Smart India Hackathon 2026 Problem Statements Dataset

github2026-08-22 更新2026-08-23 收录

数据链接：

https://github.com/sea-deep/sih2026-problem-statements 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

包含所有226个Smart India Hackathon 2026问题陈述的规范化JSON/CSV数据集，附带交互式探索门户、多标签搜索和自动数据清洗管道。

A standardized JSON/CSV dataset encompassing all 226 problem statements from Smart India Hackathon 2026, together with an interactive exploration portal, multi-label search functionality, and an automated data cleaning pipeline.

创建时间：

2026-08-21

原始信息汇总

SIH 2026 问题陈述研究探索器与数据集

本数据集围绕 Smart India Hackathon (SIH) 2026 发布的 226 个问题陈述，提供了结构化的数据文件与交互式探索门户。

核心统计

指标	数值
问题陈述总数	226（编号 SIH26001 – SIH26226）
软件类	172
硬件类	54
数据来源	https://sih.gov.in/sih2026PS

主要主题分布

其他（Miscellaneous）：38
智能自动化（Smart Automation）：31
灾害管理（Disaster Management）：29
区块链与网络安全（Blockchain & Cybersecurity）：22
医疗科技/生物科技/健康科技（MedTech / BioTech / HealthTech）：14
智慧教育（Smart Education）：13
农业、食品科技与乡村发展（Agriculture, FoodTech & Rural Development）：12
太空科技（Space Technology）：11
机器人与无人机（Robotics and Drones）：10
交通与物流（Transportation & Logistics）：8

主要发布机构/组织

AICTE：34
地球科学部（MoES）：30
国家技术研究组织（NTRO）：23
ISRO：11
内政部（Ministry of Home Affairs）：11
农村发展部：10
消费者事务、食品与公共分配部：10
马哈拉施特拉邦政府：9
社会正义与赋权部（MoSJE）：8
DRDO：7

数据集文件与结构

仓库包含以下核心文件：

sih2026_problem_statements.json：清洗并标准化后的 JSON 数据集（226 条）
sih2026_problem_statements.csv：适合数据分析与 Excel 的 CSV 导出
scrape_sih.py：官方数据抓取与标准化脚本
index.html、style.css、app.js：Web 探索门户前端

JSON 字段说明

每条问题陈述包含以下关键字段：

id（如 SIH26001）、numeric_id、serial_no
title、organization、department
category（Software/Hardware）、theme
submitted_ideas（含容量与已提交数量）
deadline（截止日期）
sections：包含 background、description、expected_solution 三部分详细内容
web_url：指向官方页面的绝对链接

交互式探索门户

在线访问地址：https://sih26ps.vercel.app

主要功能：

解耦搜索栏：按关键词、标题、描述、机构或问题陈述 ID（如 SIH26001）即时筛选
多选技术标签：支持 AI/ML、计算机视觉、NLP/LLM、GIS/卫星、IoT/传感器、区块链、机器人/无人机、网络安全等 12 个标签组合筛选
一键复制 Markdown：以 GitHub 风格 Markdown 格式导出结构化内容
干净数据集导出：将筛选/选中的陈述导出为无冗余字段的 JSON 和 CSV
问题详情弹窗：标签页展示完整描述、结构化分区、数据集与参考链接

搜集汇总

数据集介绍

Smart India Hackathon 2026 Problem Statements Dataset 数据集图片

构建方式

该数据集源于印度智慧黑客马拉松2026年官方发布的226项问题陈述，通过自主研发的爬虫脚本从官方网站系统抓取原始数据，并经过严谨的清理与标准化流程，最终形成结构化的JSON及CSV格式文件。数据集中每个条目均包含唯一标识符、题目、组织、类别、主题、提交截止日期等元数据，并将背景、描述、预期解决方案等文本内容拆分为独立字段，确保信息的层次分明与易于解析。此外，数据集还整合了提交动态、外部链接及官方详情页地址，构建起一个兼具深度与广度的信息网络。

使用方法

使用者既可通过在线交互门户即时浏览与筛选，也可将JSON或CSV文件下载至本地进行深度分析。Python环境下，可利用内置脚本加载数据并转换为Pandas DataFrame，便于执行复杂查询与统计。针对特定兴趣点，如人工智能或无人机相关题目，可通过关键词及主题字段进行快速过滤。此外，数据集还支持通过运行爬虫脚本实现数据的自动化更新与再清洗，确保信息的时效性与准确性。无论是用于竞赛筹备、学术研究还是技术洞察，该数据集均提供了一套灵活而强大的解决方案。

背景与挑战

背景概述

Smart India Hackathon 2026 Problem Statements Dataset 是由印度政府主导的年度创新竞赛——智慧印度黑客马拉松（SIH）于2026年发布的官方问题陈述集合，共包含226项由各中央部委及机构（如AICTE、ISRO、DRDO等）提出的真实技术挑战。该数据集由社区开发者通过自动化爬虫与数据清洗管道构建，旨在为参赛者、研究者及开发者提供结构化、标准化的赛题信息，涵盖软件与硬件两大类别及灾害管理、智能自动化、网络安全、空间技术等前沿领域。其创建不仅服务于黑客松的参赛者，更成为研究印度公共部门技术需求与创新方向的重要资源，对促进政产学研协同创新、推动人工智能、物联网、区块链等新兴技术在社会治理中的应用具有显著影响力。

当前挑战

该数据集所反映的领域挑战在于，印度面临灾害预警、网络安全、智慧教育、农业现代化等多元化社会问题，政府亟需通过技术手段提升治理效能与公共服务质量，这要求解决方案具备跨学科融合、场景适配与规模化部署的能力。在构建数据集的进程中，则面临从非结构化官网页面中高效抓取226项陈述的工程难题，需设计健壮的爬虫以应对多变HTML结构，并实施繁复的数据清洗与字段归一化（如统一组织名称、解析提交截止日期等），同时确保JSON/CSV格式的兼容性与代码的可持续维护性。此外，如何为数据提供便捷的检索与导出功能，以降低使用者获取信息的门槛，亦是设计中的核心考量。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了印度智能印度黑客马拉松2026年度发布的226项官方挑战命题，涵盖软件与硬件两大范畴，主题横跨灾害管理、区块链与网络安全、医疗科技、智慧教育、农业科技、太空技术、机器人及无人机等前沿领域。作为结构化、标准化的JSON与CSV格式语料，它常被研究者用于自然语言处理中的文本分类、主题建模及多标签标注任务，亦为机器学习模型提供了丰富的多领域问题描述训练样本，同时可作为政策分析、技术趋势挖掘及区域发展研究的基准数据源。

解决学术问题

该数据集解决了长期困扰学术界在公共问题驱动创新研究中数据碎片化与不可复现的难题。其统一的JSON Schema规范了问题背景、详细描述、预期解决方案等核心字段，使得跨部门、跨主题的问题陈述得以量化比较与系统分析。研究者可借此探讨政府主导的众包创新模式中技术布局的演化规律，揭示特定领域（如灾害管理、智慧自动化）的技术偏好，进而为科技政策评估、创新生态系统建模以及产学研协同机制研究提供坚实的数据支撑，显著推动了数据密集型公共管理研究的发展。

实际应用

在实际应用中，该数据集已成为多类智能系统的关键训练与测试资源。开发者利用其构建问题解决方案推荐引擎，辅助参赛团队快速匹配自身技术栈与兴趣方向；政府机构可借此进行资源分配优化，识别高优先级技术缺口；教育机构则将其用于项目式学习与创新竞赛模拟训练。此外，数据驱动的趋势分析被用于指导企业研发投资决策，而基于该数据集的交互式门户亦为公众提供了探索国家技术挑战的透明窗口，有效促进了政府、产业与公众之间的信息对称与协同创新。

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