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武漢市人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新任務(wù)揭榜掛帥項目

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一、任務(wù)內(nèi)容

本次揭榜掛帥工作聚焦人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心基礎(chǔ)、重點產(chǎn)品、公共支撐等3類創(chuàng)新任務(wù)，旨在發(fā)掘培育一批掌握關(guān)鍵核心技術(shù)、具備較強創(chuàng)新能力的優(yōu)勢單位，突破一批人工智能標(biāo)志性技術(shù)產(chǎn)品，加速新技術(shù)、新產(chǎn)品落地應(yīng)用。（詳見附件1）

二、申報條件

1. 揭榜申報主體包括從事人工智能技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用服務(wù)的相關(guān)企業(yè)、高校、科研院所等，應(yīng)具備獨立法人資格，具有較強技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用能力。

2. 每個主體申報不超過3個項目。

3. 已列入前期揭榜優(yōu)勝項目的不得重復(fù)申報。

三、核心基礎(chǔ)

（一）高性能云端人工智能芯片

揭榜任務(wù)：研制高性能云端人工智能芯片，突破適用于人工智能計算范式的矩陣乘加內(nèi)核架構(gòu)、實現(xiàn)高速互聯(lián)總線等核心技術(shù)，滿足云計算環(huán)境中的低能耗訓(xùn)練和推斷。在智慧城市、自動駕駛、云計算、智能家居等重點領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)規(guī)?；逃?。

預(yù)期目標(biāo)：到2023年，支持多種國內(nèi)外主流深度學(xué)習(xí)框架，支持計算機視覺、自然語言處理、智能語音等技術(shù)領(lǐng)域中不少于三種主流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練與推斷。云端訓(xùn)練芯片可支持FP32、TF32、BF16、FP16、INT8等計算精度，算力可達到32TFLOPS@FP32、64TFLOPS@TF32、128TFLOPS@BF16、128TFLOPS@FP16、512TOPS@INT8，芯片典型功耗不高于400W。云端推斷芯片支持FP32、TF32、FP16、INT8等計算精度，算力可達到32TFLOPS@FP32、128TFLOPS@TF32、128TFLOPS@FP16、256TOPS@INT8，芯片典型功耗不超過75W。

（二）高性能邊緣端/終端計算人工智能芯片

揭榜任務(wù)：面向機器學(xué)習(xí)邊緣端及終端，研發(fā)高性能、低功耗、低延時、高算力性價比的人工智能芯片；研發(fā)配套的編譯器、驅(qū)動軟件、開發(fā)環(huán)境等產(chǎn)業(yè)化支持工具，形成加速卡、智能計算盒子、邊緣服務(wù)器等完整的配套產(chǎn)品。

預(yù)期目標(biāo)：到2023年，支持多種國內(nèi)外主流深度學(xué)習(xí)框架，支持計算機視覺、自然語言處理、智能語音等技術(shù)領(lǐng)域中不少于三種主流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。邊緣端芯片峰值性能不低于20TOPS@INT8，支持FP16、INT8、INT4等量化精度，芯片典型功耗不高于16W，能效比超過2TOPS/W @INT8。終端芯片能效比超過5TOPS/W@INT8，典型功耗不超過2W，支持INT8、INT4等量化精度。

（三）智能傳感器

揭榜任務(wù)：研發(fā)基于新需求、新材料、新工藝、新原理的智能傳感器，提升圖像、聲學(xué)、健康監(jiān)測、車規(guī)級雷達、車規(guī)級攝像頭等智能傳感器自主研發(fā)水平，推動智能傳感器的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

預(yù)期目標(biāo)：到2023年，相關(guān)類型傳感器達到以下性能：聲學(xué)傳感器信噪比達到70dB、聲學(xué)過載點達到135dB。柔性干式腦電電極、肌電電極、心電電極的導(dǎo)電性能顯著提高，導(dǎo)電阻抗可以達到小于5KΩ。車規(guī)級固態(tài)激光雷達在自動駕駛場景下實現(xiàn)探測距離≥250m，水平視場角120°/垂直視場角20°，水平角度分辨率≤0.075°/垂直角度分辨率≤0.075°。車規(guī)級攝像頭在自動駕駛場景下，前視、后視攝像頭實現(xiàn)可探測距離＞250m (FOV 30°)，環(huán)視、側(cè)視實現(xiàn)可探測距離＞100m (FOV 180°)。其他類型傳感器性能達到國際先進水平。

（四）終端人工智能推斷框架

揭榜任務(wù)：開發(fā)高性能終端人工智能推斷框架，突破多模式訓(xùn)練、多精度推斷、多平臺覆蓋、模型量化等關(guān)鍵技術(shù)，運行效率、量化能力、壓縮率滿足應(yīng)用場景需求，實現(xiàn)自學(xué)習(xí)、自定義算子、分布式算力調(diào)度等能力。

預(yù)期目標(biāo)：到2023年，框架支持C、C++、Java和Python等主流開發(fā)語言中3種以上，適配5款以上人工智能推斷芯片，支持FP32、FP16、INT8、INT4等多種推斷精度，在自動駕駛、智能醫(yī)療裝備、智能家居、智能終端等重點領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)規(guī)?；逃?。

（五）人工智能開發(fā)服務(wù)平臺及工具

揭榜任務(wù)：研制低門檻、高性能、可擴展的人工智能開發(fā)平臺，突破智能數(shù)據(jù)標(biāo)注、自動機器學(xué)習(xí)（AutoML）、大規(guī)模異構(gòu)資源管理、云邊端協(xié)同管理等核心技術(shù)，提供面向機器視覺、自然語言處理等特定應(yīng)用和金融、制造、能源等典型行業(yè)的平臺服務(wù)能力。

預(yù)期目標(biāo)：到2023年，平臺支持主流人工智能深度學(xué)習(xí)框架，支持3種以上人工智能芯片的適配，支持多種典型算法和工具，多機多卡分布式環(huán)境下線性加速比達到國際先進水平。工具支持典型場景的智能化標(biāo)注，標(biāo)注工作量顯著降低，實現(xiàn)典型行業(yè)的實際應(yīng)用。在多個標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上AutoML算法的性能與人類專家差距在10%以內(nèi)。

四、智能產(chǎn)品

（六）機器翻譯系統(tǒng)

揭榜任務(wù)：突破低資源機器翻譯模型架構(gòu)、跨語言跨領(lǐng)域知識遷移、魯棒性訓(xùn)練與解碼、多語言通用翻譯引擎等核心技術(shù)，開發(fā)高性能的小語種自動翻譯模型與算法。在實時、非實時、常見噪聲等多種應(yīng)用場景下，支持語音轉(zhuǎn)文本、語音轉(zhuǎn)語音、文本轉(zhuǎn)語音、文本轉(zhuǎn)文本等能力。

預(yù)期目標(biāo)：到2023年，實現(xiàn)超大規(guī)模多語言通用機器翻譯引擎，支持中文普通話、常見方言、外語類型的翻譯，支持多個國產(chǎn)軟硬件平臺的小語種機器翻譯訓(xùn)練與推斷，小語種機器翻譯抗噪音與領(lǐng)域遷移魯棒性滿足實際應(yīng)用需求。系統(tǒng)的譯文忠實度大于90%，譯文流利度大于90%。

（七）三維圖像身份識別系統(tǒng)

揭榜任務(wù)：研發(fā)三維圖像身份識別系統(tǒng)，包括3D成像硬件模組，千萬大庫3D人臉識別算法，云-邊協(xié)同3D人臉識別引擎等關(guān)鍵技術(shù)，實現(xiàn)在人臉支付、智慧安檢、視頻監(jiān)控、圖像檢索等典型場景的應(yīng)用。

預(yù)期目標(biāo)：到2023年，高精度3D成像硬件模組1米距離成像精度達到1毫米，誤識率小于0.001?，拒識率小于5%。3D人臉識別引擎支持大庫實時檢索，QPS大于150，達到國際先進水平。在典型應(yīng)用場景下，系統(tǒng)對二維靜態(tài)紙質(zhì)/非紙質(zhì)圖像、電子/動態(tài)圖像、面具、頭模拒絕率≥99.9%，人臉活體接受率≥99%。系統(tǒng)應(yīng)用的安全合規(guī)性符合國家相關(guān)法規(guī)要求。

（八）智能語音交互系統(tǒng)

揭榜任務(wù)：研究基于人機對話的智能語音交互系統(tǒng)，突破環(huán)境因素和用戶口語發(fā)音差異等導(dǎo)致的語音識別技術(shù)瓶頸。研究多語種及多風(fēng)格情感語音合成技術(shù)，實現(xiàn)自然、情感豐富的語音合成效果。研究以多模態(tài)識別技術(shù)為前端，基于多種機器學(xué)習(xí)方法的語義對話系統(tǒng)，提升開放場景下的語義泛化能力。研究智能語音分布式管理，實現(xiàn)多個智能交互設(shè)備的協(xié)同工作。在智能制造、智能客服、智能車載、智能家居等場景下實現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用。

預(yù)期目標(biāo)：到2023年，實現(xiàn)多場景下中文語音識別平均準(zhǔn)確率達到98%，遠(yuǎn)場識別率超過95%，語音合成MOS分不低于4.2分，誤喚醒每24小時不超過1次，用戶意圖準(zhǔn)確率達到95%以上，多設(shè)備協(xié)同喚醒準(zhǔn)確率達到98%以上，支持的外語類型、少數(shù)民族語言、方言種類達到5種以上，支持個性化語音合成種類3種以上，平均響應(yīng)時間小于2秒。

（九）自動駕駛虛擬仿真測試平臺

揭榜任務(wù)：研制高置信度、高覆蓋度、高精度的自動駕駛仿真測試驗證平臺，突破場景構(gòu)建、車輛動力學(xué)建模、駕駛員建模、傳感器建模等關(guān)鍵技術(shù)，提升自動駕駛系統(tǒng)功能測試和性能評價能力，驗證自動駕駛系統(tǒng)是否符合應(yīng)用功能要求和安全要求。

預(yù)期目標(biāo)：到2023年，基于高精度地圖和三維重建技術(shù)構(gòu)建場景庫，建立自動駕駛仿真場景1000個以上，包括典型場景、連續(xù)場景、車路協(xié)同場景和城市道路場景。感知系統(tǒng)仿真實現(xiàn)激光雷達、毫米波雷達和攝像頭仿真，能夠接入自動駕駛感知和決策控制系統(tǒng)，實現(xiàn)道路環(huán)境場景仿真測試及量化評價，為行業(yè)企業(yè)提供有效的研發(fā)、產(chǎn)業(yè)化測試服務(wù)。

（十）智能機器人

揭榜任務(wù)：重點圍繞家庭服務(wù)、醫(yī)療健康、公共服務(wù)、養(yǎng)老服務(wù)、金融服務(wù)、巡檢安監(jiān)、智能物流等領(lǐng)域，突破包括多模態(tài)智能交互、多機協(xié)同及云平臺、智能精準(zhǔn)安全操控、感知信息融合、影像定位與導(dǎo)航等關(guān)鍵技術(shù)，推進智能機器人規(guī)模商用。

預(yù)期目標(biāo)：到2023年，面向不同應(yīng)用場景，智能機器人具備以下一種或多種能力：在多模態(tài)交互能力方面，識別準(zhǔn)確率在95%以上，在巡檢等特定應(yīng)用場景可實現(xiàn)對缺陷和隱患的全天候、全方位、全自主監(jiān)測。在多機協(xié)同方面，具備高安全、高精度、超大作業(yè)范圍協(xié)同能力，以及面向場景的智能化運維能力。在自主動作能力方面，具備自由移動與避障能力，在特定應(yīng)用場景可實現(xiàn)安全可靠、智能決策的高自動化水平和高智能化水平的無人搬運能力。在智能知識庫方面，擁有面向應(yīng)用場景的規(guī)模化知識庫，具備智能問答等功能。在健康護理服務(wù)方面，實現(xiàn)智能輔助診斷、身體指標(biāo)檢測、高清遠(yuǎn)程醫(yī)療等功能。

（十一）智能無人機

揭榜任務(wù)：突破智能跟隨、自主作業(yè)、群體協(xié)同作業(yè)等關(guān)鍵技術(shù)，推動5G通信、北斗導(dǎo)航、邊緣計算等新技術(shù)在數(shù)據(jù)傳輸、鏈路控制、智能操作、監(jiān)控管理等方面的應(yīng)用。促進智能無人機在應(yīng)急救援、通信保障、電力巡檢、森林防控、采礦安監(jiān)等危特場景的應(yīng)用。

預(yù)期目標(biāo)：到2023年，智能無人機實現(xiàn)360°全向感知避障，避障模式下最大飛行速度不低于14m/s。新一代通信網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，無人機遠(yuǎn)程高清圖傳屏到屏延時小于200ms，遠(yuǎn)程控制延時小于60ms。面向森林草原巡檢、火災(zāi)預(yù)警和消防救援等應(yīng)急場景應(yīng)用無人機抗風(fēng)七級，連續(xù)飛行時間不小于60分鐘。人工智能飛行處理系統(tǒng)實現(xiàn)自動智能強制避讓航空管制區(qū)域，產(chǎn)品達到國際先進水平。

（十二）智能導(dǎo)盲產(chǎn)品

揭榜任務(wù)：圍繞視障人群的無障礙獨立出行需求，研制具有高性能、高精度、高度無障礙的導(dǎo)盲系統(tǒng)及產(chǎn)品，突破室內(nèi)精準(zhǔn)無障礙導(dǎo)航、室外復(fù)雜環(huán)境精準(zhǔn)導(dǎo)盲、復(fù)雜場景下智能感知、自主決策、協(xié)同引導(dǎo)以及智能信息共享等關(guān)鍵技術(shù)，支持立體空間安全避障，提升路徑學(xué)習(xí)、物品識別的自學(xué)習(xí)能力，進一步解決視障人群的出行問題。

預(yù)期目標(biāo)：到2023年，導(dǎo)盲產(chǎn)品利用5G、短距離通信和高精度衛(wèi)星定位等技術(shù)，實現(xiàn)主動識別、主動判斷、主動避障、主動引領(lǐng)、低時延快速響應(yīng)，具備處理室內(nèi)外各類復(fù)雜出行環(huán)境的能力，實現(xiàn)立體空間安全避障。通過語音、音效、震動等多種交互方式實現(xiàn)主動引領(lǐng)導(dǎo)盲功能，支持遠(yuǎn)程人工導(dǎo)盲服務(wù)。產(chǎn)品的續(xù)航時間、適用性、可靠性、安全性滿足視障人群的出行需求。

（十三）智能制造關(guān)鍵技術(shù)裝備與系統(tǒng)

揭榜任務(wù)：突破智能裝備自主識別、自主優(yōu)化、自主學(xué)習(xí)、群體協(xié)同等關(guān)鍵技術(shù)，推動人工智能技術(shù)與智能制造裝備融合。研發(fā)智能新型工業(yè)控制系統(tǒng)等創(chuàng)新產(chǎn)品，推進人工智能算法與工業(yè)自動化系統(tǒng)融合。研發(fā)智能工業(yè)軟件，推進人工智能與研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)管控、經(jīng)營管理等工業(yè)軟件系統(tǒng)的融合與應(yīng)用。

預(yù)期目標(biāo)：到2023年，智能裝備具備環(huán)境感知、控制指令優(yōu)化、自主學(xué)習(xí)、人機交互、協(xié)同組織功能，重復(fù)定位精度達到特定場景生產(chǎn)制造要求，具備5臺以上單臺裝備的協(xié)同能力。智能工業(yè)控制系統(tǒng)涵蓋10種以上人工智能算法模型。智能工業(yè)軟件設(shè)計仿真領(lǐng)域形成不少于5類智能化功能模塊，在生產(chǎn)管控、經(jīng)營管理軟件領(lǐng)域分別形成不少于20類智能化功能模塊。在倉儲物流、石油化工、服裝紡織、軌道交通等主要工業(yè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)集成應(yīng)用。

（十四）高精度工業(yè)視覺檢測系統(tǒng)

揭榜任務(wù)：研制基于機器視覺、高精度傳感等技術(shù)的工業(yè)視覺檢測系統(tǒng)，推動視覺和人工智能技術(shù)結(jié)合的檢測系統(tǒng)在精度、穩(wěn)定性與檢測速度等領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)突破，實現(xiàn)視覺技術(shù)在測量、定位、檢測、引導(dǎo)及識別等生產(chǎn)管理重點領(lǐng)域的場景創(chuàng)新與推廣應(yīng)用。

預(yù)期目標(biāo)：到2023年，3D視覺檢測、小樣本訓(xùn)練、多類型混合缺陷識別等關(guān)鍵技術(shù)實現(xiàn)重大突破，視覺檢測系統(tǒng)的工業(yè)現(xiàn)場漏檢率、誤報率、測量精度、識別速度、系統(tǒng)一致性滿足實際生產(chǎn)需求，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)規(guī)?；瘧?yīng)用。

五、公共支撐

（十五）人工智能訓(xùn)練資源庫

揭榜任務(wù)：建設(shè)通用基礎(chǔ)訓(xùn)練資源庫和行業(yè)訓(xùn)練資源庫，可提供合規(guī)的、高質(zhì)量人工智能訓(xùn)練資源庫、標(biāo)準(zhǔn)測試數(shù)據(jù)和服務(wù)能力，具備多類型、多場景數(shù)據(jù)采集與處理服務(wù)能力。通用基礎(chǔ)訓(xùn)練資源庫支持計算機視覺、智能語音、自然語言處理等典型人工智能應(yīng)用訓(xùn)練數(shù)據(jù)，行業(yè)訓(xùn)練資源庫可提供定制化行業(yè)領(lǐng)域訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)。

預(yù)期目標(biāo)：到2023年，通用基礎(chǔ)訓(xùn)練資源庫具備以下一種或多種數(shù)據(jù)類型：語音識別數(shù)據(jù)時長超過9萬小時，標(biāo)注準(zhǔn)確率超過97%。圖片數(shù)據(jù)量超過1500萬張，標(biāo)注準(zhǔn)確率超過97%。視頻數(shù)據(jù)時長超過800小時，標(biāo)注準(zhǔn)確率超過97%。自然語言處理數(shù)據(jù)量超過600萬條，標(biāo)注準(zhǔn)確率超過97%。行業(yè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)滿足相關(guān)領(lǐng)域如工業(yè)、交通、金融等行業(yè)的應(yīng)用需求。

（十六）大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型

揭榜任務(wù)：研發(fā)面向計算機視覺、自然語言處理、智能語音等人工智能核心技術(shù)的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型。突破預(yù)訓(xùn)練模型的訓(xùn)練算力、時間等限制，結(jié)合微調(diào)等技術(shù)，提升常見視覺、語言任務(wù)的分析和處理效果，搭建人工智能通用算法底座，提升大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的公共支撐能力。

預(yù)期目標(biāo)：到2023年，構(gòu)建至少覆蓋多語種文本、語音、圖像、視頻的多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型，模型參數(shù)至少達到千億級。構(gòu)建人工智能預(yù)訓(xùn)練大型模型的工程化開發(fā)能力，建設(shè)通用的人工智能開發(fā)工作流，減少專家干預(yù)及人為調(diào)參。平臺具備提供數(shù)據(jù)、代碼、模型、API等服務(wù)的能力，在工業(yè)、醫(yī)療、城市、金融、物流、科學(xué)研究等行業(yè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)規(guī)模應(yīng)用。

（十七）人工智能安全檢測平臺

揭榜任務(wù)：研發(fā)人工智能數(shù)據(jù)安全測試平臺，支持對模型數(shù)據(jù)泄露行為檢測。研發(fā)人工智能算法安全性測評平臺，支持針對以人臉識別身份認(rèn)證、自動駕駛智能識別等為代表的人工智能系統(tǒng)進行抗對抗樣本攻擊能力等安全風(fēng)險的測評。研發(fā)面向金融、政務(wù)、電商等行業(yè)領(lǐng)域的風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警平臺。

預(yù)期目標(biāo)：到2023年，人工智能安全檢測平臺具備以下一種或多種能力：不少于3種人工智能模型數(shù)據(jù)泄露行為檢測方法。不少于10種數(shù)字世界黑盒對抗攻擊、不少于2種物理世界黑盒對抗攻擊算法。平臺支持對TensorFlow、PyTorch等典型深度學(xué)習(xí)框架訓(xùn)練出的算法模型的安全性進行高效的、自動化的測評，支持測評多種任務(wù)模型的安全性，如包括人臉識別身份認(rèn)證、自動駕駛智能感知等任務(wù)。風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警平臺具備至少10種行業(yè)監(jiān)測預(yù)警模型，大幅提高行業(yè)風(fēng)險監(jiān)測有效率與運行安全性，行業(yè)風(fēng)險監(jiān)測覆蓋率顯著提升。

六、其他

其他人工智能領(lǐng)域的特色化技術(shù)、產(chǎn)品、服務(wù)和平臺等，應(yīng)具有技術(shù)先進性，技術(shù)成熟度較高，產(chǎn)業(yè)化前景較好。