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揭榜掛帥 | 工信部組織開(kāi)展2023年（3D/元宇宙,、人形機(jī)器人,、腦機(jī)接口、通用人工智能等）未來(lái)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新任務(wù)揭榜掛帥工作
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作者:4SHQ
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發(fā)布時(shí)間: 565天前
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工業(yè)和信息化部辦公廳
工信廳科函〔2023〕235號(hào)
為深入貫徹落實(shí)習(xí)近平總書(shū)記關(guān)于揭榜掛帥工作的重要指示精神,，加快推動(dòng)未來(lái)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展,，現(xiàn)在組織開(kāi)展未來(lái)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新任務(wù)揭榜掛帥申報(bào)工作。有關(guān)事項(xiàng)通知如下：
一,、揭榜任務(wù)內(nèi)容
面向元宇宙,、人形機(jī)器人、腦機(jī)接口,、通用人工智能4個(gè)重點(diǎn)方向,，聚焦核心基礎(chǔ)、重點(diǎn)產(chǎn)品、公共支撐,、示范應(yīng)用等創(chuàng)新任務(wù),，發(fā)掘培育一批掌握關(guān)鍵核心技術(shù)、具備較強(qiáng)創(chuàng)新能力的優(yōu)勢(shì)單位,，突破一批標(biāo)志性技術(shù)產(chǎn)品,，加速新技術(shù)、新產(chǎn)品落地應(yīng)用,。（任務(wù)詳見(jiàn)附件）,。
二、推薦條件
（一）申報(bào)單位須為在中華人民共和國(guó)境內(nèi)注冊(cè),、具有獨(dú)立法人資格的企事業(yè)單位,。申報(bào)單位需承諾揭榜后能夠在指定期限內(nèi)完成相應(yīng)任務(wù)。
（二）鼓勵(lì)企業(yè),、金融機(jī)構(gòu),、科技服務(wù)機(jī)構(gòu)、高校,、科研院所及新型研發(fā)機(jī)構(gòu)等以聯(lián)合體方式申報(bào),，牽頭單位為1家，聯(lián)合參與單位不超過(guò)4家,。
（三）各省,、自治區(qū)、直轄市及計(jì)劃單列市工業(yè)和信息化主管部門(mén),、中央企業(yè)集團(tuán)組織按照政府引導(dǎo),、企業(yè)自愿的原則，優(yōu)先推薦創(chuàng)新能力突出,、產(chǎn)業(yè)化前景好,、行業(yè)帶動(dòng)作用明顯的項(xiàng)目。
三,、工作要求
（一）申報(bào)主體可通過(guò)申報(bào)系統(tǒng)（ https://jbgs.ccidnet.com ）進(jìn)行申報(bào),，完成注冊(cè)后填寫(xiě)申報(bào)所需材料。申報(bào)截止時(shí)間為2023年11月10日,。
（二）推薦單位于2023年11月30日前使用賬號(hào)登錄系統(tǒng)并確認(rèn)推薦名單,。各省、自治區(qū),、直轄市工業(yè)和信息化主管部門(mén)每個(gè)方向推薦項(xiàng)目數(shù)量原則上不超過(guò)15個(gè),；計(jì)劃單列市工業(yè)和信息化主管部門(mén)每個(gè)方向推薦項(xiàng)目數(shù)量原則上不超過(guò)5個(gè)；上海（浦東新區(qū)）,、深圳,、濟(jì)南-青島、北京、天津（濱海新區(qū)）,、杭州,、廣州、成都,、長(zhǎng)沙,、武漢,、南京等國(guó)家人工智能創(chuàng)新應(yīng)用先導(dǎo)區(qū)每個(gè)方向推薦項(xiàng)目數(shù)量原則上不超過(guò)3個(gè),，不占屬地指標(biāo)，經(jīng)省,、自治區(qū),、直轄市工業(yè)和信息化主管部門(mén)審核后統(tǒng)一報(bào)送；中央企業(yè)集團(tuán)和部屬單位不占屬地指標(biāo),，可直接報(bào)送,，每個(gè)方向推薦項(xiàng)目數(shù)量原則上不超過(guò)3個(gè)。
（三）工業(yè)和信息化部組織遴選并公布入圍揭榜單位名單（每個(gè)揭榜方向原則上不超過(guò)5家）,。入圍揭榜單位完成攻關(guān)任務(wù)后（名單公布之日起不超過(guò)2年）,，工業(yè)和信息化部委托第三方專(zhuān)業(yè)機(jī)構(gòu)開(kāi)展測(cè)評(píng)工作，擇優(yōu)確定揭榜優(yōu)勝單位（每個(gè)揭榜方向原則上不超過(guò)3家）,。
（四）請(qǐng)推薦單位高度重視未來(lái)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新任務(wù)揭榜掛帥工作,，充分調(diào)動(dòng)企業(yè)、金融機(jī)構(gòu),、科研院所,、新型研發(fā)機(jī)構(gòu)、相關(guān)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟及行業(yè)協(xié)會(huì)的積極性,，遵循公開(kāi),、公平、公正的原則完成好推薦工作,，并在政策,、資金、資源配套等方面加大支持力度,。
聯(lián)系方式：
工業(yè)和信息化部科技司 李謹(jǐn)成 010-68205234
申報(bào)系統(tǒng)技術(shù)咨詢(xún) 樊炳辰 010-68209219
孫美玉 010-68209262
附件：
1.元宇宙揭榜掛帥任務(wù)榜單 .doc
2.人形機(jī)器人揭榜掛帥任務(wù)榜單.doc
3.腦機(jī)接口揭榜掛帥任務(wù)榜單.doc
4.通用人工智能揭榜掛帥任務(wù)榜單.doc
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工業(yè)和信息化部辦公廳
2023年8月28日
附件1
元宇宙揭榜掛帥任務(wù)榜單
一、核心基礎(chǔ)
（一）基于Linux內(nèi)核的XR操作系統(tǒng)
揭榜任務(wù)：開(kāi)展面向空間計(jì)算的輕量化Linux內(nèi)核XR系統(tǒng)技術(shù)研究,，突破基于動(dòng)態(tài)時(shí)間幀補(bǔ)償?shù)牡脱訒r(shí)全鏈路渲染,、針對(duì)光學(xué)畸變及色散的預(yù)校正渲染、基于注視點(diǎn)的動(dòng)態(tài)渲染,、三維化顯示等關(guān)鍵技術(shù),，設(shè)計(jì)通用一體化的空間感知和智能人機(jī)交互接口，提升使用者的沉浸感、交互的自然度,。兼容適配不同主芯片平臺(tái),；支持主流三維引擎工具和標(biāo)準(zhǔn)。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年,，完成基于Linux內(nèi)核的XR操作系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工作,，系統(tǒng)延遲時(shí)間等核心指標(biāo)達(dá)到行業(yè)領(lǐng)先；兼容多種硬件主芯片平臺(tái),；支持多種三維引擎工具,；支持OpenXR、GSXR,、WebXR等XR標(biāo)準(zhǔn),；適配超過(guò)100款主流應(yīng)用的三維顯示。
（二）實(shí)時(shí)三維引擎
揭榜任務(wù)：研究多機(jī)集群渲染,、動(dòng)態(tài)全局光照,、高性能圖形圖像處理等技術(shù)，研發(fā)具備跨平臺(tái)能力的實(shí)時(shí)三維引擎,，實(shí)現(xiàn)超大規(guī)模場(chǎng)景的高性能高質(zhì)量實(shí)時(shí)渲染,；研究基于機(jī)器學(xué)習(xí)與程序化的內(nèi)容生成、多人協(xié)同交互等基于實(shí)時(shí)三維引擎的數(shù)字化內(nèi)容創(chuàng)作技術(shù),，研發(fā)具備程序化內(nèi)容生成能力的開(kāi)放引擎創(chuàng)作交互開(kāi)發(fā)工具及創(chuàng)作平臺(tái),；基于實(shí)時(shí)三維引擎，在電視演播,、教育,、文博、工業(yè)等多個(gè)領(lǐng)域開(kāi)發(fā)數(shù)字化示范應(yīng)用,。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年,，研發(fā)實(shí)時(shí)三維引擎，支持在主流國(guó)內(nèi)外操作系統(tǒng)上運(yùn)行,，支持單眼和雙眼,，最低支持8k分辨率、12bit 位寬的渲染輸出,，支持億級(jí)三角形在8K 60FPS下的渲染,。輸入反饋延遲等性能指標(biāo)達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平。
（三）三維序列數(shù)據(jù)編碼傳輸方案
揭榜任務(wù)：研究三維序列數(shù)據(jù)編解碼及傳輸框架,，結(jié)合三維序列數(shù)據(jù)特點(diǎn),，研究針對(duì)三維空間不規(guī)則動(dòng)態(tài)網(wǎng)格、稠密點(diǎn)云序列和隱式表示三維模型等6自由度數(shù)據(jù)編碼系統(tǒng),，實(shí)現(xiàn)三維序列數(shù)據(jù)的高效智能壓縮,。研究三維序列數(shù)據(jù)傳輸技術(shù),，圍繞三維序列數(shù)據(jù)傳輸方式、傳輸協(xié)議開(kāi)展關(guān)鍵核心能力和標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建,。在沉浸式通話(huà),、元宇宙會(huì)議、沉浸視頻點(diǎn)播等場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用,。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年,，在保證高質(zhì)量的視覺(jué)效果條件下，三維空間不規(guī)則動(dòng)態(tài)網(wǎng)格,、稠密點(diǎn)云序列和隱式表示三維模型等6自由度數(shù)據(jù)編碼壓縮率達(dá)到行業(yè)領(lǐng)先水平,。實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云序列傳輸方案設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)至少1種點(diǎn)云傳輸協(xié)議驗(yàn)證,。
（四）面向元宇宙沉浸多感交互的5G-A網(wǎng)絡(luò)
揭榜任務(wù)：研究元宇宙業(yè)務(wù)QoS,、網(wǎng)絡(luò)資源,、計(jì)算資源等多要素聯(lián)合受限下的5G-A網(wǎng)絡(luò)容量理論模型,，指導(dǎo)系統(tǒng)性能評(píng)估及容量?jī)?yōu)化。研究支持元宇宙終端計(jì)算任務(wù)卸載到邊緣,、云的5G-A網(wǎng)絡(luò)端邊云協(xié)同優(yōu)化,，有效降低終端的計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)及功耗。研究基于網(wǎng)絡(luò)狀態(tài),、用戶(hù)行為和媒體特征等多維感知信息的沉浸式媒體自適應(yīng)傳輸,，有效提升網(wǎng)絡(luò)資源利用率及系統(tǒng)容量。研究基于視頻,、音頻,、動(dòng)作及觸覺(jué)等多模態(tài)數(shù)據(jù)的5G-A網(wǎng)絡(luò)多模態(tài)協(xié)同傳輸，支持多模態(tài)多感官實(shí)時(shí)交互,。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年,，完成云VR、云AR,、分離渲染等元宇宙典型應(yīng)用場(chǎng)景的系統(tǒng)容量理論模型,；支持5G-A網(wǎng)絡(luò)下的終端計(jì)算任務(wù)卸載，實(shí)現(xiàn)終端計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)及功耗的有效降低,；支持沉浸式媒體自適應(yīng)傳輸,，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源利用率提升，相比現(xiàn)有5G網(wǎng)絡(luò),，單小區(qū)系統(tǒng)容量（并發(fā)XR用戶(hù)數(shù)）提升3倍以上,；支持多模態(tài)協(xié)同傳輸，多模態(tài)交互場(chǎng)景下端到端時(shí)延不超過(guò)50毫秒,。相關(guān)技術(shù)指標(biāo)應(yīng)通過(guò)實(shí)驗(yàn)室仿真驗(yàn)證或系統(tǒng)原型樣機(jī)驗(yàn)證,，達(dá)到行業(yè)領(lǐng)先水平,。
（五）基于物體特征點(diǎn)的三維模型快速匹配系統(tǒng)
揭榜任務(wù)：針對(duì)基于圖像的三維建模，開(kāi)展三維模型特征點(diǎn)匹配和對(duì)比的研究,。主要利用優(yōu)化后的基于特征（形狀）的技術(shù)方法進(jìn)行粗配準(zhǔn),，利用優(yōu)化后的基于幾何（icp）的技術(shù)方法進(jìn)行精配準(zhǔn)，通過(guò)降維以及限制自由度的方式實(shí)現(xiàn)快速,、穩(wěn)定的配準(zhǔn),。突破對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的無(wú)序性、非結(jié)構(gòu)化,、不均勻和噪聲等干擾,，有效地利用已有的信息實(shí)現(xiàn)精確、魯棒的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法,，實(shí)現(xiàn)在室內(nèi)正常光照條件下,，在市場(chǎng)主流移動(dòng)設(shè)備上快速、精確地完成點(diǎn)云的配準(zhǔn),。實(shí)現(xiàn)在工業(yè)設(shè)備維修維護(hù)等場(chǎng)景的應(yīng)用,，解決技術(shù)專(zhuān)家無(wú)法到場(chǎng)指導(dǎo)設(shè)備維修維護(hù)的問(wèn)題。需要兼容不同的主芯片平臺(tái),。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年,，完成基于物體特征點(diǎn)的三維模型快速匹配算法；根據(jù)不同設(shè)備尺寸,，建模階段,，采集不多于4000個(gè)特征點(diǎn)即滿(mǎn)足物體的建模要求，配準(zhǔn)階段,，不多于10秒完成配準(zhǔn),，物體特征點(diǎn)的精確度偏差毫米級(jí)。實(shí)現(xiàn)在200-2000勒克斯光照強(qiáng)度范圍內(nèi),，即使建模和配準(zhǔn)的環(huán)境光照不同,，算法都能穩(wěn)定、準(zhǔn)確地配準(zhǔn),。系統(tǒng)在重點(diǎn)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)規(guī)?；逃谩?/p>
二,、重點(diǎn)產(chǎn)品
（六）高逼真數(shù)字人快速構(gòu)建與多模態(tài)交互系統(tǒng)
揭榜任務(wù)：研制高速4D面部采集技術(shù),，研究并實(shí)現(xiàn)批量化、自動(dòng)化的產(chǎn)業(yè)級(jí)面部模型處理與制作流程,?；诙嗄B(tài)信息進(jìn)行多樣化采集，建設(shè)人臉高精度4D模型數(shù)據(jù)庫(kù),，實(shí)現(xiàn)高逼真數(shù)字人面部和身體的快速構(gòu)建,。搭建基于大模型的多模態(tài)數(shù)字人交互系統(tǒng),，實(shí)現(xiàn)視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)等多模態(tài)輸入信息的統(tǒng)一表征,，實(shí)現(xiàn)基于預(yù)訓(xùn)練模型的表情,、動(dòng)作推理。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年,，數(shù)字人4D面部動(dòng)態(tài)重建幀率≥30fps,，綁定后生成表情誤差小于5mm，數(shù)字人的自然度,、真實(shí)度等主觀體驗(yàn)評(píng)分達(dá)到行業(yè)領(lǐng)先水平,。基于多模態(tài)交互輸入結(jié)合大模型實(shí)現(xiàn)高準(zhǔn)確度,、低延遲的動(dòng)作,、表情、行為推理,。
（七）虛擬空間創(chuàng)作平臺(tái)
揭榜任務(wù)：研究基于元宇宙虛擬空間的構(gòu)建系統(tǒng),，實(shí)現(xiàn)低代碼快速構(gòu)建虛擬空間。研究音視頻互動(dòng)平臺(tái),，實(shí)現(xiàn)在元宇宙中進(jìn)行語(yǔ)音,、視頻交流,。研究多人協(xié)作系統(tǒng),，實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生模型的多人交互協(xié)作。研究共享桌面技術(shù),，實(shí)現(xiàn)多人共享演示內(nèi)容,。研究元宇宙空間與云渲染方式的融合，實(shí)現(xiàn)手機(jī)或PC訪問(wèn)元宇宙空間,。研究人物換裝,、捏臉功能，實(shí)現(xiàn)在虛擬空間中打造個(gè)性化的數(shù)字人,。集成智能助手,，提供專(zhuān)屬場(chǎng)景的業(yè)務(wù)問(wèn)答與指令。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年,，實(shí)現(xiàn)不少于5類(lèi)場(chǎng)景的低代碼快速構(gòu)建,，支持會(huì)議元宇宙、展覽元宇宙,、教育元宇宙,、辦公元宇宙、園區(qū)元宇宙等場(chǎng)景,，場(chǎng)景運(yùn)行流暢不卡頓,。支持在線人數(shù),、模型加載效率、延遲時(shí)間等核心指標(biāo)達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平,。
（八）3D沉浸式實(shí)時(shí)通信系統(tǒng)
揭榜任務(wù)：研究基于多模態(tài),、多視角的三維視覺(jué)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)人,、物,、場(chǎng)的動(dòng)態(tài)三維數(shù)據(jù)采集、建模和顯示,。研制基于多傳感器的三維數(shù)據(jù)捕捉設(shè)備和基于裸眼3D顯示器的沉浸式實(shí)時(shí)通信系統(tǒng),，旨在提供身臨其境的沉浸感體驗(yàn)，可應(yīng)用于視頻會(huì)議和遠(yuǎn)程協(xié)作,，為遠(yuǎn)程教育和培訓(xùn),、遠(yuǎn)程手術(shù)和醫(yī)學(xué)會(huì)診、游戲和文旅等領(lǐng)域提供新的技術(shù)手段,。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年,，3D沉浸式實(shí)時(shí)通信系統(tǒng)從采集到呈現(xiàn)端到端時(shí)延小于400ms，幀率大于25,，三維重建平均誤差,、結(jié)構(gòu)相似性、感知損失指標(biāo)達(dá)到行業(yè)領(lǐng)先水平,。
（九）3D實(shí)景地圖平臺(tái)
揭榜任務(wù):研究3D實(shí)景地圖平臺(tái),，突破3D實(shí)景地理實(shí)體在語(yǔ)義化、結(jié)構(gòu)化等維度上的技術(shù)瓶頸,。研究用時(shí)空數(shù)據(jù)編織與時(shí)空知識(shí)圖譜技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)地理實(shí)體自身屬性及實(shí)體間關(guān)系進(jìn)行一致性描述,，以實(shí)現(xiàn)地理實(shí)體的語(yǔ)義化，達(dá)到計(jì)算機(jī)可理解,、可分析,。研究用GeoAI方法識(shí)別分類(lèi)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)地理實(shí)體單體分割并獲取其幾何輪廓及組成結(jié)構(gòu),。在城市規(guī)劃,、應(yīng)急防災(zāi)、交通治理等場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)快速批量應(yīng)用,。
預(yù)期目標(biāo):到2025年,，地理實(shí)體語(yǔ)義化覆蓋率、結(jié)構(gòu)化準(zhǔn)確率等核心指標(biāo)達(dá)到行業(yè)領(lǐng)先,。
（十）基于文本描述的3D場(chǎng)景生成系統(tǒng)
揭榜任務(wù)：研究基于文本描述的3D場(chǎng)景生成系統(tǒng),，突破傳統(tǒng)方法需要大量標(biāo)記3D模型數(shù)據(jù)集的限制，解決當(dāng)前基于文本描述的3D場(chǎng)景生成算法結(jié)果過(guò)飽和,、過(guò)平滑,、缺少細(xì)節(jié)等問(wèn)題,。研究多模態(tài)室內(nèi)3D場(chǎng)景生成，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量3D內(nèi)容生成,，包括復(fù)雜效果,，基于文本生成多樣性3D內(nèi)容和360°場(chǎng)景等。研究基于分布式云渲染實(shí)現(xiàn)多模態(tài)實(shí)時(shí)3D場(chǎng)景生成系統(tǒng),，實(shí)現(xiàn)高帶寬高質(zhì)量?jī)?nèi)容實(shí)時(shí)傳輸,，海量高質(zhì)量3D內(nèi)容實(shí)時(shí)云端生產(chǎn)、渲染,、交互,。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年，實(shí)現(xiàn)根據(jù)輸入的文本信息,，對(duì)于實(shí)例輸入的文本生成特定實(shí)例圖像,。實(shí)現(xiàn)基于文本或文本+圖像的室內(nèi)3D場(chǎng)景的生成，生成場(chǎng)景的渲染視角圖像與文本一致性指標(biāo)CLIP score,、渲染圖像的感知指標(biāo)Inception score等核心指標(biāo)達(dá)到國(guó)際領(lǐng)先,。
三、公共支撐
（十一）元宇宙數(shù)字身份標(biāo)識(shí)技術(shù)解決方案
揭榜任務(wù)：研究元宇宙數(shù)字身份標(biāo)識(shí)技術(shù),，構(gòu)建跨平臺(tái),、跨設(shè)備、跨系統(tǒng)的元宇宙中數(shù)字身份及作品標(biāo)識(shí)體系,。研究數(shù)字身份映射體系,，將元宇宙中數(shù)字身份與現(xiàn)實(shí)中人員身份關(guān)聯(lián)，確保元宇宙世界中數(shù)字身份活動(dòng)的真實(shí)性,。通過(guò)“嵌入式”標(biāo)識(shí)服務(wù),，為每個(gè)數(shù)字身份及相關(guān)作品分配唯一數(shù)字標(biāo)識(shí)，建立起可信賴(lài),、可查驗(yàn)、可追溯的數(shù)字身份及標(biāo)識(shí)管理體系,。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年,，實(shí)現(xiàn)元宇宙數(shù)字身份標(biāo)識(shí)技術(shù)解決方案在至少1類(lèi)行業(yè)領(lǐng)域開(kāi)展應(yīng)用試點(diǎn)；實(shí)現(xiàn)元宇宙數(shù)字身份及作品的唯一標(biāo)識(shí)技術(shù),，數(shù)字身份標(biāo)識(shí)可跨平臺(tái),、跨設(shè)備、跨系統(tǒng)互認(rèn)互通,；技術(shù)解決方案的安全性,、創(chuàng)新性及實(shí)用性達(dá)到行業(yè)領(lǐng)先水平。
附：
1.2023年未來(lái)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新任務(wù)揭榜單位推薦表-元宇宙方向
2.2023年未來(lái)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新任務(wù)揭榜單位申報(bào)材料
附件2
人形機(jī)器人揭榜掛帥任務(wù)榜單
一,、核心基礎(chǔ)
（一）全身動(dòng)力學(xué)控制算法
揭榜任務(wù)：面向人形機(jī)器人高動(dòng)態(tài)行走的全身控制問(wèn)題,，突破人形機(jī)器人多體動(dòng)力學(xué)實(shí)時(shí)模型,、基于全身力矩的模型預(yù)測(cè)控制、長(zhǎng)距離離線身體姿態(tài)和落足點(diǎn)規(guī)劃,、在線步態(tài)規(guī)劃與實(shí)時(shí)姿態(tài)跟蹤,、面向仿人機(jī)器人高爆發(fā)關(guān)節(jié)伺服阻抗控制等關(guān)鍵技術(shù)。形成人形機(jī)器人高動(dòng)態(tài)行走控制方法,，在人形機(jī)器人實(shí)物平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年，建立人形機(jī)器人高動(dòng)態(tài)行走控制算法,，可支持具有雙足,、雙臂、腰,、髖,、膝、踝等不少于28個(gè)自由度的人形仿生機(jī)構(gòu),。支撐人形機(jī)器人實(shí)現(xiàn)平地,、斜坡、臺(tái)階,、非平整路面,、松軟路面等環(huán)境的高動(dòng)態(tài)行走，平地最大行走速度≥4km/h, 最大奔跑速度≥9km/h。
（二）電機(jī)驅(qū)動(dòng)器
揭榜任務(wù)：面向人形機(jī)器人快速,、靈活的伺服驅(qū)動(dòng)需求,，突破高性能伺服驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)、制造與測(cè)試等技術(shù),。研發(fā)小體積、高爆發(fā),、高效率的高功率密度電機(jī)伺服驅(qū)動(dòng)器,。提升電機(jī)伺服驅(qū)動(dòng)器自主研發(fā)水平，推動(dòng)高性能伺服驅(qū)動(dòng)器的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用,。
預(yù)期目標(biāo)：
到2025年,，完成系列化的高功率密度電機(jī)伺服驅(qū)動(dòng)器，支持多種行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化碼盤(pán)和通訊接口,。最高效率不低于95%,，重量小于210g（含散熱片），尺寸小于170cm3,，最大連續(xù)功率達(dá)到6kW,，擁有智能伺服控制算法，可實(shí)現(xiàn)高速柔性伺服驅(qū)動(dòng)控制。
（三）力傳感器
揭榜任務(wù)：面向人形機(jī)器人準(zhǔn)確獲取驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié)和肢體末端觸感力學(xué)信號(hào)的需求,，突破穩(wěn)定可靠的力傳感器結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與制造,、智能化信號(hào)處理與分析、多信息智能識(shí)別與模型分析等關(guān)鍵技術(shù),；研制系列化,、高性能、低成本,、智能化的新型力傳感器,；發(fā)展低成本、規(guī)?；膫鞲衅魃a(chǎn)制造方法,，推動(dòng)新型力傳感器在人形機(jī)器人上的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年,，完成人形機(jī)器人系列化力傳感器的設(shè)計(jì)與制造,，滿(mǎn)足驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié)、手指,、足底等肢體末端力測(cè)量需要,，并在人形機(jī)器人上開(kāi)展實(shí)際應(yīng)用。傳感器采用低成本,、高性能的設(shè)計(jì),，精度達(dá)到0.5%FS，響應(yīng)時(shí)間優(yōu)于0.03s,，具有智能信息采集與處理能力,，提升力傳感器的智能化水平。
（四）MEMS姿態(tài)傳感器
揭榜任務(wù)：面向人形機(jī)器人姿態(tài)控制對(duì)高性能,、小型化姿態(tài)傳感器的需求,，突破傳感器小型化結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、陀螺儀高精度加工工藝,、智能響應(yīng)姿態(tài)解算等關(guān)鍵技術(shù)；研制基于MEMS慣性器件的高性能姿態(tài)傳感器,；研究減小傳感系統(tǒng)體積重量,，降低功耗，提升傳感器抗振動(dòng),、抖動(dòng)能力以及傳輸性能的方法；發(fā)展低成本,、規(guī)?；瘋鞲衅魃a(chǎn)制造方法，推動(dòng)新型MEMS姿態(tài)傳感器在人形機(jī)器人上的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年,，完成高性能,、低成本的MEMS姿態(tài)傳感器研制，具有較強(qiáng)的抗振動(dòng)和抖動(dòng)性能,，俯仰角和橫滾角靜態(tài)精度為0.1°,，零偏穩(wěn)定性（1σ，10s平滑）不低于0.3°/h,，MEMS姿態(tài)傳感器具有強(qiáng)的魯棒性和智能穩(wěn)定算法,。
（五）觸覺(jué)傳感器
揭榜任務(wù)：圍繞人形機(jī)器人靈巧手使用工具、操作設(shè)備,、分揀物品,、高精度裝配等能力，在靈巧手掌內(nèi)配置觸覺(jué)傳感器,，以感知操作目標(biāo)的位姿,、硬度、肌理等特征,，提高靈巧手的智能化操作能力,。研發(fā)小體積、高可靠性,、高穩(wěn)定性的人形機(jī)器人手部觸覺(jué)傳感器,，滿(mǎn)足人形機(jī)器人靈巧手感知、操作,、交互等需求,，提升新型觸覺(jué)傳感器自主設(shè)計(jì)與研發(fā)水平，推動(dòng)觸覺(jué)傳感器的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用,。
預(yù)期目標(biāo)：
到2025年,，完成小體積高可靠性高穩(wěn)定性的手部觸覺(jué)傳感器研制，實(shí)現(xiàn)指尖,、指腹和掌面部位傳感器陣列密度1mm×1mm（厚度≤0.3mm）,；力檢測(cè)范圍0.1N/cm~240N/cm(10g/cm~24kg/cm)±5%；最小檢測(cè)力10g,。
二,、重點(diǎn)產(chǎn)品
（六）旋轉(zhuǎn)型電驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié)
揭榜任務(wù)：面向人形機(jī)器人高爆發(fā)、高功率密度的旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)性能需要,，研究融合驅(qū)動(dòng),、傳動(dòng)、力感知,、伺服控制,、熱控的關(guān)節(jié)設(shè)計(jì)方法，研發(fā)高響應(yīng)、輕量化,、變剛度,、高精度、模塊化的電機(jī)驅(qū)動(dòng)力控關(guān)節(jié),，提升電機(jī)驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié)的自主研發(fā)水平和人形機(jī)器人高動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)能力,，推動(dòng)高性能力控關(guān)節(jié)的應(yīng)用。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年,，研制系列化的人形機(jī)器人一體化旋轉(zhuǎn)電驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié),，集成減速器、電機(jī),、驅(qū)動(dòng)器等,，滿(mǎn)足腰、髖,、膝,、肘等關(guān)節(jié)伺服驅(qū)動(dòng)需要，峰值輸出功率密度優(yōu)于600W/kg,，峰值力矩密度優(yōu)于100N.m/kg,，在人形機(jī)器人上實(shí)現(xiàn)應(yīng)用驗(yàn)證。
（七）直線型電驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié)
揭榜任務(wù)：面向人形機(jī)器人對(duì)高推力密度,、高動(dòng)態(tài)響應(yīng)線性致動(dòng)器的迫切需求,，研究高速高功率密度永磁伺服電機(jī)設(shè)計(jì)、高動(dòng)態(tài)響應(yīng)伺服驅(qū)動(dòng),、基于動(dòng)力學(xué)匹配的驅(qū)動(dòng)-傳動(dòng)一體化集成,、基于全狀態(tài)反饋的電動(dòng)線性致動(dòng)器柔順運(yùn)動(dòng)控制等關(guān)鍵技術(shù)；研制高推力密度,、高動(dòng)態(tài)響應(yīng)線性電驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié),，并在人形機(jī)器人上開(kāi)展應(yīng)用驗(yàn)證。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年,，研制系列化人形機(jī)器人直線型電驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié),，滿(mǎn)足臀關(guān)節(jié)、膝關(guān)節(jié),、踝關(guān)節(jié)等應(yīng)用需求,，采用規(guī)模化,、低成本,、高性能的智能一體化設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)雙向驅(qū)動(dòng)伺服線性致動(dòng),，推力覆蓋500-10000N,，推力密度不低于1500 N/kg,，在人形機(jī)器人或足式機(jī)器人上實(shí)現(xiàn)應(yīng)用驗(yàn)證,。
（八）機(jī)械臂與靈巧手
揭榜任務(wù)：研發(fā)高功率密度的集成肩關(guān)節(jié),、肘關(guān)節(jié)、腕關(guān)節(jié)與靈巧手的人形機(jī)械臂及靈巧手,，實(shí)現(xiàn)人形機(jī)械臂及靈巧手的運(yùn)動(dòng)與操作功能,，提升人形機(jī)器人關(guān)鍵部件的自主研發(fā)水平，推動(dòng)人形機(jī)械臂及靈巧手的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用,。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年,，關(guān)節(jié)自由度數(shù)量滿(mǎn)足運(yùn)動(dòng)與操作要求，臂手一起工作時(shí),，手指末端負(fù)載能力≥3kg,，靈巧手集成位置、力,、觸覺(jué)等傳感器,，臂體重量≤9kg（其中靈巧手≤900g）；支持多種行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化通訊接口,。
（九）高算力主控制器
揭榜任務(wù)：研發(fā)用于人形機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃與感知決策的高算力主控制器,，在硬件通信、實(shí)時(shí)計(jì)算和能量消耗等關(guān)鍵技術(shù)上實(shí)現(xiàn)突破,；研究復(fù)雜工況下的系統(tǒng)實(shí)時(shí)性和可靠性,，滿(mǎn)足人形機(jī)器人信息采集、智能計(jì)算,、通信交互等需求,；構(gòu)建具備人形機(jī)器人基本功能的控制器軟件系統(tǒng)，研究開(kāi)放性控制器軟件,，實(shí)現(xiàn)先進(jìn)算法的模塊化可拓展,。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年，研制高算力主控制器,，滿(mǎn)足人形機(jī)器人的智能控制算法需求,，單臺(tái)主控制器工作功耗不高于60W，算力不低于200Tops,，硬件可支持高帶寬總線通信方式,，具有多種常用傳感器的通信接口。
（十）高能量密度電池
揭榜任務(wù)：研制高能量密度,、輕量化,、高可靠、可高倍放電,、快速充電的電池組,，具備過(guò)充過(guò)放保護(hù),、防爆阻燃和高頻振動(dòng)工況下的安全可靠性能，滿(mǎn)足人形機(jī)器人長(zhǎng)時(shí)間續(xù)航,、高倍率放電需求,。實(shí)現(xiàn)電池組小型化、輕量化設(shè)計(jì),，同時(shí)滿(mǎn)足人形機(jī)器人瞬時(shí)功率大,、連續(xù)工作時(shí)間長(zhǎng)的需求。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年,，人形機(jī)器人電池滿(mǎn)足便捷插拔替換,、外部充電標(biāo)準(zhǔn)配置的要求。具備過(guò)充,、過(guò)放保護(hù),、防爆阻燃和高頻振動(dòng)工況下的工作能力。輸出電壓48V-100V,，電池組的能量密度不低于220Wh/kg,。
三、公共支撐
（十一）人形機(jī)器人的端到端仿真開(kāi)發(fā)平臺(tái)
揭榜任務(wù)：面向人形機(jī)器人對(duì)端到端智能控制軟件平臺(tái)的迫切需求,，突破機(jī)器人多智能體與復(fù)雜環(huán)境建模技術(shù),，面向機(jī)器人自主學(xué)習(xí)與技能發(fā)育的通用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法庫(kù)，研發(fā)域隨機(jī)化及GPU并行計(jì)算的訓(xùn)練與演進(jìn)技術(shù),；研制新一代人形機(jī)器人端到端仿真開(kāi)發(fā)平臺(tái),，鼓勵(lì)開(kāi)源開(kāi)放的新方法和新機(jī)制，并在人形機(jī)器人上開(kāi)展應(yīng)用驗(yàn)證,。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年,，研制新一代人形機(jī)器人端到端仿真開(kāi)發(fā)平臺(tái)，具有友好的開(kāi)發(fā)界面,。支持動(dòng)態(tài)環(huán)境的推理,、技能強(qiáng)化和具身安全演進(jìn)，支持大規(guī)模并行GPU機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練,，同一場(chǎng)景下并行開(kāi)展訓(xùn)練的機(jī)器數(shù)量不低于1000個(gè),。
（十二）人形機(jī)器人的標(biāo)準(zhǔn)、測(cè)試與評(píng)估
揭榜任務(wù)：搭建并完善人形機(jī)器人整機(jī)系統(tǒng)集成標(biāo)準(zhǔn),，完成軟硬件模塊通用接口的標(biāo)準(zhǔn)定義,、撰寫(xiě)、試點(diǎn)應(yīng)用,；形成評(píng)估人形機(jī)器人關(guān)鍵共性能力的綜合測(cè)評(píng)標(biāo)準(zhǔn)和關(guān)鍵核心部件的性能測(cè)評(píng)標(biāo)準(zhǔn),；建立人形機(jī)器人綜合測(cè)試評(píng)估和實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，重點(diǎn)建立自主運(yùn)動(dòng)能力,、復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)能力,、平衡與抗擾能力,、靈巧操作能力、人機(jī)交互能力的量化評(píng)估體系,；研究電液驅(qū)動(dòng)部件,、一體化力控關(guān)節(jié)、環(huán)境感知模塊,、力覺(jué)感知模塊等關(guān)鍵核心部件的性能測(cè)評(píng)方法,，建立測(cè)試和實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年,，實(shí)現(xiàn)軟硬件模塊通用接口的標(biāo)準(zhǔn)定義和標(biāo)準(zhǔn)撰寫(xiě)，編寫(xiě)各子模塊的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范,，完成整機(jī)系統(tǒng)集成標(biāo)準(zhǔn)定義和標(biāo)準(zhǔn)撰寫(xiě),；制定關(guān)鍵共性能力的綜合測(cè)評(píng)標(biāo)準(zhǔn)，建立實(shí)驗(yàn)平臺(tái),。綜合測(cè)評(píng)標(biāo)準(zhǔn)包含行走,、作業(yè)、智能,、交互等模塊標(biāo)準(zhǔn),；實(shí)驗(yàn)平臺(tái)可以測(cè)試機(jī)器人自主行走、雙臂作業(yè),、任務(wù)決策與規(guī)劃等功能,，測(cè)試人形機(jī)器人行走能力、續(xù)航能力,、載重能力等關(guān)鍵性能,，同時(shí)可以測(cè)試核心零部件的關(guān)鍵性能。
（十三）人形機(jī)器人的機(jī)器腦智能控制技術(shù)
揭榜任務(wù)：開(kāi)發(fā)基于人工智能大模型的“大腦”模型,，實(shí)現(xiàn)人形機(jī)器人的環(huán)境感知,、行為控制、人機(jī)交互能力,。開(kāi)發(fā)控制人形機(jī)器人的“小腦”模型，搭建運(yùn)動(dòng)控制算法庫(kù),，建立網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)架構(gòu),。面向特定應(yīng)用場(chǎng)景，構(gòu)建人形機(jī)器人仿真系統(tǒng)和訓(xùn)練環(huán)境,，支撐快速低成本的技術(shù)創(chuàng)新,。支持人形機(jī)器人算力設(shè)施建設(shè)部署，強(qiáng)化機(jī)器人具身智能,，加速大模型訓(xùn)練迭代和相關(guān)產(chǎn)品落地應(yīng)用,。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年,，構(gòu)建特定場(chǎng)景的人形機(jī)器人多模態(tài)環(huán)境感知-自然語(yǔ)言-運(yùn)動(dòng)規(guī)劃數(shù)據(jù)集，具有感知能力,、語(yǔ)音識(shí)別能力,、自然語(yǔ)言處理能力、任務(wù)決策與規(guī)劃能力,，建立不低于100億的典型任務(wù)參數(shù)集,，自動(dòng)化處理任務(wù)的類(lèi)型不低于100種,，并能夠在人形機(jī)器人上實(shí)現(xiàn)應(yīng)用。
四,、典型應(yīng)用
（十四）面向工業(yè)制造的典型應(yīng)用
揭榜任務(wù)：圍繞工業(yè)4.0自動(dòng)化,、數(shù)字化、信息化,、智能化要求,，針對(duì)智能制造場(chǎng)景中復(fù)雜設(shè)備操作、復(fù)合工具使用,、人機(jī)協(xié)同作業(yè)等任務(wù)需求,，研制環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)、具備穩(wěn)定行走能力,、可自主操作工具與決策、融入智能制造數(shù)字化信息體系的面向工業(yè)制造的人形機(jī)器人,。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年,，人形機(jī)器人在制造業(yè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)應(yīng)用突破，實(shí)現(xiàn)制造業(yè)環(huán)境中穩(wěn)定行走速度不低于3km/h,，可以操作不低于10種設(shè)備或工具，綜合工況續(xù)航不低于4h,。整機(jī)通電后準(zhǔn)備時(shí)間小于5min。
（十五）面向?yàn)?zāi)害救援的典型應(yīng)用
揭榜任務(wù)：面向人形機(jī)器人在災(zāi)害救援中復(fù)雜地形機(jī)動(dòng)和環(huán)境高適應(yīng)性要求,，突破復(fù)雜地形的運(yùn)動(dòng)控制技術(shù),、危險(xiǎn)環(huán)境的感知與理解技術(shù),、對(duì)抗條件下的智能決策與規(guī)劃技術(shù)、人機(jī)協(xié)作救援技術(shù)等關(guān)鍵技術(shù)，實(shí)現(xiàn)人形機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中執(zhí)行多種任務(wù),，如搜救、搬運(yùn)物資等,。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年，人形機(jī)器人在災(zāi)害救援領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)應(yīng)用突破,，實(shí)現(xiàn)高溫、耐沖擊,、防塵防水、防爆等能力,，能夠自主進(jìn)入極端環(huán)境實(shí)施救援任務(wù)，地形攀爬能力不低于50cm,，移動(dòng)速度不低于5km/h,，綜合續(xù)航不低于4h。
（十六）面向危險(xiǎn)作業(yè)的典型應(yīng)用
揭榜任務(wù)：圍繞核輻射操作,、空間站維修、有毒氣體環(huán)境作業(yè),、月球表面鉆探等應(yīng)用場(chǎng)景，研發(fā)在高危行業(yè)代替人力進(jìn)行維修,、操作任務(wù)的人形機(jī)器人,，突破人形機(jī)器人智能化作業(yè)、特殊環(huán)境下穩(wěn)定行走,、無(wú)監(jiān)督環(huán)境下自治規(guī)劃與決策等關(guān)鍵技術(shù),，推動(dòng)人形機(jī)器人在危險(xiǎn)環(huán)境中人機(jī)隔離、機(jī)器換人,、黑燈工廠的應(yīng)用,。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年，研制的人形機(jī)器人能夠滿(mǎn)足危險(xiǎn)作業(yè)環(huán)境的抗輻射,、低重力,、高低溫等環(huán)境適應(yīng)性要求，可以使用工具開(kāi)展焊接,、切割,、整理等作業(yè)任務(wù)，準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上,；實(shí)現(xiàn)與人協(xié)作式的共融作業(yè),，能夠操作50種以上的工具；可以完成安裝、拆卸,、旋擰,、插拔等多類(lèi)精細(xì)操作,。
（十七）面向智慧物流的典型應(yīng)用
揭榜任務(wù)：圍繞物流倉(cāng)儲(chǔ)與運(yùn)輸,、貨物搬運(yùn)的場(chǎng)景需求,，研制具有自主移動(dòng),、貨物清點(diǎn)搬運(yùn),、裝卸碼垛,、分揀、配送的倉(cāng)儲(chǔ)物流人形機(jī)器人，突破整機(jī)輕量化,、力感知和柔順控制、高魯棒性全身運(yùn)動(dòng)控制,、多模態(tài)融合感知、視覺(jué)增強(qiáng),、自主決策與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃技術(shù),，實(shí)現(xiàn)人形機(jī)器人在室內(nèi)結(jié)構(gòu)化環(huán)境中的智能協(xié)同工作,，提升各環(huán)節(jié)的綜合作業(yè)效率。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年，研制面向智慧物流的人形機(jī)器人整機(jī),，實(shí)現(xiàn)自主移動(dòng)速度≥4km/h；雙臂負(fù)載能力≥10kg,；單次工作時(shí)長(zhǎng)≥3h。整機(jī)通電后準(zhǔn)備時(shí)間小于5min,，并在典型物流場(chǎng)景完成應(yīng)用驗(yàn)證。
（十八）面向安防巡邏的典型應(yīng)用
揭榜任務(wù)：面向社區(qū),、工廠、邊境等大范圍區(qū)域巡邏檢查需求,，研究人形機(jī)器人在道路、草地,、臺(tái)階,、坡、溝等地形環(huán)境下行走技術(shù),，突破長(zhǎng)距離運(yùn)動(dòng)、擬人化交互,、巡邏監(jiān)控,、目標(biāo)物跟蹤,、數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程回傳等關(guān)鍵技術(shù)，研制安防巡邏人形機(jī)器人,，推動(dòng)人形機(jī)器人在室內(nèi)外環(huán)境的安防應(yīng)用,。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年,，完成安防巡邏人形機(jī)器人整機(jī)研制,，單次運(yùn)動(dòng)里程不小于6km，單次工作時(shí)長(zhǎng)不少于3h,，負(fù)重不小于5kg,，實(shí)現(xiàn)在居民社區(qū)、工廠或哨所等場(chǎng)景下的示范應(yīng)用,。
（十九）面向服務(wù)娛樂(lè)的典型應(yīng)用
揭榜任務(wù)：面向公共服務(wù)與創(chuàng)新娛樂(lè)場(chǎng)景應(yīng)用的需求,，研制采用多模態(tài)大模型和云端大腦驅(qū)動(dòng)的人形機(jī)器人整機(jī)，并在固定崗位引導(dǎo),、特定內(nèi)容問(wèn)詢(xún),、老人陪護(hù)和陪伴,、商業(yè)娛樂(lè)表演等典型場(chǎng)景開(kāi)展應(yīng)用示范,。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年，面向服務(wù)與娛樂(lè)等場(chǎng)景應(yīng)用的通用人形機(jī)器人能夠與人類(lèi)進(jìn)行比較流暢的溝通,，能通過(guò)手勢(shì),、自然語(yǔ)言進(jìn)行溝通，基礎(chǔ)動(dòng)作單元不少于15種,，落地應(yīng)用場(chǎng)景不少于10個(gè),。
附：
1.2023年未來(lái)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新任務(wù)揭榜單位推薦表-人形機(jī)器人方向
2.2023年未來(lái)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新任務(wù)揭榜單位申報(bào)材料
附件3
腦機(jī)接口揭榜掛帥任務(wù)榜單
一、核心基礎(chǔ)
（一）非植入式腦機(jī)接口芯片
揭榜任務(wù)：研發(fā)非植入腦機(jī)接口核心芯片及配套關(guān)鍵技術(shù),，用于記錄,、傳輸和處理腦電信號(hào),。在微型化設(shè)計(jì),、應(yīng)用開(kāi)發(fā)、可靠性設(shè)計(jì),、工具開(kāi)發(fā)等方面實(shí)現(xiàn)突破,。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年，芯片集成度顯著提高,，研發(fā)集高精度腦電采集、信號(hào)處理和無(wú)線傳輸功能于一體的芯片,。芯片實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)，通道密度,、通道功耗、輸入阻抗,、共模抑制比,、等效噪聲等核心指標(biāo)達(dá)到國(guó)際領(lǐng)先，支持多形態(tài)無(wú)線腦機(jī)接口應(yīng)用系統(tǒng)，支持手機(jī),、頭顯等移動(dòng)終端的工具開(kāi)發(fā),。
二,、重點(diǎn)產(chǎn)品
（二）植入式腦機(jī)接口技術(shù)與系統(tǒng)
揭榜任務(wù)：可自研以下所列若干方向或全部：植入式電極、植入式芯片,、植入式神經(jīng)信號(hào)記錄系統(tǒng),、基于腦機(jī)接口的植入式刺激系統(tǒng)、神經(jīng)信號(hào)解碼算法及示范配套應(yīng)用軟件,，實(shí)現(xiàn)微創(chuàng),、安全、長(zhǎng)期,、穩(wěn)定,、高精度的神經(jīng)信號(hào)記錄和刺激。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年,，研發(fā)植入式電極,、芯片、系統(tǒng)和配套關(guān)鍵技術(shù),，植入時(shí)間,、通道數(shù)、生物相容性,、信號(hào)質(zhì)量等核心指標(biāo)達(dá)到國(guó)際領(lǐng)先,，植入后電學(xué)性能穩(wěn)定。植入式神經(jīng)信號(hào)記錄系統(tǒng)超柔性且高通量,，系統(tǒng)魯棒性高,，電極密度大，芯片性能?chē)?guó)內(nèi)領(lǐng)先,。系統(tǒng)可長(zhǎng)期穩(wěn)定植入5年以上,，在達(dá)到有效工作時(shí)間后或中途停止使用時(shí)可完整取出?；谀X機(jī)接口的植入式刺激系統(tǒng)可對(duì)腦神經(jīng)進(jìn)行閉環(huán)調(diào)控,。可支持智能調(diào)控和遠(yuǎn)程調(diào)控,，方向性精準(zhǔn)刺激,、實(shí)時(shí)性、安全性,、抗強(qiáng)磁干擾等核心指標(biāo)達(dá)到國(guó)內(nèi)領(lǐng)先,。
（三）無(wú)線非植入腦電采集技術(shù)與系統(tǒng)
揭榜任務(wù)：能記錄和分析處理極微弱腦電信號(hào),，可支持多模態(tài)生理信號(hào)的綜合分析，在精密制造,、解碼算法,、材料等方面實(shí)現(xiàn)突破。
預(yù)期目標(biāo): 到2025年,，系統(tǒng)輸入阻抗,、共模抑制比、抗噪,、同步精度,、采樣精度、采樣率和功耗等核心指標(biāo)達(dá)到國(guó)際領(lǐng)先水平,。支持實(shí)時(shí)信號(hào)質(zhì)量分析,、高速信息通信，支持視覺(jué),、聽(tīng)覺(jué),、運(yùn)動(dòng)想象等范式的腦信號(hào)解碼，數(shù)據(jù)格式兼容常用分析平臺(tái),。
（四）多模態(tài)可穿戴智能技術(shù)與系統(tǒng)
揭榜任務(wù)：研發(fā)可對(duì)包括腦信號(hào)在內(nèi)的多模態(tài)生理信號(hào)進(jìn)行采集與分析的技術(shù)和系統(tǒng),，在腦信號(hào)采集基礎(chǔ)上，結(jié)合體動(dòng)信號(hào)或其他生理信號(hào)進(jìn)行長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)和分析,。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年,，可穿戴系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)輕質(zhì)、小型化,、智能化,、低功耗，具備信號(hào)采集,、分析和處理功能,，支持無(wú)線傳輸，可控制外設(shè),，可支持生物反饋訓(xùn)練等閉環(huán)調(diào)控,，支持模態(tài)數(shù)量多，多模態(tài)信號(hào)保持同步,?？梢詸z測(cè)直立等多種體位信號(hào)。生物電信號(hào)采樣率,、數(shù)模轉(zhuǎn)換精度、共模抑制比,、幅頻特性,、輸入?yún)⒖荚肼?、輸入阻抗、信噪比,、耐極化電壓等核心指標(biāo)達(dá)到國(guó)內(nèi)領(lǐng)先水平,。
（五）腦電生物反饋式睡眠識(shí)別和干預(yù)技術(shù)與系統(tǒng)
揭榜任務(wù)：研發(fā)腦電生物反饋式睡眠識(shí)別和干預(yù)技術(shù)，能基于人工智能技術(shù)進(jìn)行“睡眠-心理情緒-生物節(jié)律-認(rèn)知”相關(guān)性研究,，客觀分析睡眠過(guò)程中的腦電波活動(dòng),，評(píng)估睡眠深度和睡眠質(zhì)量，識(shí)別睡眠障礙并及時(shí)干預(yù),。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年,，產(chǎn)品輕量化、可穿戴且柔性,，可在多種場(chǎng)景下長(zhǎng)期使用,。能實(shí)時(shí)輸出符合國(guó)際認(rèn)可和行業(yè)慣用的睡眠周期分期的睡眠時(shí)相，睡眠周期分期與PSG人工矯正后結(jié)果一致率高,。實(shí)時(shí)檢測(cè)睡眠特征波的敏感度高,。可支持睡眠閉環(huán)個(gè)性化干預(yù)調(diào)控,，優(yōu)化睡眠體驗(yàn),。
（六）腦機(jī)接口神經(jīng)損傷運(yùn)動(dòng)康復(fù)訓(xùn)練技術(shù)與系統(tǒng)
揭榜任務(wù)：面向神經(jīng)損傷造成的運(yùn)動(dòng)功能障礙，研發(fā)用于進(jìn)行主動(dòng)式閉環(huán)康復(fù)訓(xùn)練的技術(shù)和系統(tǒng),，以提升大腦神經(jīng)傳導(dǎo)功能重組或代償,，促進(jìn)肢體運(yùn)動(dòng)功能和軀體感覺(jué)功能恢復(fù)，提升肢體功能康復(fù)水平,。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年,，系統(tǒng)支持無(wú)線傳輸和可穿戴，無(wú)需外接電源,。運(yùn)動(dòng)意圖解析精準(zhǔn)度,、腦狀態(tài)信息實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)靈敏度和采集靈敏度、輔助運(yùn)動(dòng)外設(shè)運(yùn)動(dòng)自由度等核心指標(biāo)達(dá)到國(guó)內(nèi)領(lǐng)先,，受試者感知信息（包括力）可實(shí)時(shí)記錄,；可提供多模態(tài)反饋，可自定義訓(xùn)練方式,、時(shí)間和次數(shù),。
（七）基于腦機(jī)接口的情緒或認(rèn)知檢測(cè)評(píng)估技術(shù)與系統(tǒng)
揭榜任務(wù)：研發(fā)非侵入式腦機(jī)接口技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)情緒或認(rèn)知的檢測(cè)與評(píng)估,。具有范式豐富,、情感交互自然、檢測(cè)速度快,、普適性好,、可靠性高的特點(diǎn),。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年，可進(jìn)行腦電實(shí)時(shí)采集,、處理以及情緒或認(rèn)知的實(shí)時(shí)檢測(cè)與評(píng)估,，模型特征可解釋且可檢驗(yàn)，用于情緒或認(rèn)知測(cè)評(píng)的情景信息豐富,。情緒任務(wù)科學(xué)合理,，支持聽(tīng)覺(jué),、視覺(jué)以及多模態(tài)情緒任務(wù),，對(duì)情緒障礙或認(rèn)知水平的檢測(cè)與評(píng)估準(zhǔn)確率高,。
（八）基于非侵入式腦機(jī)接口的人機(jī)班組協(xié)同感知和控制技術(shù)與系統(tǒng)
揭榜任務(wù)：研發(fā)基于非侵入式腦機(jī)接口的人機(jī)班組交互、協(xié)同感知和控制技術(shù),。在非開(kāi)闊環(huán)境作業(yè),、巡邏檢查、搜索救援等復(fù)雜環(huán)境下,，支持操作人員通過(guò)腦機(jī)系統(tǒng)與無(wú)人系統(tǒng)交互及目標(biāo)協(xié)同檢測(cè),。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年，可實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)人系統(tǒng)高效操控,，控制指令輸入準(zhǔn)確率和人機(jī)班組執(zhí)行任務(wù)成功率高,。將基于機(jī)器視覺(jué)的目標(biāo)檢測(cè)與基于操作人員腦電響應(yīng)的目標(biāo)檢測(cè)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)腦機(jī)協(xié)同環(huán)境感知,，降低伴隨設(shè)備目標(biāo)檢測(cè)的不確定性,。
三、典型應(yīng)用
（九）面向工業(yè)安全監(jiān)測(cè)的典型應(yīng)用
揭榜任務(wù)：研發(fā)用于工業(yè)高危作業(yè)安全監(jiān)測(cè)的技術(shù)和產(chǎn)品,。以腦機(jī)接口技術(shù)為基礎(chǔ),，結(jié)合生理指標(biāo)和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與人員認(rèn)知負(fù)荷水平相關(guān)的腦活動(dòng)指標(biāo),，識(shí)別影響人身安全和工作安全的人員異常狀態(tài),，防范和監(jiān)測(cè)因人員過(guò)度疲勞和疾病而引發(fā)的安全事故,。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年，系統(tǒng)便攜式可穿戴設(shè)計(jì),，支持無(wú)線傳輸，即戴即用,。能長(zhǎng)時(shí)程實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)高危作業(yè)人員認(rèn)知負(fù)荷相關(guān)的腦活動(dòng)指標(biāo)和其他生理指標(biāo),，可及時(shí)對(duì)困倦,、注意力不足,、反應(yīng)遲緩、長(zhǎng)時(shí)間異常體態(tài)等異常狀態(tài)及時(shí)反饋和提醒,。實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)時(shí)間分辨率達(dá)到秒級(jí),，腦電電壓測(cè)量精度范圍內(nèi)誤差小,。電極及其他接觸皮膚的部件生物相容性好,，數(shù)據(jù)使用合法依規(guī)，符合相關(guān)倫理要求,。
（十）面向駕駛安全監(jiān)測(cè)的典型應(yīng)用
揭榜任務(wù)：利用腦機(jī)接口對(duì)駕駛行為進(jìn)行安全監(jiān)測(cè),，在腦機(jī)接口基礎(chǔ)上，結(jié)合生理等其他指標(biāo)信息,，監(jiān)測(cè)駕駛員異常狀態(tài),。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年，能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)駕駛?cè)藛T認(rèn)知負(fù)荷相關(guān)的腦活動(dòng)和其他生理指標(biāo),，可及時(shí)對(duì)駕駛員困倦、注意力不足,、反應(yīng)遲緩等異常狀態(tài)進(jìn)行迅速及時(shí)的反饋和提醒,。參與安全監(jiān)測(cè)的駕駛員數(shù)量不少于100人，累計(jì)監(jiān)測(cè)時(shí)長(zhǎng)不少于20000h,，降低因疲勞駕駛導(dǎo)致的事故風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生率,，數(shù)據(jù)使用合法依規(guī)，符合相關(guān)倫理要求,。
附：
1.2023年未來(lái)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新任務(wù)揭榜單位推薦表-腦機(jī)接口方向
2.2023年未來(lái)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新任務(wù)揭榜單位申報(bào)材料
附件4
通用人工智能揭榜掛帥任務(wù)榜單
一,、核心基礎(chǔ)
（一）智能芯片
揭榜任務(wù)：圍繞人工智能任務(wù)計(jì)算特征,、訪存模式、數(shù)值分布等特點(diǎn),，突破適用于人工智能計(jì)算范式的矩陣乘加內(nèi)核架構(gòu),、高速互聯(lián)總線等核心技術(shù),。訓(xùn)練端,，重點(diǎn)補(bǔ)齊內(nèi)存帶寬,、互聯(lián)線性度等短板，提升吞吐率等算力性能指標(biāo),。聯(lián)合上下游企業(yè)協(xié)同研發(fā)具備高可擴(kuò)展性,、高易用性、高靈活性等優(yōu)勢(shì)的芯片軟件棧,，加大力度突破先進(jìn)封裝,、仿真驗(yàn)證等制造工藝核心技術(shù)。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年,，訓(xùn)練芯片支持FP16,、FP32和混合精度（FP16/FP32）處理能力，內(nèi)存容量達(dá)到128GB及以上,，單芯片F(xiàn)P16達(dá)到500 TFLOPS以上,，支持結(jié)構(gòu)化稀疏后FP16算力達(dá)1 PFLOPS以上。片間互聯(lián)帶寬達(dá)到300 GB/s以上,，支持智能服務(wù)器單機(jī)內(nèi)部全互聯(lián),。高效支持可信計(jì)算、隱私計(jì)算或聯(lián)邦學(xué)習(xí)等功能,，提升基于硬件的安全性,。
（二）智能算力集群
揭榜任務(wù)：攻克人工智能集群計(jì)算領(lǐng)域中總線互聯(lián)、RAS技術(shù),、功耗散熱等瓶頸,，加強(qiáng)智能服務(wù)器與智能芯片、操作系統(tǒng),、開(kāi)發(fā)框架,、應(yīng)用軟件的兼容適配。建設(shè)大型智能算力集群，通過(guò)液冷等方式滿(mǎn)足綠色化需求,。開(kāi)發(fā)配套云端運(yùn)維管理和調(diào)度系統(tǒng),，滿(mǎn)足大規(guī)模人工智能訓(xùn)練/推理要求。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年,，智能算力集群節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展規(guī)模不低于1024卡,，與國(guó)內(nèi)外主流人工智能軟硬件環(huán)境完成兼容適配；總體算力規(guī)模超過(guò)500 PFLOPS,，PUE不超過(guò)1.25,。開(kāi)發(fā)支持低響應(yīng)時(shí)延、動(dòng)態(tài)擴(kuò)展等特性的集群云端運(yùn)維管理和調(diào)度系統(tǒng),，針對(duì)基于Transformer的重點(diǎn)模型具備分鐘級(jí)斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)能力。
（三）高質(zhì)量數(shù)據(jù)集
揭榜任務(wù)：建設(shè)大規(guī)模通用中文語(yǔ)料庫(kù),，加強(qiáng)主流中英文數(shù)據(jù)的清洗及過(guò)濾,，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化語(yǔ)料資源池，整合文字,、圖片,、音視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)集，并實(shí)現(xiàn)對(duì)外開(kāi)放,。打造高質(zhì)量代碼,、書(shū)籍、人類(lèi)反饋指令數(shù)據(jù),、科學(xué)文獻(xiàn)等專(zhuān)業(yè)知識(shí)數(shù)據(jù)集,。面向工業(yè)、醫(yī)藥,、電信,、金融、教育等重點(diǎn)行業(yè)匯聚高質(zhì)量,、權(quán)威的行業(yè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)資源,，賦能行業(yè)發(fā)展。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年,，實(shí)現(xiàn)通用文本數(shù)據(jù)集規(guī)?？偭窟_(dá)到10TB、通用圖文數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)總量達(dá)到1億對(duì),、通用音視頻數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)總量達(dá)到100TB,。面向編程代碼、科研文獻(xiàn),、百科教材等專(zhuān)業(yè)知識(shí),，以及工業(yè)、醫(yī)藥、電信,、金融,、教育等重點(diǎn)行業(yè)，形成不少于3個(gè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集,，各數(shù)據(jù)集賦能10個(gè)及以上專(zhuān)用模型訓(xùn)練或微調(diào),。
（四）人工智能風(fēng)險(xiǎn)管控軟件
揭榜任務(wù)：針對(duì)人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)投毒、算法模型漏洞,、敏感有害生成內(nèi)容等重點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn),，研發(fā)多維度一體化的人工智能風(fēng)險(xiǎn)管控軟件產(chǎn)品。構(gòu)建人工智能安全風(fēng)險(xiǎn)測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)集,，提出相應(yīng)安全風(fēng)險(xiǎn)的檢測(cè),、防御方法，支持人工智能應(yīng)用服務(wù),、中間件與基礎(chǔ)依賴(lài)組件等對(duì)象的漏洞檢測(cè)與及時(shí)預(yù)警,，識(shí)別生成內(nèi)容潛在偏見(jiàn)歧視、倫理,、違規(guī)違法等風(fēng)險(xiǎn),。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年，構(gòu)建3個(gè)人工智能安全風(fēng)險(xiǎn)測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)集,，覆蓋偏見(jiàn)歧視,、違規(guī)違法、惡意指令注入,、倫理等多維度安全風(fēng)險(xiǎn),，提出不少于10種面向人工智能數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)的檢測(cè)、防御方法,，組織不少于5個(gè)典型智能產(chǎn)品開(kāi)展試點(diǎn)驗(yàn)證工作,。
二、重點(diǎn)產(chǎn)品
（五）語(yǔ)言大模型產(chǎn)品
揭榜任務(wù)：探索以知識(shí)為中心的大模型范式,，通過(guò)上下文編碼,、動(dòng)態(tài)記憶機(jī)制等核心技術(shù)，提升語(yǔ)言認(rèn)知大模型的智慧涌現(xiàn)水平,。對(duì)標(biāo)國(guó)際先進(jìn)產(chǎn)品,，提升中英雙語(yǔ)的語(yǔ)義理解、邏輯推理,、代碼編程等能力,，實(shí)現(xiàn)在線知識(shí)咨詢(xún)功能，能夠?qū)崟r(shí)融合基于互聯(lián)網(wǎng)的海量信息,。開(kāi)展大模型推理加速算法研究,，提升語(yǔ)言大模型賦能智能產(chǎn)品的部署效率,。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年，語(yǔ)言大模型在中英文均達(dá)到世界先進(jìn)水平,，提升大模型泛化能力,，零樣本或少樣本學(xué)習(xí)在超過(guò)30個(gè)基準(zhǔn)中達(dá)到優(yōu)異性能。中英雙語(yǔ)認(rèn)知能力全面提升,，在模型常識(shí)性,、專(zhuān)業(yè)性、邏輯性,、推理能力方面取得重大突破,。語(yǔ)言大模型在數(shù)字座艙、機(jī)器人或語(yǔ)音助手等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)應(yīng)用,。
（六）語(yǔ)音大模型產(chǎn)品
揭榜任務(wù)：研究具有高通用性和高解釋性的通用語(yǔ)音表征理論和方法,，突破語(yǔ)音數(shù)據(jù)依賴(lài)性強(qiáng)、領(lǐng)域適應(yīng)性弱等難題,，實(shí)現(xiàn)超大規(guī)模語(yǔ)音表征訓(xùn)練,、語(yǔ)音表征信息解耦合建模等關(guān)鍵技術(shù)，支撐語(yǔ)音大模型的泛化性,。構(gòu)建面向多個(gè)語(yǔ)種、多個(gè)語(yǔ)音任務(wù)共享的語(yǔ)音大模型,，賦能語(yǔ)音助手,、虛擬客服、數(shù)字人等智能產(chǎn)品的智能化升級(jí),。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年,，語(yǔ)音大模型達(dá)到世界先進(jìn)水平，覆蓋語(yǔ)種超20個(gè),，其中漢語(yǔ),、英語(yǔ)、法語(yǔ)等5個(gè)以上重點(diǎn)語(yǔ)種的處理效果業(yè)界領(lǐng)先,，可支撐語(yǔ)音識(shí)別,、語(yǔ)音合成、聲紋識(shí)別,、情感識(shí)別等10個(gè)以上語(yǔ)音任務(wù),，性能較傳統(tǒng)模型實(shí)現(xiàn)顯著提升。
（七）視覺(jué)大模型產(chǎn)品
揭榜任務(wù)：研究視覺(jué)大模型統(tǒng)一算法底層架構(gòu),，創(chuàng)新視覺(jué)大模型訓(xùn)練路徑,，構(gòu)建支持動(dòng)態(tài)視覺(jué)理解和生成統(tǒng)一的底層基礎(chǔ)模型架構(gòu)，突破靜態(tài)向動(dòng)態(tài)視覺(jué)大模型的范式升級(jí),。視覺(jué)大模型能夠通過(guò)少樣本微調(diào)解決圖像,、視頻等視覺(jué)任務(wù),，生成式任務(wù)指標(biāo)達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平，解決視覺(jué)大模型的高效設(shè)計(jì),、有效訓(xùn)練,、快速推理等關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年,，訓(xùn)練超過(guò)千億級(jí)參數(shù)規(guī)模的通用視覺(jué)大模型,，能夠通過(guò)少樣本微調(diào)方式解決超過(guò)30個(gè)視覺(jué)基礎(chǔ)任務(wù)（包括10個(gè)以上動(dòng)態(tài)視覺(jué)或三維視覺(jué)任務(wù)）并且表現(xiàn)出色，推理速度達(dá)到全球領(lǐng)先,，具備在智能終端產(chǎn)品的部署能力,。
（八）多模態(tài)大模型產(chǎn)品
揭榜任務(wù)：研究多源多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)的表示和對(duì)齊方法，實(shí)現(xiàn)文本,、圖像,、視頻、語(yǔ)音等模態(tài)數(shù)據(jù)間的語(yǔ)義對(duì)齊,，全面提升多模態(tài)大模型性能,。研究多模態(tài)大模型訓(xùn)練和推理加速方法，構(gòu)建算法,、框架,、硬件和并行策略等協(xié)同考慮的優(yōu)化和計(jì)算架構(gòu)，提升萬(wàn)億級(jí)參數(shù)多模態(tài)模型的工程效率,。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年,，全面提升多模態(tài)大模型性能，多模態(tài)大模型達(dá)到萬(wàn)億參數(shù),，零樣本學(xué)習(xí)下解決15個(gè)以上多模態(tài)任務(wù),，基于主觀評(píng)價(jià)的最終效果和推理速度達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平。
三,、典型應(yīng)用
（九）面向工業(yè)制造領(lǐng)域的典型應(yīng)用
揭榜任務(wù)：推動(dòng)基于人工智能的設(shè)備實(shí)時(shí)控制,、資源動(dòng)態(tài)優(yōu)化、多智能體協(xié)同等核心技術(shù)突破,，推進(jìn)人工智能技術(shù)和產(chǎn)品在工業(yè)制造領(lǐng)域的深度融合應(yīng)用,。提升制造業(yè)全過(guò)程全場(chǎng)景的智能水平，實(shí)現(xiàn)重點(diǎn)裝備智能化改造,，滿(mǎn)足高端制造場(chǎng)景對(duì)于復(fù)雜環(huán)境,、連續(xù)任務(wù)的認(rèn)知和決策需求。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年,，通過(guò)嵌入式人工智能集成開(kāi)發(fā),，提升高端制造裝備精度及其一致性、保持性,，在原材料,、裝備制造,、電子信息等重點(diǎn)行業(yè)開(kāi)展部署應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)良率,、生產(chǎn)效率,、運(yùn)維成熟度或安全性等指標(biāo)的顯著提高。結(jié)合柔性生產(chǎn),、智能工廠等方面的技術(shù)應(yīng)用基礎(chǔ),，開(kāi)發(fā)覆蓋生產(chǎn)制造全流程的專(zhuān)用模型庫(kù)，在不少于10家制造業(yè)企業(yè)落地應(yīng)用,。
（十）面向民生服務(wù)領(lǐng)域的典型應(yīng)用
揭榜任務(wù)：推動(dòng)人工智能在信息消費(fèi),、政務(wù)、醫(yī)療和交通等重點(diǎn)行業(yè)的融合應(yīng)用,，拓展人工智能在典型場(chǎng)景下的規(guī)?；瘧?yīng)用。打造新型民生服務(wù)模式,，優(yōu)化人機(jī)交互體驗(yàn),，提高服務(wù)精準(zhǔn)度、效率和個(gè)性化水平,，促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí),。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年，在信息消費(fèi),、政務(wù),、醫(yī)療或交通等重點(diǎn)行業(yè)形成通用大模型與行業(yè)專(zhuān)用模型協(xié)同發(fā)展的解決方案，利用內(nèi)容生成,、語(yǔ)義理解、語(yǔ)音對(duì)話(huà),、知識(shí)圖譜等人工智能技術(shù),，實(shí)現(xiàn)政務(wù)服務(wù)智能寫(xiě)作、智能問(wèn)診,、自動(dòng)駕駛等功能,，有效提升點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化率、用戶(hù)滿(mǎn)意度,、診療準(zhǔn)確度等關(guān)鍵指標(biāo),，助力人民生活消費(fèi)體驗(yàn)升級(jí)。
（十一）面向科學(xué)研究領(lǐng)域的典型應(yīng)用
揭榜任務(wù)：探索基于人工智能的科學(xué)研究新范式,，面向生物醫(yī)藥,、材料、流體力學(xué),、氣象等專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域,，挖掘科研專(zhuān)用數(shù)據(jù)的內(nèi)在機(jī)理,，縮短科學(xué)原理的發(fā)現(xiàn)周期。利用人工智能技術(shù)突破科學(xué)計(jì)算瓶頸,，構(gòu)建智能化科學(xué)研究工具集,，支撐仿真模擬、數(shù)學(xué)建模等軟件發(fā)展,，提升科研效率,。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年，通用人工智能賦能科學(xué)研究全鏈條任務(wù),，顯著提升生物醫(yī)藥,、材料、流體力學(xué)或氣象等重點(diǎn)領(lǐng)域的科學(xué)發(fā)現(xiàn)效率,。研發(fā)智能化科研工具集,，支持?jǐn)?shù)據(jù)分析、知識(shí)提取,、智能建模等不少于5項(xiàng)專(zhuān)用工具調(diào)用,，并與主流開(kāi)發(fā)框架完成集成。
（十二）面向信息安全領(lǐng)域的典型應(yīng)用
揭榜任務(wù)：為應(yīng)對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的安全挑戰(zhàn),，研發(fā)并訓(xùn)練面向網(wǎng)絡(luò)安全的人工智能大模型,，配合調(diào)度控制中樞實(shí)現(xiàn)與當(dāng)前領(lǐng)先的安全系統(tǒng)（如XDR、SIEM,、EPP,、EDR等）的整合，賦能網(wǎng)絡(luò)安全業(yè)務(wù),。功能上,，具備深度理解多系統(tǒng)數(shù)據(jù)的能力，能通過(guò)綜合調(diào)度各系統(tǒng)的API接口,，實(shí)現(xiàn)智能化安全任務(wù)自動(dòng)處理,，包括但不限于異常分析、定位威脅,、輔助溯源攻擊,、響應(yīng)處置等能力，提高安全運(yùn)營(yíng)效率,。
預(yù)期目標(biāo)：到2025年,，研發(fā)安全大模型，通過(guò)調(diào)度控制中樞系統(tǒng),，成功整合3種以上的現(xiàn)有安全系統(tǒng),，并能實(shí)現(xiàn)對(duì)其API接口的智能調(diào)度。支持至少30種不同的安全任務(wù),，實(shí)現(xiàn)智能化,、自動(dòng)化的解決方案,，并能自動(dòng)生成專(zhuān)業(yè)級(jí)別的安全報(bào)告。
附：
1.2023年未來(lái)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新任務(wù)揭榜單位推薦表-通用人工智能方向
2.2023年未來(lái)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新任務(wù)揭榜單位申報(bào)材料
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