關(guān)于組織申報2020～2021年度廣東省重點(diǎn)領(lǐng)域研發(fā)計劃“新一代人工智能”重大專(zhuān)項項目的通知

省直有關(guān)部門(mén)、各地級以上市科技局(委)、各有關(guān)單位：

　　為全面貫徹落實(shí)黨的十九大和習近平總書(shū)記關(guān)于加強關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)的系列重要講話(huà)精神，按照省委省政府關(guān)于科技創(chuàng )新的相關(guān)部署，根據《廣東省重點(diǎn)領(lǐng)域研發(fā)計劃實(shí)施方案》，現啟動(dòng)2020～2021年度廣東省重點(diǎn)領(lǐng)域研發(fā)計劃“新一代人工智能”重大專(zhuān)項項目申報工作。有關(guān)事項通知如下：

　　一、申報要求

　　(一)項目申報單位(包括企業(yè)、科研院所、高校、其他事業(yè)單位和行業(yè)組織等)應注重產(chǎn)學(xué)研結合、整合省內外優(yōu)勢資源。

　　申報單位為省外地區的，項目評審與廣東省內單位平等對待，港澳地區高校院所按照《廣東省科學(xué)技術(shù)廳 廣東省財政廳關(guān)于香港特別行政區、澳門(mén)特別行政區高等院校和科研機構參與廣東省財政科技計劃(專(zhuān)項、基金等)組織實(shí)施的若干規定(試行)》(粵科規范字〔2019〕1號)文件精神納入相應范圍。省外單位牽頭申報的，經(jīng)競爭性評審，擇優(yōu)納入科技計劃項目庫管理。入庫項目在滿(mǎn)足科研機構、科研活動(dòng)、主要團隊到廣東落地，且項目知識產(chǎn)權在廣東申報、項目成果在廣東轉化等條件后，給予立項支持。

　　(二) 堅持需求導向和應用導向。鼓勵企業(yè)牽頭申報，牽頭企業(yè)原則上應為高新技術(shù)企業(yè)或龍頭骨干企業(yè)，建有研發(fā)機構，在本領(lǐng)域擁有國家級、省部級重大創(chuàng )新平臺，且以本領(lǐng)域領(lǐng)軍人物或中青年創(chuàng )新人才作為項目負責人。申報項目必須有自籌經(jīng)費投入，企業(yè)牽頭申報的，項目總投入中自籌經(jīng)費原則上不少于70%;非企業(yè)牽頭申報的，項目總投入中自籌經(jīng)費原則上不少于50%。

　　(三) 省重點(diǎn)領(lǐng)域研發(fā)計劃申報單位總體不受在研項目數的限項申報約束，申報單位應在該領(lǐng)域具有顯著(zhù)優(yōu)勢，注重加強資源統籌和要素整合，集中力量開(kāi)展技術(shù)攻關(guān)，原則上每個(gè)項目的牽頭申報單位和參與單位總數不超過(guò)10家(含)。不鼓勵同一研究團隊或同一單位分散力量，在申報同一專(zhuān)項(或專(zhuān)題)時(shí)，同一研究團隊原則上只允許牽頭1項或參與1項，同一法人單位原則上只允許牽頭及參與不超過(guò)3項(同一項目方向牽頭不超過(guò)1項)，否則納入科研誠信記錄并進(jìn)行相應處理。

　　(四) 項目負責人應起到統籌領(lǐng)導作用，能實(shí)質(zhì)性參與項目的組織實(shí)施，防止出現拉本領(lǐng)域高端知名專(zhuān)家掛名現象。

　　(五) 項目?jì)热蓓氄鎸?shí)可信，不得夸大自身實(shí)力與技術(shù)、經(jīng)濟指標。各申報單位須對申報材料的真實(shí)性負責，申報單位和推薦單位要落實(shí)《關(guān)于進(jìn)一步加強科研誠信建設的若干意見(jiàn)》(廳字〔2018〕23號)要求，加強對申報材料審核把關(guān)，杜絕夸大不實(shí)，甚至弄虛作假。各申報單位、項目負責人須簽署《申報材料真實(shí)性承諾函》(模板可在陽(yáng)光政務(wù)平臺系統下載，須加蓋單位公章)。項目一經(jīng)立項，技術(shù)、產(chǎn)品、經(jīng)濟等考核指標無(wú)正當理由不予修改調整。

　　(六) 申報單位應認真做好經(jīng)費預算，按實(shí)申報，且應符合申報指南有關(guān)要求。牽頭單位應具備較強的研究開(kāi)發(fā)實(shí)力或資源整合能力，承擔項目的核心研究組織任務(wù)，原則上應分配最大的資金份額。

　　(七) 有以下情形之一的項目負責人或申報單位不得進(jìn)行申報或通過(guò)資格審查：

　　1.項目負責人有廣東省級科技計劃項目3項以上(含3項)未完成結題或有項目逾期一年未結題(平臺類(lèi)、普惠性政策類(lèi)、后補助類(lèi)項目除外);

　　2.項目負責人有在研廣東省重大科技專(zhuān)項項目、重點(diǎn)領(lǐng)域研發(fā)計劃項目未完成驗收結題(此類(lèi)情形下該負責人還可作為參與人員參與項目團隊);

　　3.在省級財政專(zhuān)項資金審計、檢查過(guò)程中發(fā)現重大違規行為;

　　4.同一項目通過(guò)變換課題名稱(chēng)等方式進(jìn)行多頭或重復申報;

　　5.項目主要內容已由該單位單獨或聯(lián)合其他單位申報并已獲得省科技計劃立項;

　　6.省內單位項目未經(jīng)科技主管部門(mén)組織推薦;

　　7.有尚在懲戒執行期內的科研嚴重失信行為記錄和相關(guān)社會(huì )領(lǐng)域信用“黑名單”記錄;

　　8.違背科研倫理道德。

　　(八) 申報項目還須符合申報指南各專(zhuān)題方向的具體申報條件。

　　二、專(zhuān)題內容

　　專(zhuān)題一：智能計算關(guān)鍵技術(shù)研究及應用(專(zhuān)題編號：20100140)

　　項目 1.1：面向規模視覺(jué)處理的開(kāi)放計算框架研究及系統應用

　　(一) 研究?jì)热荨?/p>

　　自主研發(fā)面向視覺(jué)處理的深度學(xué)習計算框架，可兼容主流的開(kāi)源框架，實(shí)現針對視覺(jué)模型訓練和推理性能優(yōu)化與強化;研究深度學(xué)習框架計算圖與算子的統一表示與實(shí)現，實(shí)現對多種主流框架接口的虛擬化執行;開(kāi)發(fā)大規模模型訓練平臺，研究適配機器學(xué)習的前編譯與即時(shí)編譯能力，分別研究深度學(xué)習計算框架、高速大數據存儲引擎、數據管理與標注平臺、大規模分布式訓練任務(wù)調度、人工智能集成研發(fā)環(huán)境的優(yōu)化方案，并研究整體融合優(yōu)化方案。研究基于深度學(xué)習的視覺(jué)計算開(kāi)放平臺的開(kāi)放模式，研究開(kāi)放平臺對不同視覺(jué)計算需求的適應能力。

　　(二) 考核指標。

　　自主研發(fā)內嵌編譯器、核心引擎、數據 IO 引擎的深度學(xué)習訓練框架，可兼容 TensorFlow、PyTorch、MindSpore、PaddlePaddle 等國內外主流開(kāi)源訓練框架;研發(fā)一套可實(shí)現規模計算視覺(jué)處理平臺;同等環(huán)境下對比 TensorFlow、PyTorch 等主流開(kāi)源訓練框架提升訓練性能 30%以上，可實(shí)現支持不低于 1000 個(gè)國產(chǎn) AI 處理器并行計算。利用該框架針對殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(ResNet)等視覺(jué)模型進(jìn)行計算，可實(shí)現在百萬(wàn)視覺(jué)處理數據集上完整訓練 90 輪(epoch)時(shí)間小于60s;該框架可支持即時(shí)編譯實(shí)現求導代碼自動(dòng)生成，支持國產(chǎn)芯片計算架構，支持多種設備量化格式的量化訓練，以及量化模型的直接輸出?；谠摽蚣軜嫿ㄒ曈X(jué)處理系統具備存儲訪(fǎng)問(wèn)能力不低于 300 萬(wàn) IOPS。在智慧城市、教育、商業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)娛樂(lè )、交通、金融、制造等多領(lǐng)域實(shí)現視覺(jué)計算的底層支撐。項目實(shí)施期間新增應用用戶(hù)不少于 3000 個(gè)。項目完成時(shí)須形成國家標準、行業(yè)標準或團體標準不少于 2 項并實(shí)現推廣應用。

　　(三) 申報要求。

　　須“廣東省新一代人工智能開(kāi)放創(chuàng )新平臺”建設單位牽頭申報，鼓勵產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合申報，項目應用實(shí)施須在廣東省內。

　　(四) 支持強度。

　　資助額度不超過(guò) 1500 萬(wàn)元/項。

　　項目 1.2：數據流驅動(dòng)執行的智能計算系統研制與應用

　　(一) 研究?jì)热荨?/p>

　　研究智能處理器和系統結構，探索多型智能處理器體系結構，可伸縮異構智能計算節點(diǎn)和整機系統結構;研究編程效率、程序性能和程序正確性的解耦和協(xié)同機制，支持代碼的可伸縮性和可移植性;研究數據流驅動(dòng)的程序執行模型，研究?jì)?yōu)化系統資源配置和多機系統的訪(fǎng)存、通信和 I/O 性能提升方法;研究智能云計算系統上的應用技術(shù)，在材料、制造和健康等行業(yè)建立驗證系統，完成重大應用場(chǎng)景示范。

　　(二) 考核指標。

　　項目完成時(shí)，設計一套 AI 處理器指令集體系結構，支持面向視覺(jué)、語(yǔ)音、人機交互、數據治理 4 類(lèi)智能應用工作負載的領(lǐng)域專(zhuān)用指令集體系結構設計;完成國產(chǎn)智能處理器與至少 2 種國產(chǎn)通用 CPU 服務(wù)器的適配，與國外同類(lèi)型產(chǎn)品對比單卡的能效比提升不低于 20%;基于優(yōu)化的 AI 計算框架研制多機分布訓練系統，可支持快速開(kāi)發(fā) TOPS(1012)量級的片上并行計算和 POPS(1015)量級的多機分布計算;實(shí)現單處理器計算效率不低于 30%;基于國產(chǎn)智能計算系統實(shí)現不低于 1EOPS(1018)量級的分布式訓練示范，整機并行計算效率不低于 60%。以項目形成的原創(chuàng )性技術(shù)申請發(fā)明專(zhuān)利不少于 3 項。項目執行期內在材料、制造和健康等行業(yè)完成重大應用示范。

　　(三) 申報要求。

　　鼓勵產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合申報，項目應用實(shí)施須在廣東省內。

　　(四) 支持強度。

　　資助額度不超過(guò) 1500 萬(wàn)元/項。

　　項目 1.3：面向 AI 計算集群的網(wǎng)絡(luò )體系結構優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)研究及應用

　　(一) 研究?jì)热荨?/p>

　　開(kāi)展適用于 AI 計算集群的網(wǎng)絡(luò )體系結構研究。研究適用于 AI 計算任務(wù)的高性能網(wǎng)絡(luò )協(xié)議棧;研究適用于大規模低延遲無(wú)損網(wǎng)絡(luò )的擁塞控制協(xié)議以及死鎖規避機制;研發(fā)AI 計算加速網(wǎng)卡，以及配套的 AI 計算卸載技術(shù);針對 AI 計算集群多用戶(hù)、高并發(fā)問(wèn)題，研究低延遲無(wú)損網(wǎng)絡(luò )的虛擬化技術(shù);研究網(wǎng)絡(luò )延遲及帶寬資源的動(dòng)態(tài)感知技術(shù);研究適用于 AI 計算集群的智能網(wǎng)絡(luò )調度技術(shù)。

　　(二) 考核指標。

　　研制適用于深度學(xué)習的新型網(wǎng)絡(luò )協(xié)議棧，對比 TCP/IP 協(xié)議棧及 RDMA Verbs 傳輸系統，提升訓練服務(wù)器的整體吞吐量不小于 100%;研發(fā)適用于大規模無(wú)損網(wǎng)絡(luò )的擁塞控制協(xié)議，降低傳輸時(shí)延不低于 25%;研發(fā)無(wú)損網(wǎng)絡(luò )虛擬化技術(shù)，實(shí)現單個(gè)租戶(hù)的訓練吞吐量相比獨占無(wú)損網(wǎng)絡(luò )資源時(shí)下降不超過(guò) 20%;研發(fā) AI 計算加速網(wǎng)卡，對比 CPU+GPU 的 AI 計算，加速超過(guò) 100%;研發(fā)適用于 AI 計算的智能網(wǎng)絡(luò )調度技術(shù)，同等條件可降低 AI 計算任務(wù)完成時(shí)間 30%以上。以項目形成的原創(chuàng )性技術(shù)申請發(fā)明專(zhuān)利不少于 3 項。

　　(三) 申報要求。

　　鼓勵產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合申報，項目應用實(shí)施須在廣東省內。

　　(四) 支持強度。

　　資助額度不超過(guò) 1000 萬(wàn)元/項。

　　項目 1.4：面向人機協(xié)同的邊緣計算開(kāi)放系統研發(fā)及應用

　　(一) 研究?jì)热荨?/p>

　　研究支持人機協(xié)同的邊緣計算視聽(tīng)覺(jué)識別算法和音視頻協(xié)同算法，支持多模態(tài)實(shí)時(shí)交互;研究多媒體加密、隱私保護和數字水印算法，支持安全和可信任的深度學(xué)習計算環(huán)境;研發(fā)支持多種深度學(xué)習框架和國產(chǎn)異構芯片的統一計算軟件架構;研究邊緣計算調度編排和虛擬化技術(shù)，實(shí)現資源的彈性伸縮和動(dòng)態(tài)調度，實(shí)現可擴展、可級聯(lián)的邊緣計算和云邊計算;支持應用的自由配置選擇、自動(dòng)打包、即插即用;研發(fā)采用上述技術(shù)的邊緣計算開(kāi)放自迭代軟硬件系統，支持算法、應用和部件的開(kāi)放生態(tài)。

　　(二) 考核指標。

　　研制面向人機協(xié)同的邊緣計算開(kāi)放軟硬件系統，集成視聽(tīng)覺(jué)不少于 20 種算法模型，多模態(tài)融合和音視頻協(xié)同的響應時(shí)延小于不超過(guò) 200ms，可同時(shí)支持 100 路和 100 種多媒體終端接入;可集成各類(lèi)安全軟件，實(shí)現內容加密、隱私保護、對音視頻、代碼可溯源;研制統一計算軟件架構，支持Tensorflow、Pytorch、Caffe、MXNet 等主流深度學(xué)習框架，兼容 X86、GPU、ARM、RISC-V、ASIC 等異構芯片;支持不少于 3 層的縱向級聯(lián)和不少于 100 個(gè)計算節點(diǎn)的橫向擴展;實(shí)現邊緣計算的容器化應用管理，支持實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的服務(wù)加載與資源回收;研制不少于 50 種邊緣端基礎 AI 應用，可自動(dòng)生成不少于 500 種應用套件;實(shí)現典型應用的代碼開(kāi)源，實(shí)現算法模型和場(chǎng)景的一體化持續適應性訓練迭代。項目實(shí)施期間成果新增應用用戶(hù)不少于 3000 個(gè)。項目完成時(shí)須形成國家標準、行業(yè)標準或團體標準不少于 2 項，申請發(fā)明專(zhuān)利不少于 3 件，并在 2 種以上的典型場(chǎng)景中得到推廣應用。

　　(三) 申報要求。

　　須“廣東省新一代人工智能開(kāi)放創(chuàng )新平臺”建設單位牽頭申報，鼓勵產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合申報，項目應用實(shí)施須在廣東省內。

　　(四) 支持強度。

　　資助額度不超過(guò) 1000 萬(wàn)元/項。

　　專(zhuān)題二：智能感知與認知核心技術(shù)研究及應用(專(zhuān)題編號：20100141)

　　項目 2.1：多自由度智能體復雜技能的自主學(xué)習研究及應用

　　(一) 研究?jì)热荨?/p>

　　研究多自由度智能體復雜技能的自主學(xué)習理論與方法。研究面向任務(wù)的復雜技能基元表示及知識化表達方法，構建技能基元庫和技能庫，研究技能在線(xiàn)采集和標注方法;研究技能遷移與增強學(xué)習方法，研究技能自主學(xué)習仿真訓練引擎技術(shù)，實(shí)現技能的虛實(shí)遷移、衍生及不同場(chǎng)景下的高效適應;研究免編程智能體作業(yè)系統構建技術(shù)，實(shí)現智能體的免編程感知、規劃、決策，并實(shí)現在工業(yè)領(lǐng)域的應用示范。

　　(二) 考核指標。

　　研制多自由度智能體復雜技能采集、訓練裝備及作業(yè)產(chǎn)線(xiàn)。開(kāi)發(fā)智能體技能采集與標注系統，包含不少于 1000 臺六自由度以上智能體，技能采集數據種類(lèi)不少于 5 種，技能基元不少于 5 種，同類(lèi)拓撲技能種類(lèi)不少于 10 種;研制智能體遷移學(xué)習仿真裝備，具備 5 種以上類(lèi)型的六自由度以上工業(yè)級智能體，具備環(huán)境自感知、任務(wù)自決策、運動(dòng)與力混合執行，引擎仿真逼真度>90%，面向新場(chǎng)景可自衍生出不少于 10 種以上新技能;構建智能體作業(yè)產(chǎn)線(xiàn)，實(shí)現六自由度以上智能體復雜技能的免編程作業(yè)，產(chǎn)線(xiàn)部署時(shí)間減少80%，產(chǎn)能爬坡周期縮短 30%，實(shí)現不少于 100 臺智能體的工業(yè)應用示范。以項目研究中形成的原創(chuàng )性技術(shù)申請發(fā)明專(zhuān)利不少于 3 項，并在 2 種以上的典型場(chǎng)景中實(shí)現推廣應用。

　　(三) 申報要求。

　　須企業(yè)牽頭，鼓勵產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合申報，項目應用實(shí)施須在廣東省內。

　　(四) 支持強度。

　　資助額度不超過(guò) 1500 萬(wàn)元/項。

　　項目 2.2：可自配準 DRGB 多維感知及實(shí)時(shí)計算系統研究及應用

　　(一) 研究?jì)热荨?/p>

　　研究可實(shí)現 RGB 與 Depth 信息前端融合的硬件傳感器件及系統?；谠撓到y研究點(diǎn)云信息與色彩高效自配準技術(shù);基于光學(xué)感知和光信息調制技術(shù)研究 RGB 和 Depth 信息的高可靠性配準關(guān)鍵技術(shù);研制可匹配高速 DRGB 數據深度計算的高速處理器;研究海量點(diǎn)云幾何信息及色彩信息的高性能壓縮存儲及傳輸技術(shù);研究二次開(kāi)發(fā)通用系統接口，可快速支持不同應用場(chǎng)景;研發(fā)一套多維信息感知融合的視覺(jué)實(shí)時(shí)計算系統。

　　(二) 考核指標。

　　研制可實(shí)現 RGB 與 Depth 信息在感知層融合的硬件系統，研制基于物理層高效點(diǎn)云發(fā)生和即時(shí)配準系統;基于千萬(wàn)像素級 DRGB 多維機器視覺(jué)感知系統實(shí)現配準準確率不低于 99%，可支持原生(即非插值)點(diǎn)云每秒不少于 1000 萬(wàn)個(gè)，配準平均誤差 1 米內不超過(guò) 0.2%;研制可集成電路封裝的振鏡、處理器，實(shí)現每秒千萬(wàn)級的點(diǎn)云建模、色彩和深度信息智能融合的采集及建模設備，具備可二次開(kāi)發(fā)功能;實(shí)現系統在人機交互、機器人引導、物體重建等不同場(chǎng)景的魯棒應用，推廣應用數量不低于 1 萬(wàn)套。以項目形成的原創(chuàng )性技術(shù)申請發(fā)明專(zhuān)利不少于 3 項。

　　(三) 申報要求。

　　須企業(yè)牽頭，鼓勵產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合申報，項目應用實(shí)施須在廣東省內。

　　(四) 支持強度。

　　資助額度不超過(guò) 1000 萬(wàn)元/項。

　　項目 2.3：基于神經(jīng)架構搜索的 AI 處理器定制設計與評測系統開(kāi)發(fā)

　　(一) 研究?jì)热荨?/p>

　　研究基于神經(jīng)架構搜索技術(shù)的深度學(xué)習算法網(wǎng)絡(luò )架構優(yōu)化技術(shù);研究 AI 處理器設計中增強機器學(xué)習的算法和優(yōu)化模型;研究增強學(xué)習在提高神經(jīng)架構搜索效率方面的應用;研究算法理論計算速度和處理器實(shí)際運算速度的差異模型;構建軟硬件協(xié)同設計的智能 AI 處理器云評測平臺，為算法模型和處理器方案的選型和評測提供標準化平臺。

　　(二) 考核指標。

　　研制基于神經(jīng)架構搜索技術(shù)的深度學(xué)習算法網(wǎng)絡(luò )架構自動(dòng)化開(kāi)發(fā)平臺;實(shí)現基于機器學(xué)習的處理器算法輔助設計，基于自主研發(fā)的處理器，完成 1-2 款 AI 專(zhuān)用功能芯片設計，運算性能可達單芯片 2T 以上，并可以實(shí)現級聯(lián);搭建處理器智能云評測平臺，支持主流人工智能算法及 10 款以上處理器，實(shí)現深度學(xué)習算法評估計算速度和實(shí)測計算速度差距小于10%;實(shí)現基于機器學(xué)習算法的處理器自動(dòng)化定制設計，同等功耗下性能提升 30%以上;項目實(shí)施期間成果新增應用用戶(hù)不少于 1000 個(gè)。項目完成時(shí)須形成國家標準、行業(yè)標準或團體標準提案不少于 2 項;項目形成的原創(chuàng )性技術(shù)鼓勵通過(guò)申請專(zhuān)利予以保護，鼓勵將技術(shù)應用總結為高水平論文以分享技術(shù)成果。

　　(三) 申報要求。

　　須企業(yè)牽頭，鼓勵產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合申報，項目應用實(shí)施須在廣東省內。

　　(四) 支持強度。

　　資助額度不超過(guò) 1000 萬(wàn)元/項。

　　項目 2.4：跨域異構群智系統關(guān)鍵技術(shù)研究與驗證

　　(一) 研究?jì)热荨?/p>

　　研究跨域復雜多變環(huán)境下異構計算的實(shí)時(shí)任務(wù)分配方法，實(shí)現高效率的異構并行計算;研究跨域異構群智系統的協(xié)同決策方法，實(shí)現群智系統的快速智能決策響應;研究跨域異構群智系統的協(xié)同控制方法，研究協(xié)同定位技術(shù)，實(shí)現群智系統的高精度協(xié)同作業(yè);開(kāi)發(fā)典型?？湛缬蛉褐窍到y，進(jìn)行群智方法與技術(shù)驗證。

　　(二) 考核指標。

　　研制一套跨域異構群智控制系統，控制節點(diǎn)不小于 100 個(gè)，異構計算單元類(lèi)型覆蓋主流 CPU、GPU、PFGA、ASIC 等;實(shí)現復雜任務(wù)智能分解及子任務(wù)分配計算模型，可比條件下全局計算效能及效率提升 15%;開(kāi)發(fā)分布式智能決策系統，具自組織通信拓撲網(wǎng)絡(luò )，可實(shí)現跨域群智系統實(shí)時(shí)智能自主決策，單個(gè)節點(diǎn)的決策響應時(shí)間小于等于 50ms,30 個(gè)節點(diǎn)的任務(wù)協(xié)同決策部署時(shí)間小于等于 1s;可以增減的決策節點(diǎn)數量±20%。建立由水空兩棲無(wú)人機和無(wú)人艇組成的驗證系統，節點(diǎn)數不小于 100 個(gè)，群體任務(wù)執行中要求單個(gè)節點(diǎn)偏離值無(wú)人艇小于 3m、無(wú)人機小于 0.5m，群體內通信平均時(shí)延低于 30ms，控制平均時(shí)延低于 50ms。項目完成時(shí)須形成國家標準、行業(yè)標準或團體標準不少于 2 項，并實(shí)現推廣應用。在海洋監測、重點(diǎn)區域監控、緊急救援、物資配送等多個(gè)領(lǐng)域或任務(wù)中驗證群智系統能力。

　　(三) 申報要求。

　　須“廣東省新一代人工智能開(kāi)放創(chuàng )新平臺”建設單位牽頭申報，鼓勵產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合申報，項目應用實(shí)施須在廣東省內。

　　(四) 支持強度。

　　資助額度不超過(guò) 1000 萬(wàn)元/項。

　　項目 2.5：面向工業(yè)智能的分布式計算系統研究與應用驗證

　　(一) 研究?jì)热荨?/p>

　　針對工業(yè)協(xié)作場(chǎng)景中多模感知數據的分布與處理特點(diǎn)，研究弱連接環(huán)境下多源異構數據實(shí)時(shí)采集、可信傳輸、安全共享、系統架構與部署方法等問(wèn)題，滿(mǎn)足智能計算系統端-云-邊一體化高效協(xié)同處理要求;針對產(chǎn)業(yè)鏈、供應鏈、價(jià)值鏈和生態(tài)鏈中的多尺度、多層次、多組織智能體的博弈對抗，研究分布式機器學(xué)習，研究大規模分布式模型訓練和持續場(chǎng)景優(yōu)化模型。

　　(二) 考核指標。

　　圍繞企業(yè)生產(chǎn)組織的產(chǎn)業(yè)鏈、供應鏈，開(kāi)發(fā)多尺度、多層次的分布式機器學(xué)習系統?；诎踩煽匾刈灾餮兄品峡善ヅ涿嫦蚬I(yè)系統分布式計算的邊緣節點(diǎn)處理器，可支持 X86、ARM 等異構計算，支持 8bit 以下低精度高效表示和計算，功率不大于 5w 且能效比不低于 10Tops/w。研制云端單機 FP32 性能不小于 100TFlops ，輸入帶寬不 低于 1000Gbps，可支持百萬(wàn)級計算節點(diǎn)擴展能力。應用該分布式計算系統，實(shí)現規模制造類(lèi)企業(yè)系統在同比條件下可縮短生產(chǎn)周期 10%，減少在制品數量 10%，缺陷產(chǎn)品總量降低 15%，提升人均生產(chǎn)效率 10%;提升整體產(chǎn)業(yè)鏈資源配置效率 10%,減少整體產(chǎn)業(yè)鏈成本 5%。項目研發(fā)的系統需要在 2 種以上的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)典型場(chǎng)景中得到推廣應用，以項目形成的原創(chuàng )性技術(shù)申請發(fā)明專(zhuān)利不少于 3 項。

　　(三) 申報要求。

　　鼓勵產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合申報，項目應用實(shí)施須在廣東省內。

　　(四) 支持強度。

　　資助額度不超過(guò) 1000 萬(wàn)元/項。

　　專(zhuān)題三：智能創(chuàng )新應用及重點(diǎn)場(chǎng)景(專(zhuān)題編號：20100142)

　　項目 3.1：基于多模態(tài)融合的醫學(xué)人工智能集成預測和輔診建模方法及應用研究

　　(一) 研究?jì)热荨?/p>

　　研究基于深度學(xué)習的醫學(xué)多源模態(tài)信息融合處理方法，研究跨模態(tài)、跨醫學(xué)學(xué)科數據的綜合分析建模技術(shù);研究基于強化學(xué)習、網(wǎng)格搜索的醫學(xué)模型訓練和數據維度拓展技術(shù);基于無(wú)監督學(xué)習、半監督學(xué)習研究數據高效標注和治理方法，建立多模態(tài)數據采集、清洗、標注、備份、導出的自動(dòng)模型。利用基因組學(xué)、影像組學(xué)、代謝組學(xué)、臨床病理組學(xué)、整體化智能臨檢等多模態(tài)融合的人工智能技術(shù)，在惡性腫瘤、心腦血管疾病、致盲性眼病、突發(fā)重大流行病等領(lǐng)域研究集成預測和輔診建模理論及算法。

　　(二) 考核指標。

　　研制面向惡性腫瘤、心腦血管疾病、致盲性眼病、突發(fā)重大流行病等多種類(lèi)型病種的多模融合預測及輔診系統?；诨蚪M學(xué)、影像組學(xué)、代謝組學(xué)、臨床病理組學(xué)、整體化智能臨檢等多模態(tài)數據，可比條件下實(shí)現比依據任一單一類(lèi)型數據進(jìn)行疾病診斷準確率提升 10%以上，綜合準確率大于 90%。在不少于 3 家以上三甲醫院開(kāi)展模型驗證，可比條件下基于該模型的診斷結果采納率大于 90%，面向單類(lèi)病種具備綜合數據的病例不少于 3000 例。項目完成時(shí)須形成國家標準、行業(yè)標準或團體標準不少于 2 項，提交發(fā)明專(zhuān)利 3 件。

　　(三) 申報要求。

　　鼓勵產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合申報，項目應用實(shí)施須在廣東省內。

　　(四) 支持強度。

　　資助額度不超過(guò) 1000 萬(wàn)元/項。

　　項目 3.2：物流供應鏈智能預測系統研發(fā)及應用

　　(一) 研究?jì)热荨?/p>

　　研究基于端到端學(xué)習和多源大數據的時(shí)序預測算法，構建高魯棒性和高準確率的物流行業(yè)供需預測模型;研究博弈深度強化學(xué)習理論，研究智能物流多式聯(lián)運路徑規劃與動(dòng)態(tài)調整方法;研究少樣本學(xué)習的物流品控算法，構建物流安全評價(jià)模型;研究物流供應鏈運作監控、預警模型，針對物流包裝裝備破損檢測、貨物檢索和閘口通關(guān)等場(chǎng)景研究效率提升方法，研究面向食品藥品冷鏈供應、天然氣等典型物流供應鏈的智能預測專(zhuān)業(yè)化模型。

　　(二) 考核指標。

　　建立 20 類(lèi)典型供需模型的物流供應鏈智能預測系統。實(shí)現多式聯(lián)運物流智能規劃，同環(huán)境下總體效率提升 10%以上;基于該系統可實(shí)現物流運輸中貨物狀態(tài)等安全監測識別準確率超過(guò) 90%;實(shí)現多平面物流包裝裝備在線(xiàn)表面檢測，破損檢出效率同比提升 10%以上;設計面向物流專(zhuān)業(yè)語(yǔ)義庫及識別系統，識別率超過(guò) 80%。該系統接入物流裝備終端數量不少于 100 萬(wàn)，物流車(chē)輛在線(xiàn)數量不少于 10 萬(wàn)輛。項目完成時(shí)須形成國家標準、行業(yè)標準或團體標準不少于 2 項，研發(fā)的系統需要在 2 種以上的物流典型場(chǎng)景中得到推廣應用，以項目形成的原創(chuàng )性技術(shù)申請發(fā)明專(zhuān)利不少于 3 項。

　　(三) 申報要求。

　　須企業(yè)牽頭，鼓勵產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合申報，項目應用實(shí)施須在廣東省內。

　　(四) 支持強度。

　　資助額度不超過(guò) 1000 萬(wàn)元/項。

　　項目 3.3：基于大數據智能的多層次知識檢索關(guān)鍵技術(shù)研究及應用

　　(一) 研究?jì)热荨?/p>

　　構建智慧知識產(chǎn)權工程技術(shù)體系，開(kāi)展面向智慧知識產(chǎn)權的大數據智能的基礎理論、關(guān)鍵技術(shù)的研究;研發(fā)高增量、高時(shí)效、多模態(tài)知識產(chǎn)權超圖網(wǎng)絡(luò )建模技術(shù)，研究基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和膠囊圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的分類(lèi)方法在知識產(chǎn)權超圖網(wǎng)絡(luò )中的應用;研究基于知識產(chǎn)權大數據的知識圖譜智能構建方法;研究多層級多分類(lèi)文本的精準分類(lèi)技術(shù);研究文本內容結合圖像分析的多模態(tài)內容檢索技術(shù)和跨語(yǔ)種文本檢索技術(shù)。

　　(二) 考核指標。

　　建立基于大數據智能的多層次知識產(chǎn)權檢索模型，構建全知識體系的知識圖譜，實(shí)體數量超過(guò) 1 億，關(guān)系數量超過(guò)　50 億，基于該模型實(shí)現單個(gè)實(shí)體的基礎查詢(xún)時(shí)間低于 2 秒;實(shí)用新型專(zhuān)利文本查重查準率不低于 90%，查全率不低于　50%;針對外觀(guān)專(zhuān)利檢索，基于文本結合圖像跨媒體分析，實(shí)現相對于單純文本內容檢索查準率提升 15%以上;建立外觀(guān)設計專(zhuān)利 AI 標準數據集，實(shí)現分類(lèi)準確率比洛迦諾分類(lèi)法效果提升 15%以上。實(shí)現在知識產(chǎn)權創(chuàng )意生成與保護、智能審查、價(jià)值評估與交易等場(chǎng)景示范應用。項目完成時(shí)須形成國家標準、行業(yè)標準或團體標準不少于 2 項并實(shí)現推廣應用。

　　(三) 申報要求。

　　鼓勵產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合申報，項目應用實(shí)施須在廣東省內。

　　(四) 支持強度。

　　資助額度不超過(guò) 1000 萬(wàn)元/項。

　　項目 3.4：基于 Atlas 計算平臺生態(tài)創(chuàng )新協(xié)同技術(shù)研究及應用

　　(一) 研究?jì)热荨?/p>

　　研究基于 Atlas 計算平臺的軟硬件協(xié)同關(guān)鍵技術(shù)，研究可兼容 Caffe、TensorFlow 等主流框架模型的 Atlas 計算平臺模型轉換與異構并行計算技術(shù);研究開(kāi)放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )交換技術(shù)、高性能自定義算子適配技術(shù)，基于圖優(yōu)化的 AI 流程編排技術(shù)，提升 Atlas 計算平臺 AI 接入能力及計算效率;研究基于　Atlas 計算平臺的“端、邊、云”協(xié)同及統一調度技術(shù)，實(shí)現資源協(xié)同、應用協(xié)同、數據協(xié)同、智能協(xié)同，形成基于 Atlas 計算平臺的產(chǎn)品解決方案;研究基于國產(chǎn) AI 平臺智慧安防、智慧社區、智慧園區、智慧警務(wù)等應用，在城市級場(chǎng)景進(jìn)行示范。

　　(二) 考核指標。

　　研制基于 Atlas 計算平臺的一站式 AI 開(kāi)發(fā)應用平臺軟件，研制端到端開(kāi)發(fā)套件 1 套以及 3 種以上工具組件，面向不同領(lǐng)域的場(chǎng)景開(kāi)發(fā)不少于 10 種高性能自定義算子;基于 Atlas計算平臺適配不少于 15 種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型;兼容 Caffe、TensorFlow 等不少于 2 種開(kāi)源框架的模型導入與解析;推廣應用 Atlas“端、邊、云”軟硬件系統不少于 2000 套。在千萬(wàn)級人口規模城市進(jìn)行應用推廣，涵蓋智慧安防、智慧社區、智慧園區、智慧警務(wù)、智慧醫療等多類(lèi)場(chǎng)景示范。項目完成時(shí)須形成國家標準、行業(yè)標準或團體標準不少于 2 項并實(shí)現推廣應用。

　　(三) 申報要求。

　　須企業(yè)牽頭，鼓勵產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合申報，項目應用實(shí)施須在廣東省內。

　　(四) 支持強度。

　　資助額度不超過(guò) 1000 萬(wàn)元/項。

　　三、評審及立項說(shuō)明

　　省重點(diǎn)領(lǐng)域研發(fā)計劃項目由第三方專(zhuān)業(yè)機構組織評審，對申報項目的背景、依據、技術(shù)路線(xiàn)、科研能力、時(shí)間進(jìn)度、經(jīng)費預算、績(jì)效目標等進(jìn)行評審論證，并根據項目的實(shí)際情況進(jìn)行技術(shù)就緒度和知識產(chǎn)權等專(zhuān)業(yè)化評估：

　　(一) 技術(shù)就緒度與先進(jìn)性評估。本專(zhuān)項主要支持技術(shù)就緒度3～6級的項目，項目完成時(shí)技術(shù)就緒度一般應達到7～9級，原則上項目完成后技術(shù)就緒度應有3級以上提高，各申報單位應在可行性報告中按要求對此進(jìn)行闡述并提供必要的佐證支撐材料(可行性報告提綱可在陽(yáng)光政務(wù)平臺系統下載)。

　　(二) 查重及技術(shù)先進(jìn)性分析。將利用大數據分析技術(shù)，對照國家科技部科技計劃歷年資助項目與廣東省科技計劃歷年資助項目，對擬立項項目進(jìn)行查重和先進(jìn)性等分析。

　　(三) 知識產(chǎn)權分析評議。項目研究成果一般應有高質(zhì)量的知識產(chǎn)權，請各申報單位按照高質(zhì)量知識產(chǎn)權分析評議指引的有關(guān)要求，加強本單位知識產(chǎn)權管理，提出項目的高質(zhì)量知識產(chǎn)權目標，并在可行性報告中按要求對此進(jìn)行闡述并提供必要的佐證支撐材料(可行性報告提綱可在陽(yáng)光政務(wù)平臺系統下載)，勿簡(jiǎn)單以專(zhuān)利數量、論文數量作為項目目標。

　　擬立項項目按程序審核報批后納入項目庫管理，視年度財政預算及項目落地情況分批出庫支持，結合項目進(jìn)展分階段撥付財政資金。

　　同一指南中的同一項目方向(或課題)，原則上只支持1項(指南有特殊說(shuō)明的除外)，在申報項目(或課題)評審結果相近且技術(shù)路線(xiàn)明顯不同時(shí)，可予以并行支持。

　　四、聯(lián)系人及電話(huà)

　　1.高新技術(shù)處(專(zhuān)題業(yè)務(wù)咨詢(xún))：020-83163483-804，83163877

　　2.業(yè)務(wù)受理及技術(shù)支持：020-83163930、83163338

　　3.資源配置與管理處(綜合性業(yè)務(wù)咨詢(xún))：司圣奇　020-83163838

　　省科技廳

　　2020年11月4日
 

相關(guān)附件：
2020~2021年度廣東省重點(diǎn)領(lǐng)域研發(fā)計劃“新一代人工智能”重大專(zhuān)項申報指南.pdf
技術(shù)就緒度評價(jià)標準及細則.pdf
高質(zhì)量知識產(chǎn)權分析評議指引.pdf