领域标准，采用动态二进制分析技术、算法可解释性增强框架、多维度安全评估指标体系及智能风险预测模型等先进测评技术，所构建的工业智能软件代码级漏洞深度检测、核心算法决策过程透明化解析、软件安全等级量化评估、安全风险动态预警与智能推荐修复方案等应用场景。