2021年人工智能产业创新任务揭榜挂帅申报指南.pdf

1附件2021 年人工智能产业创新任务揭榜挂帅申报指南一、核心基础（一）（一）高性能云端人工智能芯片高性能云端人工智能芯片揭榜揭榜任务任务：研制高性能云端人工智能芯片，突破适用于人工智能计算范式的矩阵乘加内核架构、实现高速互联总线等核心技术，满足云计算环境中的低能耗训练和推断在智慧城市、自动驾驶、云计算、智能家居等重点领域实现规模化商用预期目标：预期目标：到 2023 年，支持多种国内外主流深度学习框架，支持计算机视觉、自然语言处理、智能语音等技术领域中不少于三种主流神经网络模型的训练与推断云端训练芯片可支持 FP32、TF32、BF16、FP16、INT8 等计算精度，算 力 可 达 到 32TFLOPSFP32 、 64TFLOPSTF32 、128TFLOPSBF16、128TFLOPSFP16、512TOPSINT8，芯片典型功耗不高于 400W 云端推断芯片支持 FP32、 TF32、FP16、INT8 等计算精度，算力可达到 32TFLOPSFP32、128TFLOPSTF32、128TFLOPSFP16、256TOPSINT8，芯片典型功耗不超过 75W二）（二）高性能边缘端高性能边缘端/终端计算人工智能芯片终端计算人工智能芯片2揭榜揭榜任务任务：面向机器学习边缘端及终端，研发高性能、低功耗、低延时、高算力性价比的人工智能芯片；研发配套的编译器、驱动软件、开发环境等产业化支持工具，形成加速卡、智能计算盒子、边缘服务器等完整的配套产品。

预期目标：预期目标：到 2023 年，支持多种国内外主流深度学习框架，支持计算机视觉、自然语言处理、智能语音等技术领域中不少于三种主流神经网络模型边缘端芯片峰值性能不低于 20TOPSINT8，支持 FP16、INT8、INT4 等量化精度，芯片典型功耗不高于 16W，能效比超过 2TOPS/W INT8终端芯片能效比超过5TOPS/WINT8， 典型功耗不超过2W，支持 INT8、INT4 等量化精度三）（三）智能传感器智能传感器揭榜任务揭榜任务：研发基于新需求、新材料、新工艺、新原理的智能传感器，提升图像、声学、健康监测、车规级雷达、车规级摄像头等智能传感器自主研发水平，推动智能传感器的产业化应用预期目标预期目标：到 2023 年，相关类型传感器达到以下性能：声学传感器信噪比达到 70dB、声学过载点达到 135dB柔性干式脑电电极、肌电电极、心电电极的导电性能显著提高，导电阻抗可以达到小于 5K 车规级固态激光雷达在自动驾驶场景下实现探测距离250m， 水平视场角 120/垂直视场角20，水平角度分辨率0.075/垂直角度分辨率0.075车规3级摄像头在自动驾驶场景下，前视、后视摄像头实现可探测距离250m (FOV 30)，环视、侧视实现可探测距离100m(FOV 180)。

其他类型传感器性能达到国际先进水平四）（四）终端人工智能推断框架终端人工智能推断框架揭榜揭榜任务任务：开发高性能终端人工智能推断框架，突破多模式训练、多精度推断、多平台覆盖、模型量化等关键技术，运行效率、量化能力、压缩率满足应用场景需求，实现自学习、自定义算子、分布式算力调度等能力预期目标预期目标： 到 2023 年， 框架支持 C、 C+、 Java 和 Python等主流开发语言中 3 种以上，适配 5 款以上人工智能推断芯片，支持 FP32、FP16、INT8、INT4 等多种推断精度，在自动驾驶、智能医疗装备、智能家居、智能终端等重点领域实现规模化商用五）（五）人工智能开发服务平台及工具人工智能开发服务平台及工具揭榜任务揭榜任务：研制低门槛、高性能、可扩展的人工智能开发平台，突破智能数据标注、自动机器学习（AutoML） 、大规模异构资源管理、云边端协同管理等核心技术，提供面向机器视觉、自然语言处理等特定应用和金融、制造、能源等典型行业的平台服务能力预期目标：预期目标：到 2023 年，平台支持主流人工智能深度学习框架，支持 3 种以上人工智能芯片的适配，支持多种典型算法和工具，多机多卡分布式环境下线性加速比达到国际先4进水平。

工具支持典型场景的智能化标注，标注工作量显著降低，实现典型行业的实际应用在多个标准数据集上AutoML 算法的性能与人类专家差距在 10%以内二、智能产品（六）（六）机器翻译系统机器翻译系统揭榜揭榜任务任务：突破低资源机器翻译模型架构、跨语言跨领域知识迁移、鲁棒性训练与解码、多语言通用翻译引擎等核心技术， 开发高性能的小语种自动翻译模型与算法 在实时、非实时、常见噪声等多种应用场景下，支持语音转文本、语音转语音、文本转语音、文本转文本等能力预期目标：预期目标：到 2023 年，实现超大规模多语言通用机器翻译引擎，支持中文普通话、常见方言、外语类型的翻译，支持多个国产软硬件平台的小语种机器翻译训练与推断，小语种机器翻译抗噪音与领域迁移鲁棒性满足实际应用需求系统的译文忠实度大于 90%，译文流利度大于 90%七）（七）三维图像身份识别系统三维图像身份识别系统揭榜揭榜任务任务：研发三维图像身份识别系统，包括 3D 成像硬件模组，千万大库 3D 人脸识别算法，云-边协同 3D 人脸识别引擎等关键技术，实现在人脸支付、智慧安检、视频监控、图像检索等典型场景的应用预期目标预期目标：到 2023 年，高精度 3D 成像硬件模组 1 米距离成像精度达到 1 毫米，误识率小于 0.001，拒识率小于55%。

3D 人脸识别引擎支持大库实时检索，QPS 大于 150，达到国际先进水平在典型应用场景下，系统对二维静态纸质/非纸质图像、电子/动态图像、面具、头模拒绝率99.9%，人脸活体接受率99% 系统应用的安全合规性符合国家相关法规要求八）（八）智能语音交互系统智能语音交互系统揭榜揭榜任务任务：研究基于人机对话的智能语音交互系统，突破环境因素和用户口语发音差异等导致的语音识别技术瓶颈研究多语种及多风格情感语音合成技术，实现自然、情感丰富的语音合成效果研究以多模态识别技术为前端，基于多种机器学习方法的语义对话系统，提升开放场景下的语义泛化能力研究智能语音分布式管理，实现多个智能交互设备的协同工作在智能制造、智能客服、智能车载、智能家居等场景下实现大规模应用预期目标：预期目标：到 2023 年，实现多场景下中文语音识别平均准确率达到 98%，远场识别率超过 95%，语音合成 MOS分不低于 4.2 分，误唤醒每 24 小时不超过 1 次，用户意图准确率达到 95%以上，多设备协同唤醒准确率达到 98%以上，支持的外语类型、少数民族语言、方言种类达到 5 种以上，支持个性化语音合成种类 3 种以上， 平均响应时间小于 2 秒。

九）（九）自动驾驶虚拟仿真测试平台自动驾驶虚拟仿真测试平台揭榜揭榜任务任务：研制高置信度、高覆盖度、高精度的自动驾6驶仿真测试验证平台，突破场景构建、车辆动力学建模、驾驶员建模、传感器建模等关键技术，提升自动驾驶系统功能测试和性能评价能力，验证自动驾驶系统是否符合应用功能要求和安全要求预期目标：预期目标：到 2023 年，基于高精度地图和三维重建技术构建场景库，建立自动驾驶仿真场景 1000 个以上，包括典型场景、连续场景、车路协同场景和城市道路场景感知系统仿真实现激光雷达、毫米波雷达和摄像头仿真，能够接入自动驾驶感知和决策控制系统，实现道路环境场景仿真测试及量化评价，为行业企业提供有效的研发、产业化测试服务十）（十）智能机器人智能机器人揭榜揭榜任务任务：重点围绕家庭服务、医疗健康、公共服务、养老服务、金融服务、巡检安监、智能物流等领域，突破包括多模态智能交互、 多机协同及云平台、 智能精准安全操控、感知信息融合、影像定位与导航等关键技术，推进智能机器人规模商用预期目标：预期目标：到 2023 年，面向不同应用场景，智能机器人具备以下一种或多种能力：在多模态交互能力方面，识别准确率在 95%以上，在巡检等特定应用场景可实现对缺陷和隐患的全天候、全方位、全自主监测。

在多机协同方面，具备高安全、高精度、超大作业范围协同能力，以及面向场景7的智能化运维能力在自主动作能力方面，具备自由移动与避障能力，在特定应用场景可实现安全可靠、智能决策的高自动化水平和高智能化水平的无人搬运能力在智能知识库方面，拥有面向应用场景的规模化知识库，具备智能问答等功能在健康护理服务方面，实现智能辅助诊断、身体指标检测、高清远程医疗等功能十一）（十一）智能无人机智能无人机揭榜任务揭榜任务：突破智能跟随、自主作业、群体协同作业等关键技术，推动 5G 通信、北斗导航、边缘计算等新技术在数据传输、链路控制、智能操作、监控管理等方面的应用促进智能无人机在应急救援、通信保障、电力巡检、森林防控、采矿安监等危特场景的应用预期目标：预期目标：到 2023 年，智能无人机实现 360全向感知避障，避障模式下最大飞行速度不低于 14m/s新一代通信网络环境下，无人机远程高清图传屏到屏延时小于 200ms，远程控制延时小于 60ms 面向森林草原巡检、 火灾预警和消防救援等应急场景应用无人机抗风七级，连续飞行时间不小于 60 分钟人工智能飞行处理系统实现自动智能强制避让航空管制区域，产品达到国际先进水平。

十二）（十二）智能导盲产品智能导盲产品揭榜任务揭榜任务：围绕视障人群的无障碍独立出行需求，研制具有高性能、高精度、高度无障碍的导盲系统及产品，突破8室内精准无障碍导航、室外复杂环境精准导盲、复杂场景下智能感知、自主决策、协同引导以及智能信息共享等关键技术，支持立体空间安全避障，提升路径学习、物品识别的自学习能力，进一步解决视障人群的出行问题预期目标预期目标：到 2023 年，导盲产品利用 5G、短距离通信和高精度卫星定位等技术，实现主动识别、主动判断、主动避障、主动引领、低时延快速响应，具备处理室内外各类复杂出行环境的能力，实现立体空间安全避障通过语音、音效、震动等多种交互方式实现主动引领导盲功能，支持远程人工导盲服务产品的续航时间、适用性、可靠性、安全性满足视障人群的出行需求十三）（十三）智能制造关键技术装备与系统智能制造关键技术装备与系统揭榜任务揭榜任务：突破智能装备自主识别、自主优化、自主学习、群体协同等关键技术，推动人工智能技术与智能制造装备融合研发智能新型工业控制系统等创新产品，推进人工智能算法与工业自动化系统融合研发智能工业软件，推进人工智能与研发设计、生产管控、经营管理等工业软件系统的融合与应用。

预期目标：预期目标：到 2023 年，智能装备具备环境感知、控制指令优化、自主学习、人机交互、协同组织功能，重复定位精度达到特定场景生产制造要求，具备 5 台以上单台装备的协同能力智能工业控制系统涵盖 10 种以上人工智能算法9模型智能工业软件设计仿真领域形成不少于 5 类智能化功能模块，在生产管控、经营管理软件领域分别形成不少于 20类智能化功能模块在仓储物流、石油化工、服装纺织、轨道交通等主要工业领域实现集成应用十四）（十四）高精度工业视觉检测系统高精度工业视觉检测系统揭榜揭榜任务任务：研制基于机器视觉、高精度传感等技术的工业视觉检测系统，推动视觉和人工智能技术结合的检测系统在精度、稳定性与检测速度等领域关键技术突破，实现视觉技术在测量、定位、检测、引导及识别等生产管理重点领域的场景创新与推广应用预期目标预期目标：到 2023 年，3D 视觉检测、小样本训练、多类型混合缺陷识别等关键技术实现重大突破，视觉检测系统的工业现场漏检率、误报率、测量精度、识别速度、系统一致性满足实际生产需求，实现产业规模化应用三、公共支撑（十五）（十五）人工智能训练资源库人工智能训练资源库揭榜揭榜任务任务：建设通用基础训练资源库和行业训练资源库，可提供合规的、高质量人工智能训练资源库、标准测试数据和服务能力，具备多类型、多场景数据采集与处理服务能力。

通用基础训练资源库支持计算机视觉、智能语音、。