地球观测与导航+云计算和大数据重点专项申报指南

2017-10-11 慧天地

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“地球观测与导航”重点专项2018年度项目申报指南

为落实《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006—2020年）》提出的任务，国家重点研发计划启动实施“地球观测与导航”重点专项。根据本重点专项实施方案的部署，现发布2018年度项目申报指南。

本重点专项总体目标是：面向国家经济转型升级与生态文明建设、“一带一路”战略实施与新型城镇化发展规划实施、地球科学研究等重大需求，应对全球变化与区域响应等严峻挑战，瞄准地球观测与导航技术国际发展前沿，显著提升地球观测与导航综合信息应用水平与技术支撑能力，重点突破信息精准获取、定量遥感应用等关键技术和复杂系统集成共性技术，开展地球观测与导航前瞻性技术及理论、共性关键技术、应用示范等技术研究，为构建综合精准、自主可控的地球观测与导航信息应用技术系统奠定基础。

本重点专项按照新机理新体制先进遥感探测技术、空间辐射测量基准与传递定标技术、高性能空天一体化组网监测系统技术、地球系统科学与区域监测遥感应用技术、导航定位新机理与新方法、导航与位置服务核心技术、全球位置框架与位置服务网技术体系、城市群经济区域与城镇化建设空间信息应用服务示范、重点区域与应急响应空间信息应用服务示范等9个创新链（技术方向），共部署45个重点研究任务。专项实施周期为5年（2016—2020年）。

2016年，本重点专项在7个技术方向已启动15个研究任务的26个项目。2017年，在7个技术方向已启动16个研究任务的16个项目。2018年，在8个技术方向启动13个研究任务，拟支持13-26个项目，拟安排国拨经费总概算为5.86亿元。凡企业牵头的项目须自筹配套经费，配套经费总额与国拨经费总额比例不低于1：1。

项目申报统一按指南二级标题（如1.1）的研究方向进行。除特殊说明外，拟支持项目数均为1-2项。项目实施周期不超过4年。申报项目的研究内容须涵盖该二级标题下指南所列的全部内容和考核指标。项目下设课题数原则上不超 31 47946 31 15232 0 0 2738 0 0:00:17 0:00:05 0:00:12 29975个，每个课题参研单位原则上不超过5个。项目设1名项目负责人，项目中每个课题设1名课题负责人。

指南中“拟支持项目数为1-2项”是指：在同一研究方向下，当出现申报项目评审结果前两位评分相近、技术路线明显不同的情况时，将同时支持这2个项目。2个项目将采取分两个阶段支持的方式。第一阶段完成后将对2个项目执行情况进行评估，根据评估结果确定后续支持方式。

1. 新机理新体制先进遥感探测技术

1.1空间量子成像技术（基础前沿类）

研究内容：面向同时兼顾高空间分辨率、夜间弱光成像和全天时对地观测能力的各类区域性监测任务需求，开展基于激光、太阳光、自发辐射等光量子探测技术的空间量子成像技术研究，包括：星载量子成像天地一体化总体技术研究、基于热光源的计算量子成像方法研究、反射信号与计算信号关联成像遥感技术、概率性单光子探测模式下的超高灵敏度量子成像等关键技术研究；完成机载原理样机研制并进行机载飞行试验验证，为未来近地轨道量子成像卫星的在轨应用奠定技术基础。

考核指标：完成成像距离不小于50km、像素点不低于1k、数据采集速率不小于5帧/秒、分辨率不低于1m（50km成像距离）、超4倍及以上衍射极限成像能力的机载量子成像原理样机系统设计与研制，并完成机载飞行验证试验；形成轨道设计高度在300~1000km范围内针对基于激光、太阳光、自发辐射三类不同量子成像技术的星地一体化系统总体初步方案。

1.2光丝激光大气多组份监测技术（基础前沿类）

研究内容：针对传统激光雷达难以对排放在大气中的多氯联苯、苯并[α]芘、氟利昂、金属等重要污染物进行化学成分遥感监测的问题，突破高集成度高功率飞秒激光器、光丝空间分布调控、高灵敏度光谱分辨技术、光丝和物质相互作用分子动力学、多组份大气污染识别等关键技术；研制原理样机，开展地面验证试验，为大气污染多组份监测提供坚实科学技术基础。

考核指标：研制原理样机一套，实现扫描视场±35°、观测谱段为320 nm ~ 950 nm、激光器峰值功率达到TW级（脉冲宽度~ 30 fs、重复频率 1 kHz、脉冲能量 30 mJ）、污染物化学成分种类多于20 种（包含多氯联苯、苯并[α]芘、氟利昂124、四氟甲烷、六氟乙烷、铅、铬、砷、汞、锌等）、在干净大气背景条件下化学浓度测量灵敏度优于50ppm （探测距离 1 km）等探测能力。

1.3全天时主动式高光谱激光雷达成像技术（基础前沿类）

研究内容：面向航空航天高光谱激光雷达对地观测技术发展前沿、目标探测空间三维-光谱信息一体化获取与识别应用需求，开展激光雷达高光谱成像新体制，突破高输出功率超连续谱激光光源技术、激光高光谱全波段同步成像技术、激光回波高光谱回波信息接收与空间三维-光谱数据处理技术；研制可见-近红外谱段的高光谱激光雷达机载原理样机，开展航空飞行验证。

考核指标：研制高光谱激光雷达机载原理样机，探测距离不小于500m、视场角不小于30°、光谱范围400nm ~ 900nm、光谱分辨率优于10nm、波段数不少于50、激光足印大小不大于1mrad、激光点间距不大于1mrad、激光全波形回波数字采集量化位数不低于12、测距分辨率达到毫米级，其宽谱段激光器平均光谱功率密度不低于10mW/nm。

2. 空间辐射测量基准与传递定标技术

2.1太阳反射谱段空间辐射基准载荷技术（共性关键技术类）

研究内容：突破太阳反射谱段空间辐射观测基准溯源、宽谱段低噪声参量下转换相关光子探测、空间应用稳定性及环境适应性设计等关键技术，研制太阳总辐照度和地球观测基准载荷（可同时实现月亮辐照度测量），以及太阳光谱辐照度观测相关光子自校准基准载荷原理样机；开展精度与稳定性地面验证。

考核指标：太阳总辐照度测量：光谱范围0.2μm~35μm，探测SNR大于3000，绝对测量不确定度小于0.05%。太阳光谱辐照度测量：光谱范围380nm~2500nm，光谱分辨率优于3nm（380nm-1000nm）和8nm（1000nm-2500nm），光谱定标精度0.2nm~0.5nm，探测SNR大于500，绝对测量不确定度小于0.3%。地球反射辐射观测：光谱范围380nm~2350nm，光谱分辨率优于10nm，光谱定标精度0.2nm~0.5nm，探测SNR大于300；星下点空间分辨率优于100m；幅宽不低于50km；绝对光谱辐亮度不确定度小于1%。

2.2红外发射谱段空间辐射基准载荷技术（共性关键技术类）

研究内容：开展高精密干涉式红外高光谱对地观测基准载荷技术研究，突破高精度红外定标溯源、红外超光谱宽波段高灵敏度干涉探测、高稳定度干涉调制、颤振抑制、光谱与辐射定标等关键技术，研制红外超高光谱辐射基准载荷原理样机，完成精度验证。

考核指标：光谱覆盖600 cm~2700cm，光谱分辨率优于0.5cm，IFOV（瞬时视场）17km，探测灵敏度0.1K@270K，黑体发射率大于0.999，绝对定标不确定度小于0.2K。

2.3空间辐射基准传递定标及地基验证技术（共性关键技术类）

研究内容：面向定量遥感信息技术高速发展对提高我国遥感产品质量的迫切应用需求，针对空基标准辐射定标系统向光学遥感业务卫星高精准传递辐射测量基准和各类光学遥感卫星数据产品辐射质量可追溯的辐射定标前沿问题，突破高精准空间辐射基准一致性传递、国际网络化地基自主辐射定标、空间辐射基准传递定标系统外场测试、国际定标基准溯源与不确定性分析等关键技术，研制空间辐射测量基准传递定标数据处理与溯源分析系统，形成天-地一体化空间辐射定标基准传递技术体系。在平流层高度开展空间辐射基准传递定标外场综合测试，进行可见-热红外谱段遥感载荷的空间辐射基准传递定标及地基验证示范应用，实现多系列光学卫星产品辐射质量与一致性评估。

考核指标：空间辐射测量基准从基准载荷传递至待定标载荷的不确定度：太阳反射谱段优于2%、红外发射谱段优于0.2K；单载荷相对辐射定标精度：太阳反射谱段优于1%、红外发射谱段优于0.2K。基于国际等效互认的辐射定标场，开展升空高度不小于18km的空间辐射基准传递定标外场测试，并进行我国在轨遥感卫星辐射级产品质量控制示范应用。光学载荷辐射定标结果地基验证不确定度：太阳反射谱段优于4%、红外发射谱段优于1K。形成相关国家标准不少于3项。

2.4 国产多系列遥感卫星历史资料再定标技术（共性关键技术类）

研究内容：针对我国气象、资源、海洋等民用系列遥感卫星积累的近三十年的空间对地观测数据，开展长时间序列遥感卫星历史数据精细化再定标研究。突破卫星轨道漂移与通道衰变复合分析、全球稳定自然目标甄别与特征建模、多载荷时空与光谱匹配等关键技术，分析遥感载荷的定标参数变化趋势及其响应物理机理，完成基于再分析资料的卫星观测辐射模拟及验证，构建国产系列遥感卫星历史数据再定标系统。实现长时间序列卫星历史数据再定标。在此基础上，开展典型产品生成应用示范。

考核指标：形成10-30年气象、海洋、资源等民用国产遥感卫星长时间序列一致性定标后的初级气候数据集（FCDR）。在仪器工作正常条件下，太阳反射波段辐射定标精度误差：0.5K（业务星）、1K（试验星）,红外波段辐射定标误差：0.5K（业务星）、1K（试验星）,微波吸收通道辐射定标误差：1K。遥感仪器生命周期内定标长期稳定性优于2%。生成5种以上典型气候产品（TCDR）专题数据集。

3. 地球系统科学与区域监测遥感应用技术

3.1全球综合观测成果管理及共享服务系统关键技术研究（共性关键技术与应用示范类）

研究内容：面向互联网环境下多源、多尺度、多类型、大规模全球动态综合观测成果管理及相应的空间信息、地学知识、应用模型的关联融合、管理维护、共享服务需求，研究基于互联网的全球综合观测成果典型要素的智能发现、快速关联、融合处理技术；突破全球巨量观测成果的动态组织、高效管理与多模综合检索等技术；突破基于全球时空大数据的领域知识建模与共享、服务加速等技术；研制海量综合观测数据知识化管理平台，建立基于统一标准与接口的分布式数据中心和领域模型服务中心，实现需求驱动的全球观测成果主动发现、动态聚合、高效管理与智能服务应用示范。

考核指标：全自主知识产权的综合观测大数据管理平台，支持PB级（或1亿条）全球综合观测成果的动态高效管理；全球综合观测成果能依据主题关联和基于位置关联或混合关联；提出3种以上基于图像的智能检索方法；基于图像、文本及时空约束的混合检索响应时间不超出3秒；支持互联网环境下不少于3类典型要素的混合观测-分析-制图任务在线聚合；支持不少于1万个并发用户的全球综合观测成果智能搜索、主动推送、关联分析与深度共享；支持不少于5个领域的知识建模；提出不少于10种典型应用场景的动态信息服务模板。

4. 导航定位新机理与新方法

4.1城市区域及重点设施GNSS 干扰检测与定位新技术及应用示范（应用示范类）

研究内容：面向卫星导航信号易受到有意或无意干扰，威胁到北斗/GNSS安全使用的问题。开展针对导航信号特征的城市敏感区域及机场等重点设施干扰检测与定位技术研究，突破干扰源特征识别、区域干扰监测网系统设计、干扰源检测定位、干扰威胁评估等关键技术，建立空地协同的GNSS干扰测试检测平台，开展演示验证示范。

考核指标：1）干扰监测信号：北斗、GPS、GLONASS、GALILEO导航信号，重点针对B1、B2、L1、L2、L5信号；2）影响GNSS服务性能的电磁干扰检测成功率达95%，典型的电磁干扰定位精度0.08*R（R为检测系统与干扰源的距离）、定位成功率达90%；3）测试平台检测干扰源包括：窄带、宽带、脉冲；4）演示验证区域不少于50km，高度0m~1500m。

5. 导航与位置服务核心技术

5.1 自适应导航软硬件技术（共性关键技术类）

研究内容：针对卫星导航的脆弱性问题，开展自适应智能导航理论与方法研究，构建多传感器自适应导航软硬件融合体系，突破多源异构传感器自适应抗差、防欺骗与完好性、智能自适应融合，以及基于低功耗和芯片化多传感器的硬件自适应集成等关键技术，研发多传感器自适应导航软硬件融合系统，实现载体在复杂环境下连续可靠的导航定位，提升载体导航定位系统的坚韧性。

考核指标：复杂环境下载体连续导航定位精度为亚米级；自适应导航软硬件系统在线初始化时间优于0.01s，对载体运动变化的识别及响应时间优于0.1s；信号异常识别率优于90%；具备防止转发式和生成式两种欺骗模式的能力，传感器种类不少于6类；研制的自适应导航核心组件体积小于600立方毫米，功耗小于100毫瓦。

6. 全球位置框架与位置服务网技术体系

6.1全球位置框架与编码系统（基础前沿类）

研究内容：面向全球位置信息服务、全球战略分析等重大应用需求，在多重时空框架的基础上，发展面向真实椭球地球空间下的位置表达与空间剖分统一数学模型、多尺度位置变换与语义融合等理论，突破全球陆海空一体化的位置框架与多分辨率网格空间的地表特征表达、绝对与相对全球位置联合编码与一致性维护、全球位置框架下的地物特征语义描述与共享关联等前沿关键技术，构建全球网格位置计算系统与查找表、全球网格构建与分析系统。

考核指标：全球位置编码分辨率优于1米级，全球陆海空一体化的位置统一描述标准框架国家标准（建议稿）一套；全球位置统一编码国家标准（建议稿）一套；编码系统和编码查找表一套，地物特征目标载体超过2000万个；全球格网构建与分析软件系统一套，自主核心专利5项；面向重大应用的示范系统一套。

7. 城市群经济区域与城镇化建设空间信息应用服务示范

7.1新型城镇化建设与管理空间信息综合服务及应用示范（应用示范类）

研究内容：面向中小城市和特色小城镇的规划建设管理需求，利用北斗卫星导航定位系统、国产高分辨率卫星及航空遥感、全息地理信息系统等手段，突破精准时空信息快速获取与处理、多源信息动态融合分析与多维动态表达、多层级信息综合协同管理应用等关键技术，重点研究城镇空间资源综合规划与利用分析、城镇重要基础设施与建筑安全监测评估、城镇地质灾害综合防范、历史文化名城名镇保护利用监测评价、城镇固废垃圾遥感监测、特色镇人居环境与产业发展动态监测等技术，研制适合中小城市和小城镇的规划建设管理空间信息综合服务平台，开展中小城市和特色小城镇规划建设管理空间信息综合服务应用示范，为促进新型城镇化发展提供坚实的科技支撑。

考核指标：用于城镇空间资源综合规划与利用分析、历史文化名城名镇保护利用监测评价和特色镇人居环境与产业发展动态监测的时空信息的空间分辨率达到0.2m，重要基础设施与建筑位移监测精度达到毫米级；城镇空间信息综合服务平台可集成多种实时传感器数据和建筑信息模型数据，具备集成10类以上PB级时空数据的能力；在10~15个中小城市和小城镇（优先选择全国重点镇）开展综合应用服务示范并在业务主管部门实现业务化运行。

8. 重点区域与应急响应空间信息应用服务示范

8.1城镇公共安全立体化网络构建与应急响应示范（应用示范类）

研究内容：面向城镇突发公共安全事件，开展网格化城镇安全管理系统集成技术和安全可疑目标空地协同监测应用技术研究，实现区域网格化、信息采集智能化、管理精细化，有效提升城镇突发事件应急救援能力；针对城镇敏感区域与重要设施，建立完善的立体化监测体系，开展遥感信息、地面智能化视频监控信息、地形地貌、建筑物分布、人口分布、警情等多源信息综合分析技术集成研究，准确识别潜在安全隐患的空间分布，实现协同侦测与突发事件应急处置；选取“一带一路”典型城镇具有重大影响的突发公共安全及自然灾害事件，开展城镇突发安全事件协同应急响应应用示范。

考核指标：构建城镇网格化管理、立体化协同侦测与突发公共安全事件应急响应指挥技术体系，建立城镇突发事件立体监测网络与应急响应标准规范，实现重点区域亚米级与非重点区域百米级基础数据，以及城镇敏感区域与重要设施亚米级空间信息获取；遥感数据获取后1小时内，完成信息提取与情报分析；应用示范选择“一带一路”沿线重点城镇，构建至少2个网格化城镇公共安全空间信息服务与应急响应平台，并实现业务化运行服务。

“云计算和大数据”重点专项2018年度项目申报指南

为落实《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》，以及国务院《关于促进云计算创新发展，培育信息产业新业态的意见》和《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》等提出的任务，国家重点研发计划启动实施“云计算和大数据”重点专项。根据本重点专项实施方案的部署，现发布2018年度项目申报指南。

本重点专项总体目标是：形成自主可控的云计算和大数据技术体系、标准规范和解决方案；在云计算与大数据的重大设备、核心软件、支撑平台等方面突破一批关键技术；基本形成以云计算与大数据骨干企业为主体的产业生态体系和具有全球竞争优势的云计算与大数据产业集群；提升资源汇聚、数据收集、存储管理、分析挖掘、安全保障、按需服务等能力，实现核心关键技术自主可控。

本重点专项按照云计算和大数据基础设施、基于云模式和数据驱动的新型软件、大数据分析应用与类人智能、云端融合的感知认知与人机交互等4个创新链（技术方向），共部署31个重点研究任务。专项实施周期为5年（2016—2020年）。

2016年，本重点专项在4个技术方向已启动12个研究任务的15个项目。2017年，在4个技术方向已启动15个研究任务的15个项目。2018年，在4个技术方向启动20个研究任务，拟支持20-40个项目，拟安排国拨经费总概算为6.25亿元。凡企业牵头的项目须自筹配套经费，配套经费总额与国拨经费总额比例不低于1：1。

项目统一按指南二级标题（如1.1）的研究方向组织申报。除特殊说明外，拟支持项目数均为1-2项。项目实施周期不超过3年。申报项目的研究内容须涵盖该二级标题下指南所列的全部考核指标。项目下设课题数原则上不超过5个，每个课题参研单位原则上不超过5个。项目设1名项目负责人，项目中每个课题设1名课题负责人。

指南中“拟支持项目数为1-2项”是指：在同一研究方向下，当出现申报项目评审结果前两位评价相近、技术路线明显不同的情况时，可同时支持这2个项目。2个项目将采取分两个阶段支持的方式。第一阶段完成后将对2个项目执行情况进行评估，根据评估结果确定后续支持方式。

1. 云计算和大数据基础设施

1.1 数据科学的若干基础理论（基础研究类）

研究内容：研究大数据的统一表示和有效度量；研究大数据的新型计算复杂性理论；研究高通量计算理论与算法；研究近似计算理论与算法；研究数据副本一致性理论、数据压缩与摘要理论；研究数据数据权属理论等。

考核指标：形成有国际性影响的数据科学理论体系，研制可验证其理论和算法有效性的原型系统，发表一批高水平学术论文和若干专著。在关键技术上申请系列专利，形成专利群。

1.2 基于非易失存储器（NVM）的TB级持久性内存存储技术与系统（共性关键技术类）

研究内容：研究基于持久性内存的混合主存系统I/O栈与存储管理策略；研究分布式持久性内存文件系统；研究基于远程直接数据存取（RDMA）的分布式持久性共享内存新型编程模型及其应用编程接口；构建分布式持久性内存存储系统；研制基于TB级内存系统的典型大数据应用系统扩展并示范应用。

考核指标：研制不少于8节点的内存存储系统，每节点均包含TB级非易失性内存；分布式内存系统中节点间通信延迟不超过1µs，高负载通信延迟不超过10µs，带宽可扩展，8节点带宽不低于40GB/s；读操作ops不低于5000万/s，写操作ops不低于1000万/s；在ZB 级大数据场景下应用于1-3 个典型领域。在关键技术上申请系列专利，形成专利群，发表一批高水平学术论文。

1.3 面向异构体系结构的高性能分布式数据处理技术与系统（共性关键技术类）

研究内容：面向分布式异构体系结构，研究基于数据流的编程模型、性能分析方法、同步与通信技术和运行时系统，并实现高通量视频等典型应用示范。具体内容：支持异构体系结构上的数据流编程模型与软件工具链；异构体系结构上的运行时系统，支持CPU与加速器之间的高效率混合执行，支持加速器上的细粒度流水线并行；性能分析技术和优化调度技术，优化分配CPU与加速器上的运行资源；分布式异构系统数据处理技术，包括数据与计算的高效划分技术、负载平衡以及高性能同步与通信技术。

考核指标：支持CPU-GPU异构体系结构，并支持单机多加速器和多机多加速器。性能分析工具支持多种程序执行模式的优化选取，并可给出混合模式时的CPU-GPU执行比例。支持单个GPU SM上部署多个核（kernel）的细粒度任务调度，以及以此为基础的流水线并行模式。单机和多机（不低于8台服务器16块GPU）上CPU/GPU细粒度混合执行的应用性能是当前通用CPU的5倍以上，是仅实现粗粒度并行性的GPU的2倍以上。在关键技术上申请系列专利，形成专利群，发表一批高水平学术论文。

1.4 面向图计算的通用计算机技术与系统（共性关键技术类）

研究内容：研究图计算众核处理器和异构图计算机体系结构；研制支撑异构图计算机的系统软件；研究面向异构图计算机系统的分布式处理技术；研究基于异构图计算机的数据管理与处理系统；研制基于异构的图计算机的通用计算机系统，开展应用示范。

考核指标：研制面向图计算的众核处理器芯片原型；研制基于已有加速器的低功耗异构的图计算系统，单节点图计算机总体性能达到GTEPS，性能功耗比提升10倍；在浮点运算能力不大于1TFlops 的条件下，每秒处理的边数大于10GTEPS，静态图计算可获得2-3倍加速比；单节点支持50亿条边的图数据存储和查询，平均查询响应时间为秒级，支持每秒10万边的图流数据分析；针对金融等领域2个以上典型应用开展应用验证。在关键技术上申请系列专利，形成专利群。发表一批高水平学术论文。

1.5 面向国产处理器的虚拟化技术与系统（共性关键技术类）

研究内容：研究面向国产单核/多核/众核处理器的虚拟化架构、虚拟化技术、容器技术等；研究虚拟执行环境的构建与优化技术、虚拟计算环境下应用驱动的软件栈设计/构造的理论和方法；研究轻量级虚拟机镜像定制、应用定制的虚拟机优化等方法和技术，构造面向特定领域/应用的轻量级虚拟机；研究虚拟化和虚拟机的性能评价方法与基准测试、性能调优工具；研制采用国产单核/多核/众核处理器的云服务器原型，在云计算系统中应用验证。

考核指标：研发面向国产处理器的虚拟化、虚拟机监控器、虚拟机三类核心技术，支持多核、众核异构计算资源的虚拟化，支持虚拟资源的统一调度和分配，基于多核的国产服务器虚拟机数量不小于256，每虚拟机内存最大2TB，处理器和内存虚拟化开销小于百分之三；采用国产处理器的云服务器原型在关键行业的云计算系统中开展应用验证，在典型云计算应用负载下，与采用X86处理器的云服务器对应指标相当，提升基于国产处理器的云装备在云计算行业的应用能力。申请系列专利，发表一批高水平学术论文。

1.6 数据驱动的云数据中心智能管理技术与平台（共性关键技术类）

研究内容：研究超大规模云数据中心运行数据的管理方法；研究基于运行数据的云数据中心运行评估与预测技术，实现数据驱动的云数据中心运行精准化评估与预测；研究数据驱动的大规模云数据中心资源智能调度与管理技术；面向典型领域，研究应用导向的云工作流智能管理与调度技术，提供高能效、高服务质量的云工作流应用服务；研制云数据中心智能部署、运维管理与服务能力保障系统，并开展示范应用。

考核指标：形成智能化的云数据中心系统运行评估、行为预测、资源调度、工作流管理与系统运维的关键技术体系；云工作流和云服务请求的接受率比当前主流水平提升20%以上，满足用户在时间和成本等多方面的差异化需求；研制的云数据中心智能管理系统在数十万台量级服务器规模的云数据中心开展示范应用；申请系列专利，发表一批高水平学术论文，并完成若干国家标准（送审稿）或国际标准提案。

2. 基于云模式和数据驱动的新型软件

2.1群智化生态化软件开发方法与环境（基础研究类）

研究内容：研究基于互联网的群体智能的形成机理、软件生态系统中的群体协作规律、社区组织模式、社会化特性和最佳实践；研究软件生态系统的多维度度量和评估方法、软件生态系统形成和演化的微过程模型等；研究基于大规模群体协同的在线需求获取与建模、软件设计与建模、软件构造与测试、个体信息融合与个性化信息推荐等群智软件开发模式与方法；研制基于群体智能的协作式软件开发、管理和维护支撑工具集及平台，形成支持智能化群体协作的软件开发环境，并进行示范应用。

考核指标：建立基于群智协作的软件开发模型与机制，形成覆盖软件生命全周期的群智软件开发方法、工具、环境和最佳实践，支持单一项目数千名开发者规模；形成兼容国际主流、符合中国特色的群智化软件开发生态系统建设方案，实际应用于10个以上项目合计1000名以上开发者；发表一批高水平学术论文，申请系列知识产权。

2.2 基于编程现场大数据的软件智能开发方法和环境（共性关键技术类）

研究内容：研究跨地域软件开发现场的数据实时采集、清洗、组织、管理技术，基于机器学习的程序语义学习及自动生成方法与技术；研究面向代码质量实时动态检测与质量提升的智能编程技术；研究面向代码风格与编程规范实时检测与改进的智能人机交互方法与技术、上下文感知的编程接口与代码推荐方法；构建跨地域的软件开发现场数据库和规范源码样例库，研制基于智能化人机交互协作的软件开发云平台，在不同规模的软件企业中进行示范应用。

考核指标：研制的平台支持1000人以上的软件开发现场，人机交互协作系统响应时间低于2秒；规范源码样例库覆盖100个项目上亿行代码；在3个以上不同规模软件企业进行示范应用，最大开发人员规模超过1000人，支持100个软件开发项目，每个项目代码量不低于10万行，智能化人机交互协作覆盖代码行超过70%，接口与代码推荐平均准确率超过70%，自动生成代码量超过50%；发表一批高水平学术论文，申请系列知识产权。

2.3面向智能制造的供应链流程管控软件平台（应用示范类）

研究内容：面向智能制造中供应链管理与优化及其涉及的企业研发设计、生产制造、经营管理、销售服务和客户服务等制造领域流程相关的核心问题，研究企业内外部系统异构数据获取和智能治理，面向制造领域关键流程的知识建模、数据分析和优化、深度网络挖掘和决策，以及不同规模的企业和供应商之间的供应链协同等基于云模式和大数据的新型软件应用关键技术，研制面向智能制造的供应链流程管控软件平台，并进行示范应用。

考核指标：异构数据治理软件系统支持30种以上企业资源管理系统（ERP）、制造执行系统（MES）、产品生命周期管理系统（PLM）、供应链管理系统（SCM）等制造领域国产和进口控制和管理软件系统90%基础数据的获取，提供实证的10PB级制造领域数据存储和计算能力；智能制造领域知识分析和优化平台支持供应链优化、质量改进、生产性故障预防、设备健康度评估等50个以上典型场景，支持多个供应链流程的组合式分析和优化；流程管控软件平台国产化率达到80%，在10个以上中国制造500强企业部署和应用；申请系列知识产权。

2.4 私有云环境下服务化智能办公系统平台（应用示范类）

研究内容：研究基于私有云环境构建办公系统（如政务办公等）的典型需求；提出适用于私有办公云建设的基础架构、技术体系与规范，提出基于国产基础软硬件系统的云-端配置解决方案；突破面向不同办公应用、场景、规模等个性化需求的国产软硬件的云化集成、适配与定制化管理关键技术；完成常见办公软件和文档工具等应用资源的服务化封装；研究数据驱动的办公流程优化、用户行为分析、智能化服务等应用技术；研制私有云环境下流程可定制的服务化智能办公系统平台，并提供支持二次开发的应用编程接口；开展平台的示范应用。

考核指标：研制的办公系统平台支持10种以上的智能办公场景，在典型的政务部门办公规模下的系统伸缩性、资源利用率、整体性价比和能效比均达到同期国际主流水平，软件平台自身国产化率超80%，示范应用的软硬件国产化率超80%，在3-5个重要的部门开展示范应用。申请系列知识产权，并制定若干行业、国家标准（送审稿）。

2.5云计算和大数据开源社区生态系统（应用示范类，含前期成果集成展示）

研究内容：研究开源社区的运作模式和商业模式，构建安全可控的中文开源项目和社区支撑平台，建立国内外开源项目和社区的按需同步机制，支持企业主导创建开源软硬件项目并建设相应的生态系统；建立软件开发知识库和软件工程云，支持大规模软件众包活动；汇聚一批云计算与大数据重点研发计划的前期软件成果，通过集成、优化、完善、增补，形成较全谱系的云计算与大数据开源软件体系；建设有较大影响力的云计算和大数据开源社区，汇聚成规模的云计算和大数据的技术人员；培养一批高素质的开源软件人才队伍。

考核指标：建成由中国主导的云计算和大数据开源社区，形成一支100人以上的开源项目和社区维护技术队伍，吸引100家以上云计算和大数据相关企业参与，注册用户超10万人，月活跃用户超1万人；汇聚1000项以上云计算和大数据相关开源软件（中国主导的开源项目不低于20%），合计每月更新超10万次、下载超100万次。

3. 大数据分析应用与类人智能

3.1大数据分析的基础理论和技术方法（基础研究+共性关键技术类）

研究内容：研究大数据环境下机器学习的创新理论和方法，面向流数据和复杂高维数据的新型分析技术，以及在特定约束条件（例如安全性、隐私性、实时性）下的大数据分析技术；研究大数据的可视化展现和分析技术，开发面向领域的可视化工具库；研究多源异构、先验知识缺乏、不确定条件下的大数据挖掘技术，以及符合人类认知不确定性特点的分析方法；研究知识的自动抽取、知识发现、知识推理、问题分析与求解的理论与方法，构建面向领域的知识图谱；研制开放共享的大数据分析平台，制定大数据分析平台通用要求相关标准，并提供大数据分析、挖掘和可视化的基准测试。

考核指标：建立比较系统的大数据分析基础理论和技术方法，在机器学习理论与方法上取得创新突破，形成国际影响。研制大数据分析、挖掘与可视化的算法与工具库，不少于20个独立的系统或工具，并在中国开源社区开放。发表一批高水平学术论文，撰写专著若干部。在关键技术上申请系列专利，形成专利群。在大数据分析平台通用要求上形成若干国家标准（送审稿）。

3.2 高时效、可扩展的大数据计算模型、优化技术与系统（共性关键技术类）

研究内容：研究对不同计算模式和不同任务负载可进行自适应优化和可伸缩调整的新型分布式数据存储系统；研究多种计算模型融合并存、执行过程可优化、分布式可扩展的大数据计算系统；研究各类经典大数据机器学习算法的高效并行化方法，设计通用的编程模型和接口，研制高效、可扩展、可兼容的大数据机器学习系统；研究智能式交互向导的大数据分析意图理解以及分析途径推荐技术；开展流数据大规模在线数据分析的综合示范应用。

考核指标：在混合负载下，新型存储系统的性能要比开源系统提高50%以上；大数据计算系统要支持批计算、流计算等多种计算模型；形成智能交互向导的反应时间小于1秒，推荐数据分析途径的用户满意度超过80%，有向导数据分析执行时效比无向导提高5倍以上；深度学习模型要实现百亿级参数的学习能力；示范应用的数据规模要达到PB级；主要系统在中国开源社区开放，发表一批高水平学术论文，关键技术申请系列发明专利。

3.3 教育大数据分析挖掘技术及其智慧教育示范应用（应用示范类）

研究内容：研究教育知识图谱构建与导航学习关键技术；面向用户的个性化教育资源融合关键技术；研究在线学习助手关键技术；研究基于大数据的教学绩效评价技术。构建出互联网智慧教育平台，具有教育知识图谱构建、导航学习、在线学习助手、精准化教育评价、虚实融合教学场景、多模态智能交互等功能或特点。依托该平台及上万门大型开放式网络课程（MOOC）资源，开展面向基础教育与高等教育的互联网智慧教育示范应用。

考核指标：知识间“主题-分面”关系、学习依赖关系抽取的平均精度达到90%，碎片化知识装配的平均精度达到87%；利用归一化折损累积增益（NDCG）评测推荐资源列表的排序质量，平均NDCG@10达到86%；在线学习助手支持人机多轮对话，答疑准确率达到90%。建立面向虚拟现实、增强现实和混合现实学习环境的评测指标体系，教学场景呈现和交互支持大视头盔显示器、手势识别和体感跟踪。在基础教育方面，重点开展大数据驱动的中小学生学业水平和信息素养测评示范，辐射涵盖辐射东、中、西部地区的100个示范区，10000所实验校，受益人数超过1000万；在高等教育方面，构建涉及100门课程的10万个知识主题树，包括基于VR/MR/AR技术的精品特色课程资源20门以上，学习者人数不少于300万。每年培养该领域专业人才30名以上。建立涵盖学习者、教师、学习环境、教学资源等对象的教育评价指标体系，提交行业标准规范5份。发表一批高水平学术论文，撰写专著若干部。在关键技术上申请系列专利，形成专利群。

3.4基于天空地一体化大数据的公共安全事件智能感知与理解（应用示范类）

研究内容：针对目前公共安全事件预测困难和检测不准的问题，综合利用卫星和航拍影像、地面跨时空视频、网络数据、电磁信息和地理信息等，实现面向公共安全的天空地一体化大数据智能处理。研究海量多源异构数据的跨时空、多尺度、多粒度关联，全天候的目标检测追踪、行为识别理解，建立符合人类不确定性认知特点的定性定量转换模型，以及个体行为与群体事件的演化预测模型；突破公共安全大数据关联弱、理解浅、利用差等瓶颈，构建一体化处理的公共安全事件智能感知和理解系统，支撑多源异构数据关联挖掘、异常行为智能感知和事件处置决策，并开展应用示范。

考核指标：研制天空地一体化、军警民数据贯通的公共安全事件智能感知与理解系统，并在反恐维稳重点地区或重点城市大型公共场所进行应用示范。支持3种以上卫星影像数据，典型区域变化检测准确率超过90%。支持3种以上语言的识别，语种识别准确率超过90%，已知有害文本和音视频发现率超过95%。人员和车辆的检测率超过90%，特定人员识别准确率超过95%。研发天空地网大数据在线分析与可视化工具，实现空间知识处理与服务，地址匹配率超过95%，百万级空间数据在线实时检索与展示的响应时间低于10秒。发表一批高水平学术论文，撰写专著若干部。在关键技术上申请系列专利，形成专利群。

3.5 基于立体精准画像的学术同行分类与推荐系统（应用示范类）

研究内容：研究适合学术同行评价和科研项目评审评估的学术行为画像模型和体系，研究各类科研行为数据获取、清理、组织、分析及应用可信保障技术，为百万量级的科研人员及十万量级科技专家，建立立体、精准、可信的科研行为画像，形成实时动态、智能的科研行为画像库和学术关系图谱；研究科研行为画像的准确性验证方法和技术；研究科研行为画像多种维度组合、自适应权重、个体隐私保护、关键科研行为信息安全保障等方法，以适应不同目的科研行为同行评价体系；研制以立体、精准、可信的科研行为画像为基础的学术同行分类与推荐系统以及国家科技计划评审评估数据服务支持系统并开展示范应用。

考核指标：科研行为画像库超过100万科研人员和10万科技专家，完成不少于10万科研人员和1万科技专家画像，与实际科研行为比对，精准度超过98%。建立科技专家关键科研行为数据可信溯源体系。具备24小时内新增1000个画像的能力。个体科研行为画像与真实行为的时间间隔在72小时以内。学术关系图谱为不少于1万科技专家抽取提供数据服务。在关键技术上申请系列专利，形成专利群。研制的系统在国家科技、教育等权威部门开展应用示范，能为不少于2类的国家科技计划的组织实施、评审评估等活动提供支持服务。

4. 云端融合的感知认知与人机交互

4.1人机物融合的云计算架构与平台（前沿基础类+共性关键技术类）

研究内容：针对人机物融合环境下的泛在化、社会化、情境化、智能化等应用特征，研究以人为中心的人机物融合云计算架构模型、终端和云端资源的软件定义方法、人机物融合应用的一体化建模方法等基础理论；研究以人为中心的终端和云端资源动态发现与协同管理技术、资源敏感和时空感知的应用自适应与自演化技术、面向移动互联网和物联网终端及边缘设备的超轻量虚拟化等关键技术；研制以人为中心的人机物融合云计算平台，并结合重点领域开展应用示范。

考核指标：建立面向人机物融合的软件定义基础理论与人机物融合云计算技术体系及规范；研制的云计算平台通过软件定义的方式接入并管理Android智能设备、Linux边缘设备和OpenStack公/私有云的软硬件及应用资源，验证的人机物融合场景需覆盖10个不同品牌合计100万台终端设备、支持1000个第三方商业应用的按需融合；发表一批高水平学术论文，申请系列知识产权。

4.2 基于云计算的沉浸式交互影像技术与系统（应用示范类）

研究内容：面向沉浸式交互影像内容创作制作，突破全尺度光场影像数据高效获取、跨维度影像数据的多尺度语义解析、影像大数据的动态聚合生长等关键问题；研究数据驱动的高精度、专业化、风格化素材知识表达，以及影像大数据的众包式素材库构建等数据处理关键技术；研究领域知识引导的影像级三维场景定制化自动构建、具有行为真实感的智能角色自主创建、云端融合的大规模影像个性化生成等内容创作关键技术；研究语义特征结构保持的影像编辑、典型交互功能的迁移合成、高效光场数据压缩技术、高维度影像数据的高效传播等内容制作关键技术；研制沉浸式交互影像的高效渲染、互动式显示、云端服务等技术平台及工具，开发相应标准化技术，实现电影电视、数字娱乐等行业的应用示范。

考核指标：影像数据采集能够支持专业级的光场三维场景获取，捕获面积≥20m2，捕获速度≥60fps；影像数据部件级语义解析准确率平均≥90%；模型库中模型数量≥5万个，自动构建的场景内模型数≥500个；影像编辑工具支持高维影像智能化创作关键功能；影像云平台传输带宽≥1TB/s，读取速度≥6GB/s，写入速度≥4GB/s；提交面向沉浸式交互影像的采集、生成、传输、呈现的技术规范及标准提案，实现影视制作、数字娱乐等行业的典型应用示例超过50个。发表一批高水平学术论文，撰写专著若干部。在关键技术上申请系列专利，形成专利群。

4.3多模态自然交互的虚实融合开放式实验教学环境（应用示范类）

研究内容：建立支持云端融合和多模态自然交互的虚实融合实验课堂教学环境，研制具备视觉、听觉、触觉等感知能力的交互模块基础件，以及相应的实物交互套件；建立支持中学教育主要课程的虚拟实验开放式开发平台和界面工具，支持教师自主生成虚实融合互动实验教学资源；围绕未来课堂核心概念，研制支持多模态人机交互的智能化实验学习环境，通过分析历史数据和实时交互行为，支持针对不同能力学生的精准化教育；建立新型探究式学习的全面评价体系，通过对学习过程与结果的智能识别与分析，汇集和提炼学习者的行为、心理和生理等多维度特征，实现对学习者多层次、精准化的客观评价。

考核指标：多模态自然交互模块基础件支持手势、语音、触觉、实物、笔式等交互技术，交互行为识别率大于90%；支持教师自主生成互动教学资源的虚拟实验开发平台和界面工具，覆盖数学、物理、化学、生物等主要课程；支持5种以上通道融合，提供课前、课中和课后全过程的个性化分析与智能推荐；制定云计算教学终端多模态人机交互技术标准，以及高沉浸呈现与多模态交互智慧教育课堂环境的行业规范；在中学开展应用示范，应用示范单位不少于200家；申请系列发明专利。

4.4基于云计算的移动办公智能交互技术与系统（应用示范类）

研究内容：研制以多模态自然人机交互和虚实融合技术为基础的多用户协同交互平台，实现相应的智能交互界面工具和支撑硬件，研究面向移动协同办公的多模态人机交互个性化自适应机制；突破大数据驱动的高灵敏度虚拟键盘和高准确度手指动作识别技术，研发面向移动终端的多模态深度融合的高效率信息输入和内容编辑技术；研究基于云端的多移动终端的分屏显示与协作机制，研制具有匹配个体差异的沉浸式超大视场显示终端，实现多移动终端、穿戴式显示终端与虚拟键盘、手势、语音等的统一交互方式；在上述研究基础上，研制面向行业移动办公应用的高效智能的多模态融合的可穿戴交互及便携式交互系统。

考核指标：多用户协同办公平台支持常见的移动终端，能支撑多模态人机交互和虚实融合的协同办公方式；多模态自然交互机制支持手势、语音、虚拟键盘、触控和笔等通道，支持冗余、互补、混合等3种以上交互通道融合方式；虚拟投射键盘击键动作识别准确率不低于95%；沉浸式显示系统视场角不小于150度，能自主显示虚拟键盘，并能与手势和语音交互等协同工作；智能可穿戴交互及便携式交互系统应支持企业办公、教育培训等行业用途，形成规模化产业应用。发表一批高水平学术论文，撰写专著若干部。在关键技术上申请系列专利，形成专利群。

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