辽政发〔2017〕57号
辽宁省人民政府关于印发
辽宁省新一代人工智能发展规划的通知
各市人民政府,省政府各厅委、各直属机构:
  现将《辽宁省新一代人工智能发展规划》印发给你们,请认真贯彻执行。

辽宁省人民政府          
2017年12月30日      

辽宁省新一代人工智能发展规划

  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)精神,充分发挥人工智能对辽宁经济社会创新发展的引领作用,抢占科技制高点,构筑先发优势,加快科技强省建设步伐,推动辽宁老工业基地全面振兴发展,特制定本规划。
  一、发展基础与面临形势
  辽宁在信息基础平台、人才与技术、产业基础等方面具有发展人工智能的良好基础。省政府制定出台了《中国制造2025辽宁行动纲要》《辽宁省“十三五”科技发展规划》《辽宁省工业八大门类产业发展政策》等文件,明确了大数据、云计算、工业软件、智能机器人、智能机床等人工智能相关的重点发展方向并大力推进落实。东北区域超算中心浮点计算能力居东北地区首位,为人工智能发展提供了重大基础支撑。一批高校院所在机器人学、控制科学与工程、知识科学与工程、自然语言处理、智能导航等方向坚持开展前瞻性基础研究工作,建设了一批国家级和省级研发平台,具备了较强的科研力量和人才培养能力。一批重点骨干企业在大数据与云计算、知识图谱、计算机视觉、机器翻译、数据挖掘、智能机器人、数字化车间等方向取得了系列突破,并在智能制造、医疗健康、知识服务、智能交通、智慧城市等领域开展了应用,获得了广泛关注与认可。
  辽宁人工智能发展还存在一些亟待解决的问题。主要是人工智能整体创新能力不足,人工智能核心产业薄弱,研发力量主要集中在少数科研院所和企业;重点领域龙头企业少,围绕核心企业的产业生态体系尚未形成;人工智能应用主要集中在机器人、智能制造等领域,推广应用的广度和深度有待加强;高端人才缺乏,相关政策法规和标准体系亟待完善。
  辽宁人工智能发展的机遇与挑战并存。世界主要发达国家把人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的战略利器,北京、上海、广东等省市竞相加快人工智能的战略布局。人工智能已处于加速发展阶段,制造业智能化升级、智慧城市建设等带来的巨大的应用需求,为人工智能发展带来机遇。必须积极应对国内外各种风险和挑战,抓住发展机遇,聚集整合创新资源,营造良好的发展环境,实现人工智能的突破性发展。
  二、总体要求
  (一)指导思想。
  全面贯彻党的十九大精神,坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,统筹推进“五位一体”总体布局和协调推进“四个全面”战略布局,以供给侧结构性改革为主线,以市场需求为导向,以智能机器人、智能制造、智慧医疗、智慧城市为突破口,以拓展人工智能应用的广度和深度为主攻方向,充分依托辽宁装备制造、先进材料、电子信息、生物医药等产业基础优势,不断完善人工智能科技创新体系,推动人工智能与全省经济社会各领域深度融合,着力打造以沈阳、大连为核心的人工智能创新高地与产业集聚区,全力推进传统产业转型升级,新兴产业培育壮大,智能社会建设发展,推动辽宁实现创新发展和全面振兴。
  (二)基本原则。
  1.科技支撑,创新引领。把握世界人工智能发展趋势,加快构建具有辽宁区域特色的人工智能自主创新体系,在智能机器人、智能制造等领域积极探索布局,提升原始创新和应用创新能力,加速构筑科技先发优势,实现科技支撑和引领人工智能跨越发展。
  2.超前部署,系统布局。根据人工智能发展不同阶段特点和需求,超前部署一批技术与产业结合的优势项目,推动人工智能实现技术突破和产业化应用。加速构建以龙头企业、关键技术、创新平台和转化应用四位一体的人工智能发展布局。
  3.政府引导,市场主导。充分发挥政府在人工智能发展规划引导、政策支持、市场监管、环境营造等方面的重要作用,遵循市场规律,坚持应用导向,突出企业等创新主体在人工智能领域技术路线选择、关键技术研发和行业产品标准制定中的主体作用,加快人工智能科技成果商业化应用,形成市场竞争优势。
  4.产业集成,融合发展。积极搭建人工智能领域科技创新平台,整合产业优势资源,引导和促进产业集团化、集成化发展。积极推进产业链之间的融合,推进人工智能跨界融合发展,提升主导产业高端化、智能化水平。积极促进产学研用各创新主体共创共享,促进军民创新资源共建、共享、融合发展。
  5.统筹区域,协同推进。围绕人工智能的人才培养、平台建设、技术研发、产品研制和示范应用,全面系统谋划人工智能发展布局。加强政府职能部门合作,形成全省上下协同推进人工智能发展的局面。积极争取与国家人工智能创新资源和发展战略进行有效衔接。
  (三)战略目标。
  第一步,到2020年人工智能技术和应用在部分领域达到国内领先水平,人工智能产业成为新的重要经济增长点,人工智能技术应用成为改善民生的新途径,有力推动辽宁老工业基地振兴发展和全面建成小康社会。
  ——人工智能应用基础研究和技术取得重要进展。大数据智能、跨媒体智能、群体智能等基础理论和核心技术实现重要进展,计算机视听觉、生物特征识别、新型人机交互、智能决策控制、中文信息处理、计算机深度学习等方面取得标志性成果。
  ——人工智能竞争力显著增强。在重点领域初步建成人工智能技术标准、服务体系和产业生态链,培养若干龙头企业。人工智能核心产业规模超过60亿元,带动相关产业规模超过400亿元。
  ——人工智能发展环境进一步优化。人工智能技术在重点领域得到广泛应用,人才聚集和高水平创新团队建设得到加强,人工智能创新基础设施更加完善,政策法规和标准体系初步建立。
  第二步,到2025年人工智能部分领域的基础研究和关键技术实现重大突破,取得一批在国际上具有影响力的引领性研究成果。人工智能在各领域得到广泛应用,成为带动全省产业升级和经济转型的主要动力,核心产业规模超过160亿元,带动相关产业规模超过2000亿元。
  第三步,到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到国内先进水平,成为东北亚人工智能创新中心,智能经济、智能社会建设取得明显成效,核心产业规模超过400亿元,带动相关产业规模超过4000亿元,为跻身全国创新型省份前列奠定重要基础。
  三、重点发展领域及主要任务
  准确把握国内外人工智能发展态势,结合辽宁实际,找准突破口和主攻方向,全面增强科技创新基础能力,全面拓展重点领域应用深度广度,全面提升经济社会发展智能化水平。
  (一)构建人工智能科技创新体系。
  1.建立新一代人工智能基础理论体系。
  根据全省现有研究基础和产业发展需求,积极推进人工智能领域的基础理论研究,加强高级机器学习、大数据分析与计算、跨媒体分析推理、自主智能协同控制、类脑智能计算等基础理论研究。
  高级机器学习。重点研究在线学习、自适应学习、自主学习、弱监督/无监督学习、小样本学习、分布式学习、增强学习、深度学习等理论方法,突破现有机器学习理论受大数据集、标注数据以及模型复杂度对算法效率的制约和影响,实现具备高可解释性、强泛化能力的人工智能。
  大数据分析与云计算。重点开展大数据存储、管理、分析和应用技术研究,以及云计算共性核心技术和应用技术研究,突破关键核心数据抽取、高级分析模型建立、非结构化数据类型分析、高速并行计算、数据可视化等难点问题,建立以大数据为基础、互联网云计算为核心驱动力的人工智能计算模型,形成从大数据到知识、从知识到决策的能力,以及基于大数据衍生的新应用。
  跨媒体分析推理。重点开展不同媒体类型数据蕴含的复杂结构和信息的高效表达和理解理论研究,突破跨媒体数据表达、媒体融合、多模态相关性分析等技术壁垒,构建跨越不同媒体类型数据进行泛化推理的模型、方法和技术,构造模拟和超越生物感知的智能芯片和系统,提高复杂场景下的机器感知认知能力。
  自主智能协同控制。重点研究面向无人系统的协同感知与交互、协同控制理论与优化决策,以及知识驱动的人机物协同与互操作理论等,突破复杂环境中自主无人系统协同感知与交互、自主协同控制、知识驱动的人机物三元协同与互操作等难点问题,形成自主智能无人系统创新性理论体系架构,实现系统自主操作与管理。
  类脑智能计算。重点研究类脑的信息编码、处理、记忆、学习与推理理论,构建类脑复杂系统及类脑控制等理论与方法,实现大脑感知区、运动区和高级脑区的神经网络结构及信息处理过程的精细仿真,建立大规模类脑智能计算的新模型和脑启发的认知计算模型,使机器以类脑的方式实现拟人的感知、认知和决策能力。  

专栏1 基础理论  
  1.高级机器学习。研究统计学习理论、分布式学习与交互、在线学习、小样本学习、深度学习、强化学习、终身学习、无监督/半监督学习、弱标注/无标注样本学习、量子计算等理论模型和高效优化求解。
  2.大数据分析与计算。研究多任务学习和智能决策技术、多模态协同感知认知技术、分布式索引查询方法、并行在线计算方法、云环境下的海量数据存储与云分析算法、云计算下的安全与隐私保护方法、海量数据驱动与知识引导相结合的方法、数据驱动的通用人工智能模型与理论等。
  3.跨媒体分析推理。研究超越人类视觉能力的感知获取、跨媒体统一表征技术、知识图谱构建与学习、面向真实世界的主动感知框架和技术体系、面向媒体智能感知的自主学习方法、复杂声学场景中语音定位和增强技术、仿人脑记忆的媒体协同分析方法、跨媒体分析推理引擎与验证系统等。
  4.自主智能协同控制。研究面向复杂环境的无人系统环境感知和建模、复杂任务理解与智能决策方法、分布式网络化智能控制、无人系统与人和环境的可控性协同技术、人机共融智能交互、基于知识的人机物三元协同与互操作等理论。
  5.类脑智能计算。研究神经元参数表达方法、视觉注意力统计学习方法、类脑感知、类脑学习、类脑记忆机制与计算融合、基于生物神经元和神经突触功能的数学模型、类脑复杂系统、类脑控制等理论与方法。

  2.突破人工智能关键共性技术。
  围绕塑造新一代人工智能竞争新优势,推进虚拟现实和增强现实、自然语言处理、人机物三元协同与互操作等技术的持续研究,加强新一代机器视觉、物联网核心芯片、智能计算芯片等支撑下一代智能技术的前瞻布局。
  新一代机器视觉。重点突破新一代机器视觉核心算法的模块化设计、智能优化、智能互联,提升机器视觉自动化水平、计算效率、模型精度和算法适应性,推进其在工业机器人、安防监控、虚拟现实、自动驾驶汽车、智慧城市和物联网等领域的应用。
  物联网核心芯片。重点研究新一代物联网核心芯片的设计、制造工艺、产业化及大规模应用推广等技术,突破现有工业无线网络芯片设计和研发中存在的共性关键技术问题,开发具有自主知识产权的工业无线网络芯片。
  智能计算芯片与系统。重点围绕高端芯片、集成电路装备和技术、关键应用系统等,研究适合人工智能的混合计算架构,提升专用芯片研发和设计制造能力,推进“芯片—软件—整机—系统—应用”产业链一体化发展。
  虚拟现实和增强现实。重点研究人工智能增强混合现实技术,突破虚拟对象智能行为建模和定量化虚拟还原等技术,提升虚拟现实中智能对象行为的社会性、多样性和交互逼真性,实现虚拟现实、增强现实等技术与人工智能的有机结合和高效互动。
  自然语言处理。重点突破真实自然交互环境中的语音识别鲁棒性、语音合成表现力、口语理解准确率等难点问题,研究自然交互环境中的言语感知及计算,支持不同语言的自动互译,实现类人的多语种多方言的言语感知和多语种多方言间的言语感知迁移。
  人机物三元协同与互操作。重点面向人机物三元一体化智能系统的重大科技需求与产业应用,探索人工智能与生物智能的增强与融合机制,突破主动感知、智能控制、多维协同与动态规划、复杂环境自适应等关键技术。  

专栏2 关键共性技术
  1.新一代机器视觉。研究主动视觉、三维物体识别与位态估计、视觉信息融合、三维场景重建、视觉并行计算技术、视觉衍生触觉技术、视觉运动捕获、视觉算法模块化设计、视觉卡嵌入式技术,开发完善的通用视觉系统,如视觉平台、高度智能化的视觉机器人等。
  2.物联网核心芯片。研究小型化低功耗芯片、2.4GHz高频射频芯片、WIA-FA芯片,开展WIA-FA网关设备、接入设备、现场设备等核心装置研制,在AGV、机械臂等工业机器人及工业智能制造生产线上实现示范应用。
  3.智能计算芯片与系统。研发神经网络专用芯片、基于FPGA的深度学习芯片、可重构类脑计算芯片与忆阻器件、新型感知芯片与系统、规模化集成神经形态处理器、智能计算体系结构与系统等。研究可用于大规模神经网络计算的片上众核通信互联架构平台等。
  4.虚拟现实智能建模。研究广角立体显示技术、虚拟对象智能行为的数学表达与建模方法、虚拟现实可视化技术、智能交互技术、增强现实触觉/力反馈技术等,实现人跟虚拟现实环境间更智能的交互,推进其在医学、应急推演、工业仿真、军事航天、娱乐、地理、教育等领域的发展。
  5.自然语言处理。研究短文本的计算与分析技术、跨语言文本挖掘技术、知识共享与融合技术、面向机器认知智能的语义理解技术、大规模领域语义知识库自动构建、大规模语言数据的感知关联和推送,开发多媒体信息理解的人机对话系统、基于知识管理的协同翻译平台、海量文献翻译平台等。
  6.人机物三元协同与互操作。研究多源感知和运动信息的融合与编解码技术、生物智能与人工智能的协同及互适应学习机理、动态复杂环境下的在线场景感知技术、人机协同系统混合智能行为的实现策略、基于用户反馈的在线学习机制和方法、机器人感知和行为控制技术等。

  3.统筹布局人工智能创新平台。
  推进人工智能领域建设若干国内领先的科技创新平台。支持鼓励省内高校和科研院所设立人工智能相关学科,成立人工智能研究院,引导相关领域科技创新平台充分发挥聚集人才、资金等创新资源的作用,开展人工智能基础前沿理论和关键共性技术研究并进行应用示范。
  工业智能制造管控平台。以核心优势企业为依托,重点研究机器、环境与人的交互感知、安全行为决策与智能控制、智能机器人操作系统等关键技术,优先研制集驱动、感知及控制于一体的模块化柔性关节等核心部件;开发可支持定制化和柔性自组织生产的新一代工业机器人,以及支持开放互联、软件可定义的服务化工业智能管控平台,提升机器人的操作能力、适应能力、交互能力等核心能力;研究面向泛在信息化环境和知识自动化的智能制造信息物理融合系统,突破云制造与制造物联关键技术,形成基于泛在信息的智能工厂整体解决方案,并进行规模化示范应用。
  海陆空智能机器人平台。基于机器人、先进制造、空间有效载荷、极端海洋环境探测等研究基础和技术优势,开展海陆空智能机器人平台建设,重点面向我国载人航天工程、空间探测计划等对新型自动装备的需求,开展空间机构学和空间自主性理论研究,研制应用于嫦娥工程、小行星探测、探空火箭等的空间智能装备和关键核心器件;面向复杂空、地环境中远距离探测和跟踪弱小目标的需求,开展远距离光电探测影响机理及适应性技术研究,重点研制新型空、地光学及光电子器件、适应低反差检测的高灵敏度可见光成像器件、低温差高灵敏度红外成像系统等;面向极端海洋环境科学考察、深海底矿产资源开发、海上安全保障等应用需求,突破复杂环境特性建模、可见光/雷达/声呐多模态信息融合等关键技术,开展水面、水下多模态机器人技术研究。
  机器人质量检验与性能测试平台。依托辽宁在智能制造、机器人等方面的研究基础和技术优势,建设面向人工智能的公共数据资源库、标准测试数据集、机器人标准体系框架等,形成人工智能算法与平台安全性测试评估的方法、技术、规范和工具集,建立机器人质量检验与性能测试平台。完善机器人标准体系,为工业机器人、空间机器人、特种机器人等各类机器人系统研制的优化改进和设计定型提供科研和技术保障,支撑全省机器人产业持续、健康发展。
  人工智能软硬件开源平台。依托优势高校院所和龙头骨干企业,围绕超算与云计算、大数据分析、机器视觉、物联网等领域,建立人工智能软硬件开源平台。重点发展大数据人工智能开源软件基础平台、终端与云端协同的人工智能云服务平台、新型多源智能传感器件与集成平台等。开发基于知识推理、概率统计、深度学习等人工智能范式的统一软件开发平台和开源软件开发包,优先发展智能芯片、集成电路装备、新型元器件、GPU/TPU开发等人工智能基础硬件,建立知识交流平台、开放知识共享平台,形成促进人工智能软件、硬件和智能云之间相互协同的生态链。
  (二)培育高端高效智能经济。
  1.大力发展人工智能新兴产业。
  智能软硬件。开发面向人工智能的操作系统、数据库、中间件、开发工具等关键基础软件,研制智能芯片、图形处理器等核心硬件,研究图像识别、语音识别、机器翻译、智能传感互联、人机交互、知识处理、控制决策等智能系统解决方案,培育壮大面向人工智能应用的基础软硬件产业。
  新一代工业机器人。突破新一代工业机器人重大关键核心技术,研发具有自主知识产权的工业机器人产品。结合制造大数据,开发基于深度学习的机器人抓取、自动识别和自主决策软硬件系统。大力推广工业机器人等人工智能产品在装备、电子、轻工、建材等领域的应用示范。
  特种智能机器人。进一步加大特种智能机器人核心零部件和专用传感器研制,完善特种智能机器人硬件接口标准、软件接口协议标准以及安全使用标准。研制和推广服务机器人、空间机器人、海洋机器人、极地机器人等特种智能机器人,建立特种智能机器人标准体系和安全规则。
  智能运载工具。加快人工智能技术在无人车、无人机、无人船领域的应用。研发基于深度学习的极端工况下汽车主动安全预警和自主驾驶救生系统。针对智能无人系统单机平台和同构/异构集群协同自主导航与控制技术需求,开发自主导航、通讯与控制等技术及产品。
  智能终端。加快智能终端核心技术和产品研发,发展新一代智能手机、车载智能终端等移动智能终端产品和设备,引入多种传感器与自动识别技术,突破人机智能交互技术,实现随时随地的自由沟通与交流。  

专栏3 新兴产业
  1.智能软硬件。研究模式识别算法设计、深度学习模型架构、机器学习模型快速求解、嵌入式开发技术、并行加速计算技术等通用智能软件技术,发展DSP/GPU芯片、GPU集群、集成电路、智能芯片等人工智能基础硬件研制。
  2.新一代工业机器人。重点研制新型智能焊接和搬运机器人、智能磨削机器人、智能屠宰机器人、系列化精密全闭环关节机器人等智能工业机器人,开展新型汽车配件生产装配、复杂工业过程的建模、流程工业生产计划与优化调度、新能源和物流等生产领域的自动化装配检测生产线研发。
  3.特种智能机器人。研究和开发水下物体识别和障碍检测、空间遥操作技术、多物理场仿真分析系统、标准化空间机器人仿真和测试系统等,重点研制服务机器人、空间机器人、水下机器人、海洋机器人、极地机器人、新一代仿生咀嚼机器人等特种智能机器人。
  4.智能运载工具。研究和开发个人驾驶风险控制系统、汽车智能辅助驾驶系统、智能公交调度系统、智能语音交互系统、无人机飞控系统、无人船自动导航系统等,加快新能源汽车、无人驾驶智能汽车、智能公交、旋翼自主飞行器、无人船等智能运载工具研制。
  5.智能终端。研究微芯片处理技术、AMOLED屏幕显示技术、超密集组网技术、异构网络融合技术、移动支付技术、人脸/手势识别技术、增强现实、眼球追踪技术等,重点研制智能手机、平板电脑、智能手表、智能耳机、智能眼镜、智能腕带、可扩展的开放性嵌入式平台和产品等。

  2.加快推进产业智能化升级。
  智能装备。针对全省装备制造、冶金、石化、汽车、电力等行业需求,开展工业物联网、基础制造装备、精密和智能仪器仪表设备研发,研制满足工业生产的各类智能传感、关键基础零部件及通用部件、高速高可靠工业无线网络接入、面向管控一体化的工业物联网传输、工业物联网信息集成、工业物联网协同安全等技术产品,实现生产过程自动化、智能化、精密化,带动工业整体技术水平的提升。
  智能制造。突破制造流程动态反馈决策理论与方法,包括复杂工况动态感知、动态特性和决策知识挖掘、自主决策与人机协作动态反馈决策等。面向用户个性化需求,以智能工厂为载体,以实现智能产品、智能生成、智能服务为目标,构建人工智能驱动的智能制造新理论和新方法,推动生产方式向定制化、服务化、绿色化转变,促进工业生产智能化与信息化深度融合,加快产业智能化升级。
  智慧能源。加强人工智能技术与能源互联网的广泛、深度融合,突破能源互联网分布式协同控制、分布式计算与优化、系统故障诊断和自愈控制等关键技术难题,运用人工智能技术,大幅提升系统整体性能。
  智慧农业。研制农业智能传感与控制系统、智能化农业装备、农机田间作业自主系统、农业智能专家系统等,发展农业平台服务型机器人,积极建立农机智能化指挥决策分析系统,开展智能农场、智能渔场、智能果园、农产品绿色智能供应链等集成应用示范。
  智能家居。发展数字化、高清互动的家庭多媒体综合信息服务,提升建筑设备及家居产品的智能化水平,推广应用集家居控制、治安监控、视听娱乐等功能于一体的家庭综合智能系统,普及数字化生活方式。  

专栏4 产业智能化升级
  1.智能装备。重点研制适合高温、强磁场、强电场、强震动、粉尘潮湿等环境的各类工业智能传感节点和装置,大功率压缩机、盾构机、大型变压器、自动连采装备、3D打印装备、激光切割焊接装备、智能变电设备等具有远程监测功能的各种智能装备,高精度传感器、仪器仪表分析仪、智能配电器、智能温控仪、色谱仪等基于网络互联的智能仪器仪表装备。
  2.智能制造。重点研究面向泛在信息化环境下的信息物理融合系统、面向知识自动化的建模和优化决策等,突破云制造与制造物联关键技术,推进面向智能制造的智能工厂规模化示范应用;突破军工、航空航天等重点领域的智能装配与检测工艺、脉动联线与动态管控等关键技术,研制满足制造工艺要求的智能装配单元和生产线;面向设计与制造一体化的人工智能关键技术,突破人机混合增强智能的复杂产品智能化设计与管理方法,形成面向航空、航天、重型机械等领域复杂产品结构,工艺智能化设计与管理的典型应用示范;深入开展高精度数控机床、特种数控机床在航空、汽车等领域的示范应用;推进先进激光加工技术在飞机、发动机制造、石油化工、冶金等领域的应用与服务。
  3.智能家居。重点研究家庭互联互通协议和接口标准设计、室内环境自动感知和监测技术、室内健康监测技术等关键技术;优先研发智能开关、智能灯具、多功能智能摄像机、智能路由器、智能温湿度和煤气传感节点、智能家电、家居娱乐设施、智能厨卫系统、智能安防系统、智能家电集中控制网关和系统等。

  3.大力发展智能企业。
  深入实施智能制造工程,推动企业智能化升级。持续推进智能制造及智能服务试点示范项目建设,重点推进企业加大智能装备,以及物联网、云计算、大数据等新一代信息技术的应用力度,提高制造企业智能制造、精准制造、高端制造、敏捷制造水平。
  加强智能工厂关键技术和体系方法的应用示范。重点推广生产线重构与动态智能调度、人机物协同与互操作等技术,鼓励和引导企业建设工厂大数据系统、网络化分布式生产设施等,实现生产设备网络化、生产数据可视化、生产过程透明化、生产现场无人化,提升工厂运营管理智能化水平。
  4.打造人工智能创新高地。
  推动沈阳中国智谷建设,加快大连软件产业园升级发展,着力打造以沈阳和大连为核心的人工智能创新高地。依托沈大自主创新示范区和高新技术产业开发区,加快培育建设人工智能创新集群。利用各种智能化、信息化应用实现产业园区生产方式、经营模式及运营方式的优化转型,增强企业竞争力,提升企业生产效率,以产业园区为核心形成产业链的有效集聚。发展人工智能领域的专业化众创空间,促进最新技术成果和资源、服务的精准对接。
  (三)建设安全便捷智能社会。
  1.发展便捷高效智能服务。
  智能医疗。重点突破医疗机器人、大数据分析、物联网、嵌入式无线传感器、云技术等共性关键技术,培育自动化、信息化、智能化的新型智能医疗体系,开展具有自主知识产权的智能医疗/康复机器人产品研发。面向常见重大疾病,发展相应机器学习和大数据平台,整合医院零散大数据源,构建快速准确自动化辅助诊疗体系。
  智能健康和养老。围绕助老助残、健康监护、家庭服务等领域,运用物联网、移动互联网和云计算等新兴技术,开展智能可穿戴装备等产品研发。  

专栏5 智能服务
  1.智能医疗。重点研究脑电及肌电信号处理及识别技术,发展面向运动功能损伤的高端康复装备和身体结构健康监控设备;研究具有自主控制、精细感知、辅助诊断、精准导航和远程互动的机器人辅助手术系统、人机协同临床智能诊疗系统,研制功能替代性智能假体、柔性可穿戴设备、手术机器人、智能诊疗助手;研究药物研发中的深度学习技术,对药物活性、安全性和副作用进行预测,缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率。
  2.智能健康和养老。重点研发面向老年人的移动社交和服务平台、情感陪护助手等智能系统;研发具有智能感知识别、自主移动和作业能力的智能复合型助老助残机器人;研发具有高性能、高感知分辨率的智能可穿戴健康检测设备;面向基层医疗服务机构、社区、家庭、企业等领域,构建健康数据采集、分析、咨询等一套完善的智能健康服务体系。

  2.推进社会治理智能化。
  智慧城市。基于新一代人工智能核心技术与基础平台,聚焦城市重点领域,重点开展人工智能支持城市规划决策、综合运行管理、基础设施建设与运行维护、交通出行及驾驶、人居环境与生态监测、政务与民生服务、智能建造与智能家居等城市智能化应用关键技术研究,构建智慧城市核心系统、关键技术和应用体系,推动形成自主可控的城市智能化产业,实现“和谐、安全、高效、幸福、绿色”的智慧城市系统。
  智能交通。研究建立车辆自动驾驶与车路协同的技术体系,加快开发自动驾驶汽车和轨道交通系统,实现智能化交通疏导和综合运行协调指挥,形成自主自动驾驶平台技术体系。探索自动驾驶汽车共享模式,促进人、车、路三者的和谐统一,拉动智能交通产品与装备的大规模产业化发展。深入研究和评价汽车智能化对交通拥堵、车辆排放和交通安全三者的影响及应对策略。
  智能安监。促进人工智能在公共安全和生产安全领域的深度应用,加强对重点公共区域和重点行业领域安防设备的智能化改造升级,支持有条件的地区开展基于人工智能的安防区域示范。加强人工智能对自然灾害和生产安全风险的有效监测,围绕地震灾害、地质灾害、气象灾害、水旱灾害和海洋灾害等重大自然灾害,以及煤矿、非煤矿山、危险化学品等高危企业的重大安全风险,构建智能化监测预警与综合应对平台,提高安全事故预警能力,降低安全事故发生率,提高应急决策和重大事故救援和处理能力。
  智能环保。围绕大气、水、土壤等环境领域开展数据获取、传输、处理、分析、决策服务等研究,建立环境智能监控大数据平台体系,利用大数据的深度挖掘与知识发现技术,实现大气、水、土壤环境的智能监测预警、量化管理和多主体跨介质协同治理。
  智慧政务。运用互联网、大数据、云计算、知识工程等技术,构建“互联网+政务服务”平台,整合各类政务信息及资源,通过网上大厅、办事窗口、移动客户端、自助终端等多种形式,提供一站式政务服务。通过知识融和服务,提升政务信息资源整合、公共需求精准预测和智慧化服务水平,畅通政府与公众的交互渠道,打造智慧政务新模式。
  智慧司法。开展以数据为基础,以知识为驱动的智慧司法运行支撑体系研究。开展司法领域知识分类体系及知识模型构建,多源异构司法大数据知识自动抽取,语义融合与演化,大规模司法知识的语义表示与推理计算,知识图谱驱动的司法信息语义搜索等技术研究,构建司法知识库、管理和服务平台,形成智慧司法解决方案。  

专栏6 社会治理智能化
  1.智慧城市。重点建设城市基础数据资源、城市通信网络设施、智能化基础设施、智能门户综合服务平台、智能装备制造业公共服务平台。完善市场监管体系、网格化城市综合治理体系、智慧生态环保体系、智慧政务体系。集约化整合云计算中心,构建并推进智慧医疗、智慧社区、智慧教育、智慧供热、智能交通、智慧旅游、智慧文化的发展。推进绿色建筑、地下综合管网智能化监控、地下管廊建设,建立城市市政基础设施大数据平台。发展人工智能在规划设计行业、建筑施工管理领域以及工程质量控制方面的应用。
  2.智能交通。重点研究自动驾驶技术、车联网技术、物联网技术、智能车路协同技术、区域交通协同联动控制技术、交通状态感知与交互技术、综合交通枢纽智能化管控等智能交通关键技术,研发城市公交智能调度系统、交通指挥中心综合信息系统、智能车辆泊车系统、交通智能感知系统、智能交通综合服务平台,推进人工智能道路客运管理服务应用。
  3.智能安监。重点建设统一的安全生产监管综合技术平台,建设安全生产移动无线监管平台,完善安全监管感知网络。加强安全生产虚拟仿真、桌面推演、重点场所三维立体模型等系统的建设。
  4.智能环保。重点发展统一的环境质量监测网络、天地一体化生态监测体系,构建生态环境监测和监控大数据平台。建立以大数据中心为基础的涵盖大气、水、土壤等环境领域的生态环境智能监测和监控平台。

  (四)加强人工智能领域军民融合。
  深入贯彻落实军民融合发展战略,推动形成全要素、多领域、高效益的人工智能军民融合格局。以军民共享共用为导向部署新一代人工智能基础理论和关键共性技术研发,建立科研院所、高校、企业和军工单位的常态化沟通协调机制。促进人工智能技术军民双向转化,引导和培育地方优势民营企业、高校及科研院所积极参与国防领域人工智能重点任务,加强与省内相关领域军工科研生产单位的需求对接和产学研合作,为提升军工智能化水平提供服务和支撑。
  (五)构建智能化基础设施体系。
  积极争取国家人工智能重大基础设施在辽宁布局,大力推动智能化信息基础设施建设,提升传统基础设施的智能化水平,形成适应智能经济、智能社会需要的基础设施体系。优化升级网络基础设施,推动4G、5G移动通信网络基础设施建设,完善物联网基础设施,发挥沈阳市国家级骨干直联点作用,提升骨干网络容量和网间互通能力,提高低时延、高通量的传输能力。统筹利用大数据、超级计算基础设施,加快推进东北区域超算中心建设,提升超级计算中心对人工智能应用的服务支撑能力。
  (六)统筹布局人工智能重大科技项目。
  积极争取国家在辽宁部署实施人工智能“1+N”重大科技项目,支持高校院所和重点企业参与国家新一代人工智能重大科技项目,以及集成电路装备、智能制造与机器人、大数据、高性能计算、智慧城市、智能农机装备等领域各类国家科技计划。针对全省人工智能发展需求,组织实施省本级重点研发计划,加强与国家科技重大专项、重点研发计划等的衔接,协同推进人工智能的理论研究、技术突破、产品研发和应用示范。
  四、保障措施
  (一)组织保障。加强对人工智能发展的组织领导,由省科技创新领导小组统筹协调全省人工智能发展工作。加强与国家人工智能发展规划的衔接,组织实施辽宁省人工智能发展规划,指导各地区、各部门开展人工智能发展工作,协调跨地区、跨部门重要事项,加强对人工智能发展的督促检查工作。推动人工智能智库机构建设,加快对全省人工智能发展前瞻性、战略性、长远性重大问题的研究,为人工智能发展提供支持。
  (二)政策保障。加快落实对中小企业和初创企业的财税优惠政策,通过高新技术企业税收优惠和研发费用加计扣除等政策支持人工智能企业发展。鼓励人工智能领域企业开展产学研合作,确保相关领域企业得到充分的智力支持,为人工智能企业提供更多的应用示范工程。完善数据开放与保护相关政策,争取国家在辽宁开展公共数据开放利用改革试点,支持公众和企业充分挖掘公共数据的商业价值,促进人工智能应用创新。
  (三)经费保障。运用经济杠杆和政策手段,引导企业加大对人工智能的研发投入。发挥省产业(创业)投资引导基金的作用,鼓励龙头骨干企业、产业创新联盟、产业园区发起成立市场化的人工智能投资基金,引导社会资本加大在人工智能领域的投入。逐步建立新的投融资机制,特别是适合人工智能发展的风险投资机制。鼓励人工智能产业园区和专业性众创空间设立人工智能及相关领域的天使、种子基金。支持技术含量高、市场前景好的企业进行上市融资。
  (四)人才保障。加快人工智能人才聚集及人才储备。充分利用全省高校在人工智能领域的资源优势,吸引国内人工智能知名专家和学者与辽宁省建立长效科技人才合作机制。通过重大引智工程,重点引进和培养人工智能领域专业人才和各领域跨界融合的人才。完善高校人工智能相关专业、课程设置,并推动人工智能与其他学科专业的交叉融合,培养更多符合实际需要的技术人才。支持人工智能领域高端人才赴海外开展前沿技术、标准等学术交流,提升交流水平。适时出台引进、培养和留住人工智能人才的管理办法,推进人工智能领域人才队伍建设。
  (五)环境保障。开展人工智能综合标准化体系研究,推动建立人工智能融合标准体系。建立并完善基础共性、互联互通、行业应用、安全服务、隐私保护等技术标准,研究建立人工智能系统的智能化水平评估标准。加强知识产权保护意识,健全人工智能领域技术创新、专利保护与标准化互动支撑机制,促进人工智能创新成果的知识产权化。鼓励国内外人工智能企业在辽宁省建立研发中心,围绕“一带一路”推动人工智能的国际研究基地、研发中心、人员培训项目。充分利用各种传统媒体和新兴媒体,及时宣传人工智能新进展、新成效,让人工智能健康发展成为全社会共识,调动全社会参与支持人工智能发展的积极性。