技術(shù)產(chǎn)品創(chuàng)新揭榜任務(wù)

研提單位

聯(lián)系人

聯(lián)系電話

技術(shù)產(chǎn)品名稱

示例：高性能云端人工智能芯片

所屬方向

□智能芯片□智能傳感器□AI算法和框架□智能網(wǎng)聯(lián)汽車□智能識別系統(tǒng)□智能醫(yī)療裝備□智能機器人□智能制造關(guān)鍵裝備□智能教育產(chǎn)品□AI安全與治理□人工智能開放平臺□其他         

揭榜任務(wù)

（概述揭榜任務(wù)，包括具體技術(shù)產(chǎn)品攻關(guān)任務(wù)，需突破的技術(shù)短板、創(chuàng)新點，解決的關(guān)鍵技術(shù)難題等。限300字）

示例：研制高性能云端人工智能芯片，突破適用于人工智能計算范式的矩陣乘加內(nèi)核架構(gòu)、新一代高帶寬內(nèi)存、內(nèi)存原子操作、高速互聯(lián)總線、協(xié)處理機制和超大芯片封裝等核心技術(shù)，滿足混合云環(huán)境中的低能耗訓(xùn)練和推理。

指標(biāo)建議

（明確提出1-2年的預(yù)期目標(biāo)及指標(biāo)參數(shù)，且應(yīng)領(lǐng)先于當(dāng)前國內(nèi)技術(shù)產(chǎn)品性能功能水平。限200字）

示例：到2022年，訓(xùn)練芯片達到500TFlops/s（半精度浮點），推理芯片達到300T ops/s（INT8），能效比超2TFLOPS/w；可支持各類深度學(xué)習(xí)和經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法，在自動駕駛、智能醫(yī)療裝備、智能家居、智能終端等重點領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)規(guī)?；逃?。

必要性及預(yù)期成果

（簡述揭榜任務(wù)重要性、必要性和緊迫性，預(yù)期成果，以及主要經(jīng)濟、社會效益。限500字內(nèi)）

示例：略。

研發(fā)投入預(yù)測

研發(fā)總預(yù)算          萬元。

評測方法建議

對所提指標(biāo)參數(shù)進行評測的方法依據(jù)，如依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)或者測試方法等的建議。

融合賦能解決方案揭榜任務(wù)

研提單位

聯(lián)系人

聯(lián)系電話

融合賦能解決方案名稱

示例：高精度數(shù)控機床設(shè)備健康智能化管理

所屬行業(yè)領(lǐng)域

□制造□教育□醫(yī)療□金融□商貿(mào)物流□交通□文旅□農(nóng)業(yè)□其他                

揭榜任務(wù)

（概述揭榜任務(wù)，包括利用人工智能技術(shù)融合賦能應(yīng)用場景，主要任務(wù)和解決的關(guān)鍵技術(shù)難題。限300字）

示例：利用AI算法模型和智能傳感器等技術(shù)手段，實現(xiàn)高精度數(shù)控機床設(shè)備健康智能化管理。AI解決方案基于對設(shè)備運行數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測和分析，能辨識出刀具的受力、磨損、破損狀態(tài)及機床加工的穩(wěn)定狀態(tài)，并根據(jù)狀態(tài)實時調(diào)整加工參數(shù)和加工指令，在事故發(fā)生前進行設(shè)備故障預(yù)測，減少非計劃性停機；面對突發(fā)故障，可以迅速進行故障診斷，定位故障原因并提出相應(yīng)解決方案。

指標(biāo)建議

（明確提出1-2年預(yù)期目標(biāo)及指標(biāo)參數(shù)，且應(yīng)領(lǐng)先于當(dāng)前國內(nèi)技術(shù)產(chǎn)品性能功能水平。限200字）

示例：數(shù)控機床刀具磨損預(yù)測準(zhǔn)確率達95%以上；加工精度提高10%；非計劃性停機減少90%；設(shè)備運行安全性提高50%；

必要性及預(yù)期成果

（簡述揭榜攻關(guān)的重要性、必要性和緊迫性；預(yù)期成果，以及主要經(jīng)濟、社會效益。限500字）

示例：略

評測方法建議

對所提指標(biāo)參數(shù)進行評測的方法依據(jù)，如依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)或者測試方法等的建議。