2020年度西安市科技产业化计划--“人工智能”产业创新链推进工程项目申报指南

西安市科学技术局关于征集2020年度西安市科技产业化计划——“人工智能”产业创新链推进工程项目的通知

各有关单位： 为贯彻落实国家《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号）、《科技部关于支持西安建设国家新一代人工智能创新发展试验区的函》（国科函规〔2020〕14号）等文件要求，根据《2020年度西安市科技计划项目申报指南》的精神，围绕核心技术突破、开放创新平台建设、示范应用推进等，全面提升人工智能科技创新能力，加快建设国家新一代人工智能创新发展试验区，组织编制了2020年度西安市科技产业化计划--“人工智能”产业创新链推进工程项目申报指南。为做好申报工作，现将有关事宜通知如下： 一、申报程序及要求 按照计划项目管理系统线上申报、审核推荐、纸质材料报送的程序实施。 （一）科技计划项目线上申报。项目申报均须通过线上和线下同时申报。线上申报登陆“西安市科技政策服务综合管理系统”（网址：http：//data.xast.cn：8080），进行注册并登录填报。 （二）项目推荐及审核。项目需由区县（开发区）或归口管理单位以正式文件推荐上报。项目单位须将申报材料报送至区县（开发区）或归口管理单位的科技管理部门，由科技管理部门会同财政部门审核后，由科技管理部门将申报材料、推荐函和推荐项目汇总表统一报送至市科技局项目受理地点。 （三）线下申报及提交申报材料。完成线上申报并经系统审核通过后，在线打印《西安市科技计划项目申报书》，并将申报书与附件装订成册（一式五份），按时限要求报送至受理点。申报材料格式要素要完整，项目申报指南和项目可行性报告编制提纲可在西安市科学技术局网站（http：//xakj.xa.gov.cn）或西安市科技政策服务综合管理系统下载。 二、受理时间及地点 网上申报时间：2020年8月10日-2020年8月18日。 材料受理时间：2020年8月19日-2020年8月24日。 材料受理地点：西安市高新区锦业路与丈八四路十字，神州数码科技园，6号楼1层，西安科技大市场A1/A2工位。电话：68518762，68518787。 三、申报条件 （一）项目申报单位原则上是西安市辖区（含西咸新区）具有独立法人资格的企业、高校、科研院所等单位，能满足实施项目所需的研发条件与经费保障，具有健全的科研与财务管理制度。项目负责人应为承担单位的在职人员，并保证项目执行期内在职，且项目知识产权明晰。 （二）禁止多头申报和重复申报，申报单位同一个项目只能通过单个推荐单位申报，不得多头申报和重复申报。 （三）项目申报单位应实事求是、科学合理编制项目经费预算，除项目自筹资金外，项目单位应具备筹集科技计划实际扶持资金与申请资金差额的能力，并须出具承诺函。 （四）实行科研诚信事前承诺，申报单位、项目负责人需于申报时签署并提交《科研诚信承诺书》，严格遵守承诺，认真审核申报材料，杜绝夸大不实、弄虚作假。 （五）实施科研失信联合惩戒，对违反科研诚信的单位和个人，实行项目立项一票否决，并按照国家关于进一步加强科研诚信建设的有关要求纳入社会信用体系实施联合惩戒。 （六）申报限制。已经被纳入社会信用体系实施联合惩戒的单位和个人不得申报或参与申报；已经获得市级财政资金支持的同一项目不得申报；2020年已申报科技局其他计划项目并获得立项支持的不得申报；承担在研（未验收）市科技计划项目的负责人不得申报；承担市科技计划项目验收不合格的，按照相关规定三年内不得再次申报项目。 四、投诉建议 市科技局将积极做好政策咨询和项目申报服务工作，严格执行工作纪律，并诚恳接受社会监督和投诉（西安市科技局机关党总支：86786660）。 五、咨询服务 （一）关于指南咨询。 市科技局硬科技处 熊 波 86786639 （二）关于线上申报及纸质材料报送咨询服务。 西安科技大市场服务中心 张嘉蓉 68518787 西安市科技政策服务综合管理系统 赵小尊 88405549 曹长科 88406264 附件：1.2020年度西安市科技产业化计划--“人工智能”产业创新链推进工程项目申报指南 2.项目可行性报告编制提纲 3.推荐项目汇总表

西安市科学技术局 2020年8月7日

附件1

2020年度西安市科技产业化计划-“人工智能”产业创新链推进工程项目申报指南

一、人工智能核心技术攻关项目 计划定位：面向重大需求，围绕人工智能中试基地和产业化研究等方向，突破新一代人工智能关键共性技术，在智能感知处理、智能监测、智能交互与理解、智能系统应用、人工智能处理器等方面突破制约人工智能产业发展的关键核心技术瓶颈，形成开放兼容、稳定成熟的技术体系。项目鼓励高校和企业组成创新联合体，促进产学研紧密结合，调动社会资源投入新一代人工智能研发。 支持方向：自然资源综合监管与监测预警系统研发、基于车联网及车路协同技术的超视距自动驾驶信息融合技术研发、面向天基多源数据的智能处理及解译技术研究、面向智慧高速的高精度全息感知理论研究及系列化装备研发、基于区块链技术的国产分布式并行文件系统研发、人工智能辅助的临床护理信息系统关键技术和应用研发、多维可视化AI自动建模技术研发、智能光谱视觉探测技术开发等八个课题。 课题1：自然资源综合监管与监测预警系统研发 研究内容：遥感信息化中数据难以共享，给相关部门进行资源监测、灾害风险应急管理及预警提供信息产品服务与决策支持带来了困难。本项目通过对遥感数据的智能分析，有效提升多源遥感观测数据的应用与预警效能，满足我省通过遥感技术对农林水利、环境气象、国土资源调查、监测等的需求。项目借鉴生物大脑的信息感知机制与认知机理，建立遥感图像脑认知模型及算法；建立结合深度特征学习和标签学习的遥感图像地物分类技术、基于启发式知识的遥感图像变化检测技术、网络参数优化技术等等；研制自然资源综合监管与监测预警系统，在高分辨遥感数据中进行验证，为城市交通、市政、民政等相关部门的业务工作提供数据分析服务。 考核指标：支持国产高分1号/2号卫星图像，图像分辨率优于3米，农田、林地、草地等地物分类精度优于80%，水系、居民地等地物的变化检测精度优于80％，10000*10000像素的遥感影像分类在Nvidia 2080Ti处理时间不多于10分钟。 课题2：基于车联网及车路协同技术的超视距自动驾驶信息融合技术研发 研究内容：针对自动驾驶超视距场景下的多样化行车任务需求及传统单车感知的局限性，基于车联网及车路协同技术，综合利用已采集的超视距场景多源感知信息，研究可大幅提升网联自动驾驶汽车超视距场景行车安全及效率的系统级方案，突破网联自动驾驶超视距场景特征提取、需求回归、信息融合机制及算法设计等难点，开发可兼容SAE（国际自动机工程师学会）及国内《汽车驾驶自动化分级》标准的高级别网联自动驾驶超视距感知信息融合模块，推动我国网联自动驾驶及车路协同技术的标准化进程。 考核指标：网络覆盖范围≥500m2；支持不少于3种超视距感知信息融合算法；实验节点数≥30个；融合精度≥95%；融合时延≤100ms；支持不少于3种典型超视距场景；安全业务实施成功率≥99%；支持不少于3种边缘分布式机器学习算法；发表高水平论文10篇以上，申报相关专利10件以上，申请相关软件著作权5件以上，撰写相关行业白皮书或标准一部。 课题3：面向天基多源数据的智能处理及解译技术研究 研究内容：基于光学、雷达、视频、电侦等数据特点，对不同类型的载荷数据进行预处理，并生成高质量的标准产品。在此基础上，研究海陆分割、帧间匹配、目标检测、目标跟踪等技术，实现多源目标的智能化解译，提升遥感数据的深度应用能力。 考核指标：数据正确接收情况下，标准产品生产成功率应达到97%；可实现海陆区域的精确分割；海陆分割时，单景数据处理速度小于10秒；支持多景数据的匹配功能；帧间匹配时，单景数据处理速度小于20秒；根据不同卫星传感器性能，目标检测率成功率大于90%；可实现序列数据的目标跟踪计算。 课题4：面向智慧高速的高精度全息感知理论研究及系列化装备研发 研究内容：采用GIS、视频图像、GPS、惯导、雷达等技术，结合先进的人工智能、深度学习、计算机视觉相关算法开发基础与经验，建立融合多源异构数据的智慧高速全息感知算法，突破全息感知技术表征维度低、检测精度不足、泛化能力弱、检测效率有限等技术难关；建立具有自组织学习能力的道路常见病害智能检测及事故预警算法，攻关识别准确度高、检测效率高、病害的推演和预警等技术难点；研发一套高速公路路产智能检测系列化装备，实现高效的高速公路路产信息全息智能检测，完成上述相关理论、装备的实际测试工作。 考核指标：数字化高速全息感知精度不低于90%，感知范围包括但不限于交通标志/标识/标线、情报板、过街天桥、路面情况等类型；实现裂缝、坑槽、车辙、松散、沉陷、桥头（涵顶）跳车、表面破损等多种道路病害检测、分类；软件支持Windows XP/Windows 7/Windows 8/Windows 10操作系统；良好的人机界面；稳定可靠；申报检测系列化装备相关专利6项。 课题5：基于区块链技术的国产分布式并行文件系统研发 研究内容：研究面向人工智能需求的分布式并行文件系统，通过经济高效的可扩展存储加速人工智能应用，比如：基因组发现、数字放射学/病理学、交易/风险分析以及传统的高性能计算（简称：HPC）。减少60-90％的数据传输时间，比传统NAS快10倍，同时解决数据大带宽、海量小文件性能难题。通过数据缩减技术、高效率ErasureCode数据保护、集成对象存储的存储分层，存储成本降低高达60％。整个系统基于软件，针对国产CPU硬件深度优化，而无需更改应用程序，解决了多维数据基础架构和服务器存储I / O问题。专门针对人工智能混合工作负载（大，小，读，写，随机，顺序）的高性能，简化了未充分利用的存储，简化管理，降低复杂性，同时大幅降低成本。 考核指标：计算结点数量不少于64个，计算结点应使用自主微处理器；使用经典Benchmark，测试单计算结点I/O读、写聚合带宽均应达到20GB/s以上，测试64计算结点I/O读、写聚合带宽均应达到1TB/s以上；在IO-500测试指标中，测试总分不低于300分。 课题6：人工智能辅助的临床护理信息系统关键技术和应用研发 研究内容：基于临床护理知识图谱/规则库、人工智能大数据、和云平台技术，构建医院临床护理智能业务辅助系统和信息平台应用。支持医院常规科室/专科病种护理业务规则和模型的快速构建；基于对医院信息流的监测，可实现符合科学护理路径的自动任务触发、待办提醒、信息、风险预警等；通过5G、物联网等先进通信技术的数字化交互设备，在多样化护理场景下提供护理诊疗数据的可视化和智能应用，实现医院临床护理业务的数字化、智慧化；支持大数据云平台构建，