印發《新一代人工智能産業創新重點任務揭榜工作方案》的通知，到2020年，突破自動駕駛智能晶片、車輛智能算法、自動駕駛、車載通信等關鍵技術，實作智能網聯汽車達到有條件自動駕駛等級水準。突破智能服務機器人環境感覺、自然互動、自主學習、人機協作等關鍵技術，實作智能家庭服務機器人、智能公共服務機器人的批量生産及應用。智能消費級無人機三軸機械增穩雲台精度達到0.005度，實作360度全向感覺避障。全國90%以上地區的寬帶接入速率和時延滿足人工智能行業應用需求，在重點企業實作覆寫生産全流程的工業網際網路示範建設，在重點區域初步建成車聯網網絡設施。
工業和資訊化部辦公廳關于印發《新一代人工智能産業創新重點任務揭榜工作方案》的通知
工信廳科﹝2018﹞80号
各省、自治區、直轄市及計劃單列市、新疆生産建設兵團工業和資訊化主管部門，有關機關：
為加快推動我國新一代人工智能産業創新發展，落實《促進新一代人工智能産業發展三年行動計劃（2018-2020年）》，我部制定了《新一代人工智能産業創新重點任務揭榜工作方案》（以下簡稱《工作方案》），現印發你們。
請各省、自治區、直轄市及計劃單列市、新疆生産建設兵團工業和資訊化主管部門、中央企業集團、人工智能相關行業組織（以下統稱推薦機關）積極組織企業、高校、科研院所等申報，并做好推薦工作。具體流程如下：
（一）申報。申報機關登入“新一代人工智能産業創新重點任務揭榜工作申報系統”（http://www.aibest.org.cn，以下簡稱“申報系統”），完成注冊後填寫申報所需材料。申報機關條件詳見《工作方案》。申報截止時間為2018年12月10日。
（二）推薦。推薦機關使用給定的賬号密碼登入“申報系統”，确認推薦揭榜機關後，系統自動生成報送推薦表，推薦機關列印并加蓋機關公章。各地主管部門和人工智能相關行業組織推薦數量原則上不超過15個，中央企業集團推薦數量原則上不超過3個。推薦截止時間為2018年12月26日。
（三）報送。推薦機關通知被推薦機關登入“申報系統”下載下傳列印申請材料并加蓋機關公章，報送至推薦機關。推薦機關統一将推薦表、紙質申請材料（一式兩份）郵寄至中國資訊通信研究院（北京市海澱區花園北路52号，胡昌軍，郵編100191）。紙質版材料應與網上填報内容一緻。紙質版材料報送截止時間為2018年12月31日。
工業和資訊化部辦公廳
2018年11月8日
新一代人工智能産業創新重點任務揭榜工作方案
為貫徹落實《新一代人工智能發展規劃》（國發〔2017〕35号）和《促進新一代人工智能産業發展三年行動計劃（2018-2020年）》（工信部科〔2017〕315号）要求，加快推動我國新一代人工智能産業創新發展，制定本方案。
一、工作目标
聚焦“培育智能産品、突破核心基礎、深化發展智能制造、建構支撐體系”等重點方向，征集并遴選一批掌握關鍵核心技術、具備較強創新能力的機關集中攻關，重點突破一批技術先進、性能優秀、應用效果好的人工智能标志性産品、平台和服務，為産業界創新發展樹立标杆和方向，培育我國人工智能産業創新發展的主力軍。
二、揭榜任務和預期目标
（一）智能産品
1.智能網聯汽車
揭榜任務：包括研發自動駕駛晶片、車輛智能算法、自動駕駛系統、車載通信系統等關鍵技術和産品，打造以車輛智能化計算平台為核心，集軟體、硬體、算法、網聯通信、資訊安全一體化的車輛智能化平台。
預期目标：到2020年，突破自動駕駛智能晶片、車輛智能算法、自動駕駛、車載通信等關鍵技術，實作智能網聯汽車達到有條件自動駕駛等級水準，自動駕駛智能晶片圖像處理、資訊融合、智能控制等計算能力縮小與國際先進水準差距，車載V2X系統通信能力及其能效比達到國際先進水準，滿足車輛有條件自動駕駛等級下智能感覺、自主決策、協同控制以及智能資訊交換共享等計算和通信技術要求，完成安全、可靠的車輛智能化平台技術與功能驗證及應用示範，形成平台相關标準，支撐高度自動駕駛（HA級）。
2.智能服務機器人
揭榜任務：包括智能互動、智能操作、多機協作、三維成像定位、智能精準安全操控、人機協作接口等關鍵技術研發；清潔、老年陪護、康複、助殘、兒童教育等家庭服務機器人，以及巡檢、導覽等公共服務機器人，消防救援機器人等特殊服務機器人研發；手術機器人及其作業系統研發。
預期目标：到2020年，突破智能服務機器人環境感覺、自然互動、自主學習、人機協作等關鍵技術，實作智能家庭服務機器人、智能公共服務機器人的批量生産及應用，實作醫療康複、助老助殘、消防救災等機器人的樣機生産，完成技術與功能驗證及應用示範。
3.智能無人機
揭榜任務：包括智能避障、自動巡航、面向複雜環境的自主飛行、群體作業等關鍵技術研發與應用，以及新一代通信及定位導航技術在無人機資料傳輸、鍊路控制、監控管理等方面的應用；智能飛控系統、高內建度專用晶片等關鍵部件研制。
預期目标：到2020年，智能消費級無人機三軸機械增穩雲台精度達到0.005度，實作360度全向感覺避障，實作自動智能強制避讓航空管制區域，産品具有較強全球競争力。
4.醫療影像輔助診斷系統
揭榜任務：包括醫學影像資料采集标準化與規範化，腦、肺、眼、骨、心腦血管、乳腺等典型疾病領域的醫學影像輔助診斷技術研發，醫療影像輔助診斷系統的産品化及臨床輔助應用。
預期目标：到2020年，多模态醫學影像輔助診斷系統對腦、肺、眼、骨、心腦血管、乳腺等典型疾病的檢出率超過95%，假陰性率低于1%，假陽性率低于5%，臨床輔助應用逐漸擴大。
5.視訊圖像身份識别系統
揭榜任務：包括生物特征識别、視訊了解、跨媒體融合等技術創新；人證合一、視訊監控、圖像搜尋、視訊摘要等典型應用。
預期目标：到2020年，複雜動态場景下人臉識别有效檢出率超過97%，正确識别率超過90%，支援不同地域人臉特征識别，産品達到國際先進水準。
6.智能語音互動系統
揭榜任務：包括新一代語音識别架構、口語化語音識别、個性化語音識别、智能對話、音視訊融合、語音合成等技術創新及在智能制造、智能家居等重點領域推廣應用。
預期目标：到2020年，實作多場景下中文語音識别平均準确率達到96%，5米遠場識别率超過92%，使用者對話意圖識别準确率超過90%，産品達到國際先進水準。
7.智能翻譯系統
揭榜任務：包括高精準智能翻譯系統創新，多語言互譯、同聲傳譯等典型場景應用。
預期目标：到2020年，明顯突破多語種智能互譯，中譯英、英譯中場景下産品的翻譯準确率超過85%，顯著提升少數民族語言與漢語的智能互譯準确率，産品達到國際先進水準。
8.智能家居産品
揭榜任務：包括智能傳感、物聯網、機器學習等技術在智能安防、智能家具、智能照明、智能潔具等産品中的融合應用和智能家居新産品研發。
預期目标：到2020年，顯著提升智能安防、智能家電等家居産品智能化水準，産品示範性應用強。
（二）核心基礎
9.智能傳感器
揭榜任務：包括微型化及可靠性設計、精密制造、內建開發工具、嵌入式算法等關鍵技術研發，基于新需求、新材料、新工藝、新原理設計的智能傳感器研發及應用；新型生物、氣體、壓力、流量、慣性、距離、圖像、聲學等智能傳感器研發應用；壓電材料、磁性材料、紅外輻射材料、金屬氧化物等材料技術創新；研發基于微機電系統（MEMS）和互補金屬氧化物半導體（CMOS）內建等工藝的新型智能傳感器；研發面向新應用場景的基于磁感、超音波、非可見光、生物化學等新原理的智能傳感器。
預期目标：到2020年，顯著提高壓電傳感器、磁傳感器、紅外傳感器、氣體傳感器等的性能，聲學傳感器信噪比達到70dB、聲學過載點達到135dB并實作量産，壓力傳感器絕對精度100Pa以内、噪音水準0.6Pa以内并實作商用，磁傳感器弱磁場分辨率達到1pT并實作量産。在模拟仿真、設計、MEMS工藝、封裝及個性化測試技術方面達到國際先進水準。
10.神經網絡晶片
揭榜任務：包括研發面向機器學習訓練應用的雲端神經網絡晶片、面向終端應用發展适用于機器學習計算的終端神經網絡晶片，研發與神經網絡晶片配套的編譯器、驅動軟體、開發環境等産業化支撐工具。
預期目标：到2020年，雲端神經網絡晶片性能達到128TFLOPS（16位浮點）、能效比超過1TFLOPS/w，終端神經網絡晶片能效比超過1T OPS/w（以16位浮點為基準），支援卷積神經網絡（CNN）、遞歸神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）等一種或幾種主流神經網絡算法；在智能終端、自動駕駛、智能安防、智能家居等重點領域實作神經網絡晶片的規模化商用。
11.開源開放平台
揭榜任務：包括研發面向雲端訓練和終端執行的開發架構、算法庫、工具集等；建設開源開發平台、開放技術網絡和開源社群，以及滿足複雜訓練需求的開放計算服務平台。
預期目标：到2020年，面向雲端訓練的開源開發平台支援大規模分布式叢集、多種硬體平台、多種算法，面向終端執行的開源開發平台具備輕量化、子產品化和可靠性等特征。
（三）智能制造關鍵技術裝備
12.智能制造關鍵技術裝備
揭榜任務：包括具有自檢測、自校正、自适應、自組織能力的工業機器人研發與應用；智能傳感器與分散式控制系統（DCS）、可程式設計邏輯控制器（PLC）、資料采集系統（SCADA）、高性能高可靠嵌入式控制系統等控制裝備創新及應用；基于圖像識别、深度學習等人工智能技術的智能檢測裝備的研發與應用；以及基于人工智能技術高速分揀機、多層穿梭車、高密度存儲穿梭闆等物流裝備創新應用。
預期目标：到2020年，新一代工業機器人具備人機協調、自然互動、自主學習功能并實作批量生産及應用；智能傳感與控制裝備在機床、機器人、石油化工、軌道交通等領域實作內建應用；智能檢測與裝配裝備的工業現場視覺識别準确率達到90%，測量精度及速度滿足實際生産需求；智能物流與倉儲裝備智能化水準明顯提升，滿足精準、柔性、高效的物料配送和無人化智能倉儲需求。
（四）支撐體系
13.行業訓練資源庫
揭榜任務：包括面向語音識别、視覺識别、自然語言處理等重點産品研發，以及工業、醫療、金融、交通等行業應用的高品質人工智能訓練資源庫、标準測試資料集和雲服務平台。
預期目标：到2020年，基礎語音、視訊圖像、文本對話等公共訓練資料量大幅提升，在工業、醫療、金融、交通等領域彙集一定規模的行業應用資料，用于支援創業創新。
14.标準測試及知識産權服務平台
揭榜任務：包括基礎共性、互聯互通、安全隐私、行業應用等技術标準在内的人工智能産業标準規範體系，人工智能産品評估測試體系，專利協同營運平台和知識産權服務平台。
預期目标：到2020年，初步建立人工智能産業标準體系，建成第三方試點測試平台并開展評估評測服務；在模式識别、語義了解、自動駕駛、智能機器人等領域建成具有基礎支撐能力的知識産權服務平台。
15.智能化網絡基礎設施
揭榜任務：包括高度智能化的下一代網際網路、高速率大容量低延遲時間的第五代移動通信（5G）網、快速高精度定位的導航網、泛在融合高效互聯的天地一體化資訊網，以及工業網際網路、車聯網等智能化網絡基礎設施。
預期目标：到2020年，全國90%以上地區的寬帶接入速率和時延滿足人工智能行業應用需求，在重點企業實作覆寫生産全流程的工業網際網路示範建設，在重點區域初步建成車聯網網絡設施。
16.網絡安全保障體系
揭榜任務：包括滿足智能網聯汽車、智能家居等人工智能重點産品或行業應用安全需要，及基于人工智能先進技術的網絡安全産品創新。
預期目标：到2020年，形成人工智能安全防控體系架構，初步建成具備人工智能安全态勢感覺、測試評估、威脅資訊共享以及應急處置等基本能力的安全保障平台。
17.其他
人工智能産業發展涉及的其他重要技術、産品、服務和平台等。
三、步驟安排
（一）申請揭榜。從事人工智能技術創新、産品研發、融合應用、支撐服務等活動的相關企業、高校、科研院所等各類法人機關，或者由多個機關組成的聯合體可申請成為揭榜機關。申請機關應具有較強的創新能力，對申請揭榜的産品或服務擁有知識産權，技術先進且應用前景良好。申請機關需承諾揭榜後能夠在指定期限内完成任務。
（二）機關推薦。各省、自治區、直轄市及計劃單列市、新疆生産建設兵團工業和資訊化主管部門（以下統稱各地主管部門）、中央企業集團、人工智能相關行業組織為推薦機關，組織有關企業、高校、科研院所等填寫申請材料，并在稽核後統一報送推薦表和紙質申請材料。
（三）揭榜機關遴選。工業和資訊化部組織行業專家和評測機構進行集中評審和現場評估，綜合考慮各申請機關的基礎水準、創新能力、發展潛力、産品名額及各地區産業布局等因素，擇優确定并公布揭榜機關名單（每個細分領域原則上不超過5家）。
（四）揭榜任務實施。揭榜機關按照要求組織實施揭榜任務，開展集中攻關工作。期間，工業和資訊化部持續跟蹤揭榜機關産品創新及應用進展，适時組織行業專家對揭榜任務進行階段性評估，不斷優化揭榜任務實施路徑。
（五）釋出揭榜成果。揭榜機關完成攻關任務後，可申請評價。工業和資訊化部視進展情況組織行業專家，委托具備相關資質和檢測條件的第三方專業機構開展評價工作。評價工作基于揭榜任務和預期目标，結合産業發展實際進行評估，适時公布評估結果，擇優釋出攻關成功機關（每個細分領域原則上不超過3家），給予重點推廣和支援。
四、工作要求
各地主管部門、各中央企業集團要加強組織上司，充分調動企業、科研院所、相關産業聯盟及行業協會的積極性。密切跟蹤揭榜機關産品創新及應用進展，适時開展揭榜任務的階段性評估，有效協調推進揭榜任務攻關組織實施工作。鼓勵各地結合本地區人工智能産業發展情況，在相關配套資金、項目等方面優先給予支援，為揭榜機關完成攻關任務創造良好環境。
附件：1.新一代人工智能産業創新發展重點任務揭榜
機關推薦表
2.新一代人工智能産業創新發展重點任務揭榜
機關申報材料（格式）
附件1
新一代人工智能産業創新發展重點任務揭榜機關推薦表
推薦機關（蓋章）：
| 序号 | 機關名稱 | 所屬方向 | 揭榜産品和服務 | 推薦理由 | 聯系人 | 手機 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ||||||
| 2 | ||||||
| 3 | ||||||
| …… | ||||||
| …… | ||||||
| …… | ||||||
| …… | ||||||
| …… | ||||||
| …… |
注：1、本表由地方、央企、聯盟或協會等推薦機關填報
2、推薦機關按優先次序排名
3、所屬方向是指揭榜任務和預期目标中涉及的17個重點任務方向
附件2
新一代人工智能産業創新發展重點任務
揭榜機關申報材料
揭榜方向：
細分領域：
揭榜機關：（加蓋機關公章）
推薦機關：（加蓋機關公章）
申報日期： 年 月 日
填 報 須 知
一、揭榜機關應仔細閱讀《新一代人工智能産業創新重點任務揭榜工作方案》的有關說明，如實、詳細地填寫每一部分内容。
二、除另有說明外，申報表中欄目不得空缺。申報表要求提供證明材料處，請補充附件。
三、紙質版申報材料要求蓋章處，須加蓋公章，影印無效，申報材料需加蓋騎縫章，并與相應紙質證明材料一起交推薦機關郵寄。
四、電子版材料的内容與格式應與紙質材料一緻，如不一緻以紙質材料為準。
五、揭榜主體所申報的産品需擁有知識産權，對報送的全部資料真實性負責，對能否按計劃完成重點揭榜任務作出有效承諾，并簽署企業承諾聲明（見“揭榜任務承諾書”模闆）。
新一代人工智能産業創新發展重點任務
揭榜機關申報表
| 一、機關情況（提供證明材料） | |||
|---|---|---|---|
| 機關名稱 | 全稱（如實填寫） | ||
| 揭榜負責人 | 姓名 | 職務職稱 | |
| 郵箱 | 手機 | ||
| 申報聯系人 | 姓名 | 手機 | |
| 郵箱 | 傳真 | ||
| 法定代表人 | 注冊資本 | ||
| 機關位址 | |||
| 組織機構代碼/三證合一碼 | |||
| 機關性質 | □國有企業 □民營企業 □外資企業 □事業機關其他（請注明）： | ||
| 是否上市公司 | □否□是（股票代碼： 上市地點： 上市時間： ） | ||
| 整體業務收入（萬元） | 指上一個财年（提供證明材料） | 研發投入（萬元） | 指上一個财年（提供證明材料） |
| 其中與人工智能業相關的業務收入（萬元） | |||
| 機關人數 | 研發人員人數 | ||
| 揭榜機關簡介 | 包括成立時間、主營業務、主要産品、技術實力、發展曆程等基本情況，以及所獲專利、标準、知識産權、所獲競賽類獎勵榮譽等情況（需提供證明材料附後）（本部分内容不超過500字）。 | ||
| 參與機關 | |||
| 二、重點産品基本資訊 | |||
| 揭榜産品名稱 | |||
| 重點産品方向 | 智能産品□方向1：智能網聯汽車 □方向2：智能服務機器人□方向3：智能無人機 □方向4：醫療影像輔助診斷系統□方向5：視訊圖像身份識别系統□方向6：智能語音互動系統□方向7：智能翻譯系統 □方向8：智能家居産品核心基礎 □方向9： 智能傳感器 □方向10：神經網絡晶片□方向11：開源開放平台智能制造關鍵技術裝備□方向12：智能制造關鍵技術裝備 支撐體系□方向13：行業訓練資源庫 □方向14：标準測試及知識産權服務平台□方向15：智能化網絡基礎設施 □方向16：網絡安全保障體系其他□方向17：其他 | ||
| 揭榜産品概述 | 包括揭榜産品/服務簡介、投融資概況、相關研發和應用水準，2020年預期将達到的技術及産業化應用水準等情況（多個領域産品可分别描述）（不超過1000字） |
揭榜機關申報産品或服務重點名額填報表
| 揭榜方向 | 細分領域 | 參考名額 |
|---|---|---|
| 1.智能網聯汽車 | 自動駕駛作業系統 | 自動駕駛等級 |
| 幹預次數/公裡 | ||
| 已路測距離 | ||
| 智能環境感覺視場角、測距範圍、分辨率等 | ||
| 自主決策精準規劃控制能力 | ||
| 高精度地圖資料采集與服務能力 | ||
| 支援車型種類數量 | ||
| 支援V2X應用類别和數量 | ||
| 支援自動駕駛的應用場景數量 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 自動駕駛智能晶片 | 支援自動駕駛功能任務 | |
| 視覺資訊處理能力 | ||
| 性能/功耗 | ||
| 是否自主指令集/自主IP | ||
| 每幀延時 | ||
| 安全性 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 車載通信系統 | 車載V2X資訊網聯通信能力 | |
| 車載通信晶片性能 | ||
| 支援V2X應用類别和數量 | ||
| 标準符合度 | ||
| 通信安全保障能力 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 2.智能服務機器人 | 智能家庭服務機器人 | 智能互動能力 |
| 自主動作能力 | ||
| 智能服務知識庫規模和知識表示品質 | ||
| 安全性 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 智能教育機器人 | 智能互動能力 | |
| 仿生動作能力 | ||
| 智能服務知識庫規模和知識表示品質 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 智能公共服務機器人 | 環境感覺能力 | |
| 自主避障能力 | ||
| 智能互動能力 | ||
| 智能服務知識庫規模和知識表示品質 | ||
| 安全性 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 智能特種機器人 | 智能感覺能力 | |
| 自主決策能力 | ||
| 人機協作能力 | ||
| 自主避障能力 | ||
| 自主導航能力 | ||
| 可靠性 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 智能手術機器人 | 三維成像及定位能力 | |
| 智能精準安全操控能力 | ||
| 人機協作能力 | ||
| 可靠性 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 智能客服機器人 | 業務場景覆寫程度 | |
| 意圖識别準确率 | ||
| 使用者問題解決率 | ||
| 知識庫規模和知識表示品質 | ||
| 已大規模部署案例數量/已處理對話數量 | ||
| 其他産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 3.智能無人機 | 智能無人機 | 感覺避障能力 |
| 增穩雲台精度 | ||
| 自動強制避讓航空管制區域能力 | ||
| 智能叢集作業能力 | ||
| 資料傳輸通信速率 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 4.醫療影像輔助診斷系統 | 醫療影像輔助診斷系統 | 典型疾病的檢出率 |
| 典型疾病的假陰性率 | ||
| 典型疾病的假陽性率 | ||
| 系統已有的臨床影像資料量 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 5.視訊圖像身份識别系統 | 視訊監控安檢身份識别系統 | 複雜動态場景下人臉識别有效檢出率 |
| 複雜動态場景下1:N人臉識别支援的注冊集規模 | ||
| 複雜動态場景下正确識别率（1:N） | ||
| 支援不同地域人臉特征識别情況 | ||
| 支援步态識别等其他識别方式 | ||
| 系統響應時間 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他情況 | ||
| 智能終端人臉識别系統 | 複雜動态場景下人臉識别有效檢出率 | |
| 複雜動态場景下正确識别率 | ||
| 支援不同地域人臉特征識别情況 | ||
| 系統資源占用情況 | ||
| 系統響應時間 | ||
| 活體檢測/防攻擊能力 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他情況 | ||
| 6.智能語音互動系統 | 智能語音互動系統 | 多場景下中文語音識别平均準确率/召回率 |
| 5米遠場識别率 | ||
| 多輪對話下使用者對話意圖識别準确率 | ||
| 支援的國際語言/少數民族語言/方言種類 | ||
| 喚醒率/誤喚醒率 | ||
| 平均響應時間 | ||
| 調用服務滿足度及準确推薦能力 | ||
| 相同家庭使用者的跨裝置體驗情況 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 7.智能翻譯系統 | 智能翻譯系統 | 支援智能互譯的語種對 |
| 中譯英、英譯中場景下産品的翻譯準确率 | ||
| 少數民族語言與漢語的智能互譯準确率 | ||
| 翻譯響應時間 | ||
| 最大并發翻譯量 | ||
| 離線翻譯的支援情況及準确率 | ||
| 語音/圖像輸入下翻譯準确率 | ||
| 可讀性（流利度） | ||
| 日請求量 | ||
| 其他産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 8.智能家居産品 | 智能安防 | 對多種環境因素的綜合感覺識别能力 |
| 危險智能預警能力 | ||
| 終端資料計算能力 | ||
| 雲端海量資料處理能力 | ||
| 安全性 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 智能家電 | 是否内嵌智能傳感部件及數量、類型（體感傳感器、麥克風等） | |
| 是否内嵌智能晶片及數量、類型 | ||
| 智能互動能力 | ||
| 通過學習提供個性化智能化服務能力 | ||
| 智能管理能力 | ||
| 智能故障預測能力 | ||
| 安全性 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 9.智能傳感器 | 智能傳感器 | 靈敏度 |
| 精度 | ||
| 分辨率 | ||
| 傳感器側對資料的智能處理程度 | ||
| 功耗 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 10.神經網絡晶片 | 雲端神經網絡晶片 | 支援的主流神經網絡算法數量及類别 |
| 性能（16位浮點） | ||
| 性能/功耗 | ||
| 是否自主指令集/自主IP | ||
| 高性能晶片間互聯 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 終端神經網絡晶片 | 支援的主流神經網絡算法數量及類别 | |
| 性能/功耗（以16位浮點為基準） | ||
| 是否自主指令集/自主IP | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 11.開源開放平台 | 開源開放平台 | 大規模分布式叢集并行處理能力 |
| 對不同硬體平台的支援能力 | ||
| 對多種算法模型、架構和複雜訓練任務的支援能力 | ||
| 開源社群活躍開發者數量 | ||
| 已開發并提供服務的應用種類/數量 | ||
| 資料集數量/模型數量/使用者數量 | ||
| 應用隔離方式及開發者使用體驗 | ||
| 其他 | ||
| 12.智能制造關鍵技術裝備 | 智能工業機器人 | 智能感覺能力 |
| 人機協作能力 | ||
| 智能決策能力 | ||
| 靈活精準控制能力 | ||
| 異常情況處理能力 | ||
| 遠端運維能力 | ||
| 開放性及可二次開發能力 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 智能控制裝備 | 智能感覺能力 | |
| 智能決策能力 | ||
| 智能精準控制能力 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 智能檢測裝備 | 工業現場視覺識别準确率 | |
| 測量精度 | ||
| 處理速度 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 智能物流裝備 | 定位方式及精度 | |
| 貨物分類處理能力 | ||
| 人機協作水準 | ||
| 運動路線規劃能力 | ||
| 靈敏避障能力 | ||
| 規模應用後營運成本降低率 | ||
| 規模應用後人力成本降低率 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 13.行業訓練資源庫 | 行業訓練資源庫 | 資料類型/資料量 |
| 服務的行業領域 | ||
| 已标注的資料比例及準确率 | ||
| 資料分布的多樣化程度 | ||
| 開放及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 14.标準測試及知識産權服務平台 | 标準測試及知識産權服務平台 | 人工智能标準服務能力 |
| 人工智能産品評估能力 | ||
| 人工智能産業知識産權公共服務能力 | ||
| 标準測試及知識産權服務情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 15.智能化網絡基礎設施 | 4G/5G網絡基礎設施智能化提升 | 已部署網絡規模及節點數量 |
| 4G/5G平均寬帶接入速率和時延 | ||
| 網絡性能調優和參數優化智能化水準 | ||
| 網絡全局資源的智能感覺監控能力 | ||
| 網絡故障智能告警、根因定位和自愈能力 | ||
| 裝置、網絡、應急等智能安全保障能力 | ||
| 面向自動駕駛、無人機、機器人、大視訊等典型人工智能應用提供支撐的平台服務能力（API等） | ||
| 已支撐的典型人工智能應用數量 | ||
| 其他示範應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 支撐工業智能化應用的工業網際網路網絡基礎設施 | 已部署的網絡規模及節點數量 | |
| 辨別解析服務能力 | ||
| 面向NB-IoT、IPv6、SDN/NFV、時間敏感網絡（TSN）、邊緣計算等新技術應用提供服務的能力 | ||
| 裝置、網絡、應急等安全保障能力 | ||
| 示範應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 車聯網網絡基礎設施 | 已部署網絡規模/覆寫範圍 | |
| 系統容量/連接配接數密度 | ||
| 典型應用場景下的雙向傳輸速率及時延 | ||
| 支援多種通信制式 | ||
| 裝置、網絡、應急等安全保障能力 | ||
| 示範應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 16.網絡安全保障體系 | 人工智能安全技術服務平台 | 安全漏洞庫、病毒庫等樣本規模 |
| 覆寫智能産品種類 | ||
| 安全檢測、危險預警及應急處置能力 | ||
| 對外提供服務的情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 人工智能在網絡、資訊和資料安全領域的應用 | 人工智能技術應用對安全檢測能力的提升 | |
| 人工智能技術應用對安全防護能力提升 | ||
| 人工智能技術應用對低俗有害資訊識别處理能力的提升 | ||
| 人工智能技術應用對資料安全存儲、傳輸及處理能力的提升 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 人工智能終端安全防護系統 | 人工智能終端安全防護能力 | |
| 主要APP安全防護能力 | ||
| 隐私洩露防護能力 | ||
| 其他名額… | ||
| 17.其他方向 | 其他細分領域 | 智能化水準 |
| 安全性 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額 |
注：1、表中名額主要包括技術性能名額、産業化名額等，名額不對外公開，僅用于專家和評測機構評價參考。
2、揭榜機關申報名額需包含“揭榜任務和預期目标”中所提及的名額，可在此基礎上合理增加名額。表中“本機關2020年目标”至少為預計可實作的名額下限值，鼓勵提出超過《促進新一代人工智能産業發展三年行動計劃（2018-2020年）》預期目标的2020年目标。
揭榜機關申報産品或服務重點任務目錄及參考名額
| 揭榜方向 | 細分領域 | 參考名額 |
|---|---|---|
| 1.智能網聯汽車 | 自動駕駛作業系統 | 自動駕駛等級 |
| 幹預次數/公裡 | ||
| 已路測距離 | ||
| 智能環境感覺視場角、測距範圍、分辨率等 | ||
| 自主決策精準規劃控制能力 | ||
| 高精度地圖資料采集與服務能力 | ||
| 支援車型種類數量 | ||
| 支援V2X應用類别和數量 | ||
| 支援自動駕駛的應用場景數量 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 自動駕駛智能晶片 | 支援自動駕駛功能任務 | |
| 視覺資訊處理能力 | ||
| 性能/功耗 | ||
| 是否自主指令集/自主IP | ||
| 每幀延時 | ||
| 安全性 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 車載通信系統 | 車載V2X資訊網聯通信能力 | |
| 車載通信晶片性能 | ||
| 支援V2X應用類别和數量 | ||
| 标準符合度 | ||
| 通信安全保障能力 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 2.智能服務機器人 | 智能家庭服務機器人 | 智能互動能力 |
| 自主動作能力 | ||
| 智能服務知識庫規模和知識表示品質 | ||
| 安全性 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 智能教育機器人 | 智能互動能力 | |
| 仿生動作能力 | ||
| 智能服務知識庫規模和知識表示品質 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 智能公共服務機器人 | 環境感覺能力 | |
| 自主避障能力 | ||
| 智能互動能力 | ||
| 智能服務知識庫規模和知識表示品質 | ||
| 安全性 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 智能特種機器人 | 智能感覺能力 | |
| 自主決策能力 | ||
| 人機協作能力 | ||
| 自主避障能力 | ||
| 自主導航能力 | ||
| 可靠性 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 智能手術機器人 | 三維成像及定位能力 | |
| 智能精準安全操控能力 | ||
| 人機協作能力 | ||
| 可靠性 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 智能客服機器人 | 業務場景覆寫程度 | |
| 意圖識别準确率 | ||
| 使用者問題解決率 | ||
| 知識庫規模和知識表示品質 | ||
| 已大規模部署案例數量/已處理對話數量 | ||
| 其他産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 3.智能無人機 | 智能無人機 | 感覺避障能力 |
| 增穩雲台精度 | ||
| 自動強制避讓航空管制區域能力 | ||
| 智能叢集作業能力 | ||
| 資料傳輸通信速率 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 4.醫療影像輔助診斷系統 | 醫療影像輔助診斷系統 | 典型疾病的檢出率 |
| 典型疾病的假陰性率 | ||
| 典型疾病的假陽性率 | ||
| 系統已有的臨床影像資料量 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 5.視訊圖像身份識别系統 | 視訊監控安檢身份識别系統 | 複雜動态場景下人臉識别有效檢出率 |
| 複雜動态場景下1:N人臉識别支援的注冊集規模 | ||
| 複雜動态場景下正确識别率（1:N） | ||
| 支援不同地域人臉特征識别情況 | ||
| 支援步态識别等其他識别方式 | ||
| 系統響應時間 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他情況 | ||
| 智能終端人臉識别系統 | 複雜動态場景下人臉識别有效檢出率 | |
| 複雜動态場景下正确識别率 | ||
| 支援不同地域人臉特征識别情況 | ||
| 系統資源占用情況 | ||
| 系統響應時間 | ||
| 活體檢測/防攻擊能力 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他情況 | ||
| 6.智能語音互動系統 | 智能語音互動系統 | 多場景下中文語音識别平均準确率/召回率 |
| 5米遠場識别率 | ||
| 多輪對話下使用者對話意圖識别準确率 | ||
| 支援的國際語言/少數民族語言/方言種類 | ||
| 喚醒率/誤喚醒率 | ||
| 平均響應時間 | ||
| 調用服務滿足度及準确推薦能力 | ||
| 相同家庭使用者的跨裝置體驗情況 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 7.智能翻譯系統 | 智能翻譯系統 | 支援智能互譯的語種對 |
| 中譯英、英譯中場景下産品的翻譯準确率 | ||
| 少數民族語言與漢語的智能互譯準确率 | ||
| 翻譯響應時間 | ||
| 最大并發翻譯量 | ||
| 離線翻譯的支援情況及準确率 | ||
| 語音/圖像輸入下翻譯準确率 | ||
| 可讀性（流利度） | ||
| 日請求量 | ||
| 其他産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 8.智能家居産品 | 智能安防 | 對多種環境因素的綜合感覺識别能力 |
| 危險智能預警能力 | ||
| 終端資料計算能力 | ||
| 雲端海量資料處理能力 | ||
| 安全性 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 智能家電 | 是否内嵌智能傳感部件及數量、類型（體感傳感器、麥克風等） | |
| 是否内嵌智能晶片及數量、類型 | ||
| 智能互動能力 | ||
| 通過學習提供個性化智能化服務能力 | ||
| 智能管理能力 | ||
| 智能故障預測能力 | ||
| 安全性 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 9.智能傳感器 | 智能傳感器 | 靈敏度 |
| 精度 | ||
| 分辨率 | ||
| 傳感器側對資料的智能處理程度 | ||
| 功耗 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 10.神經網絡晶片 | 雲端神經網絡晶片 | 支援的主流神經網絡算法數量及類别 |
| 性能（16位浮點） | ||
| 性能/功耗 | ||
| 是否自主指令集/自主IP | ||
| 高性能晶片間互聯 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 終端神經網絡晶片 | 支援的主流神經網絡算法數量及類别 | |
| 性能/功耗（以16位浮點為基準） | ||
| 是否自主指令集/自主IP | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 11.開源開放平台 | 開源開放平台 | 大規模分布式叢集并行處理能力 |
| 對不同硬體平台的支援能力 | ||
| 對多種算法模型、架構和複雜訓練任務的支援能力 | ||
| 開源社群活躍開發者數量 | ||
| 已開發并提供服務的應用種類/數量 | ||
| 資料集數量/模型數量/使用者數量 | ||
| 應用隔離方式及開發者使用體驗 | ||
| 其他 | ||
| 12.智能制造關鍵技術裝備 | 智能工業機器人 | 智能感覺能力 |
| 人機協作能力 | ||
| 智能決策能力 | ||
| 靈活精準控制能力 | ||
| 異常情況處理能力 | ||
| 遠端運維能力 | ||
| 開放性及可二次開發能力 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 智能控制裝備 | 智能感覺能力 | |
| 智能決策能力 | ||
| 智能精準控制能力 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 智能檢測裝備 | 工業現場視覺識别準确率 | |
| 測量精度 | ||
| 處理速度 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 智能物流裝備 | 定位方式及精度 | |
| 貨物分類處理能力 | ||
| 人機協作水準 | ||
| 運動路線規劃能力 | ||
| 靈敏避障能力 | ||
| 規模應用後營運成本降低率 | ||
| 規模應用後人力成本降低率 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 13.行業訓練資源庫 | 行業訓練資源庫 | 資料類型/資料量 |
| 服務的行業領域 | ||
| 已标注的資料比例及準确率 | ||
| 資料分布的多樣化程度 | ||
| 開放及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 14.标準測試及知識産權服務平台 | 标準測試及知識産權服務平台 | 人工智能标準服務能力 |
| 人工智能産品評估能力 | ||
| 人工智能産業知識産權公共服務能力 | ||
| 标準測試及知識産權服務情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 15.智能化網絡基礎設施 | 4G/5G網絡基礎設施智能化提升 | 已部署網絡規模及節點數量 |
| 4G/5G平均寬帶接入速率和時延 | ||
| 網絡性能調優和參數優化智能化水準 | ||
| 網絡全局資源的智能感覺監控能力 | ||
| 網絡故障智能告警、根因定位和自愈能力 | ||
| 裝置、網絡、應急等智能安全保障能力 | ||
| 面向自動駕駛、無人機、機器人、大視訊等典型人工智能應用提供支撐的平台服務能力（API等） | ||
| 已支撐的典型人工智能應用數量 | ||
| 其他示範應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 支撐工業智能化應用的工業網際網路網絡基礎設施 | 已部署的網絡規模及節點數量 | |
| 辨別解析服務能力 | ||
| 面向NB-IoT、IPv6、SDN/NFV、時間敏感網絡（TSN）、邊緣計算等新技術應用提供服務的能力 | ||
| 裝置、網絡、應急等安全保障能力 | ||
| 示範應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 車聯網網絡基礎設施 | 已部署網絡規模/覆寫範圍 | |
| 系統容量/連接配接數密度 | ||
| 典型應用場景下的雙向傳輸速率及時延 | ||
| 支援多種通信制式 | ||
| 裝置、網絡、應急等安全保障能力 | ||
| 示範應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 16.網絡安全保障體系 | 人工智能安全技術服務平台 | 安全漏洞庫、病毒庫等樣本規模 |
| 覆寫智能産品種類 | ||
| 安全檢測、危險預警及應急處置能力 | ||
| 對外提供服務的情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 人工智能在網絡、資訊和資料安全領域的應用 | 人工智能技術應用對安全檢測能力的提升 | |
| 人工智能技術應用對安全防護能力提升 | ||
| 人工智能技術應用對低俗有害資訊識别處理能力的提升 | ||
| 人工智能技術應用對資料安全存儲、傳輸及處理能力的提升 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額… | ||
| 人工智能終端安全防護系統 | 人工智能終端安全防護能力 | |
| 主要APP安全防護能力 | ||
| 隐私洩露防護能力 | ||
| 其他名額… | ||
| 17.其他方向 | 其他細分領域 | 智能化水準 |
| 安全性 | ||
| 産業化及應用情況 | ||
| 其他名額 |
本文來源：中華人民共和國工業和資訊化部