2018年重点研发计划主动设计申报指引工业领域人工.doc

附件3 2018年度重点研发计划主动设计申报指南 工业领域 一、人工智能技术 （一）人工智能新技术与基础平台研发及应用。主要研究内容：研究突破深度学习、类脑学习、混合智能、跨媒体学习、个性化分析、知识图谱、包容性计算等关键核心技术，服务我省工业生产、医疗健康、文化教育等相关AI应用产业。实施目标：开发出面向行业应用的人工智能开源平台，平台支持至少50个人工智能算法，支撑PB级数据、千万用户计算，实施10个以上大型应用示范。申报主体：企业、高等学校、科研院所或产学研联合申报。 （二）跨界大数据智能分析与跨界服务平台研发及应用。主要研究内容：研究语义融合、数据收集整合、数据管理、深入挖掘等支撑健康、金融、制造、环境与过程分析、行为监控、风险评估等跨界大数据智能分析方法。研究跨越价值链的数据管理跨界服务设计、评价方法。研制跨界大数据收集管理与分析支撑平台、数据驱动的跨界服务平台，制定相关的跨界数据融合和跨界服务标准，并在产业及相关产业大数据与服务平台中开展示范应用。实施目标：突破跨界大数据融合、收集管理、挖掘分析、服务设计等相关的关键技术，研制跨界大数据收集管理、分析支撑平台与数据驱动的跨界服务平台，提出1-2项相关技术标准，融合不少于5个领域的跨界大数据，在5个以上大型单位开展示范应用。申报主体：企业、、科研院所或产学研联合申报。 （三）脑机融合神经芯片研发及应用。主要研究内容：研制具有类脑信息处理行为的低功耗脑机融合神经芯片。构建以神经芯片为数据处理核心，支持信号采集、编码、理解与反馈的脑机融合应用系统。研究脑机融合系统的安全模型，实现脑机融合系统的信息安全与防护。重点研究器件的接入与响应，以及类脑芯片人机结合的相关材料、工艺、器件。实施目标: 为“类脑芯片”的开发奠定坚实的材料和器件基础；突破侵入式脑机接口的信号编解码、神经芯片的关键技术，解决类脑芯片的低功耗技术，实现生物大脑与计算机系统之间高效的信息通讯、处理、分析、及生成，在脑机交互与控制、神经诊疗与康复、功能增强等方面开展典型应用示范。申报主体：企业、、科研院所或产学研联合申报。 二、工业互联网与安全 （一）工业互联网基础核心部件研发及应用。主要研究内容：研究工业互联网基础部件集成传感器技术与相关集成电路芯片设计方法，开展制备技术、工艺设计与产品可靠性研究。实施目标：开发出基于工业互联网的数字传感器、网络集成驱动芯片及专用处理器等基础件与核心件，并实现示范应用。申报主体：企业、、科研院所或产学研联合申报。 （二）云计算安全及服务系统研发及应用。主要研究内容：研究可定义、可重构、可演进的云服务安全防护体系架构，研究，研究行业云数据中心的安全态势感知与风险实时检测，各行业云计算安全服务水平。实施目标：建立新型云服务安全架构体系，并实现示范应用。申报主体：企业、、科研院所或产学研联合申报。 （三）高性能工业实时以太网技术研究及应用。主要研究内容：研发网络信息调度机制、高效信息传输协议、拓扑结构优化、提高时间同步精度和工业以太网的通信实时性。研发合理的冗余设计、点对点和端到端的可靠传输系统和设备，提高工业以太网的通信可靠性。研发通信通道安全性和协议安全，提高工业以太网的安全性。基于工业互联网的协同设计研发展、协同制造、协同质控和协同服务。实施目标：实现要求端到端数据传输可靠性99.99%以上、网络具备多层动态密钥安全机制，并在机械、纺织、汽车、陶瓷等行业实施3项以上典型应用示范。申报主体：企业、、科研院所或产学研联合申报。 （四）物联环境下信息安全关键技术研究及应用。主要研究内容：研究物联环境下的安全威胁感知分析与防御技术。研究支持混合云计算的高性能、高可靠性、高安全性的网络安全平台的多块业务板虚拟化技术。研究数据中心交换架构体系，针对大容量、高安全、高可靠、高吞吐的交换机核心技术开展技术研究，研制大容量交换设备。研制基于基础安全数据和安全日志的海量日志监控平台，实现对纷繁复杂的网络中的攻击进行实时的态势监控，对全局的攻击日志进行监控和分析，解决传统攻击日志和攻击分析设备无法对攻击者进行持续最终的问题。实施目标：建立一套混合云计算的网络安全架构体系，并研制出相应硬件设备，实现多台硬件安全设备虚拟化及多台独立的逻辑安全，实现业务引擎和接口引擎的弹性扩容，并实现示范应用。申报主体：企业、、科研院所或产学研联合申报。 三、柔性电子材料与器件 （一）柔性传感材料与传感器研发及应用。主要研究内容：开展柔性/可拉伸器件和导电材料的制备技术研究，设计和研发柔性/可拉伸器件、导线、电极。设计和研发适于可穿戴设备使用的新型柔性/可拉伸传感器件。研究适合于柔性传感器应用于医疗和健康监测的算法，实现可穿戴复杂环境下的精准健康数据获取和分析。实施目标：研发出4－5种具有自主知识产权的柔性、可拉伸传感材