1、助应用。 到 2020 年，多模态医学影像辅助诊断系统对脑、肺、眼、骨、心脑血管、乳腺等典型疾病的检出率超过 95%，假阴性率低于 1%，假阳性率低于 5%，临床辅助应用逐步扩大。5.视频图像身份识别系统 包括生物特征识别、视频理解、跨媒体融合等技术创新；人证合一、视频监控、图像搜索、视频摘要等典型应用。 到 2020 年，复杂动态场景下人脸识别有效3检出率超过 97%，正确识别率超过 90%，支持不同地域人脸特征识别，产品达到国际先进水平。6.智能语音交互系统 包括新一代语音识别框架、 口语化语音识别、个性化语音识别、智能对话、音视频融合、语音合成等技术创新及在智能制造、智能家居等重点领域推
2、广应用。 到 2020 年，实现多场景下中文语音识别平均准确率达到 96%， 5 米远场识别率超过 92%，用户对话意图识别准确率超过 90%，产品达到国际先进水平。7.智能翻译系统 包括高精准智能翻译系统创新， 多语言互译、同声传译等典型场景应用。 到 2020 年，明显突破多语种智能互译，中译英、英译中场景下产品的翻译准确率超过 85%，显著提升少数民族语言与汉语的智能互译准确率，产品达到国际先进水平。8.智能家居产品 包括智能传感、物联网、机器学习等技术在智能安防、智能家具、智能照明、智能洁具等产品中的融合应用和智能家居新产品研发。 到 2020 年，显著提升智能安防、智能家电等家居产品
3、智能化水平，产品示范性应用强。4（二）核心基础9.智能传感器 包括微型化及可靠性设计、精密制造、集成开发工具、嵌入式算法等关键技术研发，基于新需求、新材料、新工艺、新原理设计的智能传感器研发及应用；新型生物、气体、压力、流量、惯性、距离、图像、声学等智能传感器研发应用；压电材料、磁性材料、红外辐射材料、金属氧化物等材料技术创新；研发基于微机电系统（ MEMS ）和互补金属氧化物半导体（ CMOS ）集成等工艺的新型智能传感器；研发面向新应用场景的基于磁感、 超声波、 非可见光、生物化学等新原理的智能传感器。 到 2020 年，显著提高压电传感器、磁传感器、红外传感器、气体传感器等的性能，声学传
4、感器信噪比达到 70dB、声学过载点达到 135dB 并实现量产，压力传感器绝对精度 100Pa 以内、噪音水平 0.6Pa 以内并实现商用，磁传感器弱磁场分辨率达到 1pT 并实现量产。在模拟仿真、设计、 MEMS 工艺、封装及个性化测试技术方面达到国际先进水平。10.神经网络芯片 包括研发面向机器学习训练应用的云端神经网络芯片、面向终端应用发展适用于机器学习计算的终端神经网络芯片， 研发与神经网络芯片配套的编译器、 驱动软件、5开发环境等产业化支撑工具。 到 2020 年，云端神经网络芯片性能达到128TFLOPS（ 16 位浮点）、能效比超过 1TFLOPS/w ，终端神经网络芯片能效比
5、超过 1T OPS/w（以 16 位浮点为基准） ，支持卷积神经网络（ CNN ）、递归神经网络（ RNN ）、长短期记忆网络（ LSTM ）等一种或几种主流神经网络算法；在智能终端、自动驾驶、智能安防、智能家居等重点领域实现神经网络芯片的规模化商用。11.开源开放平台 包括研发面向云端训练和终端执行的开发框架、算法库、工具集等；建设开源开发平台、开放技术网络和开源社区，以及满足复杂训练需求的开放计算服务平台。 到 2020 年，面向云端训练的开源开发平台支持大规模分布式集群、多种硬件平台、多种算法，面向终端执行的开源开发平台具备轻量化、模块化和可靠性等特征。（三）智能制造关键技术装备12.智
6、能制造关键技术装备 包括具有自检测、自校正、自适应、自组织能力的工业机器人研发与应用；智能传感器与分散式控制系统（ DCS ）、可编程逻辑控制器（ PLC ）、数据采集系统（ SCADA ）、高性能高可靠嵌入式控制系统等控制装备创新6及应用；基于图像识别、深度学习等人工智能技术的智能检测装备的研发与应用；以及基于人工智能技术高速分拣机、多层穿梭车、高密度存储穿梭板等物流装备创新应用。 到 2020 年，新一代工业机器人具备人机协调、自然交互、自主学习功能并实现批量生产及应用；智能传感与控制装备在机床、机器人、石油化工、轨道交通等领域实现集成应用；智能检测与装配装备的工业现场视觉识别准确率达到
7、90%，测量精度及速度满足实际生产需求；智能物流与仓储装备智能化水平明显提升，满足精准、柔性、高效的物料配送和无人化智能仓储需求。（四）支撑体系13.行业训练资源库 包括面向语音识别、视觉识别、自然语言处理等重点产品研发，以及工业、医疗、金融、交通等行业应用的高质量人工智能训练资源库、标准测试数据集和云服务平台。 到 2020 年，基础语音、视频图像、文本对话等公共训练数据量大幅提升，在工业、医疗、金融、交通等领域汇集一定规模的行业应用数据，用于支持创业创新。14.标准测试及知识产权服务平台 包括基础共性、互联互通、安全隐私、行业应用等技术标准在内的人工智能产业标准规范体系，人工智7能产品评估
8、测试体系，专利协同运营平台和知识产权服务平台。 到 2020 年，初步建立人工智能产业标准体系，建成第三方试点测试平台并开展评估评测服务；在模式识别、语义理解、自动驾驶、智能机器人等领域建成具有基础支撑能力的知识产权服务平台。15.智能化网络基础设施 包括高度智能化的下一代互联网、高速率大容量低时延的第五代移动通信（ 5G）网、快速高精度定位的导航网、泛在融合高效互联的天地一体化信息网，以及工业互联网、车联网等智能化网络基础设施。 到 2020 年，全国 90%以上地区的宽带接入速率和时延满足人工智能行业应用需求，在重点企业实现覆盖生产全流程的工业互联网示范建设，在重点区域初步建成车联网网络设
9、施。16.网络安全保障体系 包括满足智能网联汽车、智能家居等人工智能重点产品或行业应用安全需要，及基于人工智能先进技术的网络安全产品创新。 到 2020 年，形成人工智能安全防控体系框架，初步建成具备人工智能安全态势感知、测试评估、威胁信息共享以及应急处置等基本能力的安全保障平台。817.其他人工智能产业发展涉及的其他重要技术、产品、服务和平台等。三、步骤安排（一）申请揭榜。 从事人工智能技术创新、产品研发、融合应用、支撑服务等活动的相关企业、高校、科研院所等各类法人单位，或者由多个单位组成的联合体可申请成为揭榜单位。申请单位应具有较强的创新能力，对申请揭榜的产品或服务拥有知识产权，技术先进且
10、应用前景良好。申请单位需承诺揭榜后能够在指定期限内完成任务。（二）单位推荐。 各省、自治区、 直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门（以下统称各地主管部门）、中央企业集团、人工智能相关行业组织为推荐单位，组织有关企业、高校、科研院所等填写申请材料，并在审核后统一报送推荐表和纸质申请材料。（三）揭榜单位遴选。 工业和信息化部组织行业专家和评测机构进行集中评审和现场评估，综合考虑各申请单位的基础水平、创新能力、发展潜力、产品指标及各地区产业布局等因素，择优确定并公布揭榜单位名单（每个细分领域原则上不超过 5 家）。（四）揭榜任务实施。 揭榜单位按照要求组织实施揭榜任务，开展集中攻
11、关工作。期间，工业和信息化部持续跟踪9揭榜单位产品创新及应用进展，适时组织行业专家对揭榜任务进行阶段性评估，不断优化揭榜任务实施路径。（五）发布揭榜成果。 揭榜单位完成攻关任务后，可申请评价。工业和信息化部视进展情况组织行业专家，委托具备相关资质和检测条件的第三方专业机构开展评价工作。评价工作基于揭榜任务和预期目标，结合产业发展实际进行评估，适时公布评估结果，择优发布攻关成功单位（每个细分领域原则上不超过 3 家），给予重点推广和支持。四、工作要求各地主管部门、各中央企业集团要加强组织领导，充分调动企业、科研院所、相关产业联盟及行业协会的积极性。密切跟踪揭榜单位产品创新及应用进展，适时开展揭榜
12、任务的阶段性评估，有效协调推进揭榜任务攻关组织实施工作。鼓励各地结合本地区人工智能产业发展情况，在相关配套资金、项目等方面优先给予支持，为揭榜单位完成攻关任务创造良好环境。附件： 1.新一代人工智能产业创新发展重点任务揭榜单位推荐表2.新一代人工智能产业创新发展重点任务揭榜单位申报材料（格式）10附件 1新一代人工智能产业创新发展重点任务揭榜单位推荐表推荐单位（盖章） ：序号 单位名称 所属方向 揭榜产品和服务 推荐理由 联系人 手机注： 1、本表由地方、央企、联盟或协会等推荐单位填报2、推荐单位按优先次序排名3、所属方向是指揭榜任务和预期目标中涉及的 17 个重点任务方向11附件 2新一代人
13、工智能产业创新发展重点任务揭榜单位申报材料揭榜方向：细分领域：揭榜单位： （加盖单位公章）推荐单位：申报日期： 年 月 日12填报须知一、揭榜单位应仔细阅读新一代人工智能产业创新重点任务揭榜工作方案的有关说明，如实、详细地填写每一部分内容。二、除另有说明外，申报表中栏目不得空缺。申报表要求提供证明材料处，请补充附件。三、纸质版申报材料要求盖章处 ,须加盖公章 ,复印无效 , 申报材料需加盖骑缝章，并与相应纸质证明材料一起交推荐单位邮寄。四、电子版材料的内容与格式应与纸质材料一致，如不一致以纸质材料为准。五、揭榜主体所申报的产品需拥有知识产权，对报送的全部资料真实性负责，对能否按计划完成重点揭榜
14、任务作出有效承诺，并签署企业承诺声明 （见 “揭榜任务承诺书 ”模板）。13揭榜单位申报表一、单位情况（提供证明材料）单位名称全称（如实填写）揭榜负责人姓名职务职称邮箱手机申报联系人传真法定代表人注册资本单位地址组织机构 代码 /三证合一码单位性质国有企业 民营企业外资企业事业单位其他（请注明）：是否上市公司否是（股票代码：上市地点：上市时间：）整体业务收入指上一个财年（提供证明研发投入（万元）材料）其中与人工智能业相关的业务收入（万元）单位人数研发人员人数包括成立时间、主营业务、主要产品、技术实力、发展历程等基本情况，以及所获专利、标准、知识产权、所获竞赛类奖励荣誉等情况（需提供证明材料附后
15、） （本部分内容不超过 500 字）。揭榜单位简介参与单位14揭榜产品名称重点产品方向揭榜产品概述二、重点产品基本信息智能产品方向 1：智能网联汽车方向 2：智能服务机器人方向 3：智能无人机方向 4医疗影像辅助诊断系统方向 5：视频图像身份识别系统方向 6智能语音交互系统智能家居产品方向 7：智能翻译系统方向 8核心基础方向 9： 智能传感器方向 10：神经网络芯片方向 11：开源开放平台智能制造关键技术装备方向 12：支撑体系方向 13：行业训练资源库方向 14：标准测试及知识产权服务平台方向 15：智能化网络基础设施方向 16网络安全保障体系其他方向 17：包括揭榜产品 /服务简介、投融
16、资概况、相关研发和应用水平， 2020 年预期将达到的技术及产业化应用水平等情况（多个领域产品可分别描述）（不超过 1000 字）15揭榜单位申报产品或服务重点指标填报表揭榜方向细分领域揭榜产品参考指标本单位当前水平对指标水平的基准衡量场本单位 2020 年目标景或具体含义的补充说明自动驾驶等级干预次数 /公里已路测距离智能环境感知视场角、测距范围、分辨率等自主决策精准规划控制能示例：智自力高精度地图数据采集与服能网联汽动驾驶操务能力车作系统支持车型种类数量支持 V2X应用类别和数量支持自动驾驶的应用场景数量产业化及应用情况其他指标 1、表中指标主要包括技术性能指标、产业化指标等，指标不对外公
17、开，仅用于专家和评测机构评价参考。2、揭榜单位申报指标需包含“揭榜任务和预期目标”中所提及的指标，可在此基础上合理增加指标。表中 “本单位 2020 年目标 ”至少为预计可实现的指标下限值，鼓励提出超过促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（ 2018-2020 年）预期目标的 2020 年目标。16揭榜单位申报产品或服务重点任务目录及参考指标揭榜方向 细分领域自动驾驶操自动驾驶智能芯片车载通信系统2.智能服务机器 智能家庭服人 务机器人智能环境感知视场角、测距范围、分辨率等自主决策精准规划控制能力高精度地图数据采集与服务能力支持车型种类数量支持自动驾驶的应用场景数量支持自动驾驶功能任务视觉信
18、息处理能力性能/功耗是否自主指令集 /自主 IP每帧延时安全性车载 V2X 信息网联通信能力车载通信芯片性能标准符合度通信安全保障能力智能交互能力自主动作能力智能服务知识库规模和知识表示质量安全性17智能教育机器人智能公共服务机器人智能特种机智能手术机智能客服机3.智能无人机 智能无人机仿生动作能力智能服务知识库规模和知识表示质量产业化及应用情况环境感知能力自主避障能力智能感知能力自主决策能力人机协作能力自主导航能力可靠性三维成像及定位能力智能精准安全操控能力业务场景覆盖程度意图识别准确率用户问题解决率知识库规模和知识表示质量已大规模部署案例数量 /已处理对话数量其他产业化及应用情况感知避障能
19、力增稳云台精度自动强制避让航空管制区域能力184.医疗影像辅助 医疗影像辅诊断系统 助诊断系统视频监控安检身份识别系统5.视频图像身份识别系统智能终端人脸识别系统6.智能语音交互 智能语音交系统 互系统智能集群作业能力数据传输通信速率典型疾病的检出率典型疾病的假阴性率典型疾病的假阳性率系统已有的临床影像数据量复杂动态场景下人脸识别有效检出率复杂动态场景下 1:N 人脸识别支持的注册集规模复杂动态场景下正确识别率（ 1:N）支持不同地域人脸特征识别情况支持步态识别等其他识别方式系统响应时间其他情况复杂动态场景下人脸识别有效检出率复杂动态场景下正确识别率支持不同地域人脸特征识别情况系统资源占用情况
20、系统响应时间活体检测 /防攻击能力多场景下中文语音识别平均准确率 /召回率5米远场识别率多轮对话下用户对话意图识别准确率19智能翻译系智能安防智能家电支持的国际语言 /少数民族语言 /方言种类唤醒率 /误唤醒率平均响应时间调用服务满足度及准确推荐能力相同家庭用户的跨设备体验情况产业化及应用情况支持智能互译的语种对中译英、英译中场景下产品的翻译准确率少数民族语言与汉语的智能互译准确率翻译响应时间最大并发翻译量离线翻译的支持情况及准确率语音 /图像输入下翻译准确率可读性（流利度）日请求量其他产业化及应用情况对多种环境因素的综合感知识别能力危险智能预警能力终端数据计算能力云端海量数据处理能力是否内嵌智能传感部件及数量、 类型（体感传感器、麦克风等）是否内嵌智能芯片及数量、类型智能交互能力通过学习提供个性化智能化服务能力智能管理能力智能故障预测能力20揭榜方向 细分领域 参考指标灵敏度精度分辨率9.智能传感器 智能传感器云端神经网络芯片10.神经网络芯片终端神经网11.开源开放平 开源开放平台 台12.智能制造关智能工业机键技术装备传感器侧对数据的智能处理程度功耗支持的主流神经网络算法数量及类别性能（ 16 位浮点）高性能芯片间
