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新一代人工智能产业创新重点任务揭榜工作方案.doc.pdf
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新一代人工智能产业创新重点任务
揭榜工作方案
为贯彻落实《新一代人工智能发展规划》
35 号)和《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划
(国发〔2017〕
(2018-2020 年)》(工信部科〔2017〕315 号)要求,加快 推动我国新
一代人工智能产业创新发展,制定本方案。
、工作目标
聚焦“培育智能产品、突破核心基础、深化发展智能制
造、构建支撑体系”等重点方向,征集并遴选一批掌握关键 核心技术、具
备较强创新能力的单位集中攻关,重点突破 批技术先进、性能优秀、应用
效果好的人工智能标志性产品、 平台和服务,为产业界创新发展树立标杆
和方向,培育我国 人工智能产业创新发展的主力军。
二、揭榜任务和预期目标
(一)智能产品
1.智能网联汽车
揭榜任务:包括研发自动驾驶芯片、车辆智能算法、自
动驾驶系统、车载通信系统等关键技术和产品,打造以车辆 智能化计算平
台为核心,集软件、硬件、算法、网联通信、 信息安全一体化的车辆智能
化平台。
预期目标:到 2020 年,突破自动驾驶智能芯片、车辆
智能算法、自动驾驶、车载通信等关键技术,实现智能网联
汽车达到有条件自动驾驶等级水平,自动驾驶智能芯片图像
处理、信息融合、智能控制等计算能力缩小与国际先进水平
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差距,车载 V2X 系统通信能力及其能效比达到国际先进水平,
满足车辆有条件自动驾驶等级下智能感知、自主决策、协同
控制以及智能信息交换共享等计算和通信技术要求,完成安
全、可靠的车辆智能化平台技术与功能验证及应用示范,形
成平台相关标准,支撑高度自动驾驶(
2.智能服务机器人
揭榜任务:包括智能交互、智能操作、多机协作、三维
成像定位、智能精准安全操控、人机协作接口等关键技术研
发;清洁、老年陪护、康复、助残、儿童教育等家庭服务机
器人,以及巡检、导览等公共服务机器人,消防救援机器人
等特殊服务机器人研发;手术机器人及其操作系统研发。
预期目标:到 2020 年,突破智能服务机器人环境感知、
自然交互、自主学习、人机协作等关键技术,实现智能家庭
服务机器人、智能公共服务机器人的批量生产及应用,实现
医疗康复、助老助残、消防救灾等机器人的样机生产,完成
技术与功能验证及应用示范。
3. 智能无人机
揭榜任务:包括智能避障、自动巡航、面向复杂环境的
自主飞行、群体作业等关键技术研发与应用,以及新一代通 信及定位导航
技术在无人机数据传输、链路控制、监控管理 等方面的应用;智能飞控系
统、高集成度专用芯片等关键部 件研制。
预期目标:到 2020 年,智能消费级无人机三轴机械增
HA 级)。
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稳云台精度达到 0.005 度,实现 360 度全向感知避障,实现 自动智能强制
避让航空管制区域,产品具有较强全球竞争 力。
4. 医疗影像辅助诊断系统
揭榜任务:包括医学影像数据采集标准化与规范化, 脑、
肺、眼、骨、心脑血管、乳腺等典型疾病领域的医学影像辅 助诊断技术研
发,医疗影像辅助诊断系统的产品化及临床辅 助应用。
预期目标:到 2020 年,多模态医学影像辅助诊断系统
对脑、肺、眼、骨、心脑血管、乳腺等典型疾病的检出率超 过 95%假阴性率
低于 1%假阳性率低于 5%临床辅助应用 逐步扩大。
5. 视频图像身份识别系统
揭榜任务:包括生物特征识别、视频理解、跨媒体融合
等技术创新;人证合一、视频监控、图像搜索、视频摘要等 典型应用。
预期目标:到 2020 年,复杂动态场景下人脸识别有效
检出率超过 97%正确识别率超过 90%支持不同地域人脸 特征识别,产品达
到国际先进水平。
6. 智能语音交互系统
揭榜任务:包括新一代语音识别框架、 口语化语音识别、
个性化语音识别、智能对话、音视频融合、语音合成等技术 创新及在智能
制造、智能家居等重点领域推广应用。
预期目标:到 2020 年,实现多场景下中文语音识别平
均准确率达到 96% 5 米远场识别率超过 92%用户对话意图 识别准确率超过
90%产品达到国际先进水平。
7. 智能翻译系统
揭榜任务:包括高精准智能翻译系统创新, 多语言互译、
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同声传译等典型场景应用。
预期目标:到 2020 年,明显突破多语种智能互译,中
译英、英译中场景下产品的翻译准确率超过 85%显着提升 少数
民族语言与汉语的智能互译准确率,产品达到国际先进 水平。
8. 智能家居产品
揭榜任务:包括智能传感、物联网、机器学习等技术在
智能安防、智能家具、智能照明、智能洁具等产品中的融合 应用和智能家
居新产品研发。
预期目标:到 2020 年,显着提升智能安防、智能家电等家 居产品智能化水
平,产品示范性应用强。
(二)核心基础
9. 智能传感器
揭榜任务:包括微型化及可靠性设计、精密制造、集成
开发工具、嵌入式算法等关键技术研发,基于新需求、新材 料、新工艺、
新原理设计的智能传感器研发及应用;新型生 物、气体、压力、流量、惯
性、距离、图像、声学等智能传 感器研发应用;压电材料、磁性材料、红
外辐射材料、金属
氧化物等材料技术创新;研发基于微机电系统(
金属氧化物半导体(CMOS 集成等工艺的新型智能传感器;
MEM)和互 补
研发面向新应用场景的基于磁感、超声波、非可见光、生物 化学等新原理
的智能传感器。
预期目标:到 2020 年,显着提高压电传感器、磁传感
器、红外传感器、气体传感器等的性能,声学传感器信噪比 达到 70dB、声
学过载点达到 135dB 并实现量产,压力传感器 绝对精度 100Pa 以内、噪音
水平 0.6Pa 以内并实现商用,磁
传感器弱磁场分辨率达到 1pT 并实现量产。在模拟仿真、设 计、MEM
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工艺、封装及个性化测试技术方面达到国际先进水 平。
10. 神经网络芯片
揭榜任务:包括研发面向机器学习训练应用的云端神经
网络芯片、面向终端应用发展适用于机器学习计算的终端神
经网络芯片,研发与神经网络芯片配套的编译器、
开发环境等产业化支撑工具。
预期目标:至 y 2020 年,云端神经网络芯片性能达到
128TFLOPS( 16 位浮点)、能效比超过 1TFLOPS/w 终端神经 网络芯片能效
比超过 1T OPS/W (以 16 位浮点为基准),支持 卷积神经网络(CNN、递
归神经网络(RNN、长短期记忆网 络(LSTM 等一种或几种主流神经网络算
法;在智能终端、 自动驾驶、智能安防、智能家居等重点领域实现神经网
络芯 片的规模化商用。
11. 开源开放平台
揭榜任务:包括研发面向云端训练和终端执行的开发框
架、算法库、工具集等;建设开源开发平台、开放技术网络 和开源社区,
以及满足复杂训练需求的开放计算服务平台。
预期目标:至 y 2020 年,面向云端训练的开源开发平台支持 大规模分布式
集群、多种硬件平台、多种算法,面向终端执 行的开源开发平台具备轻量
化、模块化和可靠性等特征。
(三)智能制造关键技术装备
12. 智能制造关键技术装备
揭榜任务:包括具有自检测、自校正、自适应、自组织
能力的工业机器人研发与应用;智能传感器与分布式控制系 统(DCS、可编
程逻辑控制器(PLC、数据采集系统(SCADA、 高性能高可靠嵌入式控制系
统等控制装备创新及应用;基于 图像识别、深度学习等人工智能技术的智
能检测装备的研发
驱动软件、
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