赛题1：提升交通运输安全监测能力。融合机器视觉、AI分析等多种手段，构建突发事件自动监测预警体系，在公路隧道或桥梁等重点路段，实现交通运行状态、交通事故、火灾事件等动态监测；通过路面病害自动识别等应用，提升交通运输可靠性与安全性。

赛题2：提升道路运输监测管理能力。通过“大数据+算力+算法”模式，深入挖掘交通运输数据潜能，构建路网运行态势、“两客一危”运行情况分析等应用场景，有效提升道路运输监测运行管理能力。

赛题3：提升交通运输智能化服务水平。利用云计算、大数据、人工智能等新型技术，开展车路协同、智慧服务区、云收费等智能化转型升级，助力交通运输新质生产力创新发展。

赛题4：提升城市管理协同化水平。提高城市管理数据共享与融通应用实效，推动城市人、地、事、物、情、组织等多维度数据融通，在公共卫生、交通管理、公共安全、生态环境、基层治理、体育赛事等领域场景投入应用，基于数据融通、业务协同等实现具体领域或城市综合管理的态势实时感知、风险智能研判、及时协同处置，优化城市管理方式。

赛题5：提高城市发展决策科学性。综合利用城市时空基础、资源调查、规划管控、工程建设项目、物联网感知等数据，开展综合分析与研判，助力城市规划、建设、管理、服务等策略精细化、智能化，为城市发展关键事项决策提供基于数据的科学支撑。通过气象、产业、人口等数据与城市规划、重大工程等建设数据融合应用，提高规划和工程布局的科学性。

赛题6：提高公共服务普惠性。体现数据要素在深入推动就业、社保、健康、卫生、医疗、救助、养老、助残、托育等公共服务实现便捷化、普惠化和智能化过程中的放大、叠加、倍增作用，切实满足人民群众对高质量公共服务的迫切需求，体现基于数据要素的公共服务新应用、新产品、新模式，及其创造出的显著的经济与社会效益。

赛题7：强化区域协同治理。围绕企业经营主体注册登记、异地就医结算、养老保险互转等服务事项开展跨城通办中存在的难点、痛点问题，发挥数据要素的融合赋能作用，以数据流畅通跨城治理藩篱，体现跨城治理新技术、新产品、新服务、新应用及新商业模式，实现社会效益的最大化。