2019重点研发计划主动设计申报.doc

2019年度重点研发计划主动设计申报指南
工业领域
一、智能硬件与产品
(一)神经网络处理器芯片研发及应用。主要研究内容:研究深度学****计算技术,研制适合工业需要的嵌入式神经网络处理器(NPU)芯片与相应的硬件产品和传感元件,重点突破新领域与新产品的智能化后的适应性、可靠性等关键技术。实施目标:完成基于深度学****计算芯片的整体设计方法,开发出深度学****计算芯片、嵌入式NPU芯片及相关智能硬件产品,并实现示范应用。申报主体:企业或企业牵头产学研联合申报。
(二)图像处理芯片研发及应用。主要研究内容:研究用于多种用途的图像处理算法及其硬件实现技术,研制专用图像处理芯片,实现嵌入人工智能(AI)加速,以提高卷积计算、弹性张量计算、数据局部性与稀疏访存优化、负载均衡稀疏化等效率。开发基于深度网络的模型压缩和快速执行方法的图像处理芯片,降低图像处理所需的内存空间和执行时间。实施目标:开发出基于嵌入式AI技术、深度学****的图像处理芯片产品,并实现示范应用。申报主体:企业或企业牵头产学研联合申报。
(三)专用系统级芯片研发及应用。主要研究内容:面向不同应用场景或特定用途,研究专用系统级(SoC)芯片的系统功能确定、软硬件划分及设计等全过程制备技术,突破微处理器、功率管理模块、
模拟IP核、数字IP核和存储器或片外存储控制接口的芯片集成关键技术。实施目标: 设计并开发出全自主专用SoC芯片产品,并实现示范应用。申报主体:企业或产学研联合申报。
(四)工业互联网智能传感器、芯片研发及应用。主要研究内容:研究基于工业互联网的智能制造核心部件,包括智能分布式工业传感器、网络集成驱动芯片、专用处理器、内置OPC-UA的驱动器等基础件与核心件,开展制备技术、工艺设计与产品可靠性研究。实施目标:开发基于工业互联网的数字传感器、集成驱动芯片、专用处理器、内置OPC-UA等驱动的智能传感基础件与核心件产品,并实现示范应用。申报主体:企业或企业牵头产学研联合申报。
(五)智能网络设备研发及应用。主要研究内容:研究面向工业互联网的内生安全远程终端单元(RTU)安全防护模型和新型防护技术,突破工业级高可靠无线组网、无线网络/有线网络协议快速转换和工业级窄带无线组网等关键技术,研制具有自主知识产权的无线/有线网络协议转换网络设备。实施目标:开发出工业级高可靠无线组网设备产品,拥有自主开发的协议源码,有效通信距离100米以上,网络连接节点数达100个以上,并实现示范应用。申报主体:企业或企业牵头产学研联合申报。
(六)智能机器人传感器开发及产业化。主要研究内容:针对机器人产业对智能感知的需求,研究六维力传感器的新型结构、多维力信息的全方位提取和动态解耦算法,研究触觉传感器的制备、信号解耦、传感器标定、触视觉协同感知等技术,研制出微型化、网络化、集成化和智能化的机器人感知传感系统。实施目标:开发出视觉、力觉、触觉等智能传感器,开发出具有抓取与操作功能的多指执行器等末端执行器产品,并实现在机器人本体的产业化应用。
申报主体:企业或企业牵头产学研联合申报。
(七)智能机器人控制器开发及产业化。主要研究内容:研究模块化的机器人控制系统体系结构、开放式控制器软件平台和故障诊断与安全维护技术,突破多轴运动控制技术、高速伺服运动总线技术、惯量动态补偿技术和协同控制等关键技术。实施目标: 开发出具备高速总线接口,可实现机器人视觉、力等外部传感器接入,具备开放式二次开发环境的专用控制器产品及集成部件,安全性符合国家或行业相关标准,实现在机器人本体的产业化应用。申报主体:企业或企业牵头产学研联合申报。
(八)人机共融关键技术研究。主要研究内容:研究能够与作业环境、人和其它机器人自然交互、自主适应复杂动态环境并协同作业的机器人关键技术。针对人—机协作型新一代机器人所处环境和完成任务的复杂性、多变性、不确定性,研究共融机器人感知控制、行为优化决策、自主学****等混合智能技术。实施目标:研制出人机共融机器人样机,实现技术验证与功能示范,有条件的实现示范应用。申报主体:高校、科研院所或产学研联合申报,支持有条件的企业牵头产学研联合申报。
二、智能软件与系统
(一)工业自主软件研发及应用。主要研究内容:面向构建互联互通的网络协同制造平台和智能工厂的需求,研究动态生产实时优化运行、基于视觉、知识图谱等加工生产线工艺感知与加工精度控制、或数据驱动的装配质量监控与优化等技术,实现实时报警和在线质量优化,研制出基于新一代信息技术的智能工业软件系统。实施目标:
开发出自主可控的网络协同制造和智能工厂核心支撑工业软件,并实现示范应用。申报主体:企业或企业牵头产学研联合申报。
(二)智能工业运维系统研发及应用。主要研究内容:围绕大型装备制造或者复杂工业产品的运维服务需求,研究多传感集成、运行