安徽出台新一代人工智能产业发展规划(附全文)

安徽省政府近日发布了《安徽省新一代人工智能产业发展规划(2018—2030年)》,提出到2020年,安徽省人工智能产业规模超过150亿元人民币,带动相关产业规模达到1000亿元,产业发展进入新的“黄金期”。


据了解,安徽发展人工智能产业有良好的基础,目前已集聚了以科大讯飞为代表的数百家上下游相关企业。2017年,安徽人工智能核心产业产值接近70亿元,同比增长46.3%,在全国占比约为9.8%。


根据《发展规划》提出的近期目标,到2020年,安徽将在产品智能、工业智能和服务智能等重点领域涌现一批优秀企业,集聚一批高水平的领军人才和创新团队,在人工智能平台、智能工业机器人、智能家电、智能装备制造等领域形成特色应用。人工智能产业规模超过150亿元,带动相关产业规模达到1000亿元。到2025年,实现人工智能产业规模达到500亿元,带动相关产业规模达到4500亿元的中期目标。而到2030年,安徽将成为全国重要的人工智能产业先行区和战略高地,实现人工智能产业规模达到1500亿元,带动相关产业规模达到1万亿元的远期目标。


《发展规划》提出,安徽将构建“一核、两地、多点”的产业布局,“一核”是以中国(合肥)智能语音及人工智能产业基地(中国声谷)为安徽人工智能产业发展核心区,对人工智能全产业链进行布局,重点开展人工智能芯片研发、算法开发、智能语音技术及产品开发应用、智能传感器和传感网研发等的行业应用。


“两地”是依托芜湖和马鞍山战略性新兴产业集聚发展基地,打造智能工业机器人和特种机器人产业集聚区。“多点”则是发挥宿州、淮南、蚌埠等地云计算、大数据发展优势,打造云计算、大数据、物联网基础器件、智慧农业、智能家电、智能装备及关键零部件等产业,推动人工智能技术在更大范围应用落地。


《发展规划》还提出加大政府高质量数据开放力度,加快建成政府数据开放平台,从基础民生保障向企业应用等更广泛领域拓展。


附:《发展规划》全文


 安徽省新一代人工智能产业发展规划


(2018—2030年)


人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力,正在深刻改变人类生产生活方式,推动经济结构调整和社会生产力进步。大力发展人工智能产业,是培育我省经济增长新动能、构筑产业竞争新优势的迫切需要,也是推动创新驱动发展、产业转型升级和社会变革进步的重要途径,对于加快建设现代化五大发展美好安徽具有重要意义。


为贯彻落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》(国发〔2017〕35号),抢抓新一代人工智能发展重大战略机遇,厚植我省人工智能发展先发优势,加快培育具有国际竞争力的人工智能产业集群,建设人工智能产业强省,特制定本规划。


一、发展现状


随着人工智能理论和技术的整体推进、应用领域的不断扩大,人工智能正在更大范围和更深层次对经济社会发展和区域竞争力产生深刻影响。关键技术实现突破。在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论、新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下,人工智能发展提速,呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。应用领域不断拓展。以计算芯片、传感器芯片等为代表的支撑层,以应用软件、智能控制模块等为代表的产品层和以“人工智能+”为代表的应用层等产业链条日臻完善,不断催生新技术、新产品、新业态、新模式。区域竞争日趋激烈。人工智能产业已经成为区域竞争的新焦点,部分省市通过出台支持政策、成立产业联盟、制定发展规划或行动计划等方式,抢占人工智能产业发展先机。


我省发展人工智能产业具有良好基础。拥有中国科学技术大学、合肥工业大学、安徽大学、中科院合肥物质科学研究院等高校、科研院所和语音及语言信息处理、类脑智能技术及应用国家工程实验室等研发机构,集聚了以科大讯飞为代表的数百家上下游相关企业,初步构建了从基础设施、技术、产品到应用的人工智能产业生态圈。2017年,我省人工智能核心产业产值接近70亿元,同比增长46.3%,在全国占比约为9.8%,主要特点如下:


(一)核心技术优势明显。近年来,我省人工智能申请专利数量及影响力排名一直位居全国前列。中国科学技术大学建有我国量子信息领域第一个省部级重点实验室,拥有一系列具有国际一流水平的原始创新科研成果。科大讯飞中文语音产业规模占全球中文智能语音应用市场的80%。在认知智能领域,科大讯飞相继在国际认知智能测试、国际知识图谱构建等大赛中获得优异成绩。“讯飞超脑”在感知智能、认知智能等领域技术国际领先。2017年11月15日,科技部公布了首批4家国家新一代人工智能开放创新平台名单,明确依托科大讯飞公司建设智能语音国家新一代人工智能开放创新平台。朗坤物联网在智能灌溉、无线低功耗数据通信等领域技术国际领先,其研发的针对植物生理数据进行实时采集作物本体感知系统,填补了国内空白。


(二)科研实力较为雄厚。我省是全国重要的科教基地,科技人才供给相对充足,为人工智能产业发展提供了人才保障。以中国科学技术大学、合肥工业大学、安徽大学、中科院合肥物质科学研究院、中国电子科技集团第三十八所、中国科学技术大学先进技术研究院、合肥工业大学智能制造技术研究院为代表的高校、科研院所在人工智能领域具有较强的研发和人才培养能力。我省还拥有语音及语言信息处理国家工程实验室、类脑智能技术及应用国家工程实验室、农业农村部农业物联网技术集成与应用重点实验室、教育部过程优化与智能决策重点实验室、国家发展改革委智能机器人先进机构与控制技术国家地方联合工程研究中心以及正在争创的量子信息科学国家实验室等一批国家科技创新平台,这些创新平台将为我省人工智能理论和技术创新及产业发展提供强大支撑。


(三)重点领域应用广阔。汽车、家电产业是我省传统优势产业,在产业结构中占有重要位置。我省已经发展成为全国最重要的家电产业集聚区和自主品牌汽车生产制造基地,近年来四大家电产量均位居全国前列,整车产能达到150万辆。智能网联和无人驾驶汽车、智慧家电是汽车、家电产业未来发展趋势,这为人工智能技术应用和产业化提供了广阔的市场空间。作为全国首批农业物联网区域试验工程试点省份,我省在大田生产物联网建设方面进行了积极探索,利用人工智能技术改造传统农业的市场空间广阔。在教育、医疗卫生、社会治理、公共服务等领域,全社会对应用人工智能技术提高服务管理水平的需求也日益迫切。


(四)区域集聚效应初步显现。初步形成以合肥、芜湖、马鞍山等市为代表的人工智能产业集群。合肥市智能语音及人工智能、智能装备产业优势突出,拥有科大讯飞、巨一自动化、华米科技、朗坤物联网等行业领军企业。芜湖市形成了涵盖关键零部件、本体制造、系统集成的工业机器人产业链,埃夫特智能装备生产的自主品牌多关节机器人市场占有率居全国首位。马鞍山市是我省特种机器人产业集聚地。蚌埠、铜陵、宣城、安庆、阜阳等市初步集聚一批人工智能及机器人零部件相关企业。


(五)基础保障比较有力。云计算和大数据产业集聚发展基地建设为我省人工智能产业发展奠定了基础。云计算方面,合肥市已建成人工智能开放平台;宿州市推进云计算数据中心与基础平台建设,建成投运4万平方米的数据中心,为人工智能应用提供基础后台保障。大数据方面,合肥市成立了数据资源局和大数据管理运营平台,进一步整合优化数据资源;淮南市依托华东地区唯一的中国移动数据中心,构建了以数据采集、存储、应用、服务为主的大数据产业链,聚集了数百家大数据产业关联企业,在大数据管理、智能控制、图像识别等方面具有较好基础。网络通信方面,荣事达、中国电信和华为联合打造的基于智能家居、物联网的通讯平台实现了智能家居多品类、多品牌的互联互通。


与此同时,也要清醒看到,我省人工智能产业整体发展水平与发达地区相比仍存在一定差距:尚未形成具有行业重要影响力的产业发展生态圈和产业链;企业规模普遍偏小,缺乏行业龙头企业;技术研发与成果应用覆盖面较窄,产业化能力有待提高;数据整合和开放程度不够,高层次人才团队紧缺,适应人工智能产业发展需求的基础设施和政策体系亟待完善等。


二、总体要求


(一)指导思想。


以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,全面贯彻党的十九大精神,深入贯彻落实习近平总书记视察安徽重要讲话精神,按照“五位一体”总体布局和“四个全面”战略布局,坚定不移贯彻创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念,深入实施创新驱动发展战略,紧抓人工智能产业发展重大战略机遇,广聚国内外创新资源,以加快人工智能与经济社会深度融合为主线,以提升新一代人工智能科技创新能力为主攻方向,坚持研发攻关、产品应用和产业培育“三位一体”推进,着力突破一批关键核心技术,着力建设一批产业创新平台,着力实施一批应用示范工程,着力培育一批行业领军企业,加快培育具有国际竞争力的人工智能产业集群,全力构建具有重要影响力的人工智能产业创新生态,将我省打造成为全国重要的人工智能产业发展先行区和智慧产业新高地,积极打造人工智能产业发展的高速“先导车”,为发展智慧经济、构建智慧社会奠定坚实基础,为加快建设现代化五大发展美好安徽提供强大支撑。


(二)基本原则。


科技引领。把握全球人工智能发展趋势,在优势前沿领域探索布局、长期支持,力争在理论、方法、工具、系统等方面取得若干项重大突破,增强人工智能重点方向的原始创新能力,巩固先发优势,实现高端发展。


突出重点。根据我省基础研究、技术研发、产业发展和行业应用的不同阶段和特点,统筹布局政策、项目、基地和人才体系建设,支持人工智能优势学科、产业、基地加快发展,形成具有安徽特色的人工智能创新体系。


市场主导。突出企业在开展集成创新、工程应用、产业化与试点示范中的主体作用,发挥骨干企业在技术路线选择和行业产品标准制定中的专业优势,支持中小企业开展人工智能科技成果商业化开发和应用。推动政产学研紧密结合,更好发挥政府在规划引导、政策支持、资源整合、数据开放、安全防范、市场监管、环境营造、伦理法规制定等方面的重要作用。


应用驱动。以“人工智能+”行动为抓手,促进人工智能在传统优势产业、社会管理、城乡融合、民生建设中的深度应用,实施重点领域应用示范工程。围绕培育发展人工智能产业新技术、新业态、新领域,拓展壮大产业规模,激发产业创新活力。


(三)发展目标。


近期目标。到2020年,人工智能发展环境和基础设施不断完善,重点前沿理论和应用技术进步明显,在产品智能、工业智能和服务智能等重点领域涌现一批优秀企业,集聚一批高水平的领军人才和创新团队,在人工智能平台、智能工业机器人、智能家电、智能装备制造等领域形成特色应用。人工智能产业规模超过150亿元,带动相关产业规模达到1000亿元。


中期目标。到2025年,重点前沿理论和应用技术在部分领域取得突破,相关技术在智能农业、智能制造、智能医疗、智慧城市等领域得到广泛应用,在智能无人设备、服务机器人等领域确立竞争优势,培育若干具有国际先进水平的人工智能企业和人才团队。人工智能产业规模达到500亿元,带动相关产业规模达到4500亿元。


远期目标。到2030年,形成技术实力领先、产业优势突出、特色应用引领、软硬发展均衡的产业体系,构建企业规模集聚、成果有效转化、品牌效应显著、配套服务完善、产业良性互动的发展环境,成为全国重要的人工智能产业先行区和战略高地。人工智能产业规模达到1500亿元,带动相关产业规模达到1万亿元。


表1 人工智能产业发展主要目标

安徽出台新一代人工智能产业发展规划(附全文)_人工智能_机器人


坚持立足优势、统筹规划、突出重点、集聚发展,突出主导产业,打造特色集群,着力构建“一核、两地、多点”的产业布局,形成具有较强核心竞争力的人工智能产业集群。


做强“一核”。以中国(合肥)智能语音及人工智能产业基地(中国声谷)为我省人工智能产业发展核心区,对人工智能全产业链进行布局,重点开展人工智能芯片研发、算法开发、智能语音技术及产品开发应用、智能传感器和传感网研发、智能软硬件研制(智能机器人、智能无人系统、智能终端、机器视觉系统等)、开放平台构建以及人工智能的行业应用,打造在全国具有重要影响力的新一代人工智能重大新兴产业基地。


立足“两地”。依托芜湖和马鞍山战略性新兴产业集聚发展基地,打造智能工业机器人和特种机器人产业集聚区。立足两地工业基础,实施机器人智能化升级改造,形成特色鲜明的智能工业机器人和智能特种机器人生产基地,并向其他智能装备产业延伸。


面向“多点”。发挥宿州、淮南、蚌埠等地云计算、大数据发展优势,打造云计算、大数据、物联网基础器件、智能农业、智能家电、智能装备及关键零部件等产业,推动人工智能技术在更大范围应用落地。


三、重点任务


按照建设实体经济、科技创新、现代金融、人力资源协同发展的产业体系要求,针对我省人工智能发展关键环节,围绕基础理论、关键技术、支撑平台及核心产品进行系统部署,重点实施一批创新发展工程,拓展在农业、制造业、教育、医疗健康业、城市管理等领域应用的广度和深度,加快推动新一代人工智能产业全产业链创新发展。


(一)突破基础理论和关键技术。


加强人工智能基础理论和核心技术研发,每年编制人工智能基础理论和核心技术导向计划,指导企业、高校、科研院所等组织实施人工智能技术重大科技专项。


1.开展前沿基础理论研究。


建立可解释、可包容和稳健的通用人工智能理论新模型及新方法,突破无监督学习、经验记忆利用等问题。研究从识别分类等任务式机器学习到综合推理、形象思维等探索式机器自主学习的提升方法。建立数据驱动、以自然语言理解为核心的认知计算模型,发展学习、预测、推理与优化算法等。


研究低成本、低能耗的传感器和智能感知技术,突破适应复杂场景的主动感知技术。提供自然人机交互过程中力触觉、体位、图像、生理信号、音频多通道信息输入的技术手段,研究姿态、表情。研究和开发面向教育、办公、运动健身及康复训练等不同人群使用的人机自然交互应用套件,为示范应用与产业化提供技术支撑。研究多语种、多方言机器翻译和语音识别与合成新方法,实现真实自然交互环境下的言语感知和分析处理。突破高效视觉能力的感知获取、面向真实世界的主动视觉感知及计算、自然声学场景的听知觉感知及计算、自然交互环境的言语感知及计算、面向异步序列的类人感知及计算、面向媒体智能感知的自主学习、城市全维度智能感知推理引擎等理论方法。


在群体智能组织、涌现和学习,人机混合增强智能,以及自主智能协同控制与决策理论和方法等方面,形成一批原创性成果。开展新一代生物特征识别技术基础理论与体系结构研究,以及基于掌纹和静脉多种手部特征的高精度生物特征识别系统研究,在识别算法方面获得突破,用于大规模人群的精确身份识别。开展面向下一代社交网络、基于多源数据的高精度人体运动生成技术研究,并研究基于深度学习的高精度人体运动生成与处理方法。研究多源多模态数据融合推理与智能决策方法,构建医工融合的心理健康评估理论体系。


2.突破核心关键技术。


依托中国科学技术大学、中科院合肥物质科学研究院、合肥工业大学、科大讯飞等在人工智能和大数据核心算法方面的研发基础,推动类脑对话机器人、机器视觉、协同优化、图像识别、语音情感和大数据智能等基础支撑算法开发。加强对语言、声音、图像的综合计算分析,挖掘背后的语境、情感和面部表情等深层次内容,利用高性能计算、大数据等技术手段,推动基于感知数据、多媒体、自然语言、情感交互等大数据的深度学习技术研发。


依托类脑智能技术及应用国家工程实验室,整合中国科学技术大学、复旦大学、中科院微电子研究所、百度公司和中科类脑公司等科研力量,开展脑认知与神经计算、类脑计算系统、类脑芯片及系统等人工智能关键技术攻关,突破神经网络芯片关键技术,重点开发基于类脑芯片的人工智能系统以及智能化机器人,建立基于类脑芯片的应用开发平台,加强在图像、语音和气味识别等领域的技术研发。


依托农业农村部农业物联网技术集成与应用重点实验室在智能农业装备和农业大数据的核心算法方面的基础应用研究,推进传感器微功耗芯片、智能感知设备、智能控制设备、无线低功耗通信等关键技术突破。依托埃夫特智能装备、合肥工业大学、中科院合肥物质科学研究院、芜湖哈特机器人产业技术研究院等,面向智能机器人应用,开发智能感知、深度学习、智能推理、移动与协作、开放式操作系统平台等关键技术。面向智能驾驶、智慧交通领域的应用与发展,开展毫米波雷达与激光雷达等环境感知系统及多传感器融合、智能化底层系统、智能驾驶整车集成、智能驾驶仿真与测试等智能感知、智能决策、数据处理与人工智能等关键技术研究,加快L3/L4级智能驾驶汽车产品的开发及产业化应用。研究人工智能与医疗、健康、养老等行业融合中的高频智能决策、多模态知识推理与动态优化调度技术,突破智能微创外科装备的关键技术。


专栏1 基础理论研究和关键技术突破工程


分类


重点领域


基础理论


类脑智能计算理论。研究类脑感知、类脑学习、类脑记忆机制与计算融合、类脑负责系统、类脑控制等理论与方法。


量子智能计算理论。探索脑认知的量子模式与内在机制。研究量子智能模型和算法、高性能高比特的量子人工智能处理器、可与外界环境交互信息的实时量子人工智能系统等。


智能语音与自然语音理解。研究基于深度学习的新一代语音合成、语音识别、语音交互、自然语言理解新方法。


大数据智能理论。研究基于数据驱动与知识引导相结合的人工智能新方法、基于数据驱动的通用人工智能数学模型与理论。


计算机视觉。研究基于深度学习的计算机视觉新方法,重点研究生物特征识别、3D视觉、视频分析与处理的新理论和新方法。


跨媒体感知计算理论。研究跨媒体统一表征、关联理解与知识挖掘、知识图谱构建与学习、知识演化与推理、智能描述与生成等技术,开发跨媒体分析推理引擎与验证系统。


高级机器学习理论。研究统计学习与深度学习基础理论、不确定性推理与决策、分布式学习与交互、小样本学习、深度强化学习、无监督/半监督学习、主动学习等理论和模型。


关键技术


自主无人系统的智能技术。研究无人机自主控制、汽车自动驾驶、服务机器人、智能工厂/无人车间等技术。


虚拟现实智能建模技术。研究虚拟对象智能行为的数学表达与建模方法,虚拟对象、虚拟环境和用户之间进行自然、持续、深入交互技术。


智能计算芯片与系统。重点突破高能效、可重构类脑芯片,低功耗高性能芯片,研发具有自主学习能力的高效能类脑神经网络架构和硬件系统。构建基于FPGA的人工智能专属芯片及系统方案,系统性能功耗比优于传统CPU、GPU的解决方案。


人工智能云服务。研究云原生的机器学习和深度学习技术、提供个性化可定制人工智能服务的云服务体系架构与服务交互技术、支持快速学习模型构建与训练的数据交换技术。


智能可穿戴设备低功耗技术。以解决智能可穿戴行业痛点和增强用户体验为指向,研发具有应用推广价值的智能可穿戴设备低功耗技术。通过整体电源架构优化、智能化配置传感器状态、算法优化和驱动优化等技术研发及综合运用构建软硬件一体化的解决方案。


智能机器人关键技术。面向非结构化操作环境下的移动和协助型新型机器人系统,研究开放式、数据共享、具有边缘计算接口的通用型机器人控制平台。研究位置轴和姿态轴进行解耦的精密控制机构,开发新一代三维激光切割机器人。提高机器人的集成度和模块化,模块化装配机器人本体。研发基于新材料、新型驱动、新型传感技术,开发和应用仿生柔性末端执行器,实现对复杂操作对象的适应性。


临床表现智能辨析关键技术。面向医疗卫生服务体系提质增效和优质医疗资源均衡分步发展需求,开展常见疾病和典型慢性疾病中西医临床表现专家数据库建设、临床表现智能辨识、治疗方案智能推理、病程与疗效量化评估及典型慢性疾病康复管理等关键技术研究,研发量化诊疗智能服务装备与系统。


(二)构建产业发展支撑平台。


基于我省产业基础与发展需求,加快建设一批人工智能创新平台,完善研发转化、捕捉寻找、路演展示、向往汇聚机制,强化对人工智能研发应用的基础支撑,形成特色明显的人工智能产业创新体系。


1.布局基础前沿技术研发平台。


以建设合肥综合性国家科学中心为引领,注重基础理论研究,在脑科学与类脑智能、量子智能计算、高级机器学习系列算法等基础理论方面实现原创性突破。以国家重点实验室、国家工程实验室及中央在皖高校、科研院所为骨干,结合国家及我省重大需求,瞄准人工智能前沿,对核心技术进行前瞻性布局。以省部级专业实验室、工程技术中心以及企业技术研发中心为依托,对产业方向和未来可能产生重大影响的应用领域进行系统性部署。


2.建设开源和共性技术平台。


依托行业领军企业、高校和科研院所,针对人工智能产业中计算资源、数据资源和技术服务的核心需求,建设面向人工智能的开源软硬件省级基础平台,打造若干个人工智能综合性云计算服务平台,包括群体智能服务平台、人工智能及机器人开放服务平台、人工智能基础数据与安全检测平台等产业支撑平台。通过平台对外提供相关服务,集聚一批中小企业和开发者,降低开发者对人工智能基础资源的使用门槛,激发产业创新活力,发展壮大产业规模。


3.创建行业公共服务平台。


建设人工智能在线智能教育平台、农业生产智能决策平台、产业发展复杂性分析与风险评估智能平台、检验检测平台,强化人工智能技术对教育、农业、制造业等领域发展的支撑。加快推进政府数据开放,联合骨干企业建设基础数据资源平台和面向农业、交通、医疗、教育等行业的数据资源共享平台,实现针对特定行业进行深度训练和算法持续优化。构建“人工智能+”行业中的智能决策与流程再造服务平台。


在人工智能核心技术链优势方向、产业应用生态链优势领域,支持龙头企业、科研院所主导相关国家标准、行业标准制定,打造人工智能产业核心竞争力,助推技术和产品市场化、产业化、规模化和国际化;依托重点研发机构建设人工智能领域国家级标准测试与认证公共服务平台,带动产业生态链与产业集群发展。


4.搭建行业交流合作平台。


支持各类创新主体搭建行业公共服务和对接交流平台,通过组织创新大赛、成果发布、高峰论坛、国际会议等形式,深化产业链上下游之间的交流合作与供需对接。支持行业领军企业、高校、科研院所和行业用户联合建立产业技术联盟,加快推动产业链各环节创新主体产学研合作。


(三)发展人工智能产品和服务。


加快人工智能关键技术转化和产业化,促进技术集成和商业模式创新,推动重点领域智能产品和服务创新,积极培育人工智能新业态,打造具有核心竞争力和重要影响力的人工智能产业集群。


1.开发智能传感器和传感网应用关键产品。


依托家电、汽车和装备等优势产业,加强消费电子、汽车电子、工业控制、农业生产等领域智能传感器的生产布局。重点突破模拟仿真、数模融合、信号处理、MEMS与IC联合设计等核心技术。支持运动、力矩、图像、触觉、嗅觉和3D扫描等智能传感器的研发与应用。推进智能传感器向集成化、微型化、网络化方向发展,提升传感器的稳定性、可靠性和准确度。支持下游大型集成应用企业通过商业合作、投资入股、整合并购等方式参与智能传感器的研发与制造。


研制低功耗数模混合的神经网络芯片,为人工智能低功耗应用提供计算平台支撑。研制面向智能农业的微功耗芯片,实现位置、环境信号、设备状态采集、数据传输等功能,满足农业应用环境的微功耗、微成本、微尺寸要求。


加快智能终端核心技术和产品研发,发展新一代智能手机、车载智能终端等产品和设备。突破人工智能可穿戴芯片等关键技术,研发智能手环、智能手表、智能服饰、智能眼镜等可穿戴产品,实现运动健身、医疗保健、信息处理、智能物联等功能。


建立虚拟现实、增强现实与混合现实的技术、产品、服务标准和评价体系,促进虚拟环境和实体环境协同融合,满足个人感知、分析、判断与决策等实时信息需求。开发具有情感交互功能、能准确理解人需求的智能助理产品。


2.拓展人工智能服务领域。


鼓励高校、科研院所对外提供人工智能服务。支持以科大讯飞、中科类脑等为代表的人工智能平台型企业迅速做大做强,丰富服务内容,吸引开发团队,扩大用户规模。鼓励埃夫特智能装备等机器人龙头企业整合生产数据,建立云端专家库,推动智能工业机器人试点示范。鼓励龙头企业内部“二次创业”,针对垂直行业应用,推出具有行业特点的专用人工智能软件及服务。重点支持深度学习、语音识别、语法语义分析、图像识别、智能微创、辅助诊疗等云服务发展,吸引应用开发者,开发丰富的行业应用,构建人工智能产业发展生态圈。


专栏2 重点企业培育工程


在语音识别等优势领域加快打造人工智能全国领军企业和品牌,在智能机器人、智能汽车、智能医疗装备、可穿戴设备、虚拟现实等新兴领域加快培育一批龙头骨干企业。支持龙头骨干企业构建开源硬件工厂、开源软件平台,形成集聚各类资源的创新生态圈。重点培育科大讯飞、巨一自动化装备、埃夫特智能装备、华米科技、朗坤物联网等企业做大做强。


在省内筛选一批业绩突出、成长性好、带动能力强、市场前景好的人工智能技术、产品及应用企业,通过项目建设、战略重组、品牌经营、技术研发、鼓励上市等方式,扶持企业发展壮大,构筑龙头企业引领、大中小企业优势互补、梯次发展的格局。重点培育欣奕华智能机器、陆航智能科技、鸿森智能装备、配天机器人等一批企业加快发展。


依托类脑智能技术及应用国家工程实验室等创新平台的技术规划及研发实力,引入一批创新能力强、行业地位突出、竞争优势明显的人工智能企业。引进拥有高端技术、雄厚资金以及较强市场话语权的大型企业集团,推动人工智能产业集聚发展。重点支持哈特机器人产业技术研究院、北方电子研究院安徽公司、江淮集团、奇瑞汽车、格力电器、美亚光电、荣事达等一批企业加快人工智能技术研发应用。


(四)实施“人工智能+”行动计划。


紧扣建设现代化经济体系的重点领域,大力实施人工智能创新应用示范工程,深入开展人工智能应用试点示范,推动互联网、大数据、物联网、人工智能技术与经济社会发展深度融合,全面提升产业发展智能化水平。


1.智能制造。


推进智能制造关键技术装备、核心支撑软件、工业互联网等系统集成应用,推进制造全生命周期活动的智能化,加快建立和发展基于新一代人工智能技术的智能制造技术、标准、使能工具和系统运营等产业。面向汽车、家电、建材、电子、冶金、石化、电力、核电等工业领域,围绕安全、节能、绿色发展等目标,推广离散智能制造、流程智能制造、网络化协同制造、远程诊断与运维服务等新型制造模式。


2.智能机器人。


重点推进以基于人工智能的人机交互技术为核心的智能服务机器人的研发、生产和应用,推动智能服务机器人在金融、通信、医疗等重点行业快速落地。通过系统集成,整合各类服务机器人的先进技术,夯实我省智能服务机器人在技术和行业应用上的领先优势,在国内树立服务机器人行业价值标杆。加快发展无人驾驶、车联网及无人机等智能运载工具。


3.智能汽车。


采取开放合作、联合研发等多种方式,推动计算机视觉、先进传感、大数据、车联网、自主决策控制等智能技术在智能汽车及无人驾驶领域的应用,重点加强传感器、车载芯片、无线通信设备等产品开发与产业化。推动人工智能企业与整车企业生产深度融合,开发智能驾驶相关技术和产品。促进车载信息系统、数据通信、高精度定位和地图、信息安全、虚拟测试、道路设施智能化升级等智能汽车相关产业发展。实施智能汽车军民融合发展专项,推动车辆电子控制、雷达、微机电系统等自主知识产权军用技术的转化应用。


4.智能家居。


推动图像识别、语音识别、自然语言处理、智能搜索、自动控制等技术在智能家居的广泛应用。通过云平台、大数据构建家电信息平台,推动智能家电的普及和产业化。提升家居产品感知和互联互通能力,加强家庭多径环境下物联网技术的研发和智慧家庭应用平台的建设。支持智能家居企业开展个性化定制等创新服务模式,提供互联共享解决方案,开发涵盖智能安防、智能家电控制、智能照明、智能娱乐等在内的全屋智能系统。加强人工智能技术与家居建筑系统的融合应用。


5.智能农业。


以提高农业劳动生产率、资源利用率和土地产出率,促进农业发展方式转变为目标,推进人工智能在农业各个环节的深度应用。


研制农业智能传感与控制系统、智能化农业装备(特别是适宜我省丘陵山地地形的智能化农业装备)等,结合北斗导航定位、北斗CORS基站、遥感、物联网、无人机等技术,促进传统农机设备的智能化与精确化。


结合农业无人机高光谱监测系统,建立完善天空地一体化的智能农业信息遥感监测网络,发展农业智能决策分析技术、数字化农业种植技术,开展智能农场、智能化植物工厂、智能果园等集成应用示范,推动传统农业智能产业化发展。


基于环境和本体传感器,建立植物生长模型和专家系统,实现农业生产过程智能化控制。开发开放的农业物联网云平台,提供智能设备接入,丰富农业物联网行业应用,构建农业智能产业发展生态圈。


6.智能物流。


加强智能化装卸搬运、分拣包装、加工配送等智能物流装备研发和推广应用,建设深度感知智能仓储系统,完善智能物流公共信息云平台及追溯系统,以人工智能技术推动现代物流产业转型升级。


7.智能旅游。


面向重点旅游城市、重点旅游景区,加强智能旅游信息服务、旅游电子商务服务、历史文化遗产的数字化研究、文物本体科技保护修复等技术开发,运用人工智能技术提升旅游体验和文化科技创新。


(五)建设安全便捷的智能社会。


以提高人民生活水平和质量为目标,加快人工智能在社会领域的深度应用,提高全社会的智能化水平。


1.智能化民生服务。


围绕教育、医疗、养老等迫切民生需求,加快人工智能技术和产品创新应用,为公众提供个性化、多元化、高品质服务。


智能教育。开展智慧学校建设,开发立体综合教学场、基于大数据的在线学习智能教育平台,开发智能教育助理,建立智能、快速、全面的教育分析系统,建立以学习者为中心的教育环境,提供精准推送的教育服务,实现日常教育和终身教育定制化。


智能医疗。研发智能导诊导医机器人、外科辅助机器人、人工智能医学影像辅助诊断系统、语音电子病历系统及认知医疗辅助问诊系统、外科智能装备、智能内镜系统等,提高医生诊疗水平和工作效率,推进智慧医院建设。加强典型慢性病群体智能健康管理,突破健康大数据分析、医疗物联网等关键技术,研发适宜社区普及和居家应用的智能化健康检测与监测设备,推动慢性病管理实现从院内治疗到院外康复的智能化全流程连续管理。


智能养老。建设智能养老社区和机构,开发适老健康监测设备、视听辅助产品、物理辅助器具、睡眠辅助设备及情感陪护助手等智能居家养老设备,以社区卫生服务和养老机构为关键节点促进医养结合,构建安全便捷的智能化居家养老服务网络和基础设施体系。


2.智能化社会治理。


针对传统社会治理领域存在的结构性信息壁垒,综合运用大数据、云计算、物联网等信息技术,提升社会治理的智能化水平。


智能政务。以“大数据+人工智能+政务服务”为突破口,开发适于政府服务与决策的智能化政务服务平台,研制面向开放环境的决策引擎,在政策评估、舆情监控、复杂社会问题研判、风险预警、应急处置等重大战略决策方面推广应用。加强政务信息资源整合和公共需求精准预测,畅通政府与公众的交互渠道。


智慧法庭。综合运用云计算、大数据等技术,强化审判工作智能化,建设集审判、人员、数据应用、司法公开和动态监控于一体的智慧法庭数据平台,进一步加大智能审判支持、庭审语音识别、文书智能纠错、庭审自动巡查和大数据服务等智能应用,构建司法人工智能系统。


智慧城市。推进城市规划、建设、管理、运营全生命周期智能化。发展智能建筑,推动市政基础设施智能化改造升级;建设城市大数据平台,构建多元异构数据融合的城市运行管理体系,实现对城市重要生态要素的全面感知以及对城市复杂系统运行的深度认知;建设乡镇大数据平台,逐步提高村镇智慧水平;研发构建信息系统,促进社区服务系统与居民智能家庭系统协同。


智能交通。研究建立营运车辆自动驾驶与车路协同的技术体系,开发智慧交通综合APP和智慧停车等信息化平台,为公众出行、停车等提供便利服务。研发复杂场景下的多维交通信息综合大数据应用平台,实现智能化交通疏导和综合运行协调指挥,建成覆盖地面、轨道、低空和水域的智能交通监控、管理和服务系统。


智能环保。服务长江经济带等国家重大战略区域环境保护和突发环境事件智能防控体系建设,建立涵盖大气、水、土壤等环境领域的智能监控大数据平台体系,建成陆海统筹、天地一体、上下协同、信息共享的智能环境监测网络和服务平台。


3.智能化公共安全保障。


结合社会治安综合治理形势,推动人工智能在公共安全领域深度应用,构建公共安全智能化监测预警与控制体系,不断增强人民群众的安全感。


智能安防与警务。服务科技强警需求,加强对重点公共区域安防设备的智能化改造升级,研发集成多种探测传感技术、视频图像信息分析识别技术、生物特征识别技术的智能安防与警用产品,构建公共安全智能化监测预警平台,支持有条件的社区或城市开展基于人工智能的公共安防区域示范。


食品安全智能监管。服务食品安全风险防控需求,强化人工智能对食品安全的保障,围绕食品分类、预警等级、食品安全隐患及评估等,研发便捷快速的检测技术与设备,建立智能化食品安全预警系统。


重大自然灾害智能化监测预警与综合应对。加强人工智能对自然灾害的有效监测,围绕地震灾害、地质灾害、气象灾害、水旱灾害等重大自然灾害,构建智能化监测预警与综合应对平台。


专栏3 人工智能创新应用示范工程


智能工厂建设工程。推动智能工业机器人应用,鼓励“机器换人”和“机器人智能化升级”,推动智能工厂建设,提升智能工业机器人的智能化程度,逐步实现定制化生产和柔性化生产。发挥龙头企业引领作用,复制推广智能工厂建设成功经验,提高智能工业机器人利用率。


智能汽车试点示范工程。支持奇瑞、江淮与科大讯飞、安徽智能汽车工程实验室、百度等开展深入合作,联合建立研发实验室。推动无人或辅助驾驶相关环境感知、信息处理、智能反馈等共性关键技术研发。加快车载智能终端设备、环境感知、智能辅助驾驶等软硬件产品研发与应用。支持安全驾驶、自动泊车、自适应巡航等辅助驾驶技术的研发。加快推进基于人工智能的语音交互技术在车载智能终端的普及应用。推动智能网联汽车发展,建立汽车数据分析平台,收集行车数据,建设安全、智能的云网端一体化车联网体系,为辅助驾驶和汽车后市场服务提供支撑。


智能家电应用示范工程。依托美菱、荣事达、海尔、美的、格力、长虹等企业的家电制造基础,探索与语音识别、计算机视觉、深度学习等技术的融合创新,促进人工智能+智能家居应用落地,提升家电产品的智能化水平和服务能力,创造新的市场需求空间。支持智能家居企业创新服务模式,在家庭安全、环境监测、儿童陪护、智能管理等领域开展应用创新示范,提供互联解决方案。


农业智能化升级工程。以支撑农业转型升级为目标,结合北斗导航定位、北斗CORS基站技术,重点发展农业智能生产、智能农机装备、设施等关键技术和产品,建立北斗CORS基站,提供高精度位置服务,研制并推广农机智能无人驾驶导航系统、农机智能变量施肥施药系统、农机智能平地系统,农机深松作业质量监督系统和农机远程智能调度系统,努力实现在耕作、播种、施肥、浇水、收割等流程中的机器换人;利用物联网传感及3D成像技术等实时采集农业信息,建设面向农业生产与管理的农业大数据,建立农业大数据智能决策分析系统,开展智能农场、智能渔场、智能农产品加工车间等应用示范,推动农业生产向信息感知、定量决策、智能控制、精准投入等智能化方向发展。


人工智能+大健康应用示范工程。制定人工智能+大健康产业创新发展专项行动计划,加快智能终端核心技术研发,重点加大医疗数据检测与采集、医疗可穿戴设备、医疗专家系统等领域投入,引导人工智能+大健康产业的良性发展。突破轻量级操作系统、低功耗高性能芯片、柔性显示、高密度储能、快速无线充电、虚拟现实和增强现实等关键技术,加快技术成果在智能可穿戴设备中的应用。鼓励企业面向健康、医疗、体育、人身安全等领域,开展差异化细分市场需求分析,在身体监测、疾病预测、智能诊断方面加大应用服务,缓解医疗资源不足问题。


(六)推动产业集聚发展。


结合各地发展基础和优势产业,按照人工智能应用领域分类布局,鼓励引导各地围绕人工智能产业链和创新链,广聚发展资源,打造人工智能产业集群和创新高地。


1.建设合肥新一代人工智能产业集聚发展基地。


发挥中国科学技术大学高新园区、中国科学技术大学先进技术研究院、合肥高新技术产业开发区的人才、技术、企业密集优势,依托“中国声谷”,进一步加强紧密协作,整合现有资源,通过招引国内外人工智能龙头企业、联合共建高水平人工智能研发机构等方式,建设在全国具有重要影响力的集人才培养、前沿研究、成果转化、创业孵化为一体的新一代人工智能产业集聚发展基地。


2.提升重大新兴产业基地智能化水平。


依托重大新兴产业基地良好产业基础,组织开展人工智能创新应用试点示范,推动人工智能成果转化、重大产品集成创新和示范应用,推动基地发展提质增效、转型升级。发挥合肥、芜湖市创新资源丰富的优势,引导智能芯片、智能终端、智能农业、智能机器人等领域人工智能产业加速集聚,打造人工智能产业创新集群。


3.创建人工智能众创空间。


依托合肥工业大学情感计算研究所、科大讯飞等技术力量,引进一批国内外创业孵化资源,搭建人工智能领域专业化创新平台等新型创业服务机构,建设一批低成本、便利化、全要素、开放式人工智能众创空间。完善孵化服务体系,推动人工智能科技成果转移转化,支持人工智能领域创新创业。


(七)建设高素质人才队伍。


1.加快本地人才培养。


构建“高校—政府—企业—科研机构”联动的人才需求对接和定向培养机制,依托中国科学技术大学、合肥工业大学等高等院校和中科院合肥物质科学研究院等科研院所科教资源,加大人工智能人才培养力度,打造人工智能领军人才,构建面向产业发展前沿的多层次、高质量人才团队。鼓励和引导省内创新人才、团队加强与全球顶尖人工智能研究机构合作互动。


2.加大高水平人才引进力度。


围绕重大研发任务和基地平台建设,统筹利用国家“千人计划”和省“百人计划”“外专百人计划”等现有人才计划,在国内外人工智能人才集聚区域,定期召开人才引进对接会,引进人工智能领域国内外顶尖科学家、高水平创新团队以及优秀青年人才。实行特殊人才政策,为外籍高端人才的来华工作许可、落户、子女教育等提供绿色通道。


3.加强人工智能领域学科建设。


支持中国科学技术大学、合肥工业大学、安徽大学等高校设置人工智能相关专业。鼓励高校在原有基础上拓宽人工智能教育内容,形成“人工智能+X”的复合专业培养新模式。支持人工智能与数学、计算机科学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合。加强产学研合作,鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人工智能学科建设。


(八)强化基础设施保障。


1.建设信息基础设施。


加快布局实时协同的人工智能5G增强技术研发及应用,建设面向空间协同的人工智能高精度导航定位网络,发展支撑智能化的工农业互联网、面向无人驾驶的车联网等,研究智能化网络安全架构。加快建设天地一体化信息网络,推进天基信息网、未来互联网、移动通信网的全面融合。布局建设超级计算基础设施,加强分布式计算基础设施和云计算中心建设,构建可持续发展的高性能计算应用生态环境。


2.推动数据开放共享。


加大政府高质量数据开放力度,按照“个人、法人、涉密、非涉密”等不同维度梳理整合数据,加快建成政府数据开放平台,从基础民生保障向企业应用等更广泛领域拓展。支持公共信息资源库建设。加快建设政府治理、公共服务、产业发展、技术研发等领域大数据基础信息数据库及数据共享交换平台、数据开放平台等公共基础设施,构建跨地域、跨部门、跨行业的大数据共建共享机制。鼓励企业按照数据标准采集并共享生产流程数据,建立统一的数据整合和交易平台,推动数据交易良性运转。选择部分重点行业搭建数据共享平台,对数据进行标注和分类,提升数据质量,数据所有权归属政府管控;人工智能企业在可控范围内,将自身算法产品上传至共享平台,并进行算法模型训练,推动算法快速更新迭代。


3.提升信息安全保障能力。


建设国内领先的安全测评、容灾备份、电子认证等信息安全基础设施,健全以等级保护、网络信任体系和应急处理机制为重点的信息安全保障体系,大力建设信息安全监测评估、监督管理、标准认证和创新能力体系,探索建立数据安全流动认证体系。


四、保障措施


(一)加强组织领导。


成立省人工智能发展工作领导小组,统筹制定人工智能发展战略,落实推进重大任务,协调解决产业发展中的重大问题。领导小组下设技术攻关办公室和产业推进办公室。建立人工智能发展专家委员会,提供人工智能发展战略、发展路径、产业布局、人才引进等方面的决策参考,以及基础研究、技术开发和产业发展等方面的咨询服务。


(二)完善政策举措。


建立规划中期评估机制,适时调整完善规划相关内容。制定支持人工智能产业发展的专项政策,构建产业发展政策支撑体系。按照《财政部税务总局国家发展改革委工业和信息化部关于集成电路生产企业有关企业所得税政策问题的通知》(财税〔2018〕27号),对符合条件的集成电路生产企业实行相应税收减免政策。围绕人工智能产业主攻方向,制定智能语音、图像识别、深度学习、智能决策等关键核心技术攻关及家电、汽车、大健康等领域应用实施方案,指导各市、园区编制相关专项规划。在“人工智能+”领域,大力推进政策创新,推动人工智能在重点领域试点示范。紧密对接国家制定的人工智能领域法律法规和伦理规范,积极应对人工智能发展可能带来的社会、伦理和法律挑战。


(三)加大资金支持。


统筹政府和市场多渠道资金投入,加大财政资金支持力度,积极争取国家研发计划、重点项目和创新平台相关资金支持。通过省“三重一创”、制造强省、科技创新等相关政策,加大对人工智能基础前沿研究、关键共性技术攻关、成果转移转化、支撑平台建设和产业化的支持力度。运用“基地+基金”“产业+基金”等模式,完善股权、债权投资体系,支持不同发展阶段的人工智能企业加快发展。利用天使投资、风险投资、创业投资基金及资本市场融资等多种渠道,引导社会资本支持人工智能发展。支持人工智能企业通过融资租赁、信用贷款、知识产权质押贷款、股权质押贷款、担保贷款、信用保险等方式融资。发行创新服务券,支持各类智能企业加大投入,购买各类智能服务。


(四)深化开放合作。


构建链接全球人工智能高端创新资源的合作网络,畅通与国外知名创新中心、协会组织和行业机构的交流渠道。鼓励省内企业与国内外相关企业、高校及科研机构开展人工智能领域研发合作,联合开展新技术新产品研发转化等。鼓励跨国公司、国外机构、国内优势企业等在我省设立人工智能研发机构、人才培训中心和生产企业。支持省内人工智能企业在海外设立研发中心、离岸孵化器等分支机构。利用产业基金支持人工智能产品与服务走出去,实施海外投资并购。


(五)健全服务体系。


加强人工智能产业经济运行的分析和监测,建立与重点企业、高校、科研机构和领军人才的定期会商机制,协调推进技术创新发展、重大平台建设、重点项目实施、重大政策落实等问题。建立省人工智能产业联盟,促进行业交流合作和应用。加强人工智能知识产权保护,支持企业在人工智能重点技术和应用领域积极申请专利。加快推进专利基础信息资源开放共享,建设人工智能公共专利池。加强人工智能在家电、汽车、大健康、农业等细分领域的网络、软硬件、数据、系统、测试等标准化工作,研究制定相关的技术标准,积极牵头或参与国际标准制定,抢占市场制高点。加强质量检测认证,搭建人工智能产业发展综合服务平台。


(六)营造发展氛围。


在智能养老、智能教育等领域,选择机构进行试点,抢占发展先机,形成品牌效应,力争尽早形成一批可复制、可推广的试点经验,更好发挥示范带动作用。定期组织举办人工智能大会等高峰论坛,邀请国内外行业知名研究机构和企业参加,围绕人工智能产业整体发展态势和趋势等主题,选取人工智能关键技术、平台、硬件、应用等相关专题,聚集全球顶级资源,研究探讨人工智能发展方向与路径等。举办人工智能创新创业大赛等高端活动,进一步激发创新活力,吸引高端人才集聚,提升我省人工智能产业发展的影响力。及时总结全省人工智能产业发展中的典型案例和成功经验,加大宣传力度,在全社会营造人工智能创新发展的良好氛围。


来源:中国新闻网


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