一、人工智能核心技術(shù)攻關(guān)項目
計劃定位：面向重大需求，圍繞人工智能中試基地和產(chǎn)業(yè)化研究等方向，突破新一代人工智能關(guān)鍵共性技術(shù)，在智能感知處理、智能監(jiān)測、智能交互與理解、智能系統(tǒng)應用、人工智能處理器等方面突破制約人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵核心技術(shù)瓶頸，形成開放兼容、穩(wěn)定成熟的技術(shù)體系。項目鼓勵高校和企業(yè)組成創(chuàng)新聯(lián)合體，促進產(chǎn)學研緊密結(jié)合，調(diào)動社會資源投入新一代人工智能研發(fā)。
支持方向：自然資源綜合監(jiān)管與監(jiān)測預警系統(tǒng)研發(fā)、基于車聯(lián)網(wǎng)及車路協(xié)同技術(shù)的超視距自動駕駛信息融合技術(shù)研發(fā)、面向天基多源數(shù)據(jù)的智能處理及解譯技術(shù)研究、面向智慧高速的高精度全息感知理論研究及系列化裝備研發(fā)、基于區(qū)塊鏈技術(shù)的國產(chǎn)分布式并行文件系統(tǒng)研發(fā)、人工智能輔助的臨床護理信息系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)和應用研發(fā)、多維可視化AI自動建模技術(shù)研發(fā)、智能光譜視覺探測技術(shù)開發(fā)等八個課題。
課題1：自然資源綜合監(jiān)管與監(jiān)測預警系統(tǒng)研發(fā)
研究內(nèi)容：遙感信息化中數(shù)據(jù)難以共享，給相關(guān)部門進行資源監(jiān)測、災害風險應急管理及預警提供信息產(chǎn)品服務與決策支持帶來了困難。本項目通過對遙感數(shù)據(jù)的智能分析，有效提升多源遙感觀測數(shù)據(jù)的應用與預警效能，滿足我省通過遙感技術(shù)對農(nóng)林水利、環(huán)境氣象、國土資源調(diào)查、監(jiān)測等的需求。項目借鑒生物大腦的信息感知機制與認知機理，建立遙感圖像腦認知模型及算法；建立結(jié)合深度特征學習和標簽學習的遙感圖像地物分類技術(shù)、基于啟發(fā)式知識的遙感圖像變化檢測技術(shù)、網(wǎng)絡參數(shù)優(yōu)化技術(shù)等等；研制自然資源綜合監(jiān)管與監(jiān)測預警系統(tǒng)，在高分辨遙感數(shù)據(jù)中進行驗證，為城市交通、市政、民政等相關(guān)部門的業(yè)務工作提供數(shù)據(jù)分析服務。
考核指標：支持國產(chǎn)高分1號/2號衛(wèi)星圖像，圖像分辨率優(yōu)于3米，農(nóng)田、林地、草地等地物分類精度優(yōu)于80%，水系、居民地等地物的變化檢測精度優(yōu)于80％，10000*10000像素的遙感影像分類在Nvidia 2080Ti處理時間不多于10分鐘。
課題2：基于車聯(lián)網(wǎng)及車路協(xié)同技術(shù)的超視距自動駕駛信息融合技術(shù)研發(fā)
研究內(nèi)容：針對自動駕駛超視距場景下的多樣化行車任務需求及傳統(tǒng)單車感知的局限性，基于車聯(lián)網(wǎng)及車路協(xié)同技術(shù)，綜合利用已采集的超視距場景多源感知信息，研究可大幅提升網(wǎng)聯(lián)自動駕駛汽車超視距場景行車安全及效率的系統(tǒng)級方案，突破網(wǎng)聯(lián)自動駕駛超視距場景特征提取、需求回歸、信息融合機制及算法設計等難點，開發(fā)可兼容SAE（國際自動機工程師學會）及國內(nèi)《汽車駕駛自動化分級》標準的高級別網(wǎng)聯(lián)自動駕駛超視距感知信息融合模塊，推動我國網(wǎng)聯(lián)自動駕駛及車路協(xié)同技術(shù)的標準化進程。
考核指標：網(wǎng)絡覆蓋范圍≥500m2；支持不少于3種超視距感知信息融合算法；實驗節(jié)點數(shù)≥30個；融合精度≥95%；融合時延≤100ms；支持不少于3種典型超視距場景；安全業(yè)務實施成功率≥99%；支持不少于3種邊緣分布式機器學習算法；發(fā)表高水平論文10篇以上，申報相關(guān)專利10件以上，申請相關(guān)軟件著作權(quán)5件以上，撰寫相關(guān)行業(yè)白皮書或標準一部。
課題3：面向天基多源數(shù)據(jù)的智能處理及解譯技術(shù)研究
研究內(nèi)容：基于光學、雷達、視頻、電偵等數(shù)據(jù)特點，對不同類型的載荷數(shù)據(jù)進行預處理，并生成高質(zhì)量的標準產(chǎn)品。在此基礎上，研究海陸分割、幀間匹配、目標檢測、目標跟蹤等技術(shù)，實現(xiàn)多源目標的智能化解譯，提升遙感數(shù)據(jù)的深度應用能力。
考核指標：數(shù)據(jù)正確接收情況下，標準產(chǎn)品生產(chǎn)成功率應達到97%；可實現(xiàn)海陸區(qū)域的精確分割；海陸分割時，單景數(shù)據(jù)處理速度小于10秒；支持多景數(shù)據(jù)的匹配功能；幀間匹配時，單景數(shù)據(jù)處理速度小于20秒；根據(jù)不同衛(wèi)星傳感器性能，目標檢測率成功率大于90%；可實現(xiàn)序列數(shù)據(jù)的目標跟蹤計算。
課題4：面向智慧高速的高精度全息感知理論研究及系列化裝備研發(fā)
研究內(nèi)容：采用GIS、視頻圖像、GPS、慣導、雷達等技術(shù)，結(jié)合先進的人工智能、深度學習、計算機視覺相關(guān)算法開發(fā)基礎與經(jīng)驗，建立融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的智慧高速全息感知算法，突破全息感知技術(shù)表征維度低、檢測精度不足、泛化能力弱、檢測效率有限等技術(shù)難關(guān)；建立具有自組織學習能力的道路常見病害智能檢測及事故預警算法，攻關(guān)識別準確度高、檢測效率高、病害的推演和預警等技術(shù)難點；研發(fā)一套高速公路路產(chǎn)智能檢測系列化裝備，實現(xiàn)高效的高速公路路產(chǎn)信息全息智能檢測，完成上述相關(guān)理論、裝備的實際測試工作。
考核指標：數(shù)字化高速全息感知精度不低于90%，感知范圍包括但不限于交通標志/標識/標線、情報板、過街天橋、路面情況等類型；實現(xiàn)裂縫、坑槽、車轍、松散、沉陷、橋頭（涵頂）跳車、表面破損等多種道路病害檢測、分類；軟件支持Windows XP/Windows 7/Windows 8/Windows 10操作系統(tǒng)；良好的人機界面；穩(wěn)定可靠；申報檢測系列化裝備相關(guān)專利6項。
課題5：基于區(qū)塊鏈技術(shù)的國產(chǎn)分布式并行文件系統(tǒng)研發(fā)
研究內(nèi)容：研究面向人工智能需求的分布式并行文件系統(tǒng)，通過經(jīng)濟高效的可擴展存儲加速人工智能應用，比如：基因組發(fā)現(xiàn)、數(shù)字放射學/病理學、交易/風險分析以及傳統(tǒng)的高性能計算（簡稱：HPC）。減少60-90％的數(shù)據(jù)傳輸時間，比傳統(tǒng)NAS快10倍，同時解決數(shù)據(jù)大帶寬、海量小文件性能難題。通過數(shù)據(jù)縮減技術(shù)、高效率ErasureCode數(shù)據(jù)保護、集成對象存儲的存儲分層，存儲成本降低高達60％。整個系統(tǒng)基于軟件，針對國產(chǎn)CPU硬件深度優(yōu)化，而無需更改應用程序，解決了多維數(shù)據(jù)基礎架構(gòu)和服務器存儲I / O問題。專門針對人工智能混合工作負載（大，小，讀，寫，隨機，順序）的高性能，簡化了未充分利用的存儲，簡化管理，降低復雜性，同時大幅降低成本。
考核指標：計算結(jié)點數(shù)量不少于64個，計算結(jié)點應使用自主微處理器；使用經(jīng)典Benchmark，測試單計算結(jié)點I/O讀、寫聚合帶寬均應達到20GB/s以上，測試64計算結(jié)點I/O讀、寫聚合帶寬均應達到1TB/s以上；在IO-500測試指標中，測試總分不低于300分。
課題6：人工智能輔助的臨床護理信息系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)和應用研發(fā)
研究內(nèi)容：基于臨床護理知識圖譜/規(guī)則庫、人工智能大數(shù)據(jù)、和云平臺技術(shù)，構(gòu)建醫(yī)院臨床護理智能業(yè)務輔助系統(tǒng)和信息平臺應用。支持醫(yī)院常規(guī)科室/專科病種護理業(yè)務規(guī)則和模型的快速構(gòu)建；基于對醫(yī)院信息流的監(jiān)測，可實現(xiàn)符合科學護理路徑的自動任務觸發(fā)、待辦提醒、信息、風險預警等；通過5G、物聯(lián)網(wǎng)等先進通信技術(shù)的數(shù)字化交互設備，在多樣化護理場景下提供護理診療數(shù)據(jù)的可視化和智能應用，實現(xiàn)醫(yī)院臨床護理業(yè)務的數(shù)字化、智慧化；支持大數(shù)據(jù)云平臺構(gòu)建，對醫(yī)院護理業(yè)務系統(tǒng)平臺在短時間內(nèi)的進行快速新建、遷移和擴展等。
考核指標：采用人工智能相關(guān)技術(shù)；建立常規(guī)科室/?？撇》N的護理業(yè)務知識庫、規(guī)則庫或模型≥10種；全面支持護理業(yè)務數(shù)字可視化交互，交互設備種類支持≥5種，支持5G通信滿足病區(qū)隔離場景下“無接觸”業(yè)務使用；系統(tǒng)在10家醫(yī)院獲得實際應用，其中三甲醫(yī)院數(shù)≥5家,形成產(chǎn)業(yè)化示范推廣；申報系統(tǒng)相關(guān)專利4項，軟件著作權(quán)5項。
課題7：多維可視化AI自動建模技術(shù)研發(fā)
研究內(nèi)容：主要研究三維 AI+自動化建模生產(chǎn)工藝中如何提高模型自動修復效果，模型及貼圖還原度要達到 90%以上，開發(fā)出利用AI 手段自我訓練以達到準確識別各類建筑物、道路、車輛、植被、水體等諸多要素的軟件，進行語義化處理，將上傳的數(shù)據(jù)進行運算，全自動化生成實景三維可視化精細模型。通過研究三維AI自動建模生產(chǎn)工藝，解決三維自動建模生產(chǎn)中出現(xiàn)建模扭曲、空洞、不完整的情況；實現(xiàn)針對城市建筑場景進行高效率和高準確率的實景三維建模，降低返工率并減少返工量，同時在后續(xù)建模環(huán)節(jié)可搭配市場應用普及率較高的軟件來使用。
考核指標:采用人工智能三維重構(gòu)技術(shù)，貼圖還原度要達到 90%以上，涵蓋從平方厘米到平方公里的規(guī)模對象，小到特定區(qū)域，大到城市級規(guī)模的建模；支持分辨率為 4K 以上的機載、車載、人工拍攝等多源圖片數(shù)據(jù)處理；支持單次、同時處理 10GP 以上像素的輸入圖像，在線快速智能生成三維模型數(shù)據(jù)，線上三維模型優(yōu)化編輯，模型支持 4K 以上顯示器播放；支持跨平臺二次開發(fā)，在后續(xù)建模環(huán)節(jié)可搭配市場應用普及率高的軟件來使用，如 3DMAX、U3D、UE4、MAYA 等；模型的自動修復效果能夠按 1：1 的比例還原物體真實面貌，并在可視化環(huán)節(jié)中實現(xiàn)精美度與流暢度的平衡；
課題8：智能光譜視覺探測技術(shù)開發(fā)
研究內(nèi)容：基于深度學習技術(shù)，建立多特征融合的多光譜視頻分類、動作識別的半監(jiān)督模型；研究基于視頻內(nèi)容理解的多光譜極早期火災預警技術(shù)；研究針對多光譜視頻內(nèi)容認知與理解的深度網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)自動搜索算法和基于深度強化學習的多光譜視頻描述算法；研究清晰度高保真與高壓縮率的多光譜視頻濃縮技術(shù)；研制智能光譜視覺探測的多光譜相機；面向海量多光譜視頻內(nèi)容，建立包含智能分類索引、智能篩選、自動標題等功能的智能光譜視頻管理系統(tǒng)。
考核指標：對開放域的多光譜視頻數(shù)據(jù)，視頻分類、動作識別準確率優(yōu)于90%；光譜視覺火災探測準確率優(yōu)于95%，靈敏度小于10秒；多光譜視頻描述算法準確率大于75%；濃縮的多光譜視頻能夠根據(jù)需求恢復原始視頻時空序列；研制的智能多光譜相機具有寬動態(tài)、自適應、全天候、1080P高清特點；智能光譜視頻管理系統(tǒng)應具有良好的擴展性、伸縮性，適應于不同應用場景的部署需要。
申報主體：高等院校、科研院所、科技型企業(yè)。
申報條件：項目負責人具有高級專業(yè)技術(shù)職稱或博士學位，研究團隊具備專業(yè)研究能力、豐富的實踐經(jīng)驗和創(chuàng)新精神。研究的課題在所屬行業(yè)或應用領域中具有創(chuàng)新性、代表性、示范性和應用推廣價值。
支持方式：無償資助。
執(zhí)行期限：2年。
申報材料：西安市科技計劃項目申報書及相關(guān)附件，附件須包含項目可行性研究報告、項目負責人專業(yè)技術(shù)資格證書等材料。
二、人工智能應用示范項目
計劃定位：圍繞人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新鏈的關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)新，推動人工智能技術(shù)在經(jīng)濟社會各領域的應用，加快人工智能與實體經(jīng)濟深度融合。
支持方向：智慧文旅應用場景、智能交通應用場景、智慧醫(yī)療應用場景、智慧社會應用場景等四大場景。
場景1：智慧文旅應用場景
支持方向：支持人工智能技術(shù)在創(chuàng)意設計、立體化購物、數(shù)字文博、數(shù)字娛樂、傳媒影視、動漫游戲、電子競技等方面的融合應用，提升現(xiàn)代文創(chuàng)產(chǎn)業(yè)智能化水平。支持智慧旅游建設，開展智慧景區(qū)示范，加強兵馬俑、華清池、大雁塔、陜西省歷史博物館、大唐芙蓉園、大唐不夜城、城墻等文化旅游資源的深度開發(fā)，運用VR、AR、全息投影、4D/5D等人工智能相關(guān)技術(shù)打造立體動態(tài)展示平臺，開展景區(qū)虛擬展示、虛擬旅游以及旅游資源的數(shù)字化展現(xiàn)等示范。開展智慧旅游管理，進行景區(qū)多源數(shù)據(jù)采集與高峰期旅游大數(shù)據(jù)分析，優(yōu)化景區(qū)業(yè)務流程和智能化運營管理，實現(xiàn)對游、購、娛、餐、宿、行等旅游信息的實時監(jiān)測及應急響應等。推進高品質(zhì)景區(qū)創(chuàng)建，鼓勵運用人工智能技術(shù)開發(fā)“文化+”體驗型產(chǎn)品，打造無人駕駛、智能成像、服務機器人等浸入式文旅體驗項目。
場景2：智能交通應用場景
支持方向：支持智能交通領域創(chuàng)新技術(shù)成果展示與規(guī)?；\營，推動智能感知、智能分析、自主決策、智能控制、等技術(shù)在交通領域的應用，重點加強自動駕駛、車載感知、車聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)集成和配套，推動智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)在公交、工程機械等專用車輛上的產(chǎn)業(yè)應用。支持特定場景的自動駕駛商業(yè)應用，開發(fā)智能汽車輔助駕駛技術(shù)與無人駕駛智能車，實施智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試示范運行，培育前撞預警、換道預警、疲勞預警、自動緊急剎車、高精度導航、激光雷達等自動駕駛新業(yè)態(tài)；支持利用圖像識別和機器學習技術(shù)，整合城市公共數(shù)據(jù)和交通管理數(shù)據(jù)，實現(xiàn)智能化交通疏導和綜合運行協(xié)調(diào)指揮，推動公共交通領域的智能化升級，提升城市交通綜合管理效率。
場景3：智慧醫(yī)療應用場景
支持方向：支持基于物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、5G、人工智能等信息技術(shù)的智慧醫(yī)院創(chuàng)新性研究，通過手機、自助機、床旁設備等多類型終端應用，優(yōu)化就醫(yī)流程、增強管理效率，為市民提供便捷、高效、惠民的智慧醫(yī)療服務。支持市屬醫(yī)院與高?？蒲性核髽I(yè)開展合作，運用人工智能技術(shù)對醫(yī)療案例和經(jīng)驗數(shù)據(jù)進行深度學習和決策診斷，輔助醫(yī)生開展醫(yī)療影像篩查、臨床診斷和預后評估。支持智慧醫(yī)院建設，打造互聯(lián)網(wǎng)+人工智能醫(yī)療綜合服務體系，完善醫(yī)院信息系統(tǒng)建設，構(gòu)建院內(nèi)數(shù)據(jù)共享體系，打通系統(tǒng)間壁壘，實現(xiàn)院內(nèi)/院院之間數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，構(gòu)建以病人為核心，以電子病歷為載體，以臨床信息系統(tǒng)為支撐的院內(nèi)數(shù)據(jù)共享體系，為市民提供便捷、高效、惠民的智慧醫(yī)療服務。
場景4：智慧社會應用場景
支持方向：利用我省農(nóng)業(yè)優(yōu)勢資源，支持構(gòu)建集環(huán)境生理監(jiān)控、作物模型分析和精準調(diào)節(jié)為一體的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)自動化和智能化系統(tǒng)平臺；支持利用人工智能技術(shù)提升傳統(tǒng)商貿(mào)服務業(yè)，探索人工智能+新零售商業(yè)模式，利用無人機、無人車等智能化裝備無縫對接解決電商業(yè)務的復雜場景，開展智能化裝卸搬運、分揀包裝、加工配送的推廣應用；支持以智能化為手段擴大優(yōu)質(zhì)教育資源覆蓋面，將人工智能技術(shù)擴展到幼兒教育、基礎教育、職業(yè)教育等方面，促進優(yōu)質(zhì)教育資源均衡發(fā)展；支持運用人臉識別、圖像智能分析、目標行為理解等多種人工智能技術(shù)，探索智能安防應用系統(tǒng)和解決方案；支持人工智能技術(shù)與全市政務、環(huán)保、氣象、司法等領域融合，探索形成人工智能城市治理的經(jīng)驗，提升智慧城市建設水平。
申報主體：區(qū)縣開發(fā)區(qū)、市級有關(guān)部門、各級企事業(yè)單位、高等院校、科研院所、科技型企業(yè)。
申報條件：項目在申報前具有人工智能應用示范基礎，課題在所屬行業(yè)或應用領域中具有創(chuàng)新性、代表性、示范性和應用推廣價值。項目團隊具備豐富的實踐經(jīng)驗和創(chuàng)新精神。
支持方式：無償資助。
執(zhí)行期限：2年。
申報材料：西安市科技計劃項目申報書及相關(guān)附件，附件須包含可行性研究報告、項目負責人專業(yè)技術(shù)資格證書等材料。