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》

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，促进中国制造业高质量发展。

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。