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中国科技部: 科技创新2030
中国科技部: 科技创新2030"新一代人工智能"重大项目申报指南征求意见稿
9/12/2018 10:23:55 AM | 浏览:273 | 评论:0

中国科技部: 科技创新2030"新一代人工智能"重大项目申报指南征求意见稿

  9月5日,科技部网站公开发布科技创新2030——“新一代人工智能”重大项目2018年度项目申报指南(征求意见稿)。本项目2018年度指南重点围绕 新一代人工智能基础理论、面向重大需求的核心关键技术、智能芯片与系统三个方向部署实施,实施周期为3年(2018—2020年)。

  “新一代人工智能”重大项目的凝练布局和任务部署已经战略咨询与综合评审特邀委员会咨询评议,并报国务院批准实施。同时,考虑到人工智能领域的广泛性和研究的开放性,为鼓励更多研究和应用团队围绕研究内容提出针对性的任务和目标,本批指南暂不设具体考核指标。

  指南征求意见稿指出,新一代人工智能基础理论设7个研究方向,每个方向拟支持1—2个项目,主要聚焦人工智能重大科学前沿问题,以突破人工智能基础机理、模型和算法瓶颈为重点,重点布局可能引发人工智能范式变革的新一代人工智能基础理论研究,为人工智能持续发展与深度应用提供强大科学储备。

  面向重大需求的关键共性技术设7个研究方向,每个方向拟支持1—2个项目。主要围绕提升我国人工智能国际竞争力的迫切需求,面向重大需求,突破新一代人工智能关键共性技术,以算法为核心,数据和硬件为基础,全面提升感知识别、知识计算、认知推理、协同控制与操作、人机交互等能力,形成开放兼容、稳定成熟的技术体系。

  智能芯片与系统设3个研究方向,每个方向拟支持1—2个项目,围绕人工智能产业发展的关键环节和应用生态基础建设,从人工智能创新平台和基础支撑角度,重点研究新型感知器件与系统,人工神经网络的关键技术标准以及人工智能开源开放平台。

中国科技部: 科技创新2030"新一代人工智能"重大项目申报指南征求意见稿

 

附件:

 科技创新 2030 — “新一代人工智能”重大项目


2018 年度项目申报指南征求意见稿

为落实《新一代人工智能发展规划》,启动实施科技创 新 2030—“新一代人工智能”重大项目。根据《新一代人工 智能重大科技项目实施方案》确定的总体目标及 2020 年阶 段性目标,现提出 2018 年度项目指南建议。2018 年度项目 指南从新一代人工智能基础理论、面向重大需求的核心关键技术、智能芯片与系统三个方向部署实施,实施周期为 3 年(2018—2020 年)。 申请者应根据指南描述,按照需求导向、问题导向和目标导向的原则,根据拟申请项目特点提出具体的考核指标和 明确的任务目标。

1.新一代人工智能的基础理论

聚焦人工智能重大科学前沿问题,以突破人工智能基础机理、模型和算法瓶颈为重点,重点布局可能引发人工智能 范式变革的新一代人工智能基础理论研究,为人工智能持续 发展与深度应用提供强大科学储备。

新一代人工智能基础理论设 7 个研究方向,每个方向拟 支持 1-2 个项目。鼓励已有较好基础的融合性团队参与申请。

1.1 新一代神经网络模型
借鉴神经认知机理和机器学习数学方法等,开展神经网

络模型非线性映射、网络结构自动演化、神经元和模块功能 特异化、小样本学习/弱标签/无标签样本学习、可解释性等 新理论和新方法的研究,本质性提升深度神经网络支撑解决 现实人工智能问题的范围和能力。

1.2 面向开放环境的自适应感知
针对应用场景变换易导致智能系统性能急剧下降问题, 发展适应能力强的层次化网络结构、可连续学习的机器学习 策略及一般性效能度量方法,突破无监督学习、经验记忆利 用、内隐知识发现与引导及注意力选择等难点,推动形成开 放环境和变化场景下的通用型感知智能。

1.3 跨媒体因果推断
研究基于跨媒体的人类常识知识形成的机器学习新方 法,并在常识知识支持下对跨媒体数据进行自底向上的深度 抽象和归纳,有效管控不确定性的自顶向下演绎和推理,建 立逻辑推理、归纳推理和直觉顿悟相互协调补充的新模型和 方法,实现跨媒体从智能的关联分析向常识知识支持下因果 推断的飞跃。

1.4 非完全信息条件下的博弈决策
针对人类经济活动、人机对抗等非完全信息条件下的博 弈特点,结合机器学习、控制论、博弈论等领域进展,研究 不确定复杂环境下博弈对抗的动力学机制和优化决策模型,把对抗学习和强化学习与动态博弈论进行融合,实现非完全信息环境下任务导向的通用智能基础模型和动态博弈决策 理论。

1.5 群智涌现机理与计算方法
研究开放、动态、复杂环境下的大规模群体协作的组织 模式和激励机制,建立可表达、可计算、可调控的复合式激 励算法,探索个体贡献汇聚成群体智能的涌现机理和演化规 律,突破面向全局目标的群体智能演进方法和时空敏感的群 体智能协同,实现可预知、可引导和可持续的群体智能涌现。

1.6 人在回路的混合增强智能
研究不确定性、脆弱性和开放性条件下的任务建模、环 境建模和人类行为建模,发展人在回路的机器学习方法及混 合增强智能评价方法,把人对复杂问题分析与响应的高级认 知机制与机器智能系统紧密耦合,有效避免由于人工智能技 术的局限性引发的决策风险和系统失控,实现复杂问题人机 双向协作和求解收敛。

1.7    复杂制造环境下的人机物协同控制方法
面向离散制造业和流程工业中复杂多维度人机物协同 问题,研究跨层、跨域的分布式网络化协同控制方法,突破 人机物三元协同决策与优化理论,实现人机物的虚实融合与 动态调度,探索无人加工生产线的重构及人机共融智能交 互,为智能工厂发展模式探索和标准体系建立提供理论与方法支撑。

2. 面向重大需求的关键共性技术

围绕提升我国人工智能国际竞争力的迫切需求,面向重大需求,突破新一代人工智能关键共性技术,以算法为核心, 数据和硬件为基础,全面提升感知识别、知识计算、认知推 理、协同控制与操作、人机交互等能力,形成开放兼容、稳 定成熟的技术体系。

面向重大需求的关键共性技术设 7 个研究方向,每个方向拟支持 1-2 个项目。鼓励有明确应用背景和技术突破基础 的团队参与申请。

2.1 可泛化的领域知识学习与计算引擎
面向跨界融合新业态与知识创新服务需求,攻克大规 模、综合性知识中心建立所需要的关键技术。突破知识加工、 深度搜索和可视交互等核心技术,形成概念识别、实体发现、 属性预测、知识演化和关系挖掘等能力,实现知识持续增长 的自动化获取,形成从数据到知识、从知识到服务的自主归 纳和学习能力。在 1-2 个知识密集型领域进行服务验证,达 到或超越领域专家平均问答服务水平。

2.2 跨媒体分析推理技术系统
面向跨媒体内容监管、态势分析及跨模态医疗分析等重 大需求,研究跨媒体多元知识统一表征理论、模型和获取方法,构建十亿级别以上的适应跨媒体内容演化的知识图谱和分析推理技术,建立从定向推理到通用推理的泛化机制。在 1-2 个典型应用场景下实现可回溯、可解释的跨媒体智能推 理,准确率超过领域中级专家水平。

2.3 认知任务下的场景主动感知技术

针对复杂环境中的目标搜寻、场景分析和解释等认知任务,研究自然场景的主动视觉感知、三维建模和定位技术; 研究嘈杂场景中声学环境探测与基于听觉反馈机理的言语 主动感知技术;研究视听觉协同的从自然场景主动发现新目 标及其属性知识的认知技术。建立典型场景实验平台并进行 功能验证。

2.4    面向群体化软件开发的群智激发汇聚研究
面向群体化软件开发等大规模复杂群智创新活动,研究 群智社区的协同与演化、群智任务的分解与适配等技术;研 究群智创新制品的分析评价、质量控制和复用融合等技术; 研究群智软件制品的代码标注、测试验证和缺陷修复等技 术。研究群智开源社区的群智激发汇聚机理和技术,推动形 成面向特定领域的百万规模群智创新与人才培养生态,有力 促进人工智能技术和应用生态的建立。

2.5 人机协同软硬件技术研究
面向智能制造和自动驾驶等人机协同应用场景,研究构 造软硬件一体化的人机协同技术平台。研究适应真实世界情境理解与协同决策的模型与方法;研究从人机协同中混合人类直觉、经验、行为的新型学习方法;研制能自然理解环境 和情景并能处理大规模知识的新型混合计算架构和智能软 硬件等。

2.6 无人系统自主智能精准感知与操控
针对海、陆、空、天无人平台等自主智能发展需求,研 究无约束环境下的基于多传感器信息融合的协同感知方法; 研究大范围场景语义建模和理解方法,实现复杂环境的地图 构建、透彻感知与动态认知;研究复杂场景下多源异构感知 对象快速精准的分割、检测、定位、跟踪和识别方法。建立 或利用已有自主智能系统进行技术验证,实现自主智能无人 系统中的自然、精准、安全的交互与精准操控。

2.7 自主智能体的灵巧精准操作学习
针对复杂无人生产系统中对自主操作的需求,研究基于 智能人机交互的复杂灵巧精确操作技能传授和高效示范;研 究实现对抓取、对准、趋近、装入等复杂技能的机器学习和 技能生成;研究自主智能体的灵巧作业运动规划和协调控 制,实现从技能到灵巧操作的运动映射;研究多层次操作技 能表示方法,实现复杂技能的知识化表达;围绕精密装配等 典型场景,进行灵巧操作技能学习技术验证。

3.智能芯片与系统
围绕人工智能产业发展的关键环节和应用生态基础建设,从人工智能创新平台和基础支撑角度,重点研究新型感 知器件与系统,人工神经网络的关键技术标准以及人工智能 开源开放平台。

智能芯片与系统设 3 个研究方向,每个方向拟支持 1-2个项目。鼓励已有较好产业化基础的产学研团队参与申请。

3.1 新型感知器件与芯片

研究能够模拟生物视、听、触、嗅等感知通道的信号处理和信息加工机理,研制新型感知器件、芯片以及相应的神 经网络感知信息表示、处理、分析和识别算法模型,开发功 能类似生物、性能超越生物的感知系统并实现功能验证。

3.2    神经网络处理器关键标准与验证芯片
设计支持训练和推理的神经网络计算指令集,制定神经 网络表示与压缩标准,在此基础上开发高效基础算法库和开 发接口标准,实现配套开发工具链,建立开放的、不依赖于 具体芯片实现方式的芯片平台标准,实现软硬件系统接口的 统一化。实现支持上述指令集、算法库、标准及开发接口的 验证芯片和示例应用。

3.3     人工智能开源开放基础平台与智能操作系统原型
研究智能传感器件、智能处理芯片和智能控制器等智能 硬件资源管理技术,开发支持多种异构硬件的人工智能开源 开放基础平台。研究智能算法、知识库等智能软件和数据资源管理技术,开发人工智能通用开源算法库、模型库以及人机交互的基础软件平台。支持大规模智能任务的分布式分配 和调度,建立激励创新、有机集成、快速应用的人工智能开 源生态,支持智能操作系统等基础软件和核心硬件的发展。

中国科技部: 科技创新2030"新一代人工智能"重大项目申报指南征求意见稿

 

中国工信部相关讯息

9月5日,工信部官网公示了2018年人工智能与实体经济深度融合创新项目名单。据了解,2018年人工智能与实体经济深度融合创新项目名单分为核心基础产品、智能控制产品、智能理解类产品、制造业智能化提升、产业智能升级、民生服务智能化、训练资源服务平台、标准测试评估体系以及安全保障体系九大类,包括大华股份、云天励飞、寒武纪、深醒科技、科大讯飞等106家科技工思的106个项目上榜。

其中,面向前端的新一代人工智能芯片的研发及应用(中星微电子)、云端智能服务器产业化(寒武纪)、视频监控人工智能ScC芯片(大华股份)以及嵌入式视觉人工智能专用芯片的研发及应用(云天励飞)等16个项目上榜核心基础产品类名单;面向智能服务机器人的自主人机交互与导航系统关键技术研发及产业化(新松机器人)、自动驾驶关键技术研究及产业化应用(长安汽车)、智能网联电动汽车及关键零部件产品研发应用(合肥工业大学)等17个项目上榜智能控制产品类名单。

中国科技部: 科技创新2030"新一代人工智能"重大项目申报指南征求意见稿

(图片来自工信部官网)

消化内镜医学影像人工智能辅助诊断技术及创新型电子内镜的研发及产业化(金山科技)、搜狗商用神经机器翻译系统(搜狗)以及基于人工智能的智慧家居开发及应用(美的)等11个项目上榜智能理解类产品类名单;伊利乳制品智能化产业升级及配套能力提升项目(伊利)、对话式生产操作系统研发及应用语音识别技术的人工智能解决方案(思必驰)以及基于人工智能和区块链的云端营销和售后服务体系(航天云网)等28个项目上榜制造业智能化提升类名单。

中国科技部: 科技创新2030"新一代人工智能"重大项目申报指南征求意见稿

(图片来自工信部官网)

此外,自然语言处理技术产品研发及产业应用(神州泰岳)、基于人工智能的新一代金融应用解决方案(恒生电子)及促进金融服务制造强国建设的智能化产融合作平台(北京理工大学)等11个项目上榜产业智能升级类名单;面向中小学生的人工智能创新教育综合解决方案研发及应用(科大讯飞)、车联网共享数据中心与运营管理云服务平台(中科美络)及视频人工智能在智慧交通领域的应用(江苏鸿信)等9个项目上榜民生服务智能化类名单;人工智能深度学习平台开发及应用(旷视科技)、基于条件对抗生成网络的智能写作机器人研发与应用(金山软件)及基于分布式及机器学习平台的通用人工智能应用解决方案项目(字节跳动)等6个项目上榜训练资源服务平台类名单;机器人智能水平及安全可靠性测试评估平台(中国软件评测中心)、人工智能标准测试评估体系建设(中国电子技术标准化研究院)及人工智能产品评测与标准研究平台(工信部电子第五研究所)等五个项目上榜标准测试评估体系类名单;智能网汽车信息安全测试评估平台(中国电子信息产业发展研究院)、监控场景下多维人体特征识别技术研究(深醒科技)以及新疆区域工业信息安全智能态势感知及防护平台(天山智汇)三个项目上榜安全保障体系类名单。

中国科技部: 科技创新2030"新一代人工智能"重大项目申报指南征求意见稿

(图片来自工信部官网)

从以上名单我们可以看出,在这106项人工智能与实体经济深度融合创新项目以“智能化”为主旋律,在人工智能的加持下渗透至各行各业,进一步推进当前的智能安防、智能制造、智慧教育、智慧金融、智慧出行等领域的建设。目前看来,人工智能已成为中国实体经济的巨大推动力。

人工智能于2017年写入我国政府报道,由于其与各行业结合的前景广阔,我国人工智能行业融资热潮空前壮观。相关数据显示,2017年全球人工智能投融资总规模达395亿美元,融资事件1208笔,其中中国的投融资总额达到277.1亿美元,融资事件369笔。中国AI企业融资总额占全球融资总额的70%,融资笔数达31%。但是,在这热潮背后,人工智能领的泡沫却也格外惊心动魄。

根据亿欧智库《2018中国人工智能商业落地研究报告》,2017年中国人工智能创业公司获得的累计融资超过500亿元,但2017年中国人工智能商业落地100强创业公司累计产生的收入却不足100亿元,90%以上的人工智能企业亏损。也就是说,人工智能大热,但人工智能领域正在迎来一波倒闭潮。

在过度发展人工智能的背后,我们急需深思一番:列入我国五年计划的人工智能,对我国影响颇甚。但是,过度依赖人工智能对我国经济的发展也有弊端。一旦人工智能过时,我国经济增速要达到计划的水平将面临众多挑战。

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