關于組織申報2019年度廣東省重點領域研發計劃“芯片、軟件與計算”_軟件與計算類重大專項項目的通知

省直有關部門、各地級以上市科技局(委)、各有關單位：

　　為全面貫徹落實黨的十九大和習近平總書記關于加強關鍵核心技術攻關的系列重要講話精神，按照省第十二次黨代會、十二屆四次、六次全會和全省科技創新大會相關部署，根據《廣東省重點領域研發計劃實施方案》，現啟動2019年度廣東省重點領域研發計劃“芯片、軟件與計算”(軟件與計算類)重大專項項目申報工作。有關事項通知如下：

　　一、申報要求

　　(一)項目申報單位(包括科研院所、高校、企業、其他事業單位和行業組織等)應注重產學研結合、整合省內外優勢資源。申報單位為省外地區的，項目評審與廣東省內單位平等對待，港澳地區高校院所按照《廣東省科學技術廳廣東省財政廳關于香港特別行政區、澳門特別行政區高等院校和科研機構參與廣東省財政科技計劃(專項、基金等)組織實施的若干規定(試行)》(粵科規范字〔2019〕1號)文件精神納入相應范圍。

　　省外單位牽頭申報的，經競爭性評審，擇優納入科技計劃項目庫管理。入庫項目在滿足科研機構、科研活動、主要團隊到廣東落地，且項目知識產權在廣東申報、項目成果在廣東轉化等條件后，給予立項支持。

　　(二)堅持需求導向和應用導向。鼓勵企業牽頭申報，牽頭企業原則上應為高新技術企業或龍頭骨干企業，建有研發機構，在本領域擁有國家級、省部級重大創新平臺，且以本領域領軍人物作為項目負責人。鼓勵加大配套資金投入，企業牽頭申報的，項目總投入中自籌經費原則上不少于70%;非企業牽頭申報的，項目總投入中自籌經費原則上不少于50%(自籌經費主要由參與申報的企業出資)。

　　(三)省重點領域研發計劃申報單位總體不受在研項目數的限項申報約束，項目應依托在該領域具有顯著優勢的單位，加強資源統籌和要素整合，集中力量開展技術攻關。不鼓勵同一單位或同一研究團隊分散力量、在同一專項中既牽頭又參與多個項目申報，否則納入科研誠信記錄并進行相應處理。

　　(四)項目負責人應起到統籌領導作用，能實質性參與項目的組織實施，防止出現拉本領域高端知名專家掛名現象。

　　(五)項目內容須真實可信，不得夸大自身實力與技術、經濟指標。各申報單位須對申報材料的真實性負責，要落實《關于進一步加強科研誠信建設的若干意見》(廳字〔2018〕23號)要求，加強對申報材料審核把關，杜絕夸大不實，甚至弄虛作假。各申報單位、項目負責人須簽署《申報材料真實性承諾函》(模板可在陽光政務平臺系統下載，須加蓋單位公章)。項目一經立項，技術、產品、經濟等考核指標無正當理由不予修改調整。

　　(六)申報單位應認真做好經費預算，按實申報，且應符合申報指南有關要求。牽頭承擔單位原則上應承擔項目的核心研究任務，分配最大份額的項目資金。

　　(七)有以下情形之一的項目負責人或申報單位不得進行申報或通過資格審查：

　　1.項目負責人有廣東省級科技計劃項目3項以上(含3項)未完成結題或有項目逾期一年未結題(平臺類、普惠性政策類、后補助類項目除外);

　　2.項目負責人有在研廣東省重大科技專項項目、重點領域研發計劃項目未完成驗收結題(此類情形下該負責人還可作為主要參與人參與項目團隊);

　　3.在省級財政專項資金審計、檢查過程中發現重大違規行為;

　　4.同一項目通過變換課題名稱等方式進行多頭或重復申報;

　　5.項目主要內容已由該單位單獨或聯合其他單位申報并已獲得省科技計劃立項;

　　6.省內單位項目未經科技主管部門組織推薦;

　　7.有尚在懲戒執行期內的科研嚴重失信行為記錄和相關社會領域信用“黑名單”記錄;

　　8.違背科研倫理道德。

　　(八)申報項目還須符合申報指南各專題方向的具體申報條件。

　　二、專題內容

　　專題一：軟件前沿技術與方法(20190164)

　　本專題立足于軟件與計算方法前沿，聚焦制約國產化軟件發展的技術瓶頸，面向人機物融合、云數據中心智能管控、工業控制實時網絡等三個核心關鍵領域設置基礎研究項目。

　　項目1：面向人機物融合的軟件定義理論與方法

　　研究內容：

　　研究軟件定義的基本原理和基礎架構模型，應對人機物融合環境下泛在化、社會化、場景化、智能化等應用特征;研究面向國產云端、終端、網絡設備等物理資源的軟件定義方法與技術，包括黑盒型系統資源的數據與控制分離技術、人機協同的資源編程接口自動生成技術、超大規模資源全網標識與尋址技術、云網端資源編程模型與引擎，結合特定場景實現云網端智能管理及性能優化;研制面向人機物融合的軟件定義國產支撐平臺，并結合典型應用領域開展應用示范;建設軟件定義共性關鍵技術體系、標準體系以及開源社區。

　　考核指標：

　　項目完成時，須建立面向人機物融合的軟件定義基礎理論、方法與相關技術體系及規范，以一流學科建設和形成重大標志性成果為導向，建設高水平成果創新與轉化平臺，人員規模不少于30人，培養高端人才200名，支撐學科達國內一流水平;研制的面向人機物融合的自主可控軟件定義支撐平臺整體達到國際先進水平;支撐平臺支持云化部署、服務和運營，通過軟件定義的方式接入并管理100種以上智能設備、邊緣設備和公/私有云的軟硬件資源，支撐數字政府、智慧社會等5個示范應用;開源社區匯聚本專項軟件定義相關方法和技術成果，形成國內領先的軟件定義方法與技術產學研用協同創新能力與機制;發表10篇以上高水平論文，申請國家發明專利10項以上，提交標準(行業、地方、團體或企業標準)2項以上。

　　支持強度：

　　本項目擬支持1項，資助額度3000萬元左右/項。

　　項目2：面向云數據中心智能管控的軟件定義方法與關鍵技術

　　研究內容：

　　研究軟件定義的新一代自主可控云數據中心架構理論、方法及運行機制，實現異構軟硬件的功能精細劃分及統一管控方法，應對云數據中心面臨的超大系統規模、異構資源配置和開放應用場景帶來的新挑戰;研究軟件定義的高并發低時延云數據中心操作系統構建方法，支撐巨量在線云服務的快速響應;研究面向超大規模在離線混部應用的云資源智能管理及調度技術，通過軟件定義的方式實現云資源的按需聚合與動態劃分;研究基于容器的輕量級微服務自動編排與熱插拔技術，實現云服務的高效組合及自適應演化;研究面向典型應用的自主可控云數據中心智能管控示范平臺，實現服務質量與資源使用效率的整體提升。

　　考核指標：

　　項目完成時，須完成軟件定義的國產云數據中心智能管控技術體系與方法的設計，形成一系列支持軟件定義的一體化云管控平臺、軟件工具和操作系統原型，在國內規模領先的云數據中心開啟軟件定義示范應用，實現新型硬件架構與傳統平臺的融合管理;實現毫秒級的關鍵云服務響應時間;比現有云數據中心的資源利用率提升10%以上;支持百萬級服務器核及容器平臺的統一管控;完成部分關鍵技術的開源;對標國際同類云平臺，核心指標達到國際先進水平。發表10篇以上高水平論文，申請國家發明專利10項以上，提交標準(行業、地方、團體或企業標準)2項以上。

　　支持強度：

　　本項目擬支持1項，資助額度2000萬元左右/項。

　　項目3：面向工業控制實時網絡的軟件定義方法與關鍵技術

　　研究內容：

　　研究面向工業控制的軟件定義實時網絡，應對工業互聯網背景下工業控制軟件對工業網絡在帶寬、靈活性、實時性、可靠性和安全性上的要求，對現有軟件定義網絡進行實時性增強;研究軟件定義實時網絡交換軟硬件體系架構，探索可以支撐多樣化工業控制系統的自主可控基礎平臺及應用開發模式;研究軟件定義實時網絡控制及數據平面分離與抽象技術、可擴展的南北向開放接口技術，以及軟硬件協同的實時控制器技術;研究軟件定義實時網絡的實時交換技術，時間敏感、延遲敏感以及盡力服務業務聚合保障技術，通用高精度時間同步技術，互聯網安全接入技術，按需柔性配置和在線無縫切換技術，支持多樣化業務數據的按需傳輸;研究軟件定義實時網絡可靠性保障技術，故障診斷及快速恢復技術，支撐關鍵業務數據的無損傳輸，研究軟件定義實時網絡功能和性能測試方法和一致性測試方法;研究面向特定工業控制領域的適配方法，研發適應不同工業控制領域的軟件定義實時網絡開發平臺，面向典型工業控制領域實現自主可控新型工業網絡控制系統，并在重點領域展開示范應用。

　　考核指標：

　　項目完成時，須完成面向工業控制的軟件定義實時網絡系統框架及軟硬件體系的設計，工業控制實時網絡對強實時性要求的應用場景響應時間達1ms以下;支持時間同步精度優于100ns;支持1GE標準以太網接口;支持時間敏感流量，帶寬預約流量和盡力而為流量的一體化傳輸;帶寬分配間隙范圍支持0.5到1600ms;帶寬分配間隙配置粒度為100us;支持構建具有一定規模、要素齊全(控制器、網絡設備、端系統等)的軟件定義工業互聯網自主化開發驗證環境對標國際先進公司產品，核心指標達到國際先進水平。完成3種以上典型工業控制系統類型的改造與移植，技術成果實現應用示范，形成不少于3個應用示范案例。形成2項及以上國家、行業或核心企業相關標準。發表10篇以上高水平論文，申請國家發明專利10項以上。

　　支持強度：

　　本項目擬支持1項，資助額度2000萬元左右/項。

　　專題二：新興領域軟件關鍵共性技術(20190165)

　　本專題面向網絡安全、軟件計算、自動駕駛、智能機器人、智能安防、智能醫療等新興產業領域，重點在云計算平臺安全、智能理解、硬實時控制、高級編程語言、圖形計算以及交互式規劃等方向突破核心軟件的技術瓶頸，構建瞄準國際前沿、知識產權自主可控的核心軟件體系。

　　項目1：云計算平臺安全可靠關鍵技術

　　研究內容：

　　研究面向國產處理器(鯤鵬、飛騰、龍芯、申威等)的高效虛擬化架構及硬件資源管理粒度，通過軟件定義方式實現基于虛擬化、容器技術的資源融合、管理和協同;研究物理和虛擬機安全加固方法，突破強制訪問控制、最小特權等安全內核關鍵技術;研究構建云計算平臺的可靠性監控體系、量化評價模型以及接口定義方式，突破可定制化的多層次、多維度的大規模實時監控技術及可靠性量化分析方法;研究云系統的性能異常檢測方法，探索端到端的問題根因定界機制，融合指標、事件和日志等多源數據，突破在大規模分布式場景下細粒度的根因定界與故障隔離等關鍵技術。提供面向關鍵行業的安全可靠云平臺整體解決方案并形成多個應用示范。

　　考核指標：

　　項目完成時，須完成一套安全可靠的云操作系統，包括虛擬云平臺、容器云平臺和云管理平臺三個子系統。通過云管理平臺實現對虛擬機、容器云平臺的統一管理，適配全國產生態相關的數據庫、中間件、應用軟件數量超過30種。構建云計算平臺的可靠性監控工具，提供6種以上的可靠性分析方法包括異常檢測、根因定位、故障隔離等，并以API的形式支持第三方調用;實現云系統故障檢測工具，故障從發現到恢復的平均時間控制在10分鐘以內;支持容器在bug病毒或者入侵等方面的有效隔離，提升容器隔離性;在2個或以上的重點領域進行應用驗證與推廣;申請軟件著作權不少于4項;申請國家發明專利不少于10項;提交標準(行業、地方、團體或企業標準)2項以上。

　　申報要求：須企業牽頭申報。

　　支持強度：

　　本項目擬支持1項，資助額度為2000萬元左右/項。

　　項目2：硬實時操作系統關鍵技術

　　研究內容：

　　研究新型硬實時操作系統體系架構，可支撐系統硬實時、高確定性任務處理的要求;研究硬實時操作系統中基于內核態的動態主動防御技術，實現對未知威脅的防御;研究硬實時操作系統區隔離技術，保障單點失效不影響其他業務，進一步提高操作系統穩定性;研究硬實時操作系統的功能安全保障解決方案，研發智能故障隔離、運行監控技術等，滿足特定應用領域所需的高功能安全性要求;實現硬實時操作系統的時間觸發接口、多核、多進程、多線程、定時器、信號等基本功能;突破操作系統資源配額管理、進程綁定、強制訪問控制、應用隔離等關鍵技術。對標國外主流產品，實現自主安全可控突破，性能達到國際先進水平。

　　考核指標：

　　項目完成時，須完成硬實時操作系統研制、硬實時操作系統集成開發環境搭建，并面向重點應用領域提供自主可控的硬實時操作系統解決方案。研制的操作系統中斷延遲小于20微秒，最大調度延遲小于15微秒，百萬次計算壓力測試抖動在±10%;研制的操作系統資源占用小，具備信息安全機制，提供可靠的防御的安全機制，可解決未知漏洞問題，具備分區隔離機制;搭建的硬實時操作系統集成開發環境提供高性能的調試交叉調試工具和本地調試工具，提供豐富的開發調試功能支持，具有優異的執行性能和調測能力;面向1個或以上領域進行應用驗證和推廣;申請國家發明專利10件以上，軟件著作權不少于3項;提交標準(行業、地方、團體或企業標準)2項以上。

　　申報要求：須企業牽頭申報。

　　支持強度：

　　本項目擬支持1項，資助額度2000萬元左右/項。

　　項目3：面向智能芯片的高性能計算支撐技術

　　研究內容：

　　研制同時具備高效能、靈活性、易用性的深度學習高級編程語言及其編譯器、匯編器、鏈接器、調試器和反匯編器，并在此基礎上完成主流編程框架的移植;研究針對深度學習領域的高級編程語言，能夠支持訓練和推斷，能夠支撐圖像識別、視頻識別、自然語言處理等多領域應用，編程語言可充分發揮智能芯片提供的高性能、低延遲、高吞吐率的特性;研究針對人工智能領域的優化編譯器，支撐向量化及并行化的智能應用程序，使編譯器能夠產生高效的機器指令，充分利用智能芯片的運算能力;打造基于智能芯片的系統軟件和應用生態，可支撐面向智能終端、人工智能數據中心等環境的人工智能應用。

　　考核指標：

　　項目完成時，須完成面向智能芯片的深度學習高級編程語言及其編譯和開發環境的構建;面向同時支持訓練和推斷的智能指令集，以及基于該智能指令集的系列化終端和云端智能芯片，提供深度學習高級編程語言工具鏈，包括類C深度學習高級編程語言及其編譯器、匯編器、鏈接器、調試器和反匯編器;基于該編程語言提供基于智能芯片的深度學習算子庫，支持包括convolution、proposal、kcf、roipooling、topK等人工智能常見算子不少于5種;提供深度學習編程框架移植方案，完成tensorflow、caffe、mxnet、pytorch等主流編程框架在同指令集的終端和云端智能芯片上的移植;應用在單個智能芯片上可實測達到200Tops性能;智能芯片編程語言及編譯器部署在超過500Pops峰值計算能力的智能計算機上;基于智能芯片計算技術支持不少于3個行業、8個客戶的人工智能軟件應用。

　　申報要求：須企業牽頭申報。

　　支持強度：

　　本項目擬支持1項，資助額度2000萬元左右/項。

　　項目4：軟件定義的圖計算關鍵技術

　　研究內容：

　　研究基于高性能計算平臺的圖數據表示、整合、動態多源異構圖自動構建關鍵技術及軟件定義方法;研究基于圖神經網絡及網絡嵌入理論融合的多元圖結構模型構建，解決大規模實時圖計算中的聚類分析、關聯分析及演化問題;研究面向高性能的多級最優圖劃分理論、動態任務調度模式及節點混合通訊機制，實現超大規模圖實時并行處理;融合現代存儲設備如SSD、NVME等，構建高性能、可擴展的軟件定義圖存儲系統，支持實時在線的圖查詢語言，提供計算工具集與支撐環境，以及基于軟件定義的多語言編程接口。圍繞圖計算典型應用場景，開發基于高性能動態多源異構圖計算的應用示范。

　　考核指標：

　　項目完成時，須在總體規模不低于10000個節點，峰值計算性能不低于50PFlops的高性能圖計算支撐環境上，提供大規模圖計算工具集與支撐環境，支撐千億級節點的大規模圖的高性能分析。圖計算工具集可支撐的圖數據規模達到64TB，節點規模達到2千億，邊數達到4萬億，Graph500廣度優先搜索(BFS)分數達到5000億TEPS，Graph500單源最短路徑(SSSP)分數達到500億TEPS?；诟咝阅軋D計算支撐環境，典型場景開展不少于3個示范應用;申請國家發明專利10件以上，申請軟件著作權不少于4項;提交標準(行業、地方、團體或企業標準)2項以上。

　　支持強度：

　　本項目擬支持1項，資助額度2000萬元左右/項。

　　項目5：人機交互精準規劃及實時引導軟件關鍵技術

　　研究內容：

　　研究醫療、工業、機器人等領域中操作過程的精確規劃、實時四維導航和指導、目標精確識別與定位、全量化評估等問題，研發具有自主知識產權的交互式虛擬規劃和實時監控的關鍵技術;研究實時獲取場景數據的保形去噪方法，研究面向大規模數據應用場景的多目標同步分割方法，研究快速魯棒的三維數據模型優化方法;研究具有高保真度的交互式視觸覺仿真技術，以及操作效果預測評估方法;研究最優化操作路徑生成和操作狀態可量化評估的規劃系統;研究操作過程中實時引導的視覺增強技術，目標物體特征提取、精確定位和三維跟蹤;研究三維場景配準融合技術，以及動態目標的同步補償技術;建立具有四維引導功能的面向對象的交互式規劃和導航系統，實現操作執行過程的實時監測功能，顯著提高操作的效率和安全性，并推動相關系統的示范或演示系統。

　　考核指標：

　　項目完成時，須建立支持復雜任務操作的精準規劃，構建目標任務執行過程中實時引導監測的系統平臺。通過不同模塊間的組合實現至少4類操作任務的智能全量化、可交互式規劃及可靠性強、引導圖像清晰且有監測功能的四維導航系統，其中目標場景中可大規模形變、柔性物體操作對象的分割準確率達95%以上，交互式視覺反饋平均幀率>30HZ，觸覺反饋幀率>1000HZ，導航系統幀率>10HZ，剛性物體導航精度<1mm，柔性物體導航精度<2mm,實際操作與規劃結果之間的誤差<1mm。申請國家發明專利10件以上，提交標準(行業、地方、團體或企業標準)至少一項。項目完成后在2家以上單位開展示范應用。

　　支持強度：

　　本項目擬支持1項，資助額度2000萬元左右/項。

　　項目6：跨媒介智能理解軟件關鍵技術

　　研究內容：

　　研究多源信息智能分析技術，構建知識圖譜;利用人臉識別、行人重識別等視覺技術實現跨攝像監控視頻的人體識別，構建特定人員行為軌跡實時熱力圖;利用語音提取、識別等聲紋識別技術實現跨信道說話人識別，打擊電話詐騙、涉恐涉毒等行為;利用自然語言處理技術分析不同人員的情感傾向、關系抽取，對用戶畫像進行刻畫建模等;研究多源數據融合技術，綜合基于動態群體的視頻、語音、文本等多源信息，構建多源數據融合體系;研究構建功能化業務的智能分析和推理平臺，包括支撐人物圖譜分析、行為軌跡分析、警情分析、重點關注人員社會關系分析、行為意圖分析、案件線索分析等;研究建立一套定制化智能理解的安防示范應用軟件體系，如面向多發類案的串并案分析預警、重點關注人員行為活動預測及預警等特定應用場景。

　　考核指標：

　　項目完成時，須建立一整套面向跨媒介智能理解的軟件體系，該軟件體系能夠有效融合視頻、語音、文本三種數據源信息，并結合先驗特征知識;建立知識圖譜時須滿足以下技術指標：2萬人底庫的動態人臉識別布控準確率>99.9%，行人重識別率>98%，2萬人底庫的文本無關聲紋識別TOP10命中率≥97%，語義分類準確率>95%，行為意圖判斷準確率>70%;實現三種以上分析模型，且每種模型能夠進行實體、關系、屬性、時空四種維度的分析;支持3種或以上重要預案定制的軟件系統。完成2個以上“跨媒介智能理解平臺系統”的實際應用;申請國家發明專利10件以上，提交標準(行業、地方、團體或企業標準)2項以上。項目在全國至少2個城市以上單位開展示范應用。

　　申報要求：須企業牽頭申報。

　　支持強度：

　　本項目擬支持1項，資助額度2000萬元左右/項。

　　專題三：典型行業應用軟件工具與平臺(示范類)(20190166)

　　本專題針對國產化計算平臺的軟件應用新生態，圍繞廣東省優勢行業長期積累的技術和數據，借助互聯網、大數據、人工智能等前沿軟件技術，開發國際領先的面向行業應用的軟件工具與平臺。

　　項目1：面向國產計算生態的系統集成與示范應用

　　研究內容：

　　針對構建新的國產計算生態的戰略需求，研究基于國產核心芯片構建自主可控計算平臺的集成技術，重點研究國產計算、存儲、網絡、安全、智能等功能異構處理器的系統集成技術，以及系統管理工具、系統運行庫、軟件開發工具包對融合計算場景的集成適配和集成測試等技術;研究示范應用所需要的應用遷移技術、性能分析調優技術，以及復雜計算場景的綜合集成技術，面向重點行業和關鍵業務，有效開展國產計算平臺的示范應用;聯合國內高校、科研院所和企業開展國產化計算平臺的開源社區培育、培訓、競賽和應用推廣，提升國產化計算平臺的競爭力和產業規模;研究面向國產化計算平臺的軟件開發、軟件移植和軟件測試技術，研發一批基于國產計算平臺的商用軟件，并在行業內開展示范應用。

　　考核指標：

　　項目完成時，在國產自主可控計算平臺的集成適配方面，建立穩定的系統集成技術基地，完成分別面向辦公應用、信息管理、工業控制、商業運營和智能應用場景的5種以上典型應用的國產計算平臺，同時具備提供穩定提供集成技術服務支持的能力;在有效支持重點行業和關鍵業務示范應用方面，提供國產計算平臺的行業應用方案，選擇政務、電力、民航、鐵路、銀行、證券、保險、海關、稅務、廣電網和電信網等領域的關鍵行業，與應用部門(單位)合作完成不少于10個示范應用;在國產計算生態的培訓和商用軟件開發方面，聯合一批高校共同培育5家以上具有培訓推廣國產計算平臺業務資質的培訓機構，制定國產計算平臺培訓的培養方案和課程體系和教材，培訓受眾達萬人規模;有效支持開發基于國產化計算平臺的商業應用軟件30項以上。

　　支持強度：

　　本項目擬支持1項，資助額度2000萬元左右/項。

　　項目2：典型行業應用軟件與示范應用

　　課題一：云網端智慧化平臺與示范應用

　　研究內容：

　　針對未來各行業智能系統的數字化和智慧化的需求，提出基于“云-網-節-端”的行業智慧化平臺架構理論及共性設計方案;研究基于全局最優的資源配置云計算模型和智能決策算法，構建具備全局控制能力的云級中心系統;研究基于局部最優的動態控制邊緣計算模型，研發具備局部控制能力的節點級邊緣計算平臺;研究基于實時感知的基礎設施感知數字化解決方案，研制高效精準的端級感知自動化設備;研究面向物聯網的數字化運營模式及服務機制，開發基于LTE或5G的行業信息傳輸應用方法及網絡接口協議;開展基于“云-網-節-端”的行業智慧化平臺在交通運輸、工業制造等國民經濟和社會發展的重點領域的工程示范應用。

　　考核指標：

　　課題完成時，至少面向某一特定行業，提出基于“云-網-節-端”的行業智慧化平臺架構理論及共性設計方案1套，建立數據中心級云計算基礎平臺1套，編制有關技術指南1套;研發面向智慧化運營的行業資源調度和控制系統1套，提出實時感知信息處理和輔助決策技術2項以上，建立基于LTE或5G的行業信息傳輸系統1套;開展車路協同、或自動駕駛、或智慧城市、或工業物聯網的工程應用示范，制/修訂行業或地方技術標準不少于1項。

　　課題二：多源大數據聚合與知識圖譜工具及其示范應用

　　研究內容：

　　研究跨多類主流數據標準的高性能數據交互中間件，滿足多元異構數據采集與聚合需求;研究樣本稀疏環境下領域知識圖譜的抽取機制，面向行業大數據構建可靠的領域知識圖譜;研究增強知識圖譜的語義表達能力的模型和方法，綜合運用隱式關系和深層關系的知識表達和推理來解決行業應用中的復雜問題;面向醫療健康基因圖譜等特定的行業領域，構建基于行業大數據的知識圖譜自動構建工具以及基于大數據知識圖譜的推理或決策支持工具，并開展示范應用。

　　考核指標：

　　課題完成時，須面向特定的行業領域實現高性能數據交互中間件，可融合不少于5種數據源;構建不少于3種知識圖譜抽取模型;建設領域知識圖譜，建立中文或其它語種的領域知識圖譜或語義庫,集成的語義數據不少于100000個實體(Entities)，三元組(N-triples)條目數不少于1M個，語義庫數據總量不少于200M;構建基于行業大數據的知識圖譜自動構建工具，并搭建服務平臺開展示范應用。

　　課題三：計算機輔助設計、工程和制造關鍵工具及其示范應用

　　研究內容：

　　研究產品生產全生命周期中的資源計劃、輔助設計、生產執行、現場控制、供應鏈協同、設備與環境監測等不同技術領域的功能高級化分析、系統及部件級分析、多領域全面分析、多場合耦合分析、高級需求分析、易用性與性能矛盾分析、人性與智能分析等;發揮企業知識工程作用，研究計算機輔助設計、工程和制造或人機適應柔性生產等關鍵技術問題、研發相應的軟件產品，在廣東省內優勢制造領域實施應用示范工程。

　　考核指標：

　　課題完成時，須研制面向人機協作的智能生產系統平臺，并開發面向制造業的平臺化制造運行管理系統工業軟件1套，解決或改善原制造重點流程(或產品)，實現自動化或生產管控關鍵環節的優化至少5處(件)。完成至少在5個車間的應用示范，并取得顯著經濟效益。

　　課題四：信息孤島數據共享融合工具及其應用示范研究問題

　　針對信息孤島的低效率及高成本等問題，研究基于軟件定義技術構建數據融合及分析組件庫，形成數據安全共享融合開放平臺。研究面向信息孤島的數據安全交互共享激勵機制，形成支持多維度、高動態、多層次大數據安全開放共享市場與生態;研究基于多方安全計算的多方協同機器學習模型訓練方法，突破傳統中心化機器學習性能瓶頸;研究去中心化的數據質保、確權、溯源、安全與隱私保護技術，支持信息孤島各方建立信任合作關系;構建開放可編程的數據共享融合開放工具集與平臺，支撐形成數據安全共享生態，并結合企業征信、機構金融風險以及資產證券化等場景開展示范應用。

　　考核指標：

　　課題完成時，須構建軟件定義的數據安全共享融合開放工具集與平臺，公開通用接口不少于100個，應覆蓋數據管理、數據共享、數據治理、數據分析、數據融合、智能防控等;基于數據安全共享融合開放平臺，面向典型行業應用場景開展不少于3個示范應用;數據采集多元化，可融合不少于10種數據源;利用高性能計算平臺支撐大規模數據共享融合處理，可支持處理交易數據達億條/天級別。

　　課題五：面向大規模異構系統的綜合管理平臺及其應用示范

　　研究內容：

　　結合云平臺、分布式軟件體、物聯網、人工智能、邊緣計算等先進技術，研究大規模異構系統的個體化數學建模方法、復雜網絡優化、智能決策和信息管理核心技術，構建以智能終端監控為支撐的綜合管理平臺，并在能源等領域實現示范應用。

　　考核指標：

　　課題完成時，須完成大規模異構系統的監控和管理系統建模，并確保模型的可計算性和開放性;異質系統模型具備個體模塊化特征，可實現個體模型之間的靜態與動態特性的全過程協調與互動，為優化決策的快速計算提供模型基礎;大規模異構系統的多目標隨機優化與決策計算方法，具有大系統的可計算性，支持政策、規章制度、運行偏好等量化與非量化指標的綜合科學決策。支持和兼容互聯網云平臺構架，具有開放性和系統重構性，可用于不同規模、性質與結構的系統管理和監控。選擇能源、制造等領域的實際運行平臺1套，平臺集成不少于1000個智能終端與最少數量的智能模塊化應用軟件，智能終端具備通訊加密、計量、測控、診斷等功能，平臺整體功能達到國際先進水平。

　　申報要求：本項目由五個課題組成，每個課題須單獨申報。

　　支持強度：

　　課題資助額度為500-800萬元左右/個。

　　三、評審及立項說明

　　省重點領域研發計劃項目由第三方專業機構組織評審，對申報項目的背景、依據、技術路線、科研能力、時間進度、經費預算、績效目標等進行評審論證，并進行技術就緒度和知識產權等專業化評估：

　　(一)技術就緒度與先進性評估。本專項主要支持技術就緒度3～7級的項目，其中，技術就緒度目前為4～6級的項目在完成后原則上應有3級以上提高，目前為7級的項目在完成后應達到9級(技術就緒度評價標準及細則見附件2)，各申報單位應在可行性報告中按要求對此進行闡述并提供必要的佐證支撐材料(可行性報告提綱可在陽光政務平臺系統下載)。

　　(二)查重及技術先進性分析。將利用大數據分析技術，對照國家科技部科技計劃歷年資助項目與廣東省科技計劃歷年資助項目，對擬立項項目進行查重和先進性等分析。

　　(三)知識產權分析評議。項目研究成果一般應有高質量的知識產權，請各申報單位按照高質量知識產權分析評議指引的有關要求加強本單位知識產權管理，提出項目的高質量知識產權目標，并在可行性報告中按要求對此進行闡述并提供必要的佐證支撐材料(可行性報告提綱可在陽光政務平臺系統下載)，勿簡單以專利數量、論文數量作為項目目標。

　　擬立項項目經領域專家和戰略咨詢專家審議，并按程序報批后納入項目庫管理，按年度財政預算及項目落地情況分批出庫支持，視項目進展分階段進行資金撥付。

　　同一指南中的同一項目方向(或子方向)，原則上只支持1項(指南有特殊說明的除外)，在申報項目評審結果相近且技術路線明顯不同時，可予以并行支持。

　　省科技廳

　　2019年8月28日

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