各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团工业和信息化主管部分，各省、自治区、直辖市通信治理局，各相关单位：
为贯彻落实《中国制造2025》和《新一代人工智能生长计划》，加速人工智能工业生长，推感人工智能和实体经济深度融合，制定《增进新一代人工智能工业生长三年行动计划（2018-2020）》。现印发给你们，请结合实际认真贯彻落实。
附件： 增进新一代人工智能工业生长三年行动计划（2018-2020年）
目今，新一轮科技革命和工业厘革正在萌发，大数据的形成、理论算法的革新、盘算能力的提升及网络设施的演进驱感人工智能生长进入新阶段，智能化成为技术和工业生长的重要偏向。人工智能具有显著的溢出效应，将进一步发动其他技术的进步，推动战略性新兴工业总体突破，正在成为推进供应侧结构性革新的新动能、振兴实体经济的新机缘、建设制造强国和网络强国的新引擎。为落实《新一代人工智能生长计划》，深入实施“中国制造2025”，抓住历史机缘，突破重点领域，增进人工智能工业生长，提升制造业智能化水平，推感人工智能和实体经济深度融合，制订本行动计划。
一、总体要求
全面贯彻落实党的十九大精神，以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，凭据“五位一体”总体结构和“四个全面”战略结构，认真落实党中央、国务院决策安排，以信息技术与制造技术深度融合为主线，推动新一代人工智能技术的工业化与集成应用，生长高端智能产品，夯实焦点基础，提升智能制造水平，完善公共支撑体系，增进新一代人工智能工业生长，推动制造强国和网络强国建设，助力实体经济转型升级。
系统结构。掌握人工智能生长趋势，立足国情和各地区的工业现实基础，顶层引导和区域协作相结合，增强体系化安排，做好分阶段实施，构建完善新一代人工智能工业体系。
重点突破。针对工业生长的要害薄弱环节，集中优势力量和立异资源，支持重点领域人工智能产品研发，加速工业化与应用安排，发动产颐魅整体提升。
协同立异。发挥政策引导作用，增进产学研用相结合，支持龙头企业与上下游中小企业增强协作，构建良好的工业生态。
开放有序。增强国际相助，推感人工智能共性技术、资源和效劳的开放共享。完善生长情况，提升宁静包管能力，实现工业健康有序生长。
通过实施四项重点任务，力争到2020年，一系列人工智能标记性产品取得重要突破，在若干重点领域形成国际竞争优势，人工智能和实体经济融合进一步深化，工业生长情况进一步优化。
——人工智能重点产品规�；�，智能网联汽车技术水平大幅提升，智能效劳机械人实现规�；τ�，智能无人机等产品具有较强全球竞争力，医疗影像辅助诊断系统等扩大临床应用，视频图像识别、智能语音、智能翻译等产品抵达国际先进水平。
——人工智能整体焦点基础能力显著增强，智能传感器技术产品实现突破，设计、代工、封测技术抵达国际水平，神经网络芯片实现量产并在重点领域实现规�；τ�，开源开发平台开端具备支撑工业快速生长的能力。
——智能制造深化生长，庞大情况识别、新型人机交互等人工智能技术在要害技术装备中加速集成应用，智能化生产、大规模个性化定制、预测性维护等新模式的应用水平明显提升。重点工业领域智能化水平显著提高。
——人工智能工业支撑体系基本建立，具备一定规模的高质量标注数据资源库、标准测试数据集建成并开放，人工智能标准体系、测试评估体系及宁静包管体系框架开端建立，智能化网络基础设施体系逐步形成，工业生长情况越发完善。
二、培育智能产品
以市场需求为牵引，积极培育人工智能立异产品和效劳，增进人工智能技术的工业化，推动智能产品在工业、医疗、交通、农业、金融、物流、教育、文化、旅游等领域的集成应用。生长智能控制产品，加速突破要害技术，研发并应用一批具备庞大情况感知、智能人机交互、灵活精准控制、群体实时协同等特征的智能化设备，满足高可用、高可靠、宁静等要求，提升设备处理庞大、突发、极端情况的能力。培育智能理解产品，加速模式识别、智能语义理解、智能剖析决策等焦点技术研发和工业化，支持设计一批智能化水平和可靠性较高的智能理解产品或�？�，优化智能系统与效劳的供应结构。推动智能硬件普及，深化人工智能技术在智能家居、健康治理、移动智能终端和车载产品等领域的应用，富厚终端产品的智能化功效，推动信息消费升级。着重在以下领域率先取得突破：
（一）智能网联汽车。支持车辆智能盘算平台体系架构、车载智能芯片、自动驾驶操作系统、车辆智能算法等要害技术、产品研发，构建软件、硬件、算法一体化的车辆智能化平台。到2020年，建立可靠、宁静、实时性强的智能网联汽车智能化平台，形成平台相关标准，支撑高度自动驾驶（HA级）。
（二）智能效劳机械人。支持智能交互、智能操作、多机协作等要害技术研发，提升清洁、老年陪护、康复、助残、儿童教育等家庭效劳机械人的智能化水平，推动巡检、导览等公共效劳机械人以及消防救援机械人等的立异应用。生长三维成像定位、智能精准宁静操控、人机协作接口等要害技术，支持手术机械人操作系统研发，推入手术机械人在临床医疗中的应用。到2020年，智能效劳机械人情况感知、自然交互、自主学习、人机协作等要害技术取得突破，智能家庭效劳机械人、智能公共效劳机械人实现批量生产及应用，医疗康复、助老助残、消防救灾等机械人实现样机生产，完成技术与功效验证，实现20家以上应用示范。
（三）智能无人机。支持智能避障、自动巡航、面向庞大情况的自主航行、群体作业等要害技术研发与应用，推动新一代通信及定位导航技术在无人机数据传输、链路控制、监控治理等方面的应用，开展智能飞控系统、高集成度专用芯片等要害部件研制。到2020年，智能消费级无人机三轴机械增稳云台精度抵达0.005 度，实现 360 度全向感知避障，实现自动智能强制避让航空管制区域。
（四）医疗影像辅助诊断系统。推动医学影像数据收罗标准化与规范化，支持脑、肺、眼、骨、心脑血管、乳腺等典范疾病领域的医学影像辅助诊断技术研发，加速医疗影像辅助诊断系统的产品化及临床辅助应用。到2020年，海内先进的多模态医学影像辅助诊断系统对以上典范疾病的检出率凌驾95%，假阴性率低于1%，假阳性率低于5%。
（五）视频图像身份识别系统。支持生物特征识别、视频理解、跨媒体融合等技术立异，生长人证合一、视频监控、图像搜索、视泼魅摘要等典范应用，拓展在安防、金融等重点领域的应用。到2020年，庞大动态场景下人脸识别有效检出率凌驾97%，正确识别率凌驾90%，支持差别地区人脸特征识别。
（六）智能语音交互系统。支持新一代语音识别框架、口语化语音识别、个性化语音识别、智能对话、音视频融合、语音合成等技术的立异应用，在智能制造、智能家居等重点领域开展推广应用。到2020年，实现多场景下中文语音识别平均准确率抵达96%，5米远场识别率凌驾92%，用户对话意图识别准确率凌驾90%。
（七）智能翻译系统。推动高精准智能翻译系统应用，围绕多语言互译、同声传译等典范场景，利用机械学习技术提升准确度和实用性。到2020年，多语种智能互译取得明显突破，中译英、英译中场景下产品的翻译准确率凌驾85%，少数民族语言与汉语的智能互译准确率显著提升。
（八）智能家居产品。支持智能传感、物联网、机械学习等技术在智能家居产品中的应用，提升家电、智能网络设备、水电气仪表等产品的智能水平、实用性和宁静性，生长智能安防、智能家具、智能照明、智能洁具等产品，建设一批智能家居测试评价、示范应用项目并推广。到2020年，智能家居产品类别明显富厚，智能电视市场渗透率抵达90%以上，安防产品智能化水平显著提升。
三、突破焦点基础
加速研发并应用高精度、低本钱的智能传感器，突破面向云端训练、终端应用的神经网络芯片及配套工具，支持人工智能开发框架、算法库、工具集等的研发，支持开源开放平台建设，积极结构面向人工智能应用设计的智能软件，夯实人工智能工业生长的软硬件基础。着重在以下领域率先取得突破：
（一）智能传感器。支持微型化及可靠性设计、精密制造、集成开发工具、嵌入式算法等要害技术研发，支持基于新需求、新质料、新工艺、新原理设计的智能传感器研发及应用。生长市场前景辽阔的新型生物、气体、压力、流量、惯性、距离、图像、声学等智能传感器，推动压电质料、磁性质料、红外辐射质料、金属氧化物等质料技术革新，支持基于微机电系统（MEMS）和互补金属氧化物半导体（CMOS）集成等工艺的新型智能传感器研发，生长面向新应用场景的基于磁感、超声波、非可见光、生物化学等新原理的智能传感器，推动智能传感器实现高精度、高可靠、低功耗、低本钱。到2020年，压电传感器、磁传感器、红外传感器、气体传感器等的性能显著提高，信噪比抵达70dB、声学过载点抵达135dB的声学传感器实现量产，绝对精度100Pa以内、噪音水平0.6Pa以内的压力传感器实现商用，弱磁场区分率抵达1pT的磁传感器实现量产。在模拟仿真、设计、MEMS工艺、封装及个性化测试技术方面抵达国际先进水平，具备在移动式可衣着、互联网、汽车电子等重点领域的系统计划设计能力。
（二）神经网络芯片。面向机械学习训练应用，生长高性能、高扩展性、低功耗的云端神经网络芯片，面向终端应用生长适用于机械学习盘算的低功耗、高性能的终端神经网络芯片，生长与神经网络芯片配套的编译器、驱动软件、开发情况等工业化支撑工具。到2020年，神经网络芯片技术取得突破进展，推出性能抵达128TFLOPS（16位浮点）、能效比凌驾1TFLOPS/w的云端神经网络芯片，推出能效比凌驾1T OPS/w（以16位浮点为基准）的终端神经网络芯片，支持卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、是非期影象网络（LSTM）等一种或几种主流神经网络算法；在智能终端、自动驾驶、智能安防、智能家居等重点领域实现神经网络芯片的规�；逃�。
（三）开源开放平台。针对机械学习、模式识别、智能语义理解等共性技术和自动驾驶等重点行业应用，支持面向云端训练和终端执行的开发框架、算法库、工具集等的研发，支持开源开发平台、开放技术网络和开源社区建设，勉励建设满足庞大训练需求的开放盘算效劳平台，勉励主干龙头企业构建基于开源开放技术的软件、硬件、数据、应用协同的新型工业生态。到2020年，面向云端训练的开源开发平台支持大规模漫衍式集群、多种硬件平台、多种算法，面向终端执行的开源开发平台具备轻量化、�？榛涂煽啃缘忍卣�。
四、深化生长智能制造
深入实施智能制造，勉励新一代人工智能技术在工业领域各环节的探索应用，支持重点领域算法突破与应用立异，系统提升制造装备、制造历程、行业应用的智能化水平。着重在以下方面率先取得突破：
（一）智能制造要害技术装备。提升高等数控机床与工业机械人的自检测、自校正、自适应、自组织能力和智能化水平，利用人工智能技术提升增材制造装备的加工精度和产品质量，优化智能传感器与疏散式控制系统（DCS）、可编程逻辑控制器（PLC）、数据收罗系统（SCADA）、高性能高可靠嵌入式控制系统等控制装备在庞大事情情况的感知、认知和控制能力，提高数字化非接触精密丈量、在线无损检测系统等智能检测装备的丈量精度和效率，增强装配设备的柔性。提升高速分拣机、多层穿梭车、高密度存储穿梭板等物流装备的智能化水平，实现精准、柔性、高效的物料配送和无人化智能仓储。
到2020年，高等数控机床智能化水平进一步提升，具备人机协调、自然交互、自主学习功效的新一代工业机械人实现批量生产及应用；增材制造装备成形效率大于450cm3/h，连续事情时间大于240h；实现智能传感与控制装备在机床、机械人、石油化工、轨道交通等领域的集成应用；智能检测与装配装备的工业现场视觉识别准确率抵达90%，丈量精度及速度满足实际生产需求；开发10个以上智能物流与仓储装备。
（二）智能制造新模式。勉励离散型制造业企业以生产设备网络化、智能化为基础，应用机械学习技术剖析处理现场数据，实现设备在线诊断、产品质量实时控制等功效。勉励流程型制造企业建设全流程、智能化生产治理和安防系统，实现连续性生产、宁静生产的智能化治理。打造网络化协同制造平台，增强人工智能指引下的人机协作与企业间协作研发设计与生产能力。生长个性化定制效劳平台，提高对用户需求特征的深度学习和剖析能力，优化产品的�？榛杓颇芰透鲂曰楹戏椒�。搭建基于标准化信息收罗的控制与自动诊断系统，加速对故障预测模型和用户使用习惯信息模型的训练和优化，提升对产品、焦点配件的生命周期剖析能力。
到2020年，数字化车间的运营本钱降低20%，产品研制周期缩短20%；智能工厂产品不良品率降低10%，能源利用率提高10%；航空航天、汽车等领域加速推广企业内外并行组织和协同优化新模式；打扮、家电等领域对大规模、小批量个性化订单全流程的柔性生产与协作优化能力普遍提升；在装备制造、零部件制造等领域推进开展智能装备健康状况监测预警等远程运维效劳。
五、构建支撑体系
面向重点产品研发和行业应用需求，支持建设并开放多种类型的人工智能海量训练资源库、标准测试数据集和云效劳平台，建立并完善人工智能标准和测试评估体系，建设知识产权等效劳平台，加速构建智能化基础设施体系，建立人工智能网络宁静包管体系。着重在以下领域率先取得突破：
（一）行业训练资源库。面向语音识别、视觉识别、自然语言处理等基础领域及工业、医疗、金融、交通等行业领域，支持建设高质量人工智能训练资源库、标准测试数据集并推动共享，勉励建设提供知识图谱、算法训练、产品优化等共性效劳的开放性云平台。到2020年，基础语音、视频图像、文本对话等公共训练数据量大幅提升，在工业、医疗、金融、交通等领域搜集一定规模的行业应用数据，用于支持创业立异。
（二）标准测试及知识产权效劳平台。建设人工智能工业标准规范体系，建立并完善基础共性、互联互通、宁静隐私、行业应用等技术标准，勉励业界积极加入国际标准化事情。构建人工智能产品评估评测体系，对重点智能产品和效劳的智能水平、可靠性、宁静性等进行评估，提升人工智能产品和效劳质量。研究建立人工智能技术专利协同运用机制，支持建设专利协同运营平台和知识产权效劳平台。到2020年，开端建立人工智能工业标准体系，建成第三方试点测试平台并开展评估评测效劳；在模式识别、语义理解、自动驾驶、智能机械人等领域建成具有基础支撑能力的知识产权效劳平台。
（三）智能化网络基础设施。加速高度智能化的下一代互联网、高速率大容量低时延的第五代移动通信（5G）网、快速高精度定位的导航网、泛在融合高效互联的天地一体化信息网安排和建设，加速工业互联网、车联网建设，逐步形成智能化网络基础设施体系，提升支撑效劳能力。到2020年，全国90%以上地区的宽带接入速率和时延满足人工智能行业应用需求，10家以上重点企业实现笼罩生产全流程的工业互联网示范建设，重点区域车联网网络设施开端建成。
（四）网络宁静包管体系。针对智能网联汽车、智能家居等人工智能重点产品或行业应用，开展漏洞挖掘、宁静测试、威胁预警、攻击检测、应急处理等宁静技术攻关，推感人工智能先进技术在网络宁静领域的深度应用，加速漏洞库、危害库、案例集等共享资源建设。到2020年，完善人工智能网络宁静工业结构，形成人工智能宁静防控体系框架，开端建成具备人工智能宁静态势感知、测试评估、威胁信息共享以及应急处理等基本能力的宁静包管平台。
六、包管步伐
强化部分协同和上下联动，建立健全政府、企业、行业组织和工业联盟、智库等的协同推进机制，增强在技术攻关、标准制定等方面的协调配合。增强部省相助，依托国家新型工业化工业示范基地建设等事情，支持有条件的地区发挥自身资源优势，培育一批人工智能领军企业，探索建设人工智能工业集聚区，增进人工智能工业突破生长。面向重点行业和要害领域，推感人工智能标记性产品应用。建立人工智能工业统计体系，要害产品与效劳目录，增强跟踪研究和催促指导，确珍重点事情有序推进。
充分发挥工业转型升级（中国制造2025）等现有资金以及重大项目等国家科技计划（专项、基金）的引导作用，支持切合条件的人工智能标记性产品及基础软硬件研发、应用试点示范、支撑平台建设等，勉励地方财务对相关领域加大投入力度。以重大需求和行业应用为牵引，搭建典范试验情况，建设产品可靠性和宁静性验证平台，组织协同攻关，支持人工智能要害应用技术研发及适配，支持立异产品设计、系统集成和工业化。支持人工智能企业与金融机构增强对接相助，通过市场机制引导多方资本加入工业生长。在首台（套）重大技术装备包管保费赔偿政策中，探索引入人工智能融合的技术装备、生产线等要害领域。
加速建设和不绝完善智能网联汽车、智能语音、智能传感器、机械人等人工智能相关领域的制造业立异中心，设立人工智能领域的重点实验室。支持企业、科研院所与高校联合开展人工智能要害技术研发与工业化。勉励开展人工智能立异创业息争决计划大赛，勉励制造业大企业、互联网企业、基础电信企业建设“双创”平台，发挥主干企业引领作用，增强技术研发与应用相助，提升工业生长立异力和国际竞争力。培育人工智能立异标杆企业，搭建人工智能企业立异交流平台。
贯彻落实《制造业人才生长计划指南》，深化人才体制机制革新。以多种方法吸引和培养人工智能高端人才和立异创业人才，支持一批领军人才和青年拔尖人才生长。依托重大工程项目，勉励校企相助，支持高等学校增强人工智能相关学科专业建设，引导职业学校培养工业生长急需的技术型人才。勉励领先企业、行业效劳机构等培养高水平的人工智能人才步队，面向重点行业提供行业解决计划，推广行业最佳应用实践。
开展人工智能相关政策和执规律则研究，为工业健康生长营造良好情况。增强行业对接，推动行业合理开放数据，积极应用新技术、新业务，增进人工智能与行业融合生长。勉励政府部分率先运用人工智能提升业务效率和治理效劳水平。充分利用双边、多边国际相助机制，抓住“一带一路”建设契机，勉励海内外科研院所、企业、行业组织拓宽交流渠道，广泛开展相助，实现优势互补、相助共赢。
工业和信息化部
2017年12月13日
