命题一：解决人工智能运用中的数据隐私保护问题
命题内容：随着人工智能的发展，越精确的模型需要越大量和越精确的数据，在这个过程中，如何保证个人数据隐私是一个很重要的议题。在数据收集过程中，如何利用最新的技术既能保护半结构化数据中的个人识别信息及隐私，同时保留数据集对机器学习任务的效用。
答题要求：通过建立算法可以在半结构化数据中高效地识别个人识别信息（PersonallyIdentifingInformation）并将其匿名化保证个人隐私的解决方案。需要证明技术可行性并用案例数据验证
命题二：全自动注释生成代码引擎
命题内容：对于程序员来说，参加技术面试前都对算法编程进行准备，其中涉及到大量刷题，并根据面试者的自然语言描述，来编写代码片段（CodeSnippet)。实际上当前人工智能，特别是基于深度学习的自然语言模型，已经能够理解人类对于算法的需求与描述方式，至少是半结构化的语义提取（如Gherkin)。如果能够有一款全自动的，通过注释来生成代码片段引擎，不管是教学、面试，还是开发效率层面，都大有益处。
答题要求：本赛季要求探究通过自然语言（注释或半结构化语言）形成代码片段的可行性，可利用当前的开源代码库与算法规则，来提供一套针对某个算法领域或特定编程语言的全自动代码生成原型。生成效率和生成代码质量是主要的评价指标。
命题三：Github代码仓库的协同开发模式洞察
命题内容：Github是当今最为常用的代码管理仓库之一，其中不但存在大量的优质代码，且可以对代码的编程语言类型分布，开发管理过程和协同人员等数据进行展示，这些数据分析结果，相对还在较低层次，很难对代码质量、项目状态的姜康程序和协同开发模式的优劣进行评价与改进。
答题要求：本赛题要求针对但不限于Github的代码仓库数据，进行更深层次的分析，通过结构化或图模型的方式，展示代码质量、项目状态和协同模块进行评价，找到其中的风险与可改进的要点，从而辅助决策提出改进措施。
命题四：时尚鞋服行业的全链路订单履行
命题五：基于数字化智能设备的门店运营管理系统
命题六：如何帮助自闭症求职者找到工作机会
命题内容：自闭症（ASD），是指一系列以社交技能、重复行为、感官知觉、行动、执行能力、言语和非言语交流方面的障碍为特征的疾病。现有的招聘平台如网站，其网站设计与特定术语等对于自闭症患者不够友好，其默认所有人以同一种方式交流，并且理解如何搜索一个职位的未言明方法。招聘启事可能是用模棱两可的语言写的，没有什么具体的意义，这对以不同方式思考和处理信息的人来说很重要。因此，这些现有平台无法适应一些自闭症患者可能面临的沟通或信息处理方面的差异。当求职者的技能和雇主的需求因沟通和信息处理而无法匹配时，自闭症患者就更不容易找到工作，并且可能最终导致收入地下，导致更严重的心理健康问题。如何创建一个对自闭症更友好的求职平台呢？
命题七：面向未来的数字化工作空间
答题要求：本赛题要求以方案设计为目标，提出促进员工居家办公的环境下，如何进行沟通交流协同，如何利用各种新技术改善居家工作效率。要求这些方式方法具备技术可能性，并且覆盖不同方面。
命题八：从设计到运维，敏捷韧性的供应链
答题要求：本赛题要求以方案设计为目标，如何利用各种新技术改善供应链的各项指标。要求这些方式方法具备技术可能性，并且覆盖不同方面。
命题九：人工智能赋能商业流程模拟和决策
命题内容：利用大数据，人工智能技术，使客户能够更加准确地洞察到数据信息和流动的过程，例如，在商品定价时，客户可以通过多种条件的输入来模拟销量和收入。在更换供应商时，客户可以讲结果可视化并结合上下文做出更优的决策等等。
答题要求：本赛题要求以数据分析和洞察为目标，利用大数据，人工智能对商业运营数据进行分析，并提出协助模拟和决策的解决方案。要求技术方面证明可行性，业务方面展示端到端完整性。
命题十：基于大数据治理的供应链优化，降低碳排放
答题要求：要求：本赛题要求以提升企业的供应链柔性和效率为目标，基于企业历史数据提出供应链优化解决方案。要求技术方面证明可行性，业务方面展示端到端完整性。
命题十一：建立全球商业网络助力企业可持续发展
命题内容：利用新技术如人工智能，大数据，云计算，区块链，元宇宙等，建立一个基于全球的开放的业务和商业网络，实现国球客户的跨公司的无缝协作，供应链协同，降低损耗，提升效率，实现企业向可持续发展目标的转型，实现完全透明和端到端生态系统协作，以实现联合国规定的ESG（可持续）发展目标
答题要求：本赛题要求以企业的商业协作网络建立为目标，提出一项或者若干企业间供应链协同的解决方案。要求技术方面证明可行性，业务方面展示端到端完整性。