複製鏈接
請複製以下鏈接發送給好友

新一代人工智能產業創新重點任務揭榜工作方案

鎖定
新一代人工智能產業創新重點任務揭榜工作方案》是為貫徹落實《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。由工信部於2018年11月8日印發並實施。
中文名
新一代人工智能產業創新重點任務揭榜工作方案
外文名
"New generation of artificial intelligence industry innovation priority Task List Work Plan"
發佈機構
工信部
發佈日期
2018年11月8日
實施日期
2018年11月8日

新一代人工智能產業創新重點任務揭榜工作方案印發信息

工業和信息化部辦公廳關於印發《新一代人工智能產業創新重點任務揭榜工作方案》的通知
工信廳科﹝2018﹞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,並做好推薦工作。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”,完成註冊後填寫申報所需材料。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”,確認推薦揭榜單位後,系統自動生成報送推薦表,推薦單位打印並加蓋單位公章。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”下載打印申請材料並加蓋單位公章,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)。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。
聯繫人及電話:科技司吳 帥王 正 胡昌軍
工業和信息化部辦公廳
2018年11月8日
(相關網址及電話號碼請點擊參考鏈接閲讀) [1] 

新一代人工智能產業創新重點任務揭榜工作方案方案全文

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、深化發展智能製造、構建支撐體系”等重點方向,徵集並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誌性產品、平台和服務,為產業界創新發展樹立標杆和方向,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台為核心,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台。
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台技術與功能驗證及應用示範,形成平台相關標準,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範。
3.智能無人機
揭榜任務:包括智能避障、自動巡航、面向複雜環境的自主飛行、羣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製。
預期目標:到2020年,智能消費級無人機三軸機械增穩雲台精度達到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
揭榜任務:包括醫學影像數據採集標準化與規範化,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牀輔助應用。
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%,假陰性率低於1%,假陽性率低於5%,臨牀輔助應用逐步擴大。
5.視頻圖像身份識別系統
揭榜任務:包括生物特徵識別、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,複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徵識別,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製造、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%,用户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。
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、智能傢俱、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,產品示範性應用強。
(二)核心基礎
揭榜任務:包括微型化及可靠性設計、精密製造、集成開發工具、嵌入式算法等關鍵技術研發,基於新需求、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;研發基於微機電系統(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於磁感、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並實現量產,壓力傳感器絕對精度100Pa以內、噪音水平0.6Pa以內並實現商用,磁傳感器弱磁場分辨率達到1pT並實現量產。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。
10.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雲端神經網絡芯片、面向終端應用發展適用於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,雲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。
11.開源開放平台
揭榜任務:包括研發面向雲端訓練和終端執行的開發框架、算法庫、工具集等;建設開源開發平台、開放技術網絡和開源社區,以及滿足複雜訓練需求的開放計算服務平台。
預期目標:到2020年,面向雲端訓練的開源開發平台支持大規模分佈式集羣、多種硬件平台、多種算法,面向終端執行的開源開發平台具備輕量化、模塊化和可靠性等特徵。
(三)智能製造關鍵技術裝備
12.智能製造關鍵技術裝備
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)、數據採集系統(SCADA)、高性能高可靠嵌入式控制系統等控制裝備創新及應用;基於圖像識別、深度學習等人工智能技術的智能檢測裝備的研發與應用;以及基於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、自主學習功能並實現批量生產及應用;智能傳感與控制裝備在機牀、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
13.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、標準測試數據集和雲服務平台。
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、交通等領域彙集一定規模的行業應用數據,用於支持創業創新。
14.標準測試及知識產權服務平台
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範體系,人工智能產品評估測試體系,專利協同運營平台和知識產權服務平台。
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台並開展評估評測服務;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台。
15.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範建設,在重點區域初步建成車聯網網絡設施。
16.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,及基於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台。
17.其他
人工智能產業發展涉及的其他重要技術、產品、服務和平台等。
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後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,並在審核後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佈局等因素,擇優確定並公佈揭榜單位名單(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)發佈揭榜成果。揭榜單位完成攻關任務後,可申請評價。工業和信息化部視進展情況組織行業專家,委託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。評價工作基於揭榜任務和預期目標,結合產業發展實際進行評估,適時公佈評估結果,擇優發佈攻關成功單位(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。
附件:1.新一代人工智能產業創新發展重點任務揭榜
單位推薦表
2.新一代人工智能產業創新發展重點任務揭榜
單位申報材料(格式)
(附件請點附件擊參考鏈接閲讀) [1] 

新一代人工智能產業創新重點任務揭榜工作方案內容解讀

工業和信息化部《新一代人工智能產業創新重點任務揭榜工作方案》解讀
為貫徹落實黨的十九大精神,推動人工智能和實體經濟深度融合,加快我國新一代人工智能產業創新發展,按照《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018-2020)》(以下簡稱《三年行動計劃》)部署,工業和信息化部啓動了人工智能產業創新重點任務揭榜工作(以下簡稱:人工智能揭榜工作)。
一、為什麼要開展人工智能揭榜工作
當前我國人工智能產業加速發展,從基礎支撐、核心技術到行業應用的產業鏈條正在形成,產業集羣初步顯現,一批創新活躍、特色鮮明的創新企業加速成長,新模式、新業態不斷湧現,整體呈現蓬勃發展態勢。但與此同時,產業發展也面臨核心基礎技術薄弱、與實體經濟融合不夠深入等問題。
工業和信息化部將通過開展人工智能揭榜工作,徵集並遴選一批掌握關鍵核心技術、具備較強創新能力的創新主體,在人工智能主要細分領域,選拔領頭羊、先鋒隊,按照 “揭榜掛帥”的工作機制,突破人工智能產業發展短板瓶頸,樹立領域標杆企業,培育創新發展的主力軍,加快我國人工智能產業與實體經濟深度融合,促進創新發展。
二、人工智能揭榜工作主要特點是什麼
人工智能揭榜工作將徵集並遴選一批掌握人工智能核心關鍵技術、創新能力強、發展潛力大的企業、科研機構等,調動產學研用各方積極性,營造人工智能創新發展、萬船齊發的良好氛圍。具有如下突出特點:
一是揭榜掛帥,探機制促創新。探索“揭榜掛帥”創新機制,鼓勵創新主體自願申請,積極主動承擔揭榜攻關任務,明確揭榜責任單位和責任人,突出企業創新主體地位,激發揭榜單位自身能動性,集中力量攻克產業發展瓶頸。對揭榜攻關成功的單位,給予大力支持和推廣,形成龍頭帶動、萬船齊發的局面,構建良好的產業發展生態。
二是優中選優,樹標杆育主力。從眾多人工智能創新活躍的創新主體中,優中選優,遴選一批創新能力強、掌握關鍵核心技術的單位“揭榜掛帥”。原則上,在每個細分領域擇優遴選不超過5家揭榜單位,擇優公佈揭榜成功單位不超過3家,樹立人工智能領域標杆,激發競爭活力、培育行業龍頭,推動形成一批具有國際競爭力的人工智能企業。
三是聚焦重點,補短板攻難關。聚焦我國人工智能產業發展面臨的關鍵短板,瞄準《三年行動計劃》目標,促進創新要素更多投入到關鍵核心技術攻關中。特別是針對智能傳感器、神經網絡芯片等薄弱環節,引導企業加大投入,集聚資源,攻克發展短板,夯實產業發展基礎。
四是形成合力,聚資源共發展。鼓勵各地以揭榜行動為抓手,結合本地區人工智能產業發展基礎和優勢,加強部省協作,產業協同,營造良好環境,對接揭榜單位給予重點支持,夯實基礎,積累優勢,打造特色鮮明、優勢互補的人工智能產業集羣,實現差異化發展。
三、人工智能揭榜工作的重點任務是什麼
圍繞《三年行動計劃》確定的重點任務方向,在17個方向及細分領域,開展集中攻關,重點突破一批創新性強、應用效果好的人工智能標誌性技術、產品和服務。
在智能產品方面,選擇智能網聯汽車、智能服務機器人、智能無人機、醫療影像輔助診斷系統、視頻圖像身份識別系統等產品作為攻關方向。在這些領域,產業創新活躍,已聚集了大量企業,相關技術和產品具有較好發展基礎,通過“揭榜掛帥”,可進一步促進其深入應用落地。
在核心基礎方面,選擇智能傳感器、神經網絡芯片、開源開放平台等開展攻關。這些核心基礎技術是人工智能產業發展的重要支撐,我國目前發展相對薄弱,需加速突破,整合產業鏈資源開展協同攻關,加快實現技術產業突破。
在智能製造關鍵技術裝備方面,選擇智能工業機器人、智能控制裝備、智能檢測裝備、智能物流裝備等進行揭榜攻關。製造業是人工智能融合創新主要領域之一,充分發揮人工智能在產業升級、產品開發、服務創新等方面的技術優勢,有利於加快製造業關鍵技術裝備智能化發展。
在支撐體系方面,選擇高質量的行業訓練資源庫、標準測試、智能化網絡基礎設施、安全保障體系等作為揭榜攻關任務。這些資源體系是影響人工智能健康發展的重要要素,需要加快完善基礎環境、保障平台,加快形成我國人工智能產業創新發展的支撐能力。
四、揭榜工作主要步驟流程
在中華人民共和國境內註冊並具有獨立法人資格的企業、研究院所等創新主體,以自願的原則申請成為揭榜單位,登陸申報系統,註冊賬號,按要求填報相關申請材料。
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、人工智能相關行業組織作為揭榜推薦單位,各地結合自身人工智能發展基礎優勢和產業佈局,推薦具有競爭力的企業、科研院所等揭榜單位,報送至工業和信息化部。
工業和信息化部將組織集中評審和現場評估,擇優確定揭榜單位。揭榜單位集中力量開展創新攻關工作。工業和信息化部組織行業專家和評測機構進行評價,擇優確定併發布攻關成功單位,給予重點推廣和支持。
五、揭榜任務、目標和參考指標是如何確定和考慮的
揭榜工作是落實《三年行動計劃》重要舉措,揭榜任務和目標的確定主要基於《三年行動計劃》中部署的重點任務和目標,主要考慮當前我國產業發展基礎,對產業發展有一定前瞻性和引導作用,同時,發揮企業主動作用,激發企業自身能動性,設置個性化指標。在揭榜工作方案制定過程中,通過廣泛徵求企業和專家意見,邀請部分企業試填等多種方式,完善方案,確定了智能網聯汽車、智能服務機器人、智能無人機、神經網絡芯片、開源開放平台、智能製造關鍵技術裝備等17個揭榜方向,每個揭榜方向涉及多個細分領域。
考慮填報要有一定的自主性、靈活性,揭榜單位可依據參考指標填報“本單位當前水平”和“本單位2020年目標”,也可自定義指標項,鼓勵提出超過《三年行動計劃》預期目標的指標。 [1] 
參考資料