一、命题企业
中国联合网络通信有限公司浙江省分公司
二、企业介绍
中国联合网络通信集团有限公司（简称“中国联通”）在国内31个省（自治区、直辖市）和境外多个国家和地区设有分支机构，拥有覆盖全国、通达世界的现代通信网络和全球客户服务体系，在2025年《财富》世界500强中位列第269位。作为支撑党政军系统、各行各业、广大人民群众的基础通信企业，中国联通在国民经济中具有基础性、支柱性、战略性、先导性的基本功能与地位作用，具有技术密集、全程全网、规模经济、服务经济社会与民生的特征与属性。中国联通切实履行政治责任、经济责任、社会责任，坚持党的领导、坚持守正创新、坚持主责主业，以“守正创新、行稳致远”为公司“十五五”时期发展主基调，以“连接”“算力”“服务”“安全”为履行央企责任的核心赛道，从“基础管道提供商”向数字化综合服务商”转变，担当“信息通信事业国家队、主力军”，充分发挥科技创新、产业控制、安全支撑作用。
中国联合网络通信有限公司浙江省分公司（简称“浙江联通”）是中国联合网络通信有限公司在浙江的分支机构，浙江联通坚持扎根网信事业，践行央企使命，全面增强核心功能、提高核心竞争力，更好服务网络强国和数字中国建设、保障国家网络和信息安全，担当数字信息运营服务国家队和数字技术融合创新排头兵，充分发挥科技创新、产业控制、安全支撑三大功能，为创新浙江建设贡献联通力量。
联通数据智能有限公司（简称“联通数智”）成立于2024年9月25日，是中国联通的全资子公司，定位为中国联通大数据与人工智能基座能力与产品中心，旨在服务国家战略，紧密围绕产业布局，依托中国联通数智资源和能力，以数智融合对内赋能生产场景应用，对外提供数智产品和运营服务，致力于成为最懂数据的AI公司，实现以数智融合促进数实融合的使命担当。公司总部位于杭州，立足杭州，服务全国。
三、命题说明
（一）基于大模型技术的政策知识库智能应用开发
背景：当前各级政府部门在日常办公中面临政策法规体量庞大、层级关系复杂、更新迭代频繁等挑战。工作人员在撰写公文时需要准确引用政策依据，在制定新政策时需要排查与现行法规的冲突，在回应公众咨询时需要快速定位适用条款。传统的人工检索方式效率低、易遗漏，难以满足政务高效运转的需求。依托智能体开发平台的文本理解、检索增强、知识组织与工具调用能力，将政策法规文件拆解为可复用、可检索、可追溯的“政策知识块”，构建面向政策学习与应用的智能助手，提升政策获取和使用效率。
内容：基于联通元景万悟等智能体开发平台，开发面向政策法规场景的智能体应用，主要围绕以下功能构建：1、政策知识库构建与标签化管理：对政策法规文本进行结构化解析，建立涵盖效力层级、主题领域、适用范围、时效状态等维度的标签体系，支持多条件精准检索；2、政策依据智能检索与推荐：根据用户输入的工作场景或公文内容，自动匹配并推荐相关政策条款，提供引用建议；3、政策冲突检测：对拟定的新政策文本与现行法规进行自动比对，识别潜在的条款冲突或重复，并给出提示说明。
要求：1、基于智能体开发平台能力及其他大模型技术，结合RAG检索增强等技术手段，构建政策法规智能体应用；2、应用需具备以下核心能力：政策知识块结构化处理、政策问答、依据定位与来源追溯，检索结果准确合理，冲突检测逻辑清晰；3、回答结果应尽量准确、清晰，能够标注对应政策文件名称、条款位置或原文片段，提升可核验性；4、鼓励结合多轮对话能力，支持用户通过补充条件逐步缩小政策适用范围；5、提交内容应包括作品简介、团队介绍、技术方案说明、作品demo视频展示、系统原型、配套代码等；6、需附模型调用日志，并说明政策知识块的构建方法、检索方法及准确性保障措施。
（二）基于大模型技术的工业时序数据分析与预测决策智能体应用开发
背景：在工业生产运行过程中，设备、产线和工艺环节会持续产生大量时序数据，包括温度、压力、电流、电压、振动、流量、能耗、产量等关键指标。这些数据能够较为全面地反映设备状态、工艺过程和生产运行情况，是支撑工业监测分析、风险预警和优化决策的重要基础。当前，面向工业时序数据的分析与AI预测技术不断发展，在异常检测、趋势预测、状态识别等方面已形成较好的应用基础，但在实际场景中，仍普遍存在数据类型多样、处理链条较长、模型适配性要求高等问题，工业时序数据价值仍有待进一步挖掘。随着大模型与智能体技术的发展，基于大模型的智能体，可围绕工业时序数据分析任务，对数据处理、模型调用、结果分析等环节提供统一支撑，提升工业数据分析的效率与灵活性。
内容：基于联通元景万悟等智能体开发平台，开发面向工业场景的时序数据分析与预测决策智能体，重点实现以下功能：1、工业时序数据接入与自适应处理：支持对设备运行参数、工艺过程指标、能耗数据等多类工业时序数据进行接入、清洗、解析，并能够面向不同模型输入要求，自动完成数据对齐、特征构建、窗口生成、缺失处理、归一化等自适应数据处理，支撑多类型模型协同分析；2、异常检测与多模型交叉验证：对指标突变、波动异常、阈值越限等问题进行识别，支持智能体结合不同AI模型与统计模型开展交叉验证、结果比对与综合判断，并根据具体任务场景进行最优模型选择；3、趋势预测与风险预警：针对关键运行指标、设备健康状态、能耗水平、生产负荷等开展短期或中长期趋势预测，对潜在故障风险、工艺偏移风险和运行恶化趋势进行提前预警；4、优化建议：结合预测结果、历史经验和业务知识，自动生成参数调整建议、运行优化建议，辅助工业运行管理和生产决策。
要求：1、基于智能体开发平台及相关大模型技术，调用工具链构建工业时序数据分析与预测决策智能体；2、智能体需覆盖数据接入、自适应处理、异常检测、多模型分析、趋势预测、风险预警等核心环节，交互清晰；3、作品提交内容需包括作品简介、团队介绍、技术方案文档、功能演示视频、系统原型。附模型调用日志。
（三）基于大模型技术的智慧物流调度智能体应用开发
背景：在数字经济与实体经济深度融合的背景下，当代物流行业面临多场景调度复杂、多节点协同效率低、路径规划不够精细、异常响应不及时等痛点。传统调度模式依赖人工经验，难以适配多节点、多运力、动态环境的精细化管理需求，亟需通过智能化手段提升整体运行效率。依托智能体开发平台的多模态理解、智能决策与工具调用能力，构建面向物流场景的智能体应用，能够实现调度流程智能化、资源配置最优化，助力智慧物流场景数智化升级。
内容：基于联通元景万悟等智能体开发平台，开发面向智慧物流场景的调度智能体应用，围绕物流核心需求构建功能体系：1、智能路径规划：根据货物属性、运输距离、路况信息、时效要求等信息，自动生成最优运输路线与运力分配方案；2、异常事件处置：对运输延误、货物异常、天气突变、需求变更等场景进行实时识别，自动生成调度调整建议并形成简要处置记录；3、仓储协同调度：实现仓储入库、出库、分拣等环节信息互通，支持多节点协同调度与流程优化。
要求：1、基于智能体开发平台及相关大模型技术，构建面向物流场景的上层智能体应用，可合理集成物流相关开源数据接口与公开数据；2、智能体需具备路径规划、异常处置、仓配协同三大核心能力，逻辑清晰、规划合理、响应及时；3、作品提交内容需包括作品简介、团队介绍、技术方案文档、功能演示视频、系统原型，鼓励附模型调用日志、场景仿真数据等。
（四）基于大模型技术的工业设备智能巡检与安全预警智能体应用开发
背景：在工业生产场景中，传统人工巡检存在巡检标准不统一、隐患发现不及时、数据记录不规范、故障预判能力不足等问题，容易造成生产中断与经济损失。随着工业数字化转型深入，以大模型为核心的智能体技术能够实现多源数据融合理解与状态智能判断，为巡检模式升级提供支撑。借助大模型的多模态感知、知识推理与预测分析能力，打造工业巡检智能体，可推动巡检工作从人工巡检向智能感知转变，提升工业生产安全保障与运维效率。
内容：基于联通元景万悟等智能体开发平台，开发面向工业场景的设备智能巡检与安全预警智能体，重点实现以下功能：1、多模态智能巡检：支持图像、语音、设备运行数据等多源信息采集与识别，自动判断设备运行状态；2、故障隐患识别：对设备异常振动、温度超标、部件损耗、操作不规范等潜在隐患进行识别，并给出隐患等级提示；3、巡检记录与预警建议：自动生成标准化巡检记录，对高风险隐患实时提示并给出初步处置建议。
要求：1、基于智能体开发平台及相关大模型技术，调用工具链构建工业巡检智能体，可集成工业设备相关开源API与数据集；2、智能体需覆盖巡检执行、隐患识别、安全预警、报告生成等核心环节，判断合理、交互清晰、实用性强；3、作品提交内容需包括作品简介、团队介绍、技术方案文档、功能演示视频、系统原型，鼓励提供典型工业场景应用案例。
（五）基于大模型技术的智慧银行理财顾问智能体开发
背景：当前，银行零售业务面临客户需求日益个性化、理财产品复杂化以及服务渠道线上化的挑战。传统手机银行APP在资产配置建议、复杂产品解释、适老化服务及情感化交互等方面存在不足。基于智能体开发平台的能力（如RAG检索增强、多模态交互、工具调用等），结合银行业务场景的痛点，亟需通过技术创新构建适配不同客群（如银发族、Z世代）的智能理财顾问，推动银行服务从“交易型”向“顾问型”智能化升级。
内容：基于联通元景万悟等智能体开发平台，开发银行理财顾问智能体，主要围绕以下内容构建：1、个性化资产配置建议：根据客户的风险偏好、资产状况及市场波动，生成千人千面的理财组合建议及市场解读；2、合规营销与意图识别：通过大模型精准识别客户潜在需求，在合规前提下生成营销话术，并能实时调用行内工具查询账户信息或办理基础业务。
要求：1、基于智能体开发平台及其他大模型技术，构建上层智能体应用；2、理财建议需符合金融合规要求（无误导性信息），多模态交互流畅且精准，具备处理复杂金融咨询的能力；3、作品提交内容需包括作品简介、团队介绍、技术方案文档及功能演示视频、系统原型。需附模型调用日志。
（六）基于大模型技术的智慧保险理赔与服务智能体开发
背景：当前，保险行业在理赔环节常面临流程繁琐、定损定责周期长、条款晦涩难懂等问题，导致客户体验不佳。传统客服系统多基于关键词匹配，难以处理复杂的非结构化理赔材料（如医疗单据、事故现场图）。基于智能体开发平台的能力（如RAG检索增强、多模态交互、工具调用等），结合保险服务场景的痛点，亟需构建具备“有温度”的交互能力和专业定损辅助能力的智能体，推动保险理赔服务的智能化与高效化。
内容：开发保险理赔与服务智能体，主要围绕以下内容构建：1、智能条款解读与核保辅助：针对晦涩的保险条款，利用大模型生成通俗易懂的解释，并根据用户描述推荐适配的保险产品；2、多模态理赔交互：支持用户上传事故现场照片、医疗发票等多模态数据，智能体通过视觉能力自动识别并预审材料完整性，生成理赔进度报告；3、情感化陪伴与安抚：在理赔咨询中识别用户焦虑情绪，生成具有共情能力的回复，并提供实时的理赔指引。
要求：1、基于智能体开发平台及其他大模型技术，构建上层智能体应用；2、条款解读准确无误、多模态材料识别流畅且精准，具备情感识别与安抚能力；3、作品提交内容需包括作品简介、团队介绍、技术方案文档及功能演示视频、系统原型。需附模型调用日志。
（七）基于大模型技术的智慧文旅导览与沉浸式体验智能体应用开发
背景：当前文旅行业存在景区导览形式单一、讲解同质化、个性化服务不足、沉浸式体验弱等痛点。传统导览依赖人工讲解与固定语音，难以满足游客个性化、互动化、趣味化游览需求。依托大模型多模态与知识理解能力，为文旅服务智能化升级提供技术支撑。
内容：基于联通元景万悟等智能体开发平台，开发面向景区、古镇、文化街区的智慧文旅导览智能体，实现以下核心功能：1、多模态景点智能导览：支持文本、语音、图片识别景点，生成生动化讲解；2、个性化游览路线规划：根据时长、人群、偏好生成推荐路线；3、文旅知识问答与互动体验：历史文化、民俗非遗问答，打卡素材生成、趣味互动。
要求：1、基于智能体开发平台及其他大模型技术，构建智能体，可调用工具链与文旅公开数据，强化知识准确性；2、应用需实现导览讲解、路线规划、文旅问答中2个及以上核心功能；3、提交内容包括作品简介、团队介绍、技术方案说明、作品demo视频展示、配套素材及代码等；4、鼓励探索方言播报、多语言讲解、轻量化互动等创新体验，提升实用性与落地性。
（八）基于大模型技术的教学助手智能体应用开发
背景：随着教育强国建设和人工智能+教育战略深入推进，学生个性化学习、学校智慧管理、科学教育与科研创新均面临新需求与新挑战。传统教育模式在个性化支持、资源整合、科研效率等方面存在明显短板。基于智能体开发平台，融合多模态交互、知识增强与工具调用能力，可构建面向教师的教学助手智能体，实现辅助教案生成、资源检索等多环节工作，大幅减少教师重复性劳动，提升教研教学效率，覆盖教案生成、资源推荐、智能出题等备课全流程核心场景。
内容：基于联通元景万悟等智能体开发平台，开发教学助手智能体应用，实现以下核心功能：1、教案内容生成，基于培养要求、教学目标与知识点的多级映射关系，通过教学主题生成对应教案；2、教学资源推荐与智能工具,支持教材、图片、音视频等多种教学资源的智能引用，提供AI出题等智能工具；3、知识图谱生成,根据教案内容智能生成当前课堂细颗粒度知识图谱。
要求：1、基于智能体开发平台及其他大模型技术，构建并开发上层智能体应用，可调用工具链、集成教育/科研开源API；2、功能实现：实现生成教学助手的3项核心功能，包含教学教案、在线试题、知识图谱；3、作品提交内容需包括作品简介、团队介绍、技术方案文档、功能演示视频、教案、试题、知识图谱demo、系统原型。需附模型调用日志、关键提示词、工作流、多角色交互设计说明。
（九）基于大模型技术的银发守护智能体应用开发
背景：中国60岁以上老人超2、8亿，独居老人超1亿，跌倒、突发疾病等安全问题突出。传统监护依赖人工或穿戴设备，存在响应滞后、老人排斥等问题。家用智能中控屏作为家庭交互中枢，兼具视觉展示与语音交互优势，更易被老年群体接受。依托智能体开发平台的能力，可打造具备主动感知、自主决策能力的银发守护智能体。
内容：基于联通元景万悟等智能体开发平台，开发面向家用智能中控屏的银发守护智能体应用，主要围绕以下内容构建：1、安全守护模块：通过视频分析识别跌倒、长时间未活动、深夜徘徊等异常行为，实时预警；2、生活关怀模块：感知老人日常作息节律，提供用药提醒、天气播报、健康建议等主动服务；3、情感陪伴模块：支持方言语音交互，提供情绪安抚、亲情视频通话、娱乐内容推荐等功能；4、紧急联动模块：异常情况自动分级通知子女/社区/120，生成标准化工单并追踪处置进度。
要求：1、基于智能体开发平台及其他大模型技术，构建视频理解、行为分析、语音交互、异常预警四大核心模块；2、交互简洁友好，支持方言识别，字体图标适老化设计，充分考虑老年人使用习惯；3、设置隐私保护机制，视频数据本地脱敏处理，敏感功能需授权确认，支持一键关闭摄像头；4、作品提交内容需包括作品简介、团队介绍、技术方案文档及功能演示视频、系统原型，需附模型调用日志。
（十）基于大模型技术的云盘智能体应用开发
背景：个人与企业云存储数据量持续增长，传统云盘仅具备存储与同步功能，面临文件检索困难、内容利用率低、安全管理薄弱等痛点。依托智能体开发平台与大模型的多模态理解与生成能力，可将云盘从被动存储升级为主动管理，打造懂内容、会整理、能协作的智能云盘助手。
内容：基于联通元景万悟等智能体开发平台，开发云盘智能体应用，主要围绕以下内容构建：1、智能文件管理：自动识别文件类型与内容，智能分类标签、重复文件检测；2、语义检索与问答：支持自然语言搜索文件内容，基于文档内容回答问题，跨文件信息整合；3、文档处理与生成：自动摘要长文档、格式转换、内容提炼、基于云盘素材生成报告/演示文稿；4、安全与协作：敏感文件自动识别与加密、共享权限智能推荐、协作编辑痕迹追踪。
要求：1、基于智能体开发平台及其他大模型技术，构建文件理解、语义检索、内容生成、安全管控四大核心模块，可对接联通云盘API或主流云存储协议；2、设置数据安全机制，文件内容本地脱敏处理，敏感操作需授权确认，支持隐私文件加密存储；3、作品提交内容需包括作品简介、团队介绍、技术方案文档及功能演示视频、系统原型，需附模型调用日志。
（十一）基于大模型技术的跨学科多智能体协同学习系统
背景：教育正从“知识传授”转向“人机协同知识建构”。当前智能教学工具多为单点辅助，缺乏跨学科知识融合与多智能体协同能力，难以培养学生解决复杂问题的创新思维。
内容：基于联通元景万悟等智能体开发平台，构建一个多智能体协同的跨学科探究式学习系统。系统需包含：1、学科智能体：针对数理、文史、艺术等不同学科，构建具备领域知识图谱与教学策略的专用智能体。2、协同调度引擎：根据学习任务，自动组织相关学科智能体协作。3、认知轨迹可视化：实时记录并展示学生在多智能体引导下的思维路径，提供个性化反馈。
要求：1、基于智能体开发平台及其他大模型技术，参考“规划-行动-反思”闭环逻辑，构建上层智能体应用；2、核心功能贴合大学生真实学习场景，具备用户学习数据隐私保护机制；3、作品提交内容需包括作品简介、团队介绍、技术方案文档及功能演示视频、系统原型，需附模型调用日志。
（十二）基于大模型技术的企业级安全智能办公助手开发
背景：随着数字化办公全面普及，各类AI智能体快速落地，但企业级应用普遍面临核心数据泄露、权限管控缺失、合规审计难等安全痛点。依托智能体开发平台端云协同能力与运营商级安全体系，可打造安全可控的企业级办公智能体，为政企数字化转型提供合规高效的解决方案。
内容：基于联通元景万悟等智能体开发平台，开发企业级安全智能办公助手，主要围绕以下内容构建：1、端云协同分级架构设计，实现敏感数据本地处理、非敏感需求云端赋能；2、安全可控核心能力建设，覆盖文档权限管控、敏感信息脱敏、全链路操作审计；3、全场景办公任务自动化，实现多步骤任务编排、文稿智能生成、会议纪要提炼、合规校验等办公功能。
要求：1、基于智能体开发平台及其他大模型技术，构建端云协同架构的企业级安全办公智能体，可适配主流办公软件；2、需实现至少3类企业办公场景自动化，具备完善的权限管理、数据加密、合规审计等安全机制，支持多模型按需切换配置；3、提交内容应包括作品简介、团队介绍、技术方案说明、安全架构设计文档、功能demo视频展示、系统原型、配套代码等。
（十三）基于智能视觉分析的智能体应用开发
背景：当前多行业视觉监测场景中，传统视觉方案普遍存在识别精度不足、场景适配性差、干扰排除能力弱、交互便捷性低等痛点，难以满足各行业多样化、高标准的监测需求。依托智能体开发平台，构建智能视觉分析智能体，可通过训练Qwen-VL等专业视觉大模型独立实现，也可采用元景大模型、Deepseek等大模型与Yolo、SSD等轻量化检测模型协同实现，该实现模式可有效达成精准视觉检测、智能交互与场景适配，助力各行业视觉监测领域实现智能化升级，同时满足高准确率、低时延、高并发的实际应用诉求。
内容：基于联通元景万悟等智能体开发平台，开发通用型视觉智能分析智能体，采用灵活多样的实现模式：既可直接通过训练微调专业视觉大模型，完成全流程视觉分析任务；也可由大模型负责自然语言交互、检测需求解读、结果总结及结构化报告生成，同时调度训练后的轻量化检测模型，高效完成精准目标检测、分类识别与异常判定，支持图片上传检测功能，形成视觉分析与智能交互的完整闭环。
应用方向不限于火焰识别、烟雾识别、动火作业检测、着装及行为规范检测等，可精准区分各类监测目标与干扰源，严格保障识别准确率，同时全面满足响应时延、并发处理等核心性能要求，适配不同场景的实际应用需求。
要求：基于智能体开发平台，采用灵活适配的视觉检测实现路径，构建视觉智能分析智能体，可根据具体场景需求，选择适宜的实现模式；核心实现要求：完成精准目标检测、分类识别与干扰排除，适配具体应用场景需求，各类监测目标识别准确率需大于90%，响应时延控制在2秒以内，具备稳定的并发处理能力，满足实际应用场景的高效、稳定运行需求；支持图片上传检测与场景适配，大模型交互流畅、响应精准，能够提供清晰易懂的检测结果解读及针对性指导建议，提升使用便捷性；提交内容需包括作品简介、团队介绍、技术方案说明、作品demo视频展示、配套素材及代码，附视觉算法训练相关说明等。
（十四）基于大模型技术的口腔医院智能体应用开发
背景：随着各行业人工智能应用的发展，在人工智能+医疗（口腔医院）方向，通过人工智能提升医院会员信息数据价值、病例质检效率，把专家能力标准化、诊疗流程自动化、连锁运营集约化，实现医院整体降本增效要求。
内容：基于联通元景万悟等智能体开发平台，开发口腔医疗智能体，主要围绕以下内容构建：1、病历自动生成：语音转病历、从影像检查提取关键信息；影像辅助读片：CBCT全景片AI病灶标注与风险提示；治疗方案辅助：正畸/种植/修复方案参考、费用组合推荐；诊疗质控：规范话术、漏项提醒、风险点提示；知识问答：口腔指南、用药、材料、医保政策等即时查询。2、医院经营数据问答：营收、转化率、客单价、流失率等；门店运营监控：客流、医生负荷、耗材消耗预警；投诉/舆情分析：患者评价自动分类、负面提醒；标准化执行检查：诊疗流程、收费、服务话术合规检测；跨院调度：专家资源、设备、号源统筹建议。
要求：1、基于智能体开发平台及其他大模型技术，构建上层智能体应用；2、支持支持语音 / 文字 / 图片输入；3、支持连锁多门店统一管理 + 个性化配置；4、作品提交内容需包括作品简介、团队介绍、技术方案文档及功能演示视频、系统原型。需附模型调用日志。
（十五）基于大模型技术的图片隐患识别智能体应用开发
背景：在安全生产、园区安防、工地管理、消防巡检、校园安全等场景中，现场巡检图片、监控抓拍图片、无人机巡查图片已成为风险排查的重要依据。传统人工判图存在效率低下、主观判断差异大、隐患漏检率高等问题。依托大模型的多模态理解、视觉感知与行业知识推理能力，可实现对隐患场景数据的自动化、智能化隐患识别，有效提升风险排查效率，推动安全管理向智能化转型。
内容：基于联通元景万悟等智能体开发平台，开发面向图片场景的隐患识别智能体应用，主要围绕以下内容：1、多模态图片理解：支持对巡检照片、现场实拍图等进行内容解析，识别环境、设备、人员、物品等关键目标与空间关系。2、隐患智能识别：基于隐患知识库，自动识别图片中典型安全隐患，包括但不限于未系安全带、配电房电缆沟孔洞未封堵等，可给出隐患描述、隐患等级、参考依据、整改建议。3、结构化结果输出：自动生成隐患识别报告，包含隐患描述、隐患等级、参考依据、整改建议，支持批量判图与结果汇总。
要求：1、基于智能体开发平台及其他大模型技术，构建并开发面向图片隐患识别场景的智能体应用，系统架构完整、可运行演示。2、应用需包含但不限于以下核心模块：隐患知识库、上传隐患图片、隐患识别、隐患识别报告生成等。3、图片识别隐患准确合理，隐患判断逻辑清晰，交互流程流畅易用，界面原型完整可用。4、作品提交内容需包括作品简介、团队介绍、技术方案文档及功能演示视频、系统原型，需附模型调用日志。
（十六）基于大模型技术的渔船证业不符的视觉研判应用开发
背景：渔船证业不符是指渔船实际作业类型与渔业捕捞许可证核定的作业类型不一致的现象，是渔业管理中的重点监管对象。传统人工核验主要依靠执法人员登船检查或视频监控人工判读，存在效率低、覆盖面窄、主观性强等问题。执法人员在茫茫海量船只中难以快速锁定可疑目标，往往只能采取抽查方式，大量违规行为难以被发现。随着渔业资源保护压力增大和监管要求提升，传统监管模式已难以满足现代化渔业监管需求。基于大模型技术的视觉研判系统，通过融合多模态数据与智能分析能力，可实现全天候、高精度的自动化监管，大幅提升执法效能。
内容：基于联通元景万悟等智能体开发平台，开发面向渔船监管场景的智能研判应用，探索如何通过多模态感知与语义理解能力支持渔船作业类型识别、证业一致性研判等核心功能，打造智能化渔船执法辅助系统。
要求：
1、基于智能体开发平台及视觉模型技术，构建并开发面向渔船证业不符监管场景的智能研判应用；
2、应用需包含但不限于以下核心能力模块：渔船作业类型视觉识别（通过图像/视频识别网具类型、作业姿态）准确可靠，证业一致性语义研判（比对实际作业特征与许可证信息）合理精准；
3、作品提交内容需包括作品简介、团队介绍、技术方案文档及功能演示视频、系统原型。需附模型调用日志。
（十七）基于大模型认知推理的智能婚恋匹配系统开发
背景：传统婚恋交友平台主要依赖基础信息与简单标签进行推荐，存在用户画像维度单一、隐性偏好难以识别、匹配逻辑缺乏深层契合分析、推荐结果不可解释等突出问题。基于智能体开发平台，结合大模型在自然语言理解、语义推理、行为建模与决策辅助方面的能力，可构建新一代具备理解用户—推理匹配—解释结果能力的智能婚恋系统，实现从标签匹配向认知匹配的跃迁。
内容：基于联通元景万悟等智能体开发平台，开发面向婚恋交友场景的智能匹配系统，集成以下核心功能：
1. 多维度动态认知画像构建：通过多轮对话与行为数据分析，精准刻画用户婚恋价值观、情感需求层级、性格沟通风格与生活方式偏好。2. 隐性偏好推理引擎：基于用户浏览、互动、聊天等行为数据，推理用户隐性偏好与真实需求，突破传统标签局限。3. 契合度智能匹配：建立价值观一致性、性格互补性、生活方式匹配等多维契合度模型，输出可解释的匹配理由与风险提示。4. AI交友助手：提供个性化破冰话术生成、对话建议、情感发展指导等全过程辅助功能
要求：1. 基于智能体开发平台及其他大模型技术，构建并开发面向婚恋交友场景的智能匹配系统。2. 系统需包含认知画像构建、匹配推理引擎、AI交友助手三大核心模块。3.鼓励探索多模态能力（如语音交互、形象分析）、方言适配、适老化设计等能力。4. 提交内容应包括作品简介、团队介绍、技术方案说明、作品demo视频展示、配套知识文档及数据集、配套代码等。5. 鼓励探索AI婚恋的合规与伦理设计，如隐私保护、反欺诈机制等。
（十八）基于通用智能体的智能旅游助手开发
背景：当下旅游行业迈入个性化出游新阶段，大众不再满足于千篇一律的跟团行程和标准化攻略，而是渴望贴合自身出行时长、贴合个人喜好、兼具时效性与特色性的定制化旅行方案。与此同时，网络上景点信息繁杂分散、实时动态更新不及时，用户自行筛选当下热门景点、季节专属景观耗时费力，传统旅游软件难以兼顾数据爬取、智能规划与个性化推荐三重需求，用户出游前的攻略筹备成本居高不下。为破解这一痛点，依托智能体开发平台，通过通用智能体的自主执行、跨平台操作等能力，打造智能旅游助手，既能发挥该框架隐私可控、可扩展的技术优势，又能精准对接用户核心需求，实现旅游信息整合、路线规划、个性化推荐的一站式服务，填补当下旅游工具在动态信息抓取、定制化行程规划领域的空白。
内容：基于联通元景万悟等智能体开发平台，结合通用智能体框架搭建智能旅游助手，主要围绕以下内容构建：1、搭建用户需求对接端口，基于用户输入的旅行天数、目标城市、游玩偏好等核心信息，快速抓取并拆解需求参数，建立专属用户画像；2、搭建网络数据爬取模块，合规抓取主流旅游平台、社交平台、景区官网的景点信息，实时筛选当前时段的时令专属景点、当下热门景观，同步整合景点开放时间、游玩时长、交通方式等基础信息，构建动态更新的景点数据库；3、开发智能路线规划引擎，结合用户旅行天数、景点热度和季节适配性，生成多条差异化个性化旅行路线，同时配套景点详情解读、行程耗时预估等服务，让用户直观获取可直接落地的出游方案。
要求：1、信息呈现需精准全面，实时同步当下时段的时令专属景点、当下热门景观及对应人流预测信息，无遗漏、无滞后，所有景点相关数据、客流提示真实有效，匹配当前市场实况；2、路线规划需契合用户提交的旅行天数，行程松紧适宜，同时兼顾景点覆盖率，突出个性化与时效性；3、路线规划结果需便捷直观，生成的旅行路线清晰易懂，支持多套备选方案满足不同偏好；4、提交内容包括作品简介、团队介绍、技术方案说明、作品demo视频展示、配套素材及代码等。
（十九）基于通用智能体的AI科研智能体应用开发
背景：当前高校师生在开展科研工作时，普遍面临文献检索量大、摘要整理耗时、实验数据统计繁琐、参考文献格式不规范、科研流程重复性劳动多等痛点，大量事务性工作挤占核心研究时间，导致科研效率偏低。通用智能体工作流框架具备流程编排、任务递归、工具链调用与自动化执行能力，可将分散的科研辅助操作整合为闭环工作流；结合智能体开发平台，将通用智能体自动化逻辑融入科研智能体，可实现科研辅助任务全流程自动化，大幅降低师生重复性工作量，释放科研精力。
内容：基于联通元景万悟等智能体开发平台与通用智能体自动化工作流框架，开发面向高校科研场景的AI科研智能体，将通用智能体流程编排、递归执行、任务自动化能力深度融入，实现科研辅助全流程自动化，替代重复性科研事务工作。核心功能需覆盖：1、科研文献自动化检索与递归筛选：基于用户设定的研究方向、关键词、期刊范围，通过通用智能体工作流递归调用文献库接口，批量获取文献并自动过滤低相关度内容，形成精准文献池；2、文献核心信息抽取与综述框架生成：自动提取文献标题、作者、摘要、创新点、结论等关键信息，批量生成摘要整理稿，并基于通用智能体结构化逻辑自动生成文献综述大纲与初稿框架；3、实验数据初步统计与可视化：支持上传实验数据（表格、文本等），自动完成基础统计、异常值标记、趋势分析，生成简明统计结果与可视化图表建议；4、参考文献自动格式化与校对：根据GB/T7714等国标格式，对文献条目自动排版、校对、纠错，支持多引用格式一键切换；5、科研流程断点续跑与人工干预：基于通用智能体工作流状态管理，支持任务暂停、修改、续跑，允许用户在自动化流程中人工补充、修正内容。
要求：1、基于智能体开发平台及大模型能力，深度融合通用智能体自动化工作流框架，采用RAG检索增强、流程编排、多工具调用等技术，搭建可运行、可演示的科研智能体系统；2、必须实现文献自动化检索递归筛选、文献信息抽取与综述生成、数据初步统计、参考文献格式化四大核心功能，逻辑清晰、执行稳定、结果准确；3、支持文本交互与文件上传，自动化流程可视化，可展示通用智能体工作流执行步骤与状态；4、基于公开学术文献库、公开数据集、国标文档等构建知识库，不使用涉密数据；5、作品提交内容需包含作品简介、团队介绍、技术方案文档（含通用智能体工作流设计、模型集成方案、系统实现逻辑等）、功能演示视频、系统原型、核心代码片段、模型调用日志、通用智能体流程配置文件与执行日志。
四、技术支持
中国联通作为大赛技术支持方，期间将为参赛师生提供免费算力支持及联通元景万悟智能体平台（详见下方二维码）。平台可接入多种主流大模型，师生可根据项目需求自由选择，由中国联通统一负责开通配置，参赛师生可扫码登记需求。（技术支撑：臧天奕18501999369）
