(一)申報(bào)課題

　　1.申報(bào)課題應(yīng)具有較為明確的技術(shù)路線，較強(qiáng)的產(chǎn)業(yè)牽動力、貢獻(xiàn)力和社會效益，具有清晰、可量化的目標(biāo)及考核指標(biāo)。

　　2.課題應(yīng)有明顯的技術(shù)突破，鼓勵在行業(yè)形成示范應(yīng)用。課題成果應(yīng)服務(wù)于國家戰(zhàn)略和實(shí)體經(jīng)濟(jì)，有利于推動人工智能相關(guān)技術(shù)產(chǎn)品自主創(chuàng)新發(fā)展。

　　3.本領(lǐng)域2023年擬支持課題25項(xiàng)，課題經(jīng)費(fèi)原則上分為400萬元、600萬元、800萬元三檔，其中新架構(gòu)芯片研發(fā)、算法研究、平臺系統(tǒng)研發(fā)、大模型應(yīng)用類課題經(jīng)費(fèi)為400-600萬元，國產(chǎn)工藝人工智能芯片研發(fā)類課題經(jīng)費(fèi)為800萬元。對具有較強(qiáng)創(chuàng)新潛力，有望形成引領(lǐng)性原始創(chuàng)新成果、推動關(guān)鍵核心技術(shù)取得重大創(chuàng)新突破的課題，可適當(dāng)提高財(cái)政科技經(jīng)費(fèi)支持額度。申請課題實(shí)施周期原則上不超過2年。

　　(二)申報(bào)單位

　　1.申報(bào)單位須為在北京地區(qū)注冊、具有獨(dú)立法人資格的單位，具有相應(yīng)的科研能力和條件，具備健全的項(xiàng)目(課題)管理、財(cái)務(wù)管理、科研人員管理、科技成果與知識產(chǎn)權(quán)管理、檔案與保密管理等制度，擁有專業(yè)研究團(tuán)隊(duì)和科研管理團(tuán)隊(duì)，運(yùn)行管理規(guī)范。鼓勵創(chuàng)新企業(yè)牽頭，產(chǎn)學(xué)研用聯(lián)合攻關(guān)。

　　2.申報(bào)單位需符合《北京市科技計(jì)劃項(xiàng)目(課題)管理辦法》和《北京市科技計(jì)劃管理相關(guān)責(zé)任主體信用管理辦法》要求;近3年內(nèi)在申請各級各類科研項(xiàng)目(課題)中無不良信用記錄，無行政處罰或違法記錄，無不良科研誠信記錄。

　　3.申報(bào)單位原則上可參與申報(bào)本領(lǐng)域課題數(shù)量不超過2項(xiàng)。

　　4.企業(yè)作為申報(bào)單位，應(yīng)明確說明課題投資總額和資金來源，提供相應(yīng)配套經(jīng)費(fèi)，配套經(jīng)費(fèi)與財(cái)政科技經(jīng)費(fèi)比例不低于2:1。

　　(三)申報(bào)負(fù)責(zé)人

　　1.申報(bào)負(fù)責(zé)人應(yīng)為申報(bào)單位的正式在職人員，具有良好的職業(yè)道德，無不良行為記錄。在課題申報(bào)時，負(fù)責(zé)人在課題實(shí)施期內(nèi)在職，具有領(lǐng)導(dǎo)和組織開展創(chuàng)新性研究的能力，身體健康并能切實(shí)履行職責(zé)，有充足時間保證課題順利實(shí)施。

　　2.申報(bào)負(fù)責(zé)人需符合《北京市科技計(jì)劃項(xiàng)目(課題)管理辦法》和《北京市科技計(jì)劃管理相關(guān)責(zé)任主體信用管理辦法》要求。申報(bào)負(fù)責(zé)人作為負(fù)責(zé)人同期承擔(dān)北京市科委、中關(guān)村管委會課題原則上不超過1項(xiàng)，作為主要參加人員同期參與課題數(shù)(含擔(dān)任負(fù)責(zé)人的課題)原則上不超過2項(xiàng)。

　　申報(bào)內(nèi)容：

　　(一)計(jì)算芯片及新架構(gòu)技術(shù)研究

　　針對人工智能芯片自主創(chuàng)新需求，研制基于國產(chǎn)工藝的GPGPU芯片，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)、制造、封裝全國產(chǎn)化，并開展示范應(yīng)用;針對桌面、嵌入式設(shè)備對三維圖形顯示和人工智能應(yīng)用加速的需求，研制基于國產(chǎn)工藝的GPU芯片，實(shí)現(xiàn)與國產(chǎn)CPU平臺適配，并開展示范應(yīng)用;針對大模型、AIGC等場景需求，研制基于國產(chǎn)工藝的云端訓(xùn)推一體芯片，實(shí)現(xiàn)對FP32/FP16/INT8等多精度數(shù)據(jù)類型的支持，并開展示范應(yīng)用。

　　針對物聯(lián)網(wǎng)、移動終端、智能無人系統(tǒng)等場景對高能效計(jì)算的需求，研制基于高密度存儲器件的存內(nèi)計(jì)算芯片，在存儲器內(nèi)部實(shí)現(xiàn)計(jì)算，研究核心典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于存內(nèi)計(jì)算的優(yōu)化部署及可重構(gòu)架構(gòu)技術(shù)，并實(shí)現(xiàn)應(yīng)用驗(yàn)證;針對超低功耗智能視覺物聯(lián)網(wǎng)場景，研制高速高帶寬感存算一體智能視覺感知芯片，研究智能感知任務(wù)在模擬域?qū)崿F(xiàn)的電路技術(shù)和軟硬件聯(lián)合優(yōu)化方法，并在可穿戴領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)量產(chǎn);針對大型語言模型和自動駕駛等場景對高效訓(xùn)練與推理計(jì)算的需求，研制支持混合精度計(jì)算的人工智能芯片，研究新型浮點(diǎn)格式，研究低延遲、細(xì)粒度的動態(tài)混合精度自動分配優(yōu)化方法與架構(gòu)技術(shù)，并完成功能驗(yàn)證。

　　(二)大模型技術(shù)及應(yīng)用

　　針對大規(guī)模中文多模態(tài)數(shù)據(jù)處理手段單一、文本生成內(nèi)容不可控、計(jì)算資源受限等問題，開展大模型關(guān)鍵技術(shù)研究。研究高效數(shù)據(jù)處理技術(shù)，研發(fā)中文多模態(tài)大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)分布式自動采集、標(biāo)注工具及平臺，構(gòu)建高質(zhì)量多模態(tài)中文數(shù)據(jù)集;研究可控文本生成技術(shù)，突破多模態(tài)數(shù)據(jù)語義對齊、人類意圖需求對齊等技術(shù)難題;研究大模型高效分布式訓(xùn)練、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮等技術(shù)，與國產(chǎn)芯片進(jìn)行適配，并開展示范應(yīng)用;研究大規(guī)模圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模與訓(xùn)練技術(shù)，研發(fā)大規(guī)模圖計(jì)算系統(tǒng)，并開展示范應(yīng)用。

　　針對大模型垂直應(yīng)用整合不足問題，開展領(lǐng)域大模型應(yīng)用技術(shù)研究，推動領(lǐng)域大模型規(guī)?；涞貞?yīng)用。針對政務(wù)服務(wù)智能問答、智能搜索需求，研究人類情感分析、多輪對話、知識圖譜融合等技術(shù);針對消費(fèi)、金融等領(lǐng)域輔助決策需求，突破長文本精準(zhǔn)解析、跨模態(tài)知識表征與自動更新等技術(shù)，研發(fā)多模態(tài)智能交互系統(tǒng);針對醫(yī)療領(lǐng)域輔助診療需求，探索基于多模態(tài)大模型的醫(yī)療知識圖譜構(gòu)建、可循證診療決策關(guān)鍵技術(shù);針對智慧城市建設(shè)和自動駕駛多維感知需求，開展基于多模態(tài)協(xié)同感知的大模型技術(shù)研發(fā)，探索基于低時延通訊的云控自動駕駛模型測試技術(shù)。

　　(三)可信人工智能

　　針對生成模型帶來的倫理風(fēng)險與安全問題，開展深度偽造視頻人像鑒定技術(shù)研究，構(gòu)建多模態(tài)特征融合的深偽視頻人像量化檢驗(yàn)技術(shù)體系，研制具備視頻人像鑒定能力的深偽智能識別系統(tǒng)，并開展示范應(yīng)用;開展高安全數(shù)據(jù)隱私計(jì)算技術(shù)研究，形成面向大模型訓(xùn)練的海量數(shù)據(jù)隱私保護(hù)框架，并開展示范應(yīng)用;研發(fā)人工智能生成模型倫理風(fēng)險評估技術(shù)體系及測試平臺，構(gòu)建人工智能生成模型與人類倫理道德價值觀對齊的數(shù)據(jù)與知識系統(tǒng)，探索適用于生成模型的機(jī)器倫理道德框架。