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技术产品名称

示例：高性能云端人工智能芯片

所属方向

□ 智能芯片 □ 智能传感器 □AI 算法和框架 □ 智能网联汽车 □ 智能识别系统 □ 智能医疗装备 □ 智能机器人 □ 智能制造关键装备 □ 智能教育产品 □AI 安全与治理 □ 人工智能开放平台 □ 其他

揭榜任务

（概述揭榜任务 ， 包括具体技术产品攻关任务，需突破的技术短板、创新点 ， 解决的关键技术难题等。限 300 字）

示例：研制高性能云端人工智能芯片 ， 突破适用于人工智能计算范式的矩阵乘加内核架构、新一代高带宽内存、内存原子操作、高速互联总线、协处理机制和超大芯片封装等核心技术，满足混合云环境中的低能耗训练和推理 。

指标建议

（明确提出 1-2 年的预期目标及指标参数 ， 且应领先于当前国内技术产品性能功能水平。限 200 字）

示例：到 2022 年 ， 训练芯片达到 500TFlops/s （半精度浮点） ， 推理芯片达到 300T ops/s （ INT8 ） ， 能效比超 2TFLOPS/w ； 可支持各类深度学习和经典机器学习算法，在自动驾驶、智能医疗装备、智能家居、智能终端等重点领域实现规模化商用 。

必要性及预期成果

（简述揭榜任务重要性、必要性和紧迫性 ， 预期成果，以及主要经济、社会效益 。 限 500 字内）

示例：略 。

研发投入预测

研发总预算 万元 。

评测方法建议

对所提指标参数进行评测的方法依据 ， 如依据标准或者测试方法等的建议。

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融合赋能解决方案名称

示例：高精度数控机床设备健康智能化管理

所属行业领域

□ 制造 □ 教育 □ 医疗 □ 金融 □ 商贸物流 □ 交通 □ 文旅 □ 农业 □ 其他

揭榜任务

（概述揭榜任务 ， 包括利用人工智能技术融合赋能应用场景，主要任务和解决的关键技术难题 。 限 300 字）

示例：利用 AI 算法模型和智能传感器等技术手段 ， 实现高精度数控机床设备健康智能化管理。 AI 解决方案基于对设备运行数据的实时监测和分析 ， 能辨识出刀具的受力、磨损、破损状态及机床加工的稳定状态，并根据状态实时调整加工参数和加工指令 ， 在事故发生前进行设备故障预测，减少非计划性停机 ； 面对突发故障，可以迅速进行故障诊断 ， 定位故障原因并提出相应解决方案。

指标建议

（明确提出 1-2 年预期目标及指标参数 ， 且应领先于当前国内技术产品性能功能水平。限 200 字）

示例：数控机床刀具磨损预测准确率达 95% 以上 ； 加工精度提高 10% ； 非计划性停机减少 90% ； 设备运行安全性提高 50% ；

必要性及

预期成果

（简述揭榜攻关的重要性、必要性和紧迫性 ； 预期成果，以及主要经济、社会效益 。 限 500 字）

示例：略

评测方法建议

对所提指标参数进行评测的方法依据 ， 如依据标准或者测试方法等的建议。

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