新一代人工智能基础设施项目申报指南

　　本次项目申报分为三个方向：人工智能数据服务平台、人工智能计算平台、人工智能算法应用平台。项目必须符合相应平台的建设内容，同时满足已完成项目总投入30%以上的要求。项目实施周期不超过2年（最迟不超过2021年12月31日）。

一、人工智能数据服务平台

（一）建设内容

能够提供面向人工智能的数据集产品、可视化数据管理和数据资源定制服务。数据集产品包括但不限于图片、文本、音频、视频等各类公共数据资源库、标准测试数据集，以及面向工业、医疗、健康、金融、交通、创意等行业应用的数据集；可视化数据管理是指提供各种丰富数据类型的可视化管理，支持便捷的数据导入、导出、查看、分版本管理等完善的管理服务。数据资源定制服务是指提供数据采集、标注、清洗、加工、存储等一站式数据服务，包括便捷的数据采集方案，丰富的数据标注模板及工具，以及智能化的数据清洗及加工服务，为AI开发提供高质量的训练数据。平台所涉数据合法、安全。鼓励采用国产化芯片、服务器等核心技术和关键部件，提高国产化率。

（二）实施目标

项目完成时，需完成如下实施目标：

（1）平台数据容量不低于3PB，覆盖不少于3个行业，每分支数据集不少于10万条。

（2）基于图像、语音等各类应用日均调用次数超过1亿次。

（3）为不少于10家企业提供有偿数据资源定制服务。

（4）新增不少于10项相关知识产权，其中不少于2项发明专利（受理或授权）。

二、人工智能计算平台

（一）建设内容

面向人工智能基础技术及应用需求，建立以GPU等人工智能硬件和分布式并行计算为主要算力支撑的云端平台，实现云端智能算力资源的开放。部署开放的边缘计算算力，通过建设云边一体化的智能系统软件栈，实现场景数据在边缘端实时处理和反馈。构建云边一体化后台运营和支撑环境，具备完善的监控预警能力。对算力资源进行架构、语言的适配，针对云、边、端调用算法、软件资源进行分析，能够适配主流人工智能框架，为企业和用户提供云边端算力支持，为各类AI应用提供强大且高性价比的算力服务。鼓励采用国产化芯片、服务器等核心技术和关键部件，提高国产化率。

（二）实施目标

项目完成时，需完成如下实施目标：

（1）支持多种精度运算，计算能力达到10Peta Ops，高速存储空间不小于1PB。

（2）能够适配不少于4种主流人工智能开发框架，提供云边一体化的接口和智能系统软件栈等支撑，后台支持多种语言适配。

（3）具备同时支持不少于1000个用户运行AI任务的能力，能同时处理不少于10万条数据资源。

（4）服务领域不少于3个，服务对象不少于100家。

（5）新增不少于10项相关知识产权，其中不少于2项发明专利（受理或授权）。

三、人工智能算法应用平台

（一）建设内容

集成各类人工智能基础算法和基础工具，建设算法能力仓，提供底层平台和基础设施服务，包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、深度学习、图形识别等基础层技术算法和基础工具等。平台能够通过自动化工程和云边一体化自适配，为工业、医疗、健康、金融、交通、教育、安防、商务、建筑、物流、创意等多种人工智能应用场景提供应用套件包、基本解决方案以及开放训练环境，实现从基础算法、工具、应用套件包到云边端产品、解决方案到应用的全链条服务。鼓励采用国产化芯片、服务器等核心技术和关键部件，提高国产化率。

（二）实施目标

项目完成时，需完成如下实施目标：

（1）汇聚不少于200个人工智能基础算法模型，可包含计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域。

（2）汇聚不少于50个开发、部署、标注、训练等工具，形成不少于300种通过自动化生产线生成的应用套件包，实现算法模型和场景的云边一体化持续适应性训练迭代。

（3）云边端产品和解决方案覆盖不少于5个行业，服务企业不少于100家。

（4）汇聚不少于30个开发团队（申报单位之外的开发团队、工作室、创客等）形成各自算法模型、工具、套件包等产品和解决方案，能构建一定的产业生态。

（5）新增不少于10项相关知识产权，其中不少于2项发明专利（受理或授权）。