工信部：新一代AI產業創新重點任務揭榜工作方案

發布時間:2018/11/15 10:02:47 訪問次數:166278

工信廳科⺌2018⺗80號

各省、自治區、直轄市及計劃單列市、新疆生產建設兵團工業和信息化主管部門，有關單位：

為加快推動我國新一代人工智能產業創新發展，落實《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》，我部制定了《新一代人工智能產業創新重點任務揭榜工作方案》(以下簡稱《工作方案》)，現印發你們。

請各省、自治區、直轄市及計劃單列市、新疆生產建設兵團工業和信息化主管部門、中央企業集團、人工智能相關行業組織(以下統稱推薦單位)積極組織企業、高校、科研院所等申報，并做好推薦工作。具體流程如下：

(一)申報。申報單位登錄“新一代人工智能產業創新重點任務揭榜工作申報系統”(http://www.aibest.org.cn，以下簡稱“申報系統”)，完成注冊后填寫申報所需材料。申報單位條件詳見《工作方案》。申報截止時間為2018年12月10日。

(二)推薦。推薦單位使用給定的賬號密碼登錄“申報系統”，確認推薦揭榜單位后，系統自動生成報送推薦表，推薦單位打印并加蓋單位公章。各地主管部門和人工智能相關行業組織推薦數量原則上不超過15個，中央企業集團推薦數量原則上不超過3個。推薦截止時間為2018年12月26日。

(三)報送。推薦單位通知被推薦單位登錄“申報系統”下載打印申請材料并加蓋單位公章，報送至推薦單位。推薦單位統一將推薦表、紙質申請材料(一式兩份)郵寄至中國信息通信研究院(北京市海淀區花園北路52號，胡昌軍，郵編100191)。紙質版材料應與網上填報內容一致。紙質版材料報送截止時間為2018年12月31日。

工業和信息化部辦公廳

2018年11月8日http://wobo666.51dzw.com/

新一代人工智能產業創新重點任務揭榜工作方案

為貫徹落實《新一代人工智能發展規劃》(國發〔2017〕35號)和《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》(工信部科〔2017〕315號)要求，加快推動我國新一代人工智能產業創新發展，制定本方案。

一、工作目標

聚焦“培育智能產品、突破核心基礎、深化發展智能制造、構建支撐體系”等重點方向，征集并遴選一批掌握關鍵核心技術、具備較強創新能力的單位集中攻關，重點突破一批技術先進、性能優秀、應用效果好的人工智能標志性產品、平臺和服務，為產業界創新發展樹立標桿和方向，培育我國人工智能產業創新發展的主力軍。

二、揭榜任務和預期目標

(一)智能產品

1.智能網聯汽車

揭榜任務：包括研發自動駕駛芯片、車輛智能算法、自動駕駛系統、車載通信系統等關鍵技術和產品，打造以車輛智能化計算平臺為核心，集軟件、硬件、算法、網聯通信、信息安全一體化的車輛智能化平臺。

預期目標：到2020年，突破自動駕駛智能芯片、車輛智能算法、自動駕駛、車載通信等關鍵技術，實現智能網聯汽車達到有條件自動駕駛等級水平，自動駕駛智能芯片圖像處理、信息融合、智能控制等計算能力縮小與國際先進水平差距，車載v2x系統通信能力及其能效比達到國際先進水平，滿足車輛有條件自動駕駛等級下智能感知、自主決策、協同控制以及智能信息交換共享等計算和通信技術要求，完成安全、可靠的車輛智能化平臺技術與功能驗證及應用示范，形成平臺相關標準，支撐高度自動駕駛(ha級)。

2.智能服務機器人

揭榜任務：包括智能交互、智能操作、多機協作、三維成像定位、智能精準安全操控、人機協作接口等關鍵技術研發;清潔、老年陪護、康復、助殘、兒童教育等家庭服務機器人，以及巡檢、導覽等公共服務機器人，消防救援機器人等特殊服務機器人研發;手術機器人及其操作系統研發。

預期目標：到2020年，突破智能服務機器人環境感知、自然交互、自主學習、人機協作等關鍵技術，實現智能家庭服務機器人、智能公共服務機器人的批量生產及應用，實現醫療康復、助老助殘、消防救災等機器人的樣機生產，完成技術與功能驗證及應用示范。

3.智能無人機

揭榜任務：包括智能避障、自動巡航、面向復雜環境的自主飛行、群體作業等關鍵技術研發與應用，以及新一代通信及定位導航技術在無人機數據傳輸、鏈路控制、監控管理等方面的應用;智能飛控系統、高集成度專用芯片等關鍵部件研制。

預期目標：到2020年，智能消費級無人機三軸機械增穩云臺精度達到0.005度，實現360度全向感知避障，實現自動智能強制避讓航空管制區域，產品具有較強全球競爭力。

4.醫療影像輔助診斷系統http://wobo.51dzw.com/

揭榜任務：包括醫學影像數據采集標準化與規范化，腦、肺、眼、骨、心腦血管、乳腺等典型疾病領域的醫學影像輔助診斷技術研發，醫療影像輔助診斷系統的產品化及臨床輔助應用。

預期目標：到2020年，多模態醫學影像輔助診斷系統對腦、肺、眼、骨、心腦血管、乳腺等典型疾病的檢出率超過95%，假陰性率低于1%，假陽性率低于5%，臨床輔助應用逐步擴大。

5.視頻圖像身份識別系統

揭榜任務：包括生物特征識別、視頻理解、跨媒體融合等技術創新;人證合一、視頻監控、圖像搜索、視頻摘要等典型應用。

預期目標：到2020年，復雜動態場景下人臉識別有效檢出率超過97%，正確識別率超過90%，支持不同地域人臉特征識別，產品達到國際先進水平。

6.智能語音交互系統

揭榜任務：包括新一代語音識別框架、口語化語音識別、個性化語音識別、智能對話、音視頻融合、語音合成等技術創新及在智能制造、智能家居等重點領域推廣應用。

預期目標：到2020年，實現多場景下中文語音識別平均準確率達到96%，5米遠場識別率超過92%，用戶對話意圖識別準確率超過90%，產品達到國際先進水平。

7.智能翻譯系統

揭榜任務：包括高精準智能翻譯系統創新，多語言互譯、同聲傳譯等典型場景應用。

預期目標：到2020年，明顯突破多語種智能互譯，中譯英、英譯中場景下產品的翻譯準確率超過85%，顯著提升少數民族語言與漢語的智能互譯準確率，產品達到國際先進水平。

8.智能家居產品

揭榜任務：包括智能傳感、物聯網、機器學習等技術在智能安防、智能家具、智能照明、智能潔具等產品中的融合應用和智能家居新產品研發。

預期目標：到2020年，顯著提升智能安防、智能家電等家居產品智能化水平，產品示范性應用強。

(二)核心基礎

1.智能傳感器

揭榜任務：包括微型化及可靠性設計、精密制造、集成開發工具、嵌入式算法等關鍵技術研發，基于新需求、新材料、新工藝、新原理設計的智能傳感器研發及應用;新型生物、氣體、壓力、流量、慣性、距離、圖像、聲學等智能傳感器研發應用;壓電材料、磁性材料、紅外輻射材料、金屬氧化物等材料技術創新;研發基于微機電系統(mems)和互補金屬氧化物半導體(cmos)集成等工藝的新型智能傳感器;研發面向新應用場景的基于磁感、超聲波、非可見光、生物化學等新原理的智能傳感器。

預期目標：到2020年，顯著提高壓電傳感器、磁傳感器、紅外傳感器、氣體傳感器等的性能，聲學傳感器信噪比達到70db、聲學過載點達到135db并實現量產，壓力傳感器絕對精度100pa以內、噪音水平0.6pa以內并實現商用，磁傳感器弱磁場分辨率達到1pt并實現量產。在模擬仿真、設計、mems工藝、封裝及個性化測試技術方面達到國際先進水平。

2.神經網絡芯片

揭榜任務：包括研發面向機器學習訓練應用的云端神經網絡芯片、面向終端應用發展適用于機器學習計算的終端神經網絡芯片，研發與神經網絡芯片配套的編譯器、驅動軟件、開發環境等產業化支撐工具。

預期目標：到2020年，云端神經網絡芯片性能達到128tflops(16位浮點)、能效比超過1tflops/w，終端神經網絡芯片能效比超過1t ops/w(以16位浮點為基準)，支持卷積神經網絡(cnn)、遞歸神經網絡(rnn)、長短期記憶網絡(lstm)等一種或幾種主流神經網絡算法;在智能終端、自動駕駛、智能安防、智能家居等重點領域實現神經網絡芯片的規模化商用。

3.開源開放平臺

揭榜任務：包括研發面向云端訓練和終端執行的開發框架、算法庫、工具集等;建設開源開發平臺、開放技術網絡和開源社區，以及滿足復雜訓練需求的開放計算服務平臺。

預期目標：到2020年，面向云端訓練的開源開發平臺支持大規模分布式集群、多種硬件平臺、多種算法，面向終端執行的開源開發平臺具備輕量化、模塊化和可靠性等特征。

(三)智能制造關鍵技術裝備

揭榜任務：包括具有自檢測、自校正、自適應、自組織能力的工業機器人研發與應用;智能傳感器與分散式控制系統(dcs)、可編程邏輯控制器(plc)、數據采集系統(scada)、高性能高可靠嵌入式控制系統等控制裝備創新及應用;基于圖像識別、深度學習等人工智能技術的智能檢測裝備的研發與應用;以及基于人工智能技術高速分揀機、多層穿梭車、高密度存儲穿梭板等物流裝備創新應用。

預期目標：到2020年，新一代工業機器人具備人機協調、自然交互、自主學習功能并實現批量生產及應用;智能傳感與控制裝備在機床、機器人、石油化工、軌道交通等領域實現集成應用;智能檢測與裝配裝備的工業現場視覺識別準確率達到90%，測量精度及速度滿足實際生產需求;智能物流與倉儲裝備智能化水平明顯提升，滿足精準、柔性、高效的物料配送和無人化智能倉儲需求。

(四)支撐體系http://szwb668.51dzw.com/

1.行業訓練資源庫

揭榜任務：包括面向語音識別、視覺識別、自然語言處理等重點產品研發，以及工業、醫療、金融、交通等行業應用的高質量人工智能訓練資源庫、標準測試數據集和云服務平臺。

預期目標：到2020年，基礎語音、視頻圖像、文本對話等公共訓練數據量大幅提升，在工業、醫療、金融、交通等領域匯集一定規模的行業應用數據，用于支持創業創新。

2.標準測試及知識產權服務平臺

揭榜任務：包括基礎共性、互聯互通、安全隱私、行業應用等技術標準在內的人工智能產業標準規范體系，人工智能產品評估測試體系，專利協同運營平臺和知識產權服務平臺。

預期目標：到2020年，初步建立人工智能產業標準體系，建成第三方試點測試平臺并開展評估評測服務;在模式識別、語義理解、自動駕駛、智能機器人等領域建成具有基礎支撐能力的知識產權服務平臺。

3.智能化網絡基礎設施

揭榜任務：包括高度智能化的下一代互聯網、高速率大容量低時延的第五代移動通信(5g)網、快速高精度定位的導航網、泛在融合高效互聯的天地一體化信息網，以及工業互聯網、車聯網等智能化網絡基礎設施。

預期目標：到2020年，全國90%以上地區的寬帶接入速率和時延滿足人工智能行業應用需求，在重點企業實現覆蓋生產全流程的工業互聯網示范建設，在重點區域初步建成車聯網網絡設施。

4.網絡安全保障體系

揭榜任務：包括滿足智能網聯汽車、智能家居等人工智能重點產品或行業應用安全需要，及基于人工智能先進技術的網絡安全產品創新。

預期目標：到2020年，形成人工智能安全防控體系框架，初步建成具備人工智能安全態勢感知、測試評估、威脅信息共享以及應急處置等基本能力的安全保障平臺。

5.其他

人工智能產業發展涉及的其他重要技術、產品、服務和平臺等。

三、步驟安排

(一)申請揭榜。從事人工智能技術創新、產品研發、融合應用、支撐服務等活動的相關企業、高校、科研院所等各類法人單位，或者由多個單位組成的聯合體可申請成為揭榜單位。申請單位應具有較強的創新能力，對申請揭榜的產品或服務擁有知識產權，技術先進且應用前景良好。申請單位需承諾揭榜后能夠在指定期限內完成任務。

(二)單位推薦。各省、自治區、直轄市及計劃單列市、新疆生產建設兵團工業和信息化主管部門(以下統稱各地主管部門)、中央企業集團、人工智能相關行業組織為推薦單位，組織有關企業、高校、科研院所等填寫申請材料，并在審核后統一報送推薦表和紙質申請材料。

(三)揭榜單位遴選。工業和信息化部組織行業專家和評測機構進行集中評審和現場評估，綜合考慮各申請單位的基礎水平、創新能力、發展潛力、產品指標及各地區產業布局等因素，擇優確定并公布揭榜單位名單(每個細分領域原則上不超過5家)。

(四)揭榜任務實施。揭榜單位按照要求組織實施揭榜任務，開展集中攻關工作。期間，工業和信息化部持續跟蹤揭榜單位產品創新及應用進展，適時組織行業專家對揭榜任務進行階段性評估，不斷優化揭榜任務實施路徑。

(五)發布揭榜成果。揭榜單位完成攻關任務后，可申請評價。工業和信息化部視進展情況組織行業專家，委托具備相關資質和檢測條件的第三方專業機構開展評價工作。評價工作基于揭榜任務和預期目標，結合產業發展實際進行評估，適時公布評估結果，擇優發布攻關成功單位(每個細分領域原則上不超過3家)，給予重點推廣和支持。

四、工作要求

各地主管部門、各中央企業集團要加強組織領導，充分調動企業、科研院所、相關產業聯盟及行業協會的積極性。密切跟蹤揭榜單位產品創新及應用進展，適時開展揭榜任務的階段性評估，有效協調推進揭榜任務攻關組織實施工作。鼓勵各地結合本地區人工智能產業發展情況，在相關配套資金、項目等方面優先給予支持，為揭榜單位完成攻關任務創造良好環境。http://jiaxuan668.51dzw.com

工業和信息化部辦公廳關于印發《新一代人工智能產業創新重點任務揭榜工作方案》的通知。文章來源：工信部