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科技創新 2030—“新一代人工智能” 重大項目 2018 年度項目申報指南

時間:2024-01-19

科技部關于發布科技創新2030—“新一代人工智能”重大項目2018年度項目申報指南的通知 

國科發資〔2018〕208號

各省、自治區、直轄市及計劃單列市科技廳(委、局),新疆生產建設兵團科技局,國務院各有關部門科技主管司局,各有關單位:

為落實國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》的總體部署,現根據《新一代人工智能重大科技項目實施方案》啟動實施科技創新2030—“新一代人工智能”重大項目。按照《關于深化中央財政科技計劃(專項、基金等)管理改革的方案》(國發﹝2014﹞64號)的相關要求,將2018年度項目申報指南予以公布。請按照指南要求組織項目申報工作。有關事項通知如下。

一、項目組織申報工作流程

1.申報單位根據指南支持方向的研究內容以項目形式組織申報,項目可下設課題。項目應整體申報,須覆蓋相應指南任務的全部研究內容并實現相應的研究目標。項目申報單位推薦1名科研人員作為項目負責人,每個課題設1名負責人,項目負責人可擔任其中1個課題的負責人。

2.項目的組織實施應整合集成全國相關領域的優勢創新團隊,聚焦研發問題,強化基礎研究、關鍵共性技術研發和典型應用示范各項任務間的統籌銜接,集中力量,聯合攻關。

3.項目申報評審采取填寫預申報書、正式申報書兩步進行,具體工作流程如下:

——項目申報單位根據指南相關申報要求,通過國家科技管理信息系統填寫并提交3000字左右的項目預申報書,詳細說明申報項目的目標和指標,簡要說明創新思路、技術路線和研究基礎。從指南發布日到預申報書受理截止日不少于50天。

——項目申報單位應與所有參與單位簽署聯合申報協議,并明確協議簽署時間;項目牽頭申報單位、課題申報單位、項目負責人及課題負責人須簽署誠信承諾書,項目牽頭申報單位及所有參與單位要落實《關于進一步加強科研誠信建設的若干意見》要求,加強對申報材料審核把關,杜絕夸大不實,甚至弄虛作假。

——各推薦單位加強對所推薦的項目申報材料審核把關,按時將推薦項目通過國家科技管理信息系統統一報送。

——專業機構受理項目預申報。為確保合理的競爭度,單個指南任務只有1家申報的,該指南任務不啟動后續項目評審立項程序,擇期重新研究發布指南。 

——專業機構組織形式審查,并根據申報情況開展首輪評審工作。首輪評審不需要項目負責人進行答辯。根據專家的評審結果,遴選出3~4倍于擬立項數量的申報項目,進入答辯評審。對于未進入答辯評審的申報項目,及時將評審結果反饋項目申報單位和負責人。

——申報單位在接到專業機構關于進入答辯評審的通知后,通過國家科技管理信息系統填寫并提交項目正式申報書。正式申報書受理時間為30天。

——專業機構對進入答辯評審的項目申報書進行形式審查,并組織答辯評審。申報項目的負責人通過網絡視頻進行報告答辯。根據專家評議情況擇優立項。對于擬支持項目不超過2項或3項的指南任務,是指在滿足項目立項條件的情況下,該研究任務所支持項目數不超過2項或3項;對于擬支持1~2項的指南任務,是指如答辯評審結果前兩位的申報項目評價相近,且技術路線明顯不同,可同時立項支持,并建立動態調整機制,結合過程管理開展中期評估,根據評估結果確定后續支持方式。

二、組織申報的推薦單位

1. 國務院有關部門科技主管司局;

2. 各省、自治區、直轄市、計劃單列市及新疆生產建設兵團科技主管部門;

3. 原工業部門轉制成立的行業協會;

4. 納入科技部試點范圍并且評估結果為A類的產業技術創新戰略聯盟,以及納入科技部、財政部開展的科技服務業創新發展行業試點聯盟。

各推薦單位應在本單位職能和業務范圍內推薦,并對所推薦項目的真實性等負責。國務院有關部門推薦與其有業務指導關系的單位,行業協會和產業技術創新戰略聯盟、科技服務業創新發展行業試點聯盟推薦其會員單位,省級科技主管部門推薦其行政區劃內的單位。推薦單位名單在國家科技管理信息系統公共服務平臺上公開發布。

三、申報資格要求

1.項目牽頭申報單位和參與單位應為中國大陸境內注冊的科研院所、高等學校和企業等,具有獨立法人資格,注冊時間為2017年9月30日前,有較強的科技研發能力和條件,運行管理規范。國家機關不得牽頭或參與申報。

項目牽頭申報單位、項目參與單位以及項目團隊成員誠信狀況良好,無在懲戒執行期內的科研嚴重失信行為記錄和相關社會領域信用“黑名單”記錄。

申報單位同一個項目只能通過單個推薦單位申報,不得多頭申報和重復申報。

2.項目(課題)負責人須具有高級職稱或博士學位,1958年1月1日以后出生,每年用于項目的工作時間不得少于6個月。

3.項目(課題)負責人原則上應為該項目(課題)主體研究思路的提出者和實際主持研究的科技人員。中央和地方各級國家機關的公務人員(包括行使科技計劃管理職能的其他人員)不得申報項目(課題)。

4.項目(課題)負責人限申報1個項目(課題);國家重點基礎研究發展計劃(973計劃,含重大科學研究計劃)、國家高技術研究發展計劃(863計劃)、國家科技支撐計劃、國家國際科技合作專項、國家重大科學儀器設備開發專項、公益性行業科研專項(以下簡稱改革前計劃)以及國家科技重大專項、國家重點研發計劃重點專項在研項目(含任務或課題)負責人不得牽頭申報項目(課題)。國家重點研發計劃重點專項的在研項目負責人(不含任務或課題負責人)也不得參與申報項目(課題)。

項目(課題)負責人、項目骨干的申報項目(課題)和改革前計劃、國家科技重大專項、國家重點研發計劃在研項目(課題)總數不得超過2個;改革前計劃、國家科技重大專項、國家重點研發計劃的在研項目(含任務或課題)負責人不得因申報項目(課題)而退出目前承擔的項目(含任務或課題)。國家重點研發計劃的在研項目(含任務或課題)負責人和項目骨干退出項目研發團隊后,在原項目執行期內原則上不得牽頭或參與申報本重大項目。

計劃任務書執行期(包括延期后的執行期)到2019年6月30日之前的在研項目(含任務或課題)不在限項范圍內。

5.特邀咨評委委員不能申報項目(課題);參與本重大項目實施方案或本年度項目指南編制的專家,不能申報項目(課題)。

6.受聘于內地單位的外籍科學家及港、澳、臺地區科學家可作為項目(課題)負責人,全職受聘人員須由內地聘用單位提供全職聘用的有效材料,非全職受聘人員須由內地聘用單位和境外單位同時提供聘用的有效材料,并隨紙質項目預申報書一并報送。

7.申報項目受理后,原則上不能更改申報單位和負責人。

8.項目的具體申報要求,詳見項目申報指南(附件)。

各申報單位在正式提交項目申報書前可利用國家科技管理信息系統公共服務平臺查詢相關科研人員承擔改革前計劃和國家科技重大專項、國家重點研發計劃重點專項在研項目(含任務或課題)情況,避免重復申報。

四、具體申報方式

1. 網上填報

請各申報單位按要求通過國家科技管理信息系統公共服務平臺進行網上填報。項目管理專業機構將以網上填報的申報書作為后續形式審查、項目評審的依據。預申報書格式在國家科技管理信息系統公共服務平臺相關專欄下載。

項目申報單位網上填報預申報書的受理時間為:2018年10月26日8:00至12月5日16:00。進入答辯評審環節的申報項目,由申報單位按要求填報正式申報書,并通過國家科技管理信息系統提交,具體時間和有關要求另行通知。

國家科技管理信息系統公共服務平臺:

http://service.most.gov.cn;

技術咨詢電話:010-58882999(中繼線);

技術咨詢郵箱:program@istic.ac.cn。

2. 組織推薦

請各推薦單位于2018年12月10日前(以寄出時間為準),將加蓋推薦單位公章的推薦函(紙質,一式2份)、推薦項目清單(紙質,一式2份)寄送中國科學技術信息研究所。推薦項目清單須通過系統直接生成打印。

寄送地址:北京市海淀區復興路15號中信所170室,郵編:100038。

聯系電話:010-58882171。

材料報送和業務咨詢。請各申報單位于2018年12月10日前(以寄出時間為準),將加蓋申報單位公章的預申報書(紙質,一式2份),寄送至項目管理專業機構。項目預申報書須通過系統直接生成打印。

咨詢電話:010-68104417。

科學技術部高技術研究發展中心,寄送地址:北京市三里河路一號9號樓(計劃與監督處),郵編:100044。

附件:科技創新2030—“新一代人工智能”重大項目2018年度項目申報指南(指南編制專家名單、形式審查條件要求)

              科 技 部 

       2018年10月12日 

(此件主動公開)

科技創新 2030—“新一代人工智能” 

重大項目 2018 年度項目申報指南

為落實《新一代人工智能發展規劃》,啟動實施科技創新 2030—“新一代人工智能”重大項目。根據重大項目實施方案的部署,科技部組織編制了2018年度項目申報指南,現予以正式發布。

本重大項目的總體目標是:以推動人工智能技術持續創新和 與經濟社會深度融合為主線,按照并跑、領跑兩步走戰略,圍繞 大數據智能、跨媒體智能、群體智能、混合增強智能、自主智能  系統等五大方向持續攻關,從基礎理論、支撐體系、關鍵技術、創新應用四個層面構筑知識群、技術群和產品群的生態環境,搶占人工智能技術制高點,妥善應對可能帶來的新問題和新挑戰,  促進大眾創業萬眾創新,使人工智能成為智能經濟社會發展的強大引擎。

2018 年度項目申報指南在新一代人工智能基礎理論、面向重大需求的關鍵共性技術、新型感知與智能芯片等 3 個技術方向啟動 16 個研究任務,擬安排國撥經費概算 8.7 億元。各研究任務要求以項目為單元整體組織申報,項目須覆蓋所申報指南方向二級標題(例如:1.1)下的所有研究內容并實現對應的研究目標,申請者應根據指南描述,按照需求導向、問題導向和 目標導向的原則,根據指南研究內容提出明確的任務目標和具體的考核指標。每個項目下設課題數不超過5個,所含參研單位總數不超過10 家,實施周期為 3—5 年。項目設1名項目負責人,項目中的每個課題設1名課題負責人。項目鼓勵充分發揮地方和市場作用,強化產學研用緊密結合,調動社會資源投入新一代人工智能研發。對于面向重大需求的關鍵共性技術方向的項目,配套經費與國撥經費比例不低于 1:1;對于新型感知與智能芯片方向的項目,配套經費與國撥經費比例不低于 2:1。

1.新一代人工智能的基礎理論

聚焦人工智能重大科學前沿問題,以突破人工智能基礎機理、模型和算法瓶頸為重點,重點布局可能引發人工智能范式變革的新一代人工智能基礎理論研究,為人工智能持續發展與深度應用提供強大科學儲備。

本方向下設 7 個研究任務,每個任務擬支持項目不超過 3 項。項目面向重大科學前沿和原始創新,申請者應針對研究目標明確  應用需求背景,凝練核心科學問題,提出能夠形成本方向具有國  際影響力的可驗證系統(包括驗證數據庫、驗證環境和驗證結果等),鼓勵代碼開源和數據共享。鼓勵已有較好合作基礎的精干團隊參與申請。

1.1新一代神經網絡模型

借鑒神經認知機理和機器學習數學方法等,開展神經網絡模 型非線性映射、神經網絡對抗和安全性、網絡結構自動組織與演化、神經元和模塊功能特異化、小樣本學習/弱標簽/無標簽樣本 學習、可解釋性等新理論和新方法的研究。

本任務研究目標是突破大數據等限制,顯著提升神經網絡支 撐解決現實人工智能問題的范圍和能力。

1.2面向開放環境的自適應感知

針對應用場景變換易導致智能系統性能急劇下降問題,發展 適應能力強的層次化網絡結構、可連續學習的機器學習策略及一 般性效能度量方法,突破無監督學習、經驗記憶利用、內隱知識  發現與引導及注意力選擇等難點。

本任務研究目標是推動開放環境、變化場景下的自適應感知 智能理論和方法突破。 

1.3跨媒體因果推斷

研究基于跨媒體的人類常識知識形成的機器學習新方法,并在常識知識支持下對跨媒體數據進行自底向上的深度抽象和歸 納,有效管控不確定性的自頂向下演繹和推理,建立符號邏輯推  理、歸納學習和直覺頓悟相互協調補充的新模型和方法,支持跨媒體知識的不一致性分析。

本任務研究目標是實現跨媒體從智能的關聯分析向常識知識支持下因果推斷的飛躍。 

1.4非完全信息條件下的博弈決策

針對人類經濟活動、人機對抗等非完全信息條件下的博弈特點,結合機器學習、控制論、博弈論等領域進展,研究不確定復 雜環境下的動力學機制,將對抗學習、強化學習與動態博弈論進行融合,支持多群體博弈。

本任務研究目標是突破非完全信息環境下智能基礎模型和動態博弈決策理論。

1.5群智涌現機理與計算方法

研究開放、動態、復雜環境下的大規模群體協作的組織架構、行為模式和激勵機制,建立可表達、可計算、可調控的復合式激 勵算法,探索個體貢獻匯聚成群體智能的涌現機理和演化規律,突破面向全局目標的群體智能演進方法和時空敏感的群體智能協同決策。

本任務研究目標是建立行為可預知、目標可引導和過程可持 續的群體智能涌現的理論和方法。

1.6人在回路的混合增強智能

研究不確定性、脆弱性和開放性條件下的任務建模、環境建 模和人類行為建模,發展人在回路的機器學習方法及混合增強智 能評價方法,把人對復雜問題分析與響應的高級認知機制與機器  智能系統緊密耦合,有效避免由于人工智能技術的局限性引發的決策風險和系統失控。

本任務研究目標是實現可收斂的復雜問題人機雙向協作和問題求解。

1.7復雜制造環境下的協同控制與決策理論方法

面向離散制造業和流程工業中復雜多維度人機物協同問題,研究跨層、跨域的分布式網絡化協同控制方法,突破人機物三元協同決策與優化理論,實現人機物的虛實融合與動態調度,探索無人加工生產線的重構及人機共融智能交互等。

本任務研究目標是探索建立自主智能工廠技術體系所必須的理論與方法。

2.面向重大需求的關鍵共性技術

圍繞提升我國人工智能國際競爭力的迫切需求,面向重大需求,突破新一代人工智能關鍵共性技術,以算法為核心,數 據和硬件為基礎,全面提升感知識別、知識計算、認知推理、協同控制與操作、人機交互等能力,形成開放兼容、穩定成熟的技術體系。本方向下設7個研究任務,根據不同應用場景,每個任務擬支持項目不超過2 項。項目面向國家重大需求,需要明確產出的重大戰略性技術和產品,或者能夠對外提供的服務,鼓勵開源。項目申報需明確應用場景及可考核的性能指標,以此作為擇優的重要依據。鼓勵有明確應用背景和技術突破基礎的團隊參與申請。

2.1可泛化的領域知識學習與計算引擎

突破知識加工、深度搜索和可視交互等核心技術,形成概念識別、實體發現、屬性預測、協同推理、知識演化和關系挖掘等能力,實現知識持續增長的自動化獲取,形成從數據到知識、從知識到服務的自主歸納和學習能力。在 1—2 個知識密集型領域進行服務驗證,達到或超越領域專家/專業從業人員平均問答服務水平。

本任務研究目標是面向跨界融合新業態與知識創新服務需求,攻克大規模、綜合性知識中心建立所需要的關鍵技術。

2.2跨媒體分析推理技術系統

研究跨媒體多元知識統一表征理論、模型和獲取方法,研究 海量、異構、分布的大規模跨媒體知識的管理方法和技術,構建十億級別以上的適應跨媒體內容演化的知識圖譜和分析推理技術,建立從定向推理到通用推理的泛化機制。

本任務研究目標是面向跨媒體內容管理、跨模態醫療分析等 重大需求,實現可回溯、可解釋的類人跨媒體智能推理系統。

2.3認知任務下的場景主動感知技術

針對復雜環境中的自主定位、目標搜尋、場景分析和解釋等 認知要求,研究自然場景的主動視覺感知、三維環境動態建模和定位技術;研究復雜場景中聲學環境探測與基于聽覺反饋機理的  言語主動感知技術;研究視聽覺協同的從自然場景主動發現新目標及其屬性知識的認知技術。

本任務研究目標是面向具有重大產業前景的認知任務,建立 典型應用場景實驗平臺并進行功能驗證。

2.4面向群體行為的群智激發匯聚研究

研究群體智能的協同與演化、通信與規劃、決策與控制等技術;研究群體智能行為的訓練、驗證和可解釋性技術;研究群體 活動的群智激發匯聚機理和技術,探索群智合作與競爭等激發模  式,突破復雜不確定環境下的智能實時推理和對抗技術。

本任務研究目標是針對大規模復雜群體活動等典型應用場景進行群智行為激發的關鍵技術驗證和應用示范。

2.5人機協同軟硬件技術研究

研究構造軟硬件一體化的人機協同技術平臺。研究適應真實 世界情境理解與協同決策的模型與方法;研究人機協同中混合人類直覺、經驗、行為的新型學習方法;研究環境和情景的自然理  解、大規模知識的處理技術等。

本任務研究目標是面向典型人機協同應用,研究提出人機交互智能軟硬件及新型混合計算架構等。

2.6無人系統自主智能精準感知與操控

針對海、陸、空、天無人平臺等自主智能發展需求,研究無約束環境、資源受限條件下的基于多傳感器信息融合的協同感知 方法;研究復雜場景下多源異構感知對象快速精準的分割、檢測、定位、跟蹤和識別方法;研究大范圍場景地圖構建、自主定位、透徹感知與動態認知等語義建模和理解方法等;研究復雜環境下面向多任務的協同、柔順、精準操控方法。

本任務研究目標是建立或利用已有自主智能系統進行技術驗證,實現自主智能無人系統中的自然、精準、安全的交互與精準操控。

2.7自主智能體的靈巧精準操作學習

研究基于智能人機交互的復雜靈巧精確操作技能傳授和高效示范;研究實現對抓取、對準、趨近、裝入等復雜技能的機器學習和技能生成;研究自主智能體的靈巧作業運動規劃和協調控制,實現從技能到靈巧操作的運動映射;研究多層次操作技能表示方法,實現復雜技能的知識化表達。

本任務研究目標是針對不確定性生產系統中對自主操作的需求,圍繞精密裝配等典型場景,進行靈巧操作技能學習技術 驗證。

3.新型感知與智能芯片

圍繞人工智能產業發展的關鍵環節和應用生態,從建立人工智能基礎支撐體系角度,重點研究新型感知與智能芯片的關鍵技 術和標準。

本方向下設2個研究任務,每個任務擬支持 1—2 個項目。鼓勵已有較好產業化基礎的產學研團隊參與申請。

3.1新型感知器件與芯片

研究能夠模擬生物視、聽、觸、嗅等感知通道的信號處理和 信息加工機理,研制新型感知器件、芯片以及相應的神經網絡感 知信息表示、處理、分析和識別算法模型,開發功能類似生物、  性能超越生物的感知系統并實現功能驗證。

3.2神經網絡處理器關鍵標準與驗證芯片

設計支持訓練和推理的神經網絡計算指令集,制定神經網絡 表示與壓縮標準,在此基礎上開發高效基礎算法庫和接口標準, 實現配套開發工具鏈,建立開放的、不依賴于具體芯片實現方式  的芯片平臺標準,實現軟硬件系統接口的統一化。實現支持上述  指令集、算法庫、標準及開發接口的驗證芯片和示例應用。 

2018 年度項目申報指南編制專家名單

序號

姓名

單位

職稱

1

徐波

中國科學院自動化研究所

研究員

2

管海兵

上海交通大學

教授

3

胡國平

科大訊飛公司

研究員

賀樑

華東師范大學

教授

5

黃鐵軍

北京大學

教授

6

吳飛

浙江大學

教授

7

吳楓

中國科學技術大學

教授

8

吳文峻

北京航空航天大學

教授

9

黃攀峰

西北工業大學

教授

10

趙彥杰

中國電科集團電子科學研究院

研究員

11

薛建儒

西安交通大學

教授

12

張濤

清華大學

教授

13

李碩

中國科學院沈陽自動化研究所

教授

14  

尹首一

清華大學

副教授

 文章來源:科技部


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