“云計算和大數(shù)據(jù)”重點專項2018年度項目申報指南

2017-10-12 15:36:34 科技部　點擊量：評論 (0)

為落實《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)展行動綱要的通知》等提出的任務(wù)，國家重點研發(fā)計劃啟動

3.3 教育大數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)及其智慧教育示范應(yīng)用(應(yīng)用示范類)

研究內(nèi)容：研究教育知識圖譜構(gòu)建與導(dǎo)航學(xué)習(xí)關(guān)鍵技術(shù);面向用戶的個性化教育資源融合關(guān)鍵技術(shù);研究在線學(xué)習(xí)助手關(guān)鍵技術(shù);研究基于大數(shù)據(jù)的教學(xué)績效評價技術(shù)。構(gòu)建出互聯(lián)網(wǎng)智慧教育平臺，具有教育知識圖譜構(gòu)建、導(dǎo)航學(xué)習(xí)、在線學(xué)習(xí)助手、精準(zhǔn)化教育評價、虛實融合教學(xué)場景、多模態(tài)智能交互等功能或特點。依托該平臺及上萬門大型開放式網(wǎng)絡(luò)課程( MOOC)資源，開展面向基礎(chǔ)教育與高等教育的互聯(lián)網(wǎng)智慧教育示范應(yīng)用。

考核指標(biāo)：知識間“主題-分面”關(guān)系、學(xué)習(xí)依賴關(guān)系抽取的平均精度達(dá)到 90%，碎片化知識裝配的平均精度達(dá)到 87%;利用歸一化折損累積增益( NDCG)評測推薦資源列表的排序質(zhì)量，平均 NDCG@10 達(dá)到 86%;在線學(xué)習(xí)助手支持人機(jī)多輪對話，答疑準(zhǔn)確率達(dá)到 90%。建立面向虛擬現(xiàn)實、增強(qiáng)現(xiàn)實和混合現(xiàn)實學(xué)習(xí)環(huán)境的評測指標(biāo)體系，教學(xué)場景呈現(xiàn)和交互支持大視頭盔顯示器、手勢識別和體感跟蹤。在基礎(chǔ)教育方面，重點開展大數(shù)據(jù)驅(qū)動的中小學(xué)生學(xué)業(yè)水平和信息素養(yǎng)測評示范，輻射涵蓋輻射東、中、西部地區(qū)的 100 個示范區(qū)， 10000 所實驗校，受益人數(shù)超過1000 萬;在高等教育方面，構(gòu)建涉及 100 門課程的 10 萬個知識主題樹，包括基于 VR/MR/AR 技術(shù)的精品特色課程資源 20 門以上，學(xué)習(xí)者人數(shù)不少于 300 萬。每年培養(yǎng)該領(lǐng)域?qū)I(yè)人才 30 名以上。

建立涵蓋學(xué)習(xí)者、教師、學(xué)習(xí)環(huán)境、教學(xué)資源等對象的教育評價指標(biāo)體系，提交行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范 5 份。發(fā)表一批高水平學(xué)術(shù)論文，撰寫專著若干部。在關(guān)鍵技術(shù)上申請系列專利，形成專利群。

3.4 基于天空地一體化大數(shù)據(jù)的公共安全事件智能感知與理解(應(yīng)用示范類)

研究內(nèi)容：針對目前公共安全事件預(yù)測困難和檢測不準(zhǔn)的問題，綜合利用衛(wèi)星和航拍影像、地面跨時空視頻、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、電磁信息和地理信息等，實現(xiàn)面向公共安全的天空地一體化大數(shù)據(jù)智能處理。研究海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的跨時空、多尺度、多粒度關(guān)聯(lián)，全天候的目標(biāo)檢測追蹤、行為識別理解，建立符合人類不確定性認(rèn)知特點的定性定量轉(zhuǎn)換模型，以及個體行為與群體事件的演化預(yù)測模型;突破公共安全大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)弱、理解淺、利用差等瓶頸，構(gòu)建一體化處理的公共安全事件智能感知和理解系統(tǒng)，支撐多源異構(gòu)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)挖掘、異常行為智能感知和事件處置決策，并開展應(yīng)用示范。

考核指標(biāo)：研制天空地一體化、軍警民數(shù)據(jù)貫通的公共安全事件智能感知與理解系統(tǒng)，并在反恐維穩(wěn)重點地區(qū)或重點城市大型公共場所進(jìn)行應(yīng)用示范。支持 3 種以上衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，典型區(qū)域變化檢測準(zhǔn)確率超過 90%。支持 3 種以上語言的識別，語種識別準(zhǔn)確率超過 90%，已知有害文本和音視頻發(fā)現(xiàn)率超過 95%。人員和車輛的檢測率超過 90%，特定人員識別準(zhǔn)確率超過 95%。研發(fā)天空地網(wǎng)大數(shù)據(jù)在線分析與可視化工具，實現(xiàn)空間知識處理與服務(wù)，地址匹配率超過 95%，百萬級空間數(shù)據(jù)在線實時檢索與展示的響應(yīng)時間低于 10 秒。發(fā)表一批高水平學(xué)術(shù)論文，撰寫專著若干部。在關(guān)鍵技術(shù)上申請系列專利，形成專利群。

3.5 基于立體精準(zhǔn)畫像的學(xué)術(shù)同行分類與推薦系統(tǒng)(應(yīng)用示范類)

研究內(nèi)容：研究適合學(xué)術(shù)同行評價和科研項目評審評估的學(xué)術(shù)行為畫像模型和體系，研究各類科研行為數(shù)據(jù)獲取、清理、組織、分析及應(yīng)用可信保障技術(shù)，為百萬量級的科研人員及十萬量級科技專家，建立立體、精準(zhǔn)、可信的科研行為畫像，形成實時動態(tài)、智能的科研行為畫像庫和學(xué)術(shù)關(guān)系圖譜;研究科研行為畫像的準(zhǔn)確性驗證方法和技術(shù);研究科研行為畫像多種維度組合、自適應(yīng)權(quán)重、個體隱私保護(hù)、關(guān)鍵科研行為信息安全保障等方法，以適應(yīng)不同目的科研行為同行評價體系;研制以立體、精準(zhǔn)、可信的科研行為畫像為基礎(chǔ)的學(xué)術(shù)同行分類與推薦系統(tǒng)以及國家科技計劃評審評估數(shù)據(jù)服務(wù)支持系統(tǒng)并開展示范應(yīng)用。

考核指標(biāo)：科研行為畫像庫超過 100 萬科研人員和 10 萬科技專家，完成不少于 10 萬科研人員和 1 萬科技專家畫像，與實際科研行為比對，精準(zhǔn)度超過 98%。建立科技專家關(guān)鍵科研行為數(shù)據(jù)可信溯源體系。具備 24 小時內(nèi)新增 1000 個畫像的能力。個體科研行為畫像與真實行為的時間間隔在 72 小時以內(nèi)。學(xué)術(shù)關(guān)系圖譜為不少于 1 萬科技專家抽取提供數(shù)據(jù)服務(wù)。在關(guān)鍵技術(shù)上申請系列專利，形成專利群。研制的系統(tǒng)在國家科技、教育等權(quán)威部門開展應(yīng)用示范，能為不少于 2 類的國家科技計劃的組織實施、評審評估等活動提供支持服務(wù)。

4. 云端融合的感知認(rèn)知與人機(jī)交互

4.1 人機(jī)物融合的云計算架構(gòu)與平臺(前沿基礎(chǔ)類+共性關(guān)鍵技術(shù)類)

研究內(nèi)容：針對人機(jī)物融合環(huán)境下的泛在化、社會化、情境化、智能化等應(yīng)用特征，研究以人為中心的人機(jī)物融合云計算架構(gòu)模型、終端和云端資源的軟件定義方法、人機(jī)物融合應(yīng)用的一體化建模方法等基礎(chǔ)理論;研究以人為中心的終端和云端資源動態(tài)發(fā)現(xiàn)與協(xié)同管理技術(shù)、資源敏感和時空感知的應(yīng)用自適應(yīng)與自演化技術(shù)、面向移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)終端及邊緣設(shè)備的超輕量虛擬化等關(guān)鍵技術(shù);研制以人為中心的人機(jī)物融合云計算平臺，并結(jié)合重點領(lǐng)域開展應(yīng)用示范。

考核指標(biāo)：建立面向人機(jī)物融合的軟件定義基礎(chǔ)理論與人機(jī)物融合云計算技術(shù)體系及規(guī)范;研制的云計算平臺通過軟件定義的方式接入并管理 Android 智能設(shè)備、 Linux 邊緣設(shè)備和OpenStack 公/私有云的軟硬件及應(yīng)用資源，驗證的人機(jī)物融合場景需覆蓋 10 個不同品牌合計 100 萬臺終端設(shè)備、支持 1000 個第三方商業(yè)應(yīng)用的按需融合;發(fā)表一批高水平學(xué)術(shù)論文，申請系列知識產(chǎn)權(quán)。

4.2 基于云計算的沉浸式交互影像技術(shù)與系統(tǒng) (應(yīng)用示范類)

研究內(nèi)容：面向沉浸式交互影像內(nèi)容創(chuàng)作制作，突破全尺度光場影像數(shù)據(jù)高效獲取、跨維度影像數(shù)據(jù)的多尺度語義解析、影像大數(shù)據(jù)的動態(tài)聚合生長等關(guān)鍵問題;研究數(shù)據(jù)驅(qū)動的高精度、專業(yè)化、風(fēng)格化素材知識表達(dá)，以及影像大數(shù)據(jù)的眾包式素材庫構(gòu)建等數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù);研究領(lǐng)域知識引導(dǎo)的影像級三維場景定制化自動構(gòu)建、具有行為真實感的智能角色自主創(chuàng)建、云端融合的大規(guī)模影像個性化生成等內(nèi)容創(chuàng)作關(guān)鍵技術(shù);研究語義特征結(jié)構(gòu)保持的影像編輯、典型交互功能的遷移合成、高效光場數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)、高維度影像數(shù)據(jù)的高效傳播等內(nèi)容制作關(guān)鍵技術(shù);研制沉浸式交互影像的高效渲染、互動式顯示、云端服務(wù)等技術(shù)平臺及工具，開發(fā)相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)，實現(xiàn)電影電視、數(shù)字娛樂等行業(yè)的應(yīng)用示范。

考核指標(biāo)：影像數(shù)據(jù)采集能夠支持專業(yè)級的光場三維場景獲取，捕獲面積≥ 20m2，捕獲速度≥ 60fps;影像數(shù)據(jù)部件級語義解析準(zhǔn)確率平均≥ 90%;模型庫中模型數(shù)量≥ 5 萬個，自動構(gòu)建的場景內(nèi)模型數(shù)≥ 500 個;影像編輯工具支持高維影像智能化創(chuàng)作關(guān)鍵功能;影像云平臺傳輸帶寬≥ 1TB/s，讀取速度≥ 6GB/s，寫入速度≥ 4GB/s;提交面向沉浸式交互影像的采集、生成、傳輸、呈現(xiàn)的技術(shù)規(guī)范及標(biāo)準(zhǔn)提案，實現(xiàn)影視制作、數(shù)字娛樂等行業(yè)的典型應(yīng)用示例超過 50 個。發(fā)表一批高水平學(xué)術(shù)論文，撰寫專著若干部。在關(guān)鍵技術(shù)上申請系列專利，形成專利群。

4.3 多模態(tài)自然交互的虛實融合開放式實驗教學(xué)環(huán)境(應(yīng)用示范類)

研究內(nèi)容：建立支持云端融合和多模態(tài)自然交互的虛實融合實驗課堂教學(xué)環(huán)境，研制具備視覺、聽覺、觸覺等感知能力的交互模塊基礎(chǔ)件，以及相應(yīng)的實物交互套件;建立支持中學(xué)教育主要課程的虛擬實驗開放式開發(fā)平臺和界面工具，支持教師自主生成虛實融合互動實驗教學(xué)資源;圍繞未來課堂核心概念，研制支持多模態(tài)人機(jī)交互的智能化實驗學(xué)習(xí)環(huán)境，通過分析歷史數(shù)據(jù)和實時交互行為，支持針對不同能力學(xué)生的精準(zhǔn)化教育;建立新型探究式學(xué)習(xí)的全面評價體系，通過對學(xué)習(xí)過程與結(jié)果的智能識別與分析，匯集和提煉學(xué)習(xí)者的行為、心理和生理等多維度特征，實現(xiàn)對學(xué)習(xí)者多層次、精準(zhǔn)化的客觀評價。

考核指標(biāo)：多模態(tài)自然交互模塊基礎(chǔ)件支持手勢、語音、觸覺、實物、筆式等交互技術(shù)，交互行為識別率大于 90%;支持教師自主生成互動教學(xué)資源的虛擬實驗開發(fā)平臺和界面工具，覆蓋數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、生物等主要課程;支持 5 種以上通道融合，提供課前、課中和課后全過程的個性化分析與智能推薦;制定云計算教學(xué)終端多模態(tài)人機(jī)交互技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，以及高沉浸呈現(xiàn)與多模態(tài)交互智慧教育課堂環(huán)境的行業(yè)規(guī)范;在中學(xué)開展應(yīng)用示范，應(yīng)用示范單位不少于 200 家;申請系列發(fā)明專利。

4.4 基于云計算的移動辦公智能交互技術(shù)與系統(tǒng)(應(yīng)用示范類)

研究內(nèi)容：研制以多模態(tài)自然人機(jī)交互和虛實融合技術(shù)為基礎(chǔ)的多用戶協(xié)同交互平臺，實現(xiàn)相應(yīng)的智能交互界面工具和支撐硬件，研究面向移動協(xié)同辦公的多模態(tài)人機(jī)交互個性化自適應(yīng)機(jī)制;突破大數(shù)據(jù)驅(qū)動的高靈敏度虛擬鍵盤和高準(zhǔn)確度手指動作識別技術(shù)，研發(fā)面向移動終端的多模態(tài)深度融合的高效率信息輸入和內(nèi)容編輯技術(shù);研究基于云端的多移動終端的分屏顯示與協(xié)作機(jī)制，研制具有匹配個體差異的沉浸式超大視場顯示終端，實現(xiàn)多移動終端、穿戴式顯示終端與虛擬鍵盤、手勢、語音等的統(tǒng)一交互方式;在上述研究基礎(chǔ)上，研制面向行業(yè)移動辦公應(yīng)用的高效智能的多模態(tài)融合的可穿戴交互及便攜式交互系統(tǒng)。

考核指標(biāo)：多用戶協(xié)同辦公平臺支持常見的移動終端，能支撐多模態(tài)人機(jī)交互和虛實融合的協(xié)同辦公方式;多模態(tài)自然交互機(jī)制支持手勢、語音、虛擬鍵盤、觸控和筆等通道，支持冗余、互補(bǔ)、混合等 3 種以上交互通道融合方式;虛擬投射鍵盤擊鍵動作識別準(zhǔn)確率不低于 95%;沉浸式顯示系統(tǒng)視場角不小于 150 度，能自主顯示虛擬鍵盤，并能與手勢和語音交互等協(xié)同工作;智能可穿戴交互及便攜式交互系統(tǒng)應(yīng)支持企業(yè)辦公、教育培訓(xùn)等行業(yè)用途，形成規(guī)?；a(chǎn)業(yè)應(yīng)用。發(fā)表一批高水平學(xué)術(shù)論文，撰寫專著若干部。在關(guān)鍵技術(shù)上申請系列專利，形成專利群。

原標(biāo)題:“云計算和大數(shù)據(jù)”重點專項2018年度項目申報指南(指南編制專家名單、形式審查條件要求)