2019年度重点研发计划主动设计申报指南

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1、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：研究深度学习计算技术，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：完成基于深度学习计算芯片的整体设计方法，开发出深度学习计算芯片、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

2、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、深度学习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

3、微处理器、功率管理模块、－68－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

4、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

5、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：－68－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：

6、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

7、。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、自主学习等混合智能技术。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

8、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：－68－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、运行状态信息获取与融合、在线实时监测与大数据诊断