2022中关村国际前沿科技创新大赛大数据与云计算领域决赛来袭

2022中关村国际前沿科技创新大赛——“中关村银行杯”，大数据与云计算领域决赛重磅来袭。经预赛选拔共有15个优质企业和团队崭露头角，角逐分领域“中关村前沿科技TOP10”百万奖金，花落谁家8月9日（周二）我们拭目以待。

一、赛事组织

（一）指导单位

国家部委：教育部科学技术与信息化司，科学技术部成果转化与区域创新司，科学技术部火炬高技术产业开发中心，中国科学院科技促进发展局，中国科学院条件保障与财务局，中国科学院科技创新发展中心，中国科学院控股有限公司，中国科协科技传播中心，中国国际贸易促进委员会商事法律服务中心

北京市：北京市人才工作局，北京市教育委员会，北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会，北京市人民政府国有资产监督管理委员会，北京市欧美同学会

高校院所：北京大学，清华大学

（二）联合指导单位：

朝阳区政府，海淀区政府，石景山区政府，门头沟区政府，房山区政府，通州区政府，昌平区政府，大兴区政府，平谷区政府，延庆区政府，密云区政府

（三）主办单位

中关村高科技产业促进中心、中关村科技园区门头沟园管理委员会、中关村前沿科技与产业服务联盟

（四）承办单位

北京中发展智源人工智能科技发展有限公司

（五）独家冠名赞助

北京中关村银行股份有限公司

（六）合作伙伴

波士顿咨询公司、创业邦、WeWork中国、中关村海外人才创业园协会、北京市留学人员海淀创业园、中国知网

（七）大赛媒体运营平台

国际科技创新中心网络服务平台

二、决赛时间

2022年8月9日（周二）

14:00-18:00

三、观赛直播通道

本场比赛通过以下平台进行直播

观众可扫码观看

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1.扫描视频号二维码观看直播

2.国际科技创新中心网络服务平台

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4.打开百度APP扫码观看直播

5.打开知乎APP扫码观看直播

四、参赛项目简介

1.光之树（北京）科技有限公司

项目名称：光之树隐私计算平台

项目简介：本项目通过研究TEE技术的实现与落地，实现安全性与可用性之间的合理平衡，已推出多方安全计算平台、天机可信计算平台、云间联邦学习平台、密态数据库等平台，解决目前纯软件方案无法解决的性能瓶颈和复杂算法难以实现的问题。本项目可灵活支持多层次、高复杂度的算法逻辑实现；运算效率高，相较于基于密码协议的MPC 等技术，具有上百倍的性能优势；安全性高，可抵御恶意攻击。

2.北京星辰天合科技股份有限公司

项目名称：天合翔宇“一池多芯”异构多CPU生态软件定义存储产品

项目简介：本项目产品是星辰天合面向信创生态独立开发的企业级软件定义存储产品；其基于信创生态的CPU、操作系统以及应用进行了深度的适配及优化，在稳定性、性能、可靠性、易用性等方面能够满足复杂的企业级应用需求，实现自主可控，为大规模信创云环境提供可靠的存储基础架构支撑。

3.北京极光星通科技有限公司

项目名称：轻小型低功耗激光通信终端

项目简介：本项目针对低轨星座星间随遇建链、在轨灵活互联的应用需求，开展小型化、低功耗激光星间链路技术研究，具备星座高动态拓扑变化条件下星间激光可靠建链能力，实现星座高速信息互联。突破了光轴在轨自主标校、高动态快速捕获建链、链路灵活自主切换、光机终端小型化轻量化低功耗等关键技术。

4.陕西丝路天图卫星科技有限公司

项目名称：卫星上在轨智能处理

项目简介：本项目基于JPEG2000标准的贝尔图像压缩方法、变分自编码网络的高光谱图像目标检测方法、半监督空谱特征的多光谱云检测方法等，在高光谱图像目标检测任务中实现样本匮乏和数据不均衡条件下的小样本精确识别，通过背景与目标的相对关系去除冗余和噪声特征，对复杂场景进行显著计算；同时在多光谱遥感图像中，实现复杂场景中的云检测识别，降低传统技术对云层的误检率和漏检率。实现以极少的计算资源代价，完成彩色图像静止和活动一体化的高性能压缩。

5.北京炼石网络技术有限公司

项目名称：炼石免改造数据安全平台

项目简介：本项目技术特色是免开发改造应用的数据保护、高性能国产密码和去标识化技术，为政府、金融、运营商、交通、教医旅、工业等用户提供个人信息保护、商业秘密保护、DSM数据安全管理合规改造、国密合规改造，解决企业数据安全的功能性需求普遍缺失，以及“老系统改造难、新应用成本负担重”的问题，赋能企业构建个人信息和商业数据安全保护体系

6.北京焱融科技有限公司

项目名称：YRCloudFile高性能分布式文件存储系统

项目简介：本项目是面向云+AI时代为人工智能和高性能计算业务场景开发的软件定义存储产品。具备海量数据下的高性能、云原生容器存储、支持公有云/混合云三大优势，为各种新兴行业提供高效的存储技术、便捷的管理和应用服务。针对软件架构的高度抽象，YRCloudFile 可以无缝部署到物理服务器及阿里云、腾讯云、AWS 等公有云平台，为客户提供高性能的文件存储服务支持，并通过冷热数据智能分层功能，让数据在不同层级之间流动，从而为企业降低存储的总体拥有成本。

7.北京全息智信科技有限公司

项目名称：PDX SureDeX 数据基础设施平台

项目简介：本项目可快速构建安全可信的分布式数据基础设施平台，各方无需交出权力、无需交出数据即可打通数据孤岛、形成分布式数据生态，赋能各方敢于发挥数据价值、能够发挥数据价值、快速发挥数据价值。在安全有效的多方安全控制、多链高性能区块链、普适高效的可信计算、超大规模多方边缘计算和隐私计算等方面实现开创性、突破性创新。

8.北京蓝杞数据科技有限公司

项目名称：数据中心节能减排新技术

项目简介：本项目包含精准识别辨析算法、靶向寻址技术、智能分区启停技术等。精准识别辨析算法：根据数据热度（访问频次）和应用场景，通过机器学习技术，辨识冷热数据，并自动迁移存储到不同空间，数据辨别迁移准确率达99.9%；靶向寻址技术：应用于PB级以上的文件系统，自动生成文件索引，实现快速、精准地定位目标文件；智能分区启停技术：将磁盘阵列分割成不同的冷存储区域，精准启停某个或某几个区域，最快可以达到9秒，比现有大规模启停磁盘阵列冷存储60-80秒的平均水平快了7倍以上。

9.苏州沃库科技有限公司

项目名称：沃库产业链智能化服务

项目简介：本项目基于物资分类编码和AI算法，整合全国制造业供应商分类资源，形成产业链分类资源库及产业图谱；采用供应链智能匹配引擎、多模态供应链服务解决供应链资源的精准匹配、业务对接、业务协同、交易协同一站式服务。沃库供应链智能匹配引擎，解决企业供应商资源、客户资源的精准匹配；比搜索引擎效率提升85%，精准度提升20倍以上；同时解决供需智能匹配。沃库多模态供应链Saas（SRM+CRM），融入“视频直播+即时通讯+产品选型+客户资源”多种模式的智能化协同，解决企业产业链上下游一站式业务对接，业务协同，交易服务；实现智能化采购、智能化营销，促使业务对接能力、协同效率提升60%以上。

10.北京源堡科技有限公司

项目名称：风险自动化评估与管理系统

项目简介：本项目是一款基于情报大数据的企业级安全评级量化分析系统，为组织实体提供持续、独立、量化的安全评估和监测服务，通过外部风险识别、开源信息扫描、风险评级、网络安全成熟度评估、基于场景的风险评估，对企业资产、风险及其关联进行量化分析和赋值，并以可量化的关键风险指标7*24h持续分析企业风险的发展趋势，进行风险的准确预测与及时预警，可为企业提供安全事件发生的可能性和财务损失，让企业以运营视角整体分析网络安全风险。

11.北京华隐熵策数据科技有限公司

项目名称：华策数据：面向资管行业合规的数据化运营专家

项目简介：本项目以华策数据隐私计算的数据化运营服务为核心，基于业内领先的隐私计算技术，打破资管机构内外部的数据壁垒，解决资管机构数据跨域协作成本高、效率低、价值难挖掘的问题，打造让资管数据流通安全可控构建高度整合的资管数据处理与应用孵化平台，为资管机构数字化转型与创新赋能。

12.誉存（北京）科技有限公司

项目名称：用大数据对科技型中小企业的信贷业务提供智能风控和授信决策

项目简介：本项目通过研发打通的大数据平台优势，运用独创的核心技术，对有效数据进行精准提炼和智能分析，开发特有的科创贷金融产品，为中小企业匹配更合适的银行金融机构服务，解决融资难题；为金融机构赋能提供更强的科创类中小企业风险识别能力，促进金融业的健康发展。

13.北京思斐软件技术有限公司

项目名称：SphereEx-EntSuite

项目简介：本项目是由Apache顶级开源项目ShardingSphere的增强版本SphereEx-DBPlusEngine、一键部署工具SphereEx-Boot、可视化平台SphereEx-Console三部分组成。SphereEx-EntSuite 核心是其通过可插拔架构构建基于数据库之上的生态系统，提供数据分片、多租户、弹性伸缩、数据备份恢复、数据迁移等能力，同时具备流量审计、权限管理、安全审计和加密等功能，为企业解决在数字化转型中面临的诸多使用难点，加速数字化应用赋能。

14.成都链安科技有限公司

项目名称：链必验—智能合约形式化验证平台

项目简介：本项目开展面向智能合约脆弱性发现及形式化验证关键技术的研究，通过智能算法创新、自动验证技术创新预期实现漏洞误报率和漏报率均值低于10%，统一平台支持多类链平台及合约语言的形式化验证，检测准确度高达97%，研发和构建先进的支持多链平台具有自主知识产权的智能合约漏洞分析挖掘与形式化验证一体化平台，为智能合约提供安全性、可信性保障。

15.苏州影动医疗科技有限公司

项目名称：人工智能医学影像重建和增强

项目简介：本项目构建一种基于深度学习的快速成像方法和系统，以先验地提取输入的医学图像以及多对比度图像的有效图像特征从而重建高质量医学图像。针对不同影像模态，构建不同的预处理方法，使神经网络算法对不同厂商的设备具有更好的稳定性。其次构建了不同的网络模型和特征损失函数，使得生成图像在不同临床指标上均有更好的表现。技术上可分别实现提升 PET、MRI 成像速度 2-4 倍，降低 SPECT 辐射剂量高达85%，提高现有 CT 影像名义分辨率 16 倍，从根源上解决提速、降本、提升安全性等问题。