云計(jì)算和大數(shù)據(jù)重點(diǎn)專項(xiàng)2017項(xiàng)目申報(bào)建議為落實(shí)國家

1、“云計(jì)算和大數(shù)據(jù)”重點(diǎn)專項(xiàng)2017年度項(xiàng)目申報(bào)指南建議為落實(shí)國家中長期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要(2006-2020年)，以及國務(wù)院關(guān)于促進(jìn)云計(jì)算創(chuàng)新發(fā)展，培育信息產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)的意見和關(guān)于印發(fā)促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要的通知等提由的任務(wù)，國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃啟動(dòng)實(shí)施“云計(jì)算和大數(shù)據(jù)”重點(diǎn)專項(xiàng)。根據(jù)本重點(diǎn)專項(xiàng)實(shí)施方案的部署，現(xiàn)提由2017年度項(xiàng)目申報(bào)指南建議。本重點(diǎn)專項(xiàng)總體目標(biāo)是：形成自主可控的云計(jì)算和大數(shù)據(jù)系統(tǒng)解決方案、技術(shù)體系和標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范；在云計(jì)算與大數(shù)據(jù)的重大設(shè)備、核心軟件、支撐平臺(tái)等方面突破一批關(guān)鍵技術(shù)；基本形成以自主云計(jì)算與大數(shù)據(jù)骨干企業(yè)為主體的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系和具有全球競爭優(yōu)勢的云計(jì)算與大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)集群；

2、提升資源匯聚、數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)管理、分析挖掘、安全保障、按需服務(wù)等能力，實(shí)現(xiàn)核心關(guān)鍵技術(shù)自主可控。本重點(diǎn)專項(xiàng)按照云計(jì)算和大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施、基于云模式和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新型軟件、大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用與類人智能、云端融合的感知認(rèn)知與人機(jī)交互等4個(gè)創(chuàng)新鏈(技術(shù)方向)，共部署31個(gè)重點(diǎn)研究任務(wù)。專項(xiàng)實(shí)施周期為5年(20162020)c1 .云計(jì)算和大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施1.1 新一代云計(jì)算服務(wù)器技術(shù)與系統(tǒng)(共性關(guān)鍵技術(shù)類)研究內(nèi)容：新一代云計(jì)算服務(wù)器的節(jié)點(diǎn)技術(shù)，包括大容量混合內(nèi)存技術(shù)，處理器接口的可重構(gòu)硬件加速器技術(shù)，高密度混合存儲(chǔ)技術(shù)等；新一代云計(jì)算服務(wù)器的跨節(jié)點(diǎn)技術(shù)，包括計(jì)算、存儲(chǔ)等物理資源虛擬化與跨節(jié)點(diǎn)共享技術(shù)，異構(gòu)多

3、種加速器的資源池技術(shù)，內(nèi)部互連網(wǎng)絡(luò)的虛擬化和性能隔離技術(shù)等；新一代云計(jì)算服務(wù)器基礎(chǔ)軟件技術(shù)，包括大容量內(nèi)存計(jì)算技術(shù)，混合內(nèi)存支持和優(yōu)化技術(shù)，可重構(gòu)硬件加速器支持和優(yōu)化技術(shù)，混合存儲(chǔ)管理技術(shù)，計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等資源池調(diào)度和管理技術(shù)等；新一代云計(jì)算服務(wù)器的評(píng)價(jià)與優(yōu)化技術(shù)，包括性能評(píng)價(jià)方法與基準(zhǔn)測試、性能調(diào)優(yōu)工具、SLA評(píng)價(jià)與保障技術(shù)等?；谝陨详P(guān)鍵技術(shù)，研制新一代云計(jì)算服務(wù)器系統(tǒng)，在關(guān)鍵行業(yè)的云計(jì)算環(huán)境中開展示范應(yīng)用?？己酥笜?biāo)：研制至少由256個(gè)云服務(wù)器節(jié)點(diǎn)、1個(gè)加速池組成的云計(jì)算系統(tǒng)；單節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)容量不小256TB,其中新型存儲(chǔ)器件不小于128TB;支持傳統(tǒng)內(nèi)存與新型內(nèi)存介質(zhì)融合管理；支持可重構(gòu)硬

4、件加速器；單節(jié)點(diǎn)支持百萬級(jí)并發(fā)處理。整系統(tǒng)并發(fā)處理能力不低于2.5億，支持存儲(chǔ)、加速器等硬件資源跨節(jié)點(diǎn)共享。在關(guān)鍵行業(yè)的云計(jì)算系統(tǒng)中開展示范應(yīng)用，在典型云計(jì)算應(yīng)用負(fù)載下，較現(xiàn)有產(chǎn)品整機(jī)服務(wù)能力提升一個(gè)數(shù)量級(jí)，整機(jī)資源利用率提升50%整機(jī)性能功耗比提升5倍。取得一批本領(lǐng)域的知識(shí)產(chǎn)權(quán)，形成一組相關(guān)規(guī)范和國家標(biāo)準(zhǔn)（送審稿）。1.2 高效能云計(jì)算數(shù)據(jù)中心關(guān)鍵技術(shù)與裝備（共性關(guān)鍵技術(shù)類+示范應(yīng)用）研究內(nèi)容：云計(jì)算高密度數(shù)據(jù)中心的體系結(jié)構(gòu)；面向云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的新型網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)虛擬化技術(shù)；多資源復(fù)用的細(xì)粒度聯(lián)合感知和分配理論；適用于云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的模塊化計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)裝備，多數(shù)據(jù)中心的調(diào)度技術(shù)，實(shí)現(xiàn)

5、數(shù)據(jù)中心分布式實(shí)施；基于數(shù)據(jù)分析的精確能源管理技術(shù)，突破基于數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)中心整體能效提升技術(shù)，顯著提升云計(jì)算資源運(yùn)行效率；云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的能耗評(píng)估理論、能耗模型、能耗評(píng)估方法及能耗評(píng)估工具軟件；基于以上技術(shù)突破和研制的裝備，開展典型示范應(yīng)用?？己酥笜?biāo)：研制高效能高密度的微/全模塊，整機(jī)柜數(shù)據(jù)中心單元的計(jì)算密度達(dá)到100個(gè)微處理器計(jì)算節(jié)點(diǎn)，物理核數(shù)不低于1600個(gè)，存儲(chǔ)總?cè)萘靠蛇_(dá)到10PB,能效比提升1倍以上。云計(jì)算數(shù)據(jù)中心通過SDN換機(jī)組網(wǎng)，支持40GE和100GE以太網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)，支持全可編程平臺(tái)，支持高密度機(jī)柜數(shù)據(jù)中心單元的高密度互聯(lián)，數(shù)據(jù)中心節(jié)點(diǎn)數(shù)不低于1萬個(gè)，可處理EB級(jí)數(shù)據(jù)。云數(shù)據(jù)中心虛

6、擬網(wǎng)絡(luò)向物理網(wǎng)絡(luò)映射的資源利用率達(dá)到90蛆上，網(wǎng)絡(luò)能效比提升1倍以上。云計(jì)算數(shù)據(jù)中心采用有線無線混合的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)潇`活性，減少通信能耗，數(shù)據(jù)中心內(nèi)任意兩臺(tái)服務(wù)器之間數(shù)據(jù)傳輸率達(dá)到100Gbps以上。面向異構(gòu)資源管理的跨層感知系統(tǒng)軟件能有效提高云數(shù)據(jù)中心的資源利用效率，典型應(yīng)用的系統(tǒng)能效比提升50蛆上，同等條件下PUEi到世界領(lǐng)先水平。在100PB級(jí)大數(shù)據(jù)場景下應(yīng)用于1-2個(gè)典型領(lǐng)域。取得一批本領(lǐng)域的知識(shí)產(chǎn)權(quán)，形成一組相關(guān)規(guī)范和國家標(biāo)準(zhǔn)（送審稿）。2 .基于云模式和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新型軟件2.1 可持續(xù)演化的智能化軟件理論、方法和技術(shù)（前沿基礎(chǔ)類）研究內(nèi)容：針對(duì)“人-機(jī)-物”三元融合模式下智

7、能化軟件持續(xù)演進(jìn)的基本需求，研究可持續(xù)演化的智能化軟件系統(tǒng)架構(gòu)模型、構(gòu)造方法、運(yùn)行機(jī)理和服務(wù)質(zhì)量等基礎(chǔ)理論；研究準(zhǔn)確及時(shí)的情境感知技術(shù)、智能可信的適應(yīng)決策技術(shù)、高效可靠的在線重構(gòu)技術(shù)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的軟件自動(dòng)構(gòu)造與演化方法等關(guān)鍵技術(shù)；研制可持續(xù)演化的智能化軟件的構(gòu)造和運(yùn)行支撐平臺(tái)，為關(guān)鍵軟件系統(tǒng)提供在其所處軟硬件環(huán)境及所依賴外部資源不斷變遷條件下仍能長期生存的能力，并在典型的場景中進(jìn)行示范應(yīng)用?？己酥笜?biāo)：提由一種面向可持續(xù)演化的智能化軟件的基本架構(gòu)，給由一套相應(yīng)的基礎(chǔ)理論模型與軟件開發(fā)方法，為上述方法給由相應(yīng)的關(guān)鍵支撐技術(shù)。環(huán)境上下文一致性檢測修復(fù)處理效率在不降低處理質(zhì)量的前提下，較當(dāng)前業(yè)界主流技術(shù)

8、提升一個(gè)數(shù)量級(jí)；軟件構(gòu)件級(jí)在線重構(gòu)能提供系統(tǒng)級(jí)的一致性保障，且對(duì)正常服務(wù)的干擾較既有主流技術(shù)降低30-50%以上；工業(yè)級(jí)服務(wù)器程序在線更新的程序停頓時(shí)間控制在毫秒級(jí)；顯著提高開放動(dòng)態(tài)多變環(huán)境下軟件的自動(dòng)適應(yīng)和長期生存能力，并在2-3個(gè)應(yīng)用場景中得到驗(yàn)證。申請(qǐng)一批相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí)產(chǎn)權(quán)，發(fā)表高水平論文或編寫高水平專著，取得重要的國際影響。2.2 智能無人系統(tǒng)的軟件體系結(jié)構(gòu)和支撐技術(shù)（共性關(guān)鍵技術(shù)類）研究內(nèi)容：研究無人智能系統(tǒng)的多態(tài)分布體系結(jié)構(gòu)、軟硬件資源管理和智能行為管理，突破支持互操作/互理解/互遵守的軟件體系結(jié)構(gòu)、異構(gòu)資源抽象與封裝、自主與協(xié)同行為的模型與算法等關(guān)鍵技術(shù)；通過構(gòu)建“前端無人系統(tǒng)+

9、后臺(tái)支撐系統(tǒng)”的模式，實(shí)現(xiàn)后臺(tái)支撐系統(tǒng)與前端無人系統(tǒng)的互補(bǔ)，提升無人系統(tǒng)的智能化、自主化、協(xié)同化程度；研究應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的無人智能系統(tǒng)開發(fā)方法，建立應(yīng)用開發(fā)工具鏈。考核指標(biāo)：兼容機(jī)器人、無人機(jī)等常見智能系統(tǒng)的硬件；知識(shí)共享和智能處理后臺(tái)在主流無線通信模式下響應(yīng)時(shí)間低于0.1秒，支持萬臺(tái)無人系統(tǒng)的并發(fā)訪問；應(yīng)用開發(fā)環(huán)境提供10個(gè)以上的無人智能系統(tǒng)特定工具，覆蓋需求表達(dá)、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、代碼生成、系統(tǒng)集成和系統(tǒng)驗(yàn)證等階段，提高軟件復(fù)用率50%至少在2類以上典型的無人智能系統(tǒng)領(lǐng)域進(jìn)行示范應(yīng)用；形成一組無人智能系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)相關(guān)規(guī)范和國家標(biāo)準(zhǔn)（建議稿）。2.3 面向智慧城市的智能化集成化軟件互操作平臺(tái)（共

10、性關(guān)鍵技術(shù)類+應(yīng)用示范類）研究內(nèi)容：面向新型智慧城市建設(shè)，研究信息孤島數(shù)據(jù)和功能的運(yùn)行時(shí)復(fù)用與互操作、領(lǐng)域知識(shí)建模及模型自增長和自演化、模型驅(qū)動(dòng)的軟件自適應(yīng)、開發(fā)運(yùn)行一體化機(jī)制等基于云模式和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新型軟件應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)，研制面向智慧城市的智能化軟件互操作平臺(tái)，并建立示范應(yīng)用?？己酥笜?biāo)：實(shí)現(xiàn)典型信息孤島業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的可讀可寫、業(yè)務(wù)功能的實(shí)時(shí)調(diào)用和按需組裝，領(lǐng)域知識(shí)模型包含1萬個(gè)知識(shí)概念和1000萬個(gè)知識(shí)實(shí)例，軟件自適應(yīng)代碼生成率超90%形成規(guī)?；腔鄢鞘惺痉稇?yīng)用（其中百萬級(jí)常住人口城市不少于10個(gè)），牽頭制定1項(xiàng)國際標(biāo)準(zhǔn)（草案）和3項(xiàng)國家標(biāo)準(zhǔn)（送審稿）。3 .大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用與類人智能3.1 大數(shù)據(jù)

11、驅(qū)動(dòng)的自然語言理解、問答和翻譯（共性關(guān)鍵技術(shù)類）研究內(nèi)容：研究融合大數(shù)據(jù)與人類常識(shí)的開放域多語言知識(shí)圖譜構(gòu)建及關(guān)鍵技術(shù)；研究面向自然口語交互的情境化語義理解和多輪對(duì)話交互管理技術(shù)；研究大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的多語言（漢語與藏蒙維等少數(shù)民族語言之間）文本互譯技術(shù)；研究基于大數(shù)據(jù)的多語言開放域智能問答技術(shù)。考核指標(biāo)：明確具有泛化意義的應(yīng)用場景，該場景下漢語語義理解準(zhǔn)確率不低于92%漢語問答可接受率不低于92%漢語和藏蒙維等少數(shù)民族語言互譯的翻譯準(zhǔn)確率達(dá)到國際領(lǐng)先水平。3.2 大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的類人智能感知與情感交互關(guān)鍵技術(shù)（共性關(guān)鍵技術(shù)類）研究內(nèi)容：研究超大規(guī)模面向多模態(tài)感知的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、結(jié)構(gòu)及并行學(xué)習(xí)算法；

12、研究大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的聲音、圖像和視頻中的目標(biāo)檢測、跟蹤、分類以及行為和事件識(shí)別機(jī)制，融合多通道語境信息的類人智能感知機(jī)制；研究多模態(tài)融合的特征信息協(xié)同分析理解方法，構(gòu)建基于多模態(tài)語義協(xié)同分析的計(jì)算框架與推理機(jī)制；基于上述技術(shù)實(shí)現(xiàn)具有智能感知和情感交互的智能陪護(hù)機(jī)器人驗(yàn)證系統(tǒng)?？己酥笜?biāo)：建立多通道的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)百億級(jí)節(jié)點(diǎn)的超大規(guī)模深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模型創(chuàng)新和并行學(xué)習(xí)算法在國際學(xué)術(shù)界產(chǎn)生重要影響；建立支撐大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)的多模態(tài)智能感知和情感交互數(shù)據(jù)庫；多模態(tài)語義協(xié)同分析計(jì)算方面，語義理解準(zhǔn)確率大于85%受限人機(jī)交互意圖正判率大于80%研制實(shí)現(xiàn)智能陪護(hù)驗(yàn)證系統(tǒng)，系統(tǒng)能夠正確識(shí)別并響應(yīng)70減上的對(duì)話

13、要求。3.3 新型智能處理計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)（前沿基礎(chǔ)類+共性關(guān)鍵技術(shù)類）研究內(nèi)容：研究智能處理中應(yīng)用面和效率之間的關(guān)系，抽象高效率的領(lǐng)域指令集；研究與上述指令集相適配的處理器微體系結(jié)構(gòu)及新型工藝器件；研究適合智能處理的新型編程語言。突破智能算法共性算子聚類、硬件神經(jīng)元虛擬化、非對(duì)稱多智能處理器核的互聯(lián)、智能計(jì)算組件化編譯等關(guān)鍵技術(shù)，研制智能處理器原型芯片、配套系統(tǒng)軟件以及樣機(jī)。開展語音、圖像和文本的識(shí)別理解應(yīng)用在智能處理體系結(jié)構(gòu)上的評(píng)測和優(yōu)化研究。考核指標(biāo)：突破傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)的瓶頸，實(shí)現(xiàn)智能處理速度的數(shù)量級(jí)增長。智能處理領(lǐng)域指令集支持包含卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的8種以上不同智能算法；基于上述指令集

14、的智能處理器原型芯片速度達(dá)到主流CPU100t以上性能；智能處理器的編程環(huán)境包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涿枋稣Z言、編譯器、函數(shù)庫、調(diào)試工具和操作系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)程序；形成智能計(jì)算機(jī)的核心專利群。3.4 大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的中醫(yī)智能輔助診斷服務(wù)系統(tǒng)（示范應(yīng)用類）研究內(nèi)容：研究復(fù)雜多模態(tài)、異構(gòu)碎片化中醫(yī)藥大數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)采集、高效獲取、匯聚和有效存儲(chǔ)和共享方法體系，構(gòu)建中醫(yī)藥大數(shù)據(jù)信息資源庫及平臺(tái)；研究復(fù)雜中醫(yī)藥系統(tǒng)中碎片知識(shí)的融合歸納與基于傳統(tǒng)中醫(yī)知識(shí)體系的重新表達(dá)，研究構(gòu)建中醫(yī)藥本體化知識(shí)圖譜及其時(shí)空演化模型；研究中醫(yī)意象思維的多尺度認(rèn)知框架及中醫(yī)“辨證論治”的分析模型和方法，構(gòu)建基于中醫(yī)藥大數(shù)據(jù)的類人認(rèn)知體系架構(gòu)和思維機(jī)理

15、，研制人機(jī)交互的場景化中醫(yī)臨床智能輔助診斷與決策推薦機(jī)制；研制構(gòu)建中醫(yī)藥大數(shù)據(jù)公共服務(wù)和普適醫(yī)療咨詢服務(wù)的示范應(yīng)用云平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)更新、自主學(xué)習(xí)、自我演化的可持續(xù)發(fā)展機(jī)制。考核指標(biāo)：建設(shè)中醫(yī)藥行業(yè)大數(shù)據(jù)快速采集處理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)中醫(yī)藥古籍文獻(xiàn)、病案、科研等信息的數(shù)字化和資源化管理以及傳統(tǒng)中醫(yī)“望聞問切”等四種典型診斷方式的數(shù)據(jù)自動(dòng)采集、處理和持續(xù)更新；建設(shè)中醫(yī)藥大數(shù)據(jù)資源庫，其行業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)模達(dá)到PB級(jí)別；建立中醫(yī)藥大數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜，對(duì)中醫(yī)藥行業(yè)的知識(shí)覆蓋面達(dá)到90蛆上；場景化中醫(yī)臨床智能輔助診斷與決策推薦機(jī)制對(duì)疑難雜癥、慢性疾病和重大疾病的智能診斷的準(zhǔn)確率超過80%構(gòu)建PB級(jí)中醫(yī)藥知識(shí)智能咨詢?cè)?/p>

16、服務(wù)平臺(tái)，面向教學(xué)研究、行業(yè)應(yīng)用和公眾服務(wù)提供大數(shù)據(jù)研究與知識(shí)服務(wù)支撐，服務(wù)對(duì)象超過100萬用戶。3.5 面向視頻內(nèi)容的大數(shù)據(jù)處理分析平臺(tái)及示范應(yīng)用（示范應(yīng)用類）研究內(nèi)容：圍繞互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)和廣電網(wǎng)等多源感知網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)產(chǎn)生的視頻大數(shù)據(jù)，基于視頻編碼AVS2和視覺特征編碼CDV睛最新國際國內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)，研究超高清視頻、網(wǎng)絡(luò)直播視頻、廣播電視視頻、城域?qū)崟r(shí)采集視頻等各類視頻的大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)，包括支持視頻大數(shù)據(jù)匯聚和分析的超高效編碼壓縮技術(shù)和特征表達(dá)技術(shù)，大規(guī)模視覺對(duì)象實(shí)時(shí)檢測、屬性識(shí)別與精準(zhǔn)檢索技術(shù)，面向多種特定行為分析的深度學(xué)習(xí)、識(shí)別與比對(duì)技術(shù)等，建立支撐圖像視頻數(shù)據(jù)達(dá)百億條規(guī)模的視頻大數(shù)據(jù)深度處理

17、與綜合利用平臺(tái)，在面向重大賽事和事件的超高清電視廣播、互聯(lián)網(wǎng)視頻直播、廣播電視節(jié)目實(shí)時(shí)管理、大中城市視頻綜合利用等領(lǐng)域開展大規(guī)模應(yīng)用示范?？己酥笜?biāo)：基于AVS2和MPEGCDVS最新國際國內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)超高效率的視頻內(nèi)容壓縮和緊湊特征描述，比最新國際標(biāo)準(zhǔn)H.265壓縮效率提升20蛆上，面向多種檢索識(shí)別任務(wù)實(shí)現(xiàn)萬倍率特征壓縮；實(shí)現(xiàn)大規(guī)模視覺對(duì)象的屬性識(shí)別與對(duì)象精準(zhǔn)檢索，在千萬規(guī)模數(shù)據(jù)集上平均識(shí)別率超90%實(shí)現(xiàn)視頻中上百種目標(biāo)行為的分析識(shí)別，平均準(zhǔn)確率超過90%對(duì)互聯(lián)網(wǎng)直播和廣播電視節(jié)目匹配精度超過95%建立支撐百億條規(guī)模數(shù)據(jù)的視頻大數(shù)據(jù)深度分析處理與綜合利用平臺(tái)，支持超高清視頻高可靠播由，支持千路

18、以上實(shí)時(shí)視頻的匯聚分析，支持10萬路視頻的視覺特征匯聚與分析挖掘，超高清電視示范應(yīng)用實(shí)現(xiàn)全球性重大賽事實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)播的可靠率達(dá)到99.99%,對(duì)千路以上網(wǎng)絡(luò)直播視頻和廣播電視節(jié)目異常分析的處理延遲低于2秒，對(duì)萬路以上視頻節(jié)目實(shí)現(xiàn)秒級(jí)內(nèi)容查詢。3.6 腦機(jī)交互混合智能關(guān)鍵技術(shù)、系統(tǒng)及應(yīng)用（共性關(guān)鍵技術(shù)類+應(yīng)用示范類）研究內(nèi)容：構(gòu)建來自多地域、多用戶、多類型采集設(shè)備、多范式的腦電、功能核磁共振成像、近紅外光學(xué)成像、肌電、眼電、視聽覺感知等多模態(tài)數(shù)據(jù)集，發(fā)展相應(yīng)數(shù)據(jù)分析方法，建立融合腦機(jī)交互與智能感知的新型混合智能系統(tǒng)，并完成司機(jī)疲勞駕駛檢測應(yīng)用示范。研制用于頭部有發(fā)區(qū)域腦電信號(hào)高性能采集的柔性干電極，開

19、發(fā)集信號(hào)實(shí)時(shí)去噪、放大、解析于一體的低功耗微型腦機(jī)接口芯片；研發(fā)基于腦電、功能核磁共振和功能近紅外多模態(tài)腦信號(hào)的解碼技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)人腦視覺、意圖、情感、狀態(tài)等的智能感知和理解，構(gòu)建面向典型真實(shí)場景的腦機(jī)混合智能信息處理和反饋系統(tǒng)應(yīng)用示范研發(fā)腦機(jī)協(xié)同控制系統(tǒng)；實(shí)現(xiàn)對(duì)嚴(yán)重脊髓損傷、中風(fēng)及意識(shí)障礙殘疾人的功能輔助康復(fù)應(yīng)用示范；構(gòu)建基于混合腦機(jī)交互的高沉浸自適應(yīng)反饋環(huán)境，實(shí)現(xiàn)腦與虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)交互，支持百平米級(jí)虛擬現(xiàn)實(shí)多用戶漫游互動(dòng)，并在沉浸式娛樂、殘疾人功能康復(fù)方面取得應(yīng)用示范?？己酥笜?biāo)：構(gòu)建1000人以上的腦電等多模態(tài)生理信號(hào)與感知信號(hào)的數(shù)據(jù)庫；柔性干電極帶寬0.5Hz-1KHz,可實(shí)現(xiàn)微伏級(jí)腦電采集

20、；腦機(jī)接口芯片通道數(shù)8-16、功耗5-10微瓦/通道；放大器功耗2-5微瓦/通道、輸入阻抗大于1GQ。新型混合交互系統(tǒng)融合3種以上的生理信號(hào)，提供控制指令6個(gè)以上，指令反應(yīng)時(shí)間1秒以內(nèi)；基于混合腦機(jī)交互的高沉浸自適應(yīng)反饋平臺(tái)交互定位誤差小于0.1%。4 .云端融合的感知認(rèn)知與人機(jī)交互4.1 多源數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能化高效場景建模與繪制引擎（共性關(guān)鍵技術(shù)類）研究內(nèi)容：來自實(shí)測、仿真、預(yù)測、社會(huì)、物理的多源異構(gòu)場景數(shù)據(jù)的特征分析、語義理解與注冊(cè)融合；大尺度場景的幾何、表觀與運(yùn)動(dòng)魯棒重建；語義一致的復(fù)雜場景高效編輯合成與動(dòng)態(tài)更新；支持虛實(shí)融合和點(diǎn)云、網(wǎng)格等多源幾何數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)繪制方法；結(jié)合云端的城市規(guī)模場景

21、高并行全局光照繪制方法；面向大規(guī)模場景實(shí)時(shí)繪制的繪制流水線優(yōu)化與簡化方法；研發(fā)云端結(jié)合的復(fù)雜場景智能建模軟件平臺(tái)和實(shí)時(shí)繪制引擎，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用示范。考核指標(biāo)：三維場景重建最大相對(duì)幾何誤差小于1%;影像、深度和點(diǎn)云等場景多源數(shù)據(jù)的分割錯(cuò)誤率小于5%識(shí)別準(zhǔn)確度大于80%;場景繪制支持10億面片的場景規(guī)模，在4k分辨率條件下，達(dá)到30fps以上的繪制幀率；形成多源數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能化高效場景建模與繪制引擎的方法體系，申請(qǐng)20項(xiàng)以上發(fā)明專利，形成具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)、云端結(jié)合的高效場景重建與建模工具和繪制引擎。4.2 復(fù)雜時(shí)變場景的物理仿真關(guān)鍵技術(shù)（共性關(guān)鍵技術(shù)類）研究內(nèi)容：結(jié)合大數(shù)據(jù)背景下的時(shí)變數(shù)據(jù)分析，為復(fù)雜場

22、景的物理仿真建立高動(dòng)態(tài)、可交互的新理論新方法。研究多源數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的自然運(yùn)動(dòng)現(xiàn)象的仿真建模計(jì)算方法；基于時(shí)變數(shù)據(jù)的自然現(xiàn)象的實(shí)時(shí)物理仿真關(guān)鍵技術(shù)；自然場景中的大尺度形變及介質(zhì)動(dòng)態(tài)交互的物理仿真計(jì)算方法；過程式時(shí)變模型的物理仿真技術(shù)；時(shí)變場景物理仿真的可信性度量準(zhǔn)則和方法。在上述工作基礎(chǔ)上，建立一套復(fù)雜時(shí)變場景的高效物理仿真理論和計(jì)算方法，研制復(fù)雜時(shí)變場景的物理仿真引擎?？己酥笜?biāo)：形成不少于20種復(fù)雜場景中時(shí)變模型的物理仿真過程，適應(yīng)不少于5種的三維模型表示格式；形成多于5種物理仿真計(jì)算方法；自然災(zāi)害場景或者時(shí)變模型物理仿真模擬中，計(jì)算模型仿真粒子數(shù)不少于100萬個(gè)，并且仿真顯示幀率不少于20fps

23、;時(shí)變模型的物理仿真效率達(dá)到或者超過國際上主流商業(yè)軟件；形成復(fù)雜場景中自然現(xiàn)象的高效仿真理論方法和評(píng)價(jià)體系，在物理仿真的度量準(zhǔn)則和評(píng)價(jià)方法等核心算法和關(guān)鍵技術(shù)形成系列的專利群；研制一個(gè)具有先進(jìn)水平和自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的物理仿真引擎，仿真引擎要涵蓋形變、碰撞、爆炸、斷裂和流固耦合等物理仿真中的主要復(fù)雜時(shí)變現(xiàn)象；完成自然場景區(qū)域不少于10平方公里的災(zāi)害實(shí)時(shí)模擬仿真或者自由度不少于1000個(gè)時(shí)變模型的動(dòng)態(tài)碰撞模擬仿真兩個(gè)應(yīng)用示范。4.3 大數(shù)據(jù)多模態(tài)交互內(nèi)容協(xié)同感知技術(shù)（共性關(guān)鍵技術(shù)類）研究內(nèi)容：研究多模態(tài)交互感知信息的推理和邏輯演化理論框架；實(shí)時(shí)準(zhǔn)確觸力覺生成和反饋模型及設(shè)備；沉浸式三維聽覺感知模型；個(gè)

24、性化多模態(tài)連續(xù)情感識(shí)別和交互意圖理解模型；基于長歷史信息的言語交互、行為交互和情感交互的多模態(tài)時(shí)空信息深度融合機(jī)制和認(rèn)知感知模型；多感知數(shù)據(jù)自動(dòng)配準(zhǔn)融合技術(shù)；具有環(huán)境自適應(yīng)的增量式交互意圖學(xué)習(xí)機(jī)制和智能生長模型。在此基礎(chǔ)上，研究并構(gòu)建具有多傳感器融合的強(qiáng)真實(shí)感虛實(shí)融合人機(jī)交互系統(tǒng)?？己酥笜?biāo)：觸力覺反饋平均單次時(shí)延不超過10ms；三維聽覺感知誤差不高于12度；多模態(tài)信息輸入至少支持視聽覺、體感、觸覺、情感/表情、生理等；多模態(tài)信息輸生至少支持視聽覺、振動(dòng)、皮膚遷拉、按壓、數(shù)字虛擬人物等；連續(xù)情感識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到80%多模態(tài)用戶意圖理解在開放領(lǐng)域的準(zhǔn)確率超過80%在限制領(lǐng)域的準(zhǔn)確率超過90%構(gòu)建強(qiáng)真

25、實(shí)感的多感知虛實(shí)融合的多模態(tài)人機(jī)交互環(huán)境及系統(tǒng)，整合“產(chǎn)學(xué)研用”資源，支持領(lǐng)域應(yīng)用單位超過100家實(shí)際應(yīng)用。4.4 面向大數(shù)據(jù)應(yīng)用的桌面實(shí)時(shí)真三維顯示技術(shù)（共性關(guān)鍵技術(shù)類）研究內(nèi)容：研究大尺寸高分辨率三維顯示海量數(shù)據(jù)的高速精確處理機(jī)制；設(shè)計(jì)、優(yōu)化和研制新穎的二維納米結(jié)構(gòu)，復(fù)合人工結(jié)構(gòu)，快速響應(yīng)液晶與微納結(jié)構(gòu)全息三維顯示調(diào)制器件，量子點(diǎn)三維實(shí)像承接介質(zhì)和微納三維發(fā)光體；研制基于光場、全息、集成成像等不同機(jī)理的高時(shí)空帶寬積桌面真三維顯示設(shè)備，支持多人、裸眼、環(huán)視、虛實(shí)融合、實(shí)時(shí)交互?？己酥笜?biāo)：桌面真三維顯示空間帶寬積達(dá)到109,顯示幅面各維尺寸不小于60cm,刷新速率不低于24幀/秒，水平360度可視，垂直可視角不小于60度，支持手勢交互；形成專利池；針對(duì)醫(yī)學(xué)、氣象、工業(yè)、軍事、教育、娛樂等領(lǐng)域大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求，完成不少于3個(gè)真三維顯示應(yīng)用示范。4.5 面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的智能云端協(xié)作關(guān)鍵技術(shù)及系統(tǒng)（共性關(guān)鍵技術(shù)類）研究內(nèi)容：研究面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的云端融合體系結(jié)構(gòu)，面向工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境的非傳感器場景感知關(guān)鍵技術(shù)和音視頻等多媒體信息自適應(yīng)感知技術(shù)，面向應(yīng)用需求感知的大規(guī)模異質(zhì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)終端高效互聯(lián)技術(shù)，可信、自適應(yīng)的云端融合架構(gòu)、數(shù)據(jù)安全通信與終端識(shí)別及認(rèn)證技術(shù)，