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工信部印发《新一代人工智能产业创新重点任务揭榜工作方案》

2018年11月15日 08:36  CCTIME飞象网  作 者:章芳

飞象网讯(章芳/文)11月15日消息,工信部办公厅近日印发《新一代人工智能产业创新重点任务揭榜工作方案》,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(HA级)。

据悉,人工智能揭榜工作的重点任务是在17个方向及细分领域,开展集中攻关,重点突破一批创新性强、应用效果好的人工智能标志性技术、产品和服务。

在智能产品方面,选择智能网联汽车、智能服务机器人、智能无人机、医疗影像辅助诊断系统、视频图像身份识别系统等产品作为攻关方向。在这些领域,产业创新活跃,已聚集了大量企业,相关技术和产品具有较好发展基础,通过“揭榜挂帅”,可进一步促进其深入应用落地。

在核心基础方面,选择智能传感器、神经网络芯片、开源开放平台等开展攻关。这些核心基础技术是人工智能产业发展的重要支撑,我国目前发展相对薄弱,需加速突破,整合产业链资源开展协同攻关,加快实现技术产业突破。

在智能制造关键技术装备方面,选择智能工业机器人、智能控制装备、智能检测装备、智能物流装备等进行揭榜攻关。制造业是人工智能融合创新主要领域之一,充分发挥人工智能在产业升级、产品开发、服务创新等方面的技术优势,有利于加快制造业关键技术装备智能化,促进在线赌博送体验88彩金制造业高质量发展。

在支撑体系方面,选择高质量的行业训练资源库、标准测试、智能化网络基础设施、安全保障体系等作为揭榜攻关任务。这些资源体系是影响人工智能健康发展的重要要素,需要加快完善基础环境、保障平台,加快形成我国人工智能产业创新发展的支撑能力。

附:

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》(国发〔2017〕35号)和《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(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。

一、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,重点突破一批技术先进、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(HA级)。

   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、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%,显著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,显著提升智能安防、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(MEMS)和互补金属氧化物半导体(CMOS)集成等工艺的新型智能传感器;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,显著提高压电传感器、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、MEMS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、驱动软件、开发环境等产业化支撑工具。

预期目标:到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:到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;智能传感器与分散式控制系统(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与应用;以及基于人工智能技术高速分拣机、多层穿梭车、高密度存储穿梭板等物流装备创新应用。

预期目标:到2020年,新一代工业机器人具备人机协调、自然交互、自主学习功能并实现批量生产及应用;智能传感与控制装备在机床、机器人、石油化工、轨道交通等领域实现集成应用;智能检测与装配装备的工业现场视觉识别准确率达到90%,测量精度及速度满足实际生产需求;智能物流与仓储装备智能化水平明显提升,满足精准、柔性、高效的物料配送和无人化智能仓储需求。

(四)支撑体系

13.行业训练资源库

揭榜任务包括面向语音识别、视觉识别、自然语言处理等重点产品研发,以及工业、医疗、金融、交通等行业应用的高质量人工智能训练资源库、标准测试数据集和云服务平台。

预期目标:到2020年,基础语音、视频图像、文本对话等公共训练数据量大幅提升,在工业、医疗、金融、交通等领域汇集一定规模的行业应用数据,用于支持创业创新。

14.标准测试及知识产权服务平台

揭榜任务包括基础共性、互联互通、安全隐私、行业应用等技术标准在内的人工智能产业标准规范体系,人工智能产品评估测试体系,专利协同运营平台和知识产权服务平台。

预期目标:到2020年,初步建立人工智能产业标准体系,建成第三方试点测试平台并开展评估评测服务;在模式识别、语义理解、自动驾驶、智能机器人等领域建成具有基础支撑能力的知识产权服务平台。

15.智能化网络基础设施

揭榜任务包括高度智能化的下一代互联网、高速率大容量低时延的第五代移动通信(5G)网、快速高精度定位的导航网、泛在融合高效互联的天地一体化信息网,以及工业互联网、车联网等智能化网络基础设施。

预期目标:到2020年,全国90%以上地区的宽带接入速率和时延满足人工智能行业应用需求,在重点企业实现覆盖生产全流程的工业互联网示范建设,在重点区域初步建成车联网网络设施。

 16.网络安全保障体系

揭榜任务包括满足智能网联汽车、智能家居等人工智能重点产品或行业应用安全需要,及基于人工智能先进技术的网络安全产品创新。

预期目标:到2020年,形成人工智能安全防控体系框架,初步建成具备人工智能安全态势感知、测试评估、威胁信息共享以及应急处置等基本能力的安全保障平台。

17.其他

人工智能产业发展涉及的其他重要技术、产品、服务和平台等。

三、步骤安排

(一)申请揭榜。从事人工智能技术创新、产品研发、融合应用、支撑服务等活动的相关企业、高校、科研院所等各类法人单位,或者由多个单位组成的联合体可申请成为揭榜单位。申请单位应具有较强的创新能力,对申请揭榜的产品或服务拥有知识产权,技术先进且应用前景良好。申请单位需承诺揭榜后能够在指定期限内完成任务。

(二)单位推荐各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门(以下统称各地主管部门)、中央企业集团、人工智能相关行业组织为推荐单位,组织有关企业、高校、科研院所等填写申请材料,并在审核后统一报送推荐表和纸质申请材料。

(三)揭榜单位遴选工业和信息化部组织行业专家和评测机构进行集中评审和现场评估,综合考虑各申请单位的基础水平、创新能力、发展潜力、产品指标及各地区产业布局等因素,择优确定并公布揭榜单位名单(每个细分领域原则上不超过5家)。

(四)揭榜任务实施揭榜单位按照要求组织实施揭榜任务,开展集中攻关工作。期间,工业和信息化部持续跟踪揭榜单位产品创新及应用进展,适时组织行业专家对揭榜任务进行阶段性评估,不断优化揭榜任务实施路径。

(五)发布揭榜成果揭榜单位完成攻关任务后,可申请评价。工业和信息化部视进展情况组织行业专家,委托具备相关资质和检测条件的第三方专业机构开展评价工作。评价工作基于揭榜任务和预期目标,结合产业发展实际进行评估,适时公布评估结果,择优发布攻关成功单位(每个细分领域原则上不超过3家),给予重点推广和支持。

四、工作要求

各地主管部门、各中央企业集团要加强组织领导,充分调动企业、科研院所、相关产业联盟及行业协会的积极性。密切跟踪揭榜单位产品创新及应用进展,适时开展揭榜任务的阶段性评估,有效协调推进揭榜任务攻关组织实施工作。鼓励各地结合本地区人工智能产业发展情况,在相关配套资金、项目等方面优先给予支持,为揭榜单位完成攻关任务创造良好环境。

编 辑:章芳
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