香港政府一直致力于人工智能（AI）领域的应用与发展，鼓励大学与研究机构积极投身AI技术领域研究，努力搭建AI创业生态系统，注重培养具备AI专业知识和技能的人才，并推动在金融、医疗、物流和智慧城市等多个领域应用人工智能技术，取得了显著的进展。为了进一步促进AI与香港实体经济、数位经济的深度融合，本次大赛的AI主题，旨在搭建一个开放、创新的平台，鼓励广大青年科技人才积极参与，将他们的创意和智慧转化为推动社会进步的实际力量，发现AI技术落地应用的实例，更好的服务社会。

        当前AI技术的发展和应用日新月异，已经涵盖了许多不同的行业和领域。主流的AI技术，包括：自然语言处理（NLP），涵盖文本生成、机器翻译、情感分析、语音辨识等；计算机视觉：涉及图像识别、目标检测、人脸识别、图像生成和图像分割等；机器学习：包括监督学习、无监督学习和强化学习等，用于资料分析、模式识别、预测和决策等任务；增强学习：涉及智慧体与环境的交互，并通过试错学习来优化决策策略。透过AI的强大能力，我们能够实现对城市内部基础设施和公共服务设施的智慧监测和管理，从而为城市居民提供更安全、便捷和舒适的生活环境。

        因此，本次大赛AI主题赛将以人工智能技术应用于智慧城市展开竞赛，各参赛队伍可在以下典型解决方案的方向中开放选题，参与竞赛。

 典型案例 

​​​​大语言模型（LLM）

        LLM方向应用型解决方案，包括但不限于：自然语言处理（NLP）：用于文本生成、文本分类、机器翻译、情感分析等自然语言处理任务。智能助理和客服：通过自然语言理解和生成来回答用户的问题、提供相关信息和支援。信息检索和推荐系统：理解使用者的搜索意图、分析文本内容，并提供与使用者需求相匹配的搜索结果和个性化推荐。资料分析和决策支援：处理和分析结构化和非结构化资料，从中提取有用的信息和洞察，并为决策制定提供支援。文档生成和自动化写作：根据输入的指导或关键信息生成各种类型的文档，如新闻报导、技术文档、营销材料等。

垂直行业模型训练与推理

        AI垂直行业训练是指将人工智能技术应用于特定行业的解决方案训练和推理。本大赛寻求垂直行业模型训练解决方案，包括但不限于：医疗健康，使用大规模的医疗资料进行机器学习和深度学习训练，以帮助医生进行疾病诊断、药物研发、患者监测等。金融服务，使用机器学习算法进行信用评分和信贷风险分析，帮助银行和金融机构做出更好的贷款决策。制造业，使用机器学习算法进行生产线优化、故障检测和预测性维护。物流和供应链管理，使用机器学习算法进行需求预测和运输路径规划，以提高物流效率和降低成本。

图像识别

        通过类比人类视觉系统，利用场景资料及AI图像识别技术使计算机能够理解和解释视觉信息，从而实现对图像内容的自动识别、分类和标注，最终产生可被智慧城市应用的算法，并证明此类算法有助于快速准确地完成原有的人力视觉任务。本大赛寻求垂直行业模型训练解决方案，包括但不限于：农业科技，使用图像识别和机器学习算法分析农田图像，帮助农民监测作物健康状况，预测病虫害发生，优化水资源利用。城市交通管理，利用深度学习和计算机视觉技术，实现交通监控和智慧交通管理。垃圾管理：利用资料分析和计算机视觉技术，实现垃圾分类识别及回收管理。

 应用范例 

营运与管理

1. 城市基础设施：我们寻求应用智慧监测和管理技术的创新方案，用于城市基础设施和服务设施，以提高使用者的效率、安全性和满意度。例如：垃圾分类回收与识别、烟火安全监测及警报系统、虚拟健康助手和客服系统

降本与增效

1. 工业自动化：我们寻求工业应用智慧科技的创新方案，提升工业生产线自动化、机器人智慧化等方面的能力。例如：
2. 工业流水线次品识别分拣系统
3. 自动化水果蔬菜采摘机器人
4. 医疗诊断和辅助系统