为深入贯彻落实习近平总书记关于揭榜挂帅工作的重要指示精神，加快推动未来产业创新发展，现在组织开展未来产业创新任务揭榜挂帅申报工作。有关事项通知如下：
一、揭榜任务内容
面向元宇宙、人形机器人、脑机接口、通用人工智能4个重点方向，聚焦核心基础、重点产品、公共支撑、示范应用等创新任务，发掘培育一批掌握关键核心技术、具备较强创新能力的优势单位，突破一批标志性技术产品，加速新技术、新产品落地应用。（任务详见附件）。
二、推荐条件
（一）申报单位须为在中华人民共和国境内注册、具有独立法人资格的企事业单位。申报单位需承诺揭榜后能够在指定期限内完成相应任务。
（二）鼓励企业、金融机构、科技服务机构、高校、科研院所及新型研发机构等以联合体方式申报，牵头单位为1家，联合参与单位不超过4家。
（三）各省、自治区、直辖市及计划单列市工业和信息化主管部门、中央企业集团组织按照政府引导、企业自愿的原则，优先推荐创新能力突出、产业化前景好、行业带动作用明显的项目。
三、工作要求
（一）申报主体可通过申报系统（https://jbgs.ccidnet.com）进行申报，完成注册后填写申报所需材料。申报截止时间为2023年11月10日。
（二）推荐单位于2023年11月30日前使用账号登录系统并确认推荐名单。各省、自治区、直辖市工业和信息化主管部门每个方向推荐项目数量原则上不超过15个；计划单列市工业和信息化主管部门每个方向推荐项目数量原则上不超过5个；上海（浦东新区）、深圳、济南-青岛、北京、天津（滨海新区）、杭州、广州、成都、长沙、武汉、南京等国家人工智能创新应用先导区每个方向推荐项目数量原则上不超过3个，不占属地指标，经省、自治区、直辖市工业和信息化主管部门审核后统一报送；中央企业集团和部属单位不占属地指标，可直接报送，每个方向推荐项目数量原则上不超过3个。
（三）工业和信息化部组织遴选并公布入围揭榜单位名单（每个揭榜方向原则上不超过5家）。入围揭榜单位完成攻关任务后（名单公布之日起不超过2年），工业和信息化部委托第三方专业机构开展测评工作，择优确定揭榜优胜单位（每个揭榜方向原则上不超过3家）。
（四）请推荐单位高度重视未来产业创新任务揭榜挂帅工作，充分调动企业、金融机构、科研院所、新型研发机构、相关产业联盟及行业协会的积极性，遵循公开、公平、公正的原则完成好推荐工作，并在政策、资金、资源配套等方面加大支持力度。
工业和信息化部办公厅
2023年8月28日
元宇宙揭榜挂帅任务榜单
核心基础
（一）基于Linux内核的XR操作系统
揭榜任务：开展面向空间计算的轻量化Linux内核XR系统技术研究，突破基于动态时间帧补偿的低延时全链路渲染、针对光学畸变及色散的预校正渲染、基于注视点的动态渲染、三维化显示等关键技术，设计通用一体化的空间感知和智能人机交互接口，提升使用者的沉浸感、交互的自然度。兼容适配不同主芯片平台；支持主流三维引擎工具和标准。
（二）实时三维引擎
揭榜任务：研究多机集群渲染、动态全局光照、高性能图形图像处理等技术，研发具备跨平台能力的实时三维引擎，实现超大规模场景的高性能高质量实时渲染；研究基于机器学习与程序化的内容生成、多人协同交互等基于实时三维引擎的数字化内容创作技术，研发具备程序化内容生成能力的开放引擎创作交互开发工具及创作平台；基于实时三维引擎，在电视演播、教育、文博、工业等多个领域开发数字化示范应用。
（三）三维序列数据编码传输方案
揭榜任务：研究三维序列数据编解码及传输框架，结合三维序列数据特点，研究针对三维空间不规则动态网格、稠密点云序列和隐式表示三维模型等6自由度数据编码系统，实现三维序列数据的高效智能压缩。研究三维序列数据传输技术，围绕三维序列数据传输方式、传输协议开展关键核心能力和标准构建。在沉浸式通话、元宇宙会议、沉浸视频点播等场景实现大规模应用。
（四）面向元宇宙沉浸多感交互的5G-A网络
揭榜任务：研究元宇宙业务QoS、网络资源、计算资源等多要素联合受限下的5G-A网络容量理论模型，指导系统性能评估及容量优化。研究支持元宇宙终端计算任务卸载到边缘、云的5G-A网络端边云协同优化，有效降低终端的计算开销及功耗。研究基于网络状态、用户行为和媒体特征等多维感知信息的沉浸式媒体自适应传输，有效提升网络资源利用率及系统容量。研究基于视频、音频、动作及触觉等多模态数据的5G-A网络多模态协同传输，支持多模态多感官实时交互。
（五）基于物体特征点的三维模型快速匹配系统
揭榜任务：针对基于图像的三维建模，开展三维模型特征点匹配和对比的研究。主要利用优化后的基于特征（形状）的技术方法进行粗配准，利用优化后的基于几何（icp）的技术方法进行精配准，通过降维以及限制自由度的方式实现快速、稳定的配准。突破对点云数据的无序性、非结构化、不均匀和噪声等干扰，有效地利用已有的信息实现精确、鲁棒的点云配准算法，实现在室内正常光照条件下，在市场主流移动设备上快速、精确地完成点云的配准。实现在工业设备维修维护等场景的应用，解决技术专家无法到场指导设备维修维护的问题。需要兼容不同的主芯片平台。
重点产品
（六）高逼真数字人快速构建与多模态交互系统
揭榜任务：研制高速4D面部采集技术，研究并实现批量化、自动化的产业级面部模型处理与制作流程。基于多模态信息进行多样化采集，建设人脸高精度4D模型数据库，实现高逼真数字人面部和身体的快速构建。搭建基于大模型的多模态数字人交互系统，实现视觉、听觉等多模态输入信息的统一表征，实现基于预训练模型的表情、动作推理。
（七）虚拟空间创作平台
揭榜任务：研究基于元宇宙虚拟空间的构建系统，实现低代码快速构建虚拟空间。研究音视频互动平台，实现在元宇宙中进行语音、视频交流。研究多人协作系统，实现数字孪生模型的多人交互协作。研究共享桌面技术，实现多人共享演示内容。研究元宇宙空间与云渲染方式的融合，实现手机或PC访问元宇宙空间。研究人物换装、捏脸功能，实现在虚拟空间中打造个性化的数字人。集成智能助手，提供专属场景的业务问答与指令。
（八）3D沉浸式实时通信系统
揭榜任务：研究基于多模态、多视角的三维视觉技术，实现对人、物、场的动态三维数据采集、建模和显示。研制基于多传感器的三维数据捕捉设备和基于裸眼3D显示器的沉浸式实时通信系统，旨在提供身临其境的沉浸感体验，可应用于视频会议和远程协作，为远程教育和培训、远程手术和医学会诊、游戏和文旅等领域提供新的技术手段。
（九）3D实景地图平台
揭榜任务:研究3D实景地图平台，突破3D实景地理实体在语义化、结构化等维度上的技术瓶颈。研究用时空数据编织与时空知识图谱技术实现对地理实体自身属性及实体间关系进行一致性描述，以实现地理实体的语义化，达到计算机可理解、可分析。研究用GeoAI方法识别分类技术，实现地理实体单体分割并获取其几何轮廓及组成结构。在城市规划、应急防灾、交通治理等场景下实现快速批量应用。
（十）基于文本描述的3D场景生成系统
揭榜任务：研究基于文本描述的3D场景生成系统，突破传统方法需要大量标记3D模型数据集的限制，解决当前基于文本描述的3D场景生成算法结果过饱和、过平滑、缺少细节等问题。研究多模态室内3D场景生成，实现高质量3D内容生成，包括复杂效果，基于文本生成多样性3D内容和360°场景等。研究基于分布式云渲染实现多模态实时3D场景生成系统，实现高带宽高质量内容实时传输，海量高质量3D内容实时云端生产、渲染、交互。
公共支撑
（十一）元宇宙数字身份标识技术解决方案
揭榜任务：研究元宇宙数字身份标识技术，构建跨平台、跨设备、跨系统的元宇宙中数字身份及作品标识体系。研究数字身份映射体系，将元宇宙中数字身份与现实中人员身份关联，确保元宇宙世界中数字身份活动的真实性。通过“嵌入式”标识服务，为每个数字身份及相关作品分配唯一数字标识，建立起可信赖、可查验、可追溯的数字身份及标识管理体系。
人形机器人揭榜挂帅任务榜单
核心基础
（一）全身动力学控制算法
揭榜任务：面向人形机器人高动态行走的全身控制问题，突破人形机器人多体动力学实时模型、基于全身力矩的模型预测控制、长距离离线身体姿态和落足点规划、在线步态规划与实时姿态跟踪、面向仿人机器人高爆发关节伺服阻抗控制等关键技术。形成人形机器人高动态行走控制方法，在人形机器人实物平台上进行实验验证。
（二）电机驱动器
揭榜任务：面向人形机器人快速、灵活的伺服驱动需求，突破高性能伺服驱动设计、制造与测试等技术。研发小体积、高爆发、高效率的高功率密度电机伺服驱动器。提升电机伺服驱动器自主研发水平，推动高性能伺服驱动器的产业化应用。
（三）力传感器
揭榜任务：面向人形机器人准确获取驱动关节和肢体末端触感力学信号的需求，突破稳定可靠的力传感器结构设计与制造、智能化信号处理与分析、多信息智能识别与模型分析等关键技术；研制系列化、高性能、低成本、智能化的新型力传感器；发展低成本、规模化的传感器生产制造方法，推动新型力传感器在人形机器人上的产业化应用。
（四）MEMS姿态传感器
揭榜任务：面向人形机器人姿态控制对高性能、小型化姿态传感器的需求，突破传感器小型化结构设计、陀螺仪高精度加工工艺、智能响应姿态解算等关键技术；研制基于MEMS惯性器件的高性能姿态传感器；研究减小传感系统体积重量，降低功耗，提升传感器抗振动、抖动能力以及传输性能的方法；发展低成本、规模化传感器生产制造方法，推动新型MEMS姿态传感器在人形机器人上的产业化应用。
（五）触觉传感器
揭榜任务：围绕人形机器人灵巧手使用工具、操作设备、分拣物品、高精度装配等能力，在灵巧手掌内配置触觉传感器，以感知操作目标的位姿、硬度、肌理等特征，提高灵巧手的智能化操作能力。研发小体积、高可靠性、高稳定性的人形机器人手部触觉传感器，满足人形机器人灵巧手感知、操作、交互等需求，提升新型触觉传感器自主设计与研发水平，推动触觉传感器的产业化应用。
重点产品
（六）旋转型电驱动关节
揭榜任务：面向人形机器人高爆发、高功率密度的旋转关节性能需要，研究融合驱动、传动、力感知、伺服控制、热控的关节设计方法，研发高响应、轻量化、变刚度、高精度、模块化的电机驱动力控关节，提升电机驱动关节的自主研发水平和人形机器人高动态运动能力，推动高性能力控关节的应用。
（七）直线型电驱动关节
揭榜任务：面向人形机器人对高推力密度、高动态响应线性致动器的迫切需求，研究高速高功率密度永磁伺服电机设计、高动态响应伺服驱动、基于动力学匹配的驱动-传动一体化集成、基于全状态反馈的电动线性致动器柔顺运动控制等关键技术；研制高推力密度、高动态响应线性电驱动关节，并在人形机器人上开展应用验证。
（八）机械臂与灵巧手
揭榜任务：研发高功率密度的集成肩关节、肘关节、腕关节与灵巧手的人形机械臂及灵巧手，实现人形机械臂及灵巧手的运动与操作功能，提升人形机器人关键部件的自主研发水平，推动人形机械臂及灵巧手的产业化应用。
（九）高算力主控制器
揭榜任务：研发用于人形机器人运动规划与感知决策的高算力主控制器，在硬件通信、实时计算和能量消耗等关键技术上实现突破；研究复杂工况下的系统实时性和可靠性，满足人形机器人信息采集、智能计算、通信交互等需求；构建具备人形机器人基本功能的控制器软件系统，研究开放性控制器软件，实现先进算法的模块化可拓展。
（十）高能量密度电池
揭榜任务：研制高能量密度、轻量化、高可靠、可高倍放电、快速充电的电池组，具备过充过放保护、防爆阻燃和高频振动工况下的安全可靠性能，满足人形机器人长时间续航、高倍率放电需求。实现电池组小型化、轻量化设计，同时满足人形机器人瞬时功率大、连续工作时间长的需求。
公共支撑
（十一）人形机器人的端到端仿真开发平台
揭榜任务：面向人形机器人对端到端智能控制软件平台的迫切需求，突破机器人多智能体与复杂环境建模技术，面向机器人自主学习与技能发育的通用强化学习算法库，研发域随机化及GPU并行计算的训练与演进技术；研制新一代人形机器人端到端仿真开发平台，鼓励开源开放的新方法和新机制，并在人形机器人上开展应用验证。
（十二）人形机器人的标准、测试与评估
揭榜任务：搭建并完善人形机器人整机系统集成标准，完成软硬件模块通用接口的标准定义、撰写、试点应用；形成评估人形机器人关键共性能力的综合测评标准和关键核心部件的性能测评标准；建立人形机器人综合测试评估和实验平台，重点建立自主运动能力、复杂环境适应能力、平衡与抗扰能力、灵巧操作能力、人机交互能力的量化评估体系；研究电液驱动部件、一体化力控关节、环境感知模块、力觉感知模块等关键核心部件的性能测评方法，建立测试和实验平台。
（十三）人形机器人的机器脑智能控制技术
揭榜任务：开发基于人工智能大模型的“大脑”模型，实现人形机器人的环境感知、行为控制、人机交互能力。开发控制人形机器人的“小脑”模型，搭建运动控制算法库，建立网络控制系统架构。面向特定应用场景，构建人形机器人仿真系统和训练环境，支撑快速低成本的技术创新。支持人形机器人算力设施建设部署，强化机器人具身智能，加速大模型训练迭代和相关产品落地应用。
典型应用
（十四）面向工业制造的典型应用
揭榜任务：围绕工业4.0自动化、数字化、信息化、智能化要求，针对智能制造场景中复杂设备操作、复合工具使用、人机协同作业等任务需求，研制环境适应性强、具备稳定行走能力、可自主操作工具与决策、融入智能制造数字化信息体系的面向工业制造的人形机器人。
（十五）面向灾害救援的典型应用
揭榜任务：面向人形机器人在灾害救援中复杂地形机动和环境高适应性要求，突破复杂地形的运动控制技术、危险环境的感知与理解技术、对抗条件下的智能决策与规划技术、人机协作救援技术等关键技术，实现人形机器人在复杂环境中执行多种任务，如搜救、搬运物资等。
（十六）面向危险作业的典型应用
揭榜任务：围绕核辐射操作、空间站维修、有毒气体环境作业、月球表面钻探等应用场景，研发在高危行业代替人力进行维修、操作任务的人形机器人，突破人形机器人智能化作业、特殊环境下稳定行走、无监督环境下自治规划与决策等关键技术，推动人形机器人在危险环境中人机隔离、机器换人、黑灯工厂的应用。
（十七）面向智慧物流的典型应用
揭榜任务：围绕物流仓储与运输、货物搬运的场景需求，研制具有自主移动、货物清点搬运、装卸码垛、分拣、配送的仓储物流人形机器人，突破整机轻量化、力感知和柔顺控制、高鲁棒性全身运动控制、多模态融合感知、视觉增强、自主决策与运动规划技术，实现人形机器人在室内结构化环境中的智能协同工作，提升各环节的综合作业效率。
（十八）面向安防巡逻的典型应用
揭榜任务：面向社区、工厂、边境等大范围区域巡逻检查需求，研究人形机器人在道路、草地、台阶、坡、沟等地形环境下行走技术，突破长距离运动、拟人化交互、巡逻监控、目标物跟踪、数据远程回传等关键技术，研制安防巡逻人形机器人，推动人形机器人在室内外环境的安防应用。
（十九）面向服务娱乐的典型应用
揭榜任务：面向公共服务与创新娱乐场景应用的需求，研制采用多模态大模型和云端大脑驱动的人形机器人整机，并在固定岗位引导、特定内容问询、老人陪护和陪伴、商业娱乐表演等典型场景开展应用示范。
脑机接口揭榜挂帅任务榜单
核心基础
（一）非植入式脑机接口芯片
揭榜任务：研发非植入脑机接口核心芯片及配套关键技术，用于记录、传输和处理脑电信号。在微型化设计、应用开发、可靠性设计、工具开发等方面实现突破。
重点产品
（二）植入式脑机接口技术与系统
揭榜任务：可自研以下所列若干方向或全部：植入式电极、植入式芯片、植入式神经信号记录系统、基于脑机接口的植入式刺激系统、神经信号解码算法及示范配套应用软件，实现微创、安全、长期、稳定、高精度的神经信号记录和刺激。
（三）无线非植入脑电采集技术与系统
揭榜任务：能记录和分析处理极微弱脑电信号，可支持多模态生理信号的综合分析，在精密制造、解码算法、材料等方面实现突破。
（四）多模态可穿戴智能技术与系统
揭榜任务：研发可对包括脑信号在内的多模态生理信号进行采集与分析的技术和系统，在脑信号采集基础上，结合体动信号或其他生理信号进行长期监测和分析。
（五）脑电生物反馈式睡眠识别和干预技术与系统
揭榜任务：研发脑电生物反馈式睡眠识别和干预技术，能基于人工智能技术进行“睡眠-心理情绪-生物节律-认知”相关性研究，客观分析睡眠过程中的脑电波活动，评估睡眠深度和睡眠质量，识别睡眠障碍并及时干预。
（六）脑机接口神经损伤运动康复训练技术与系统
揭榜任务：面向神经损伤造成的运动功能障碍，研发用于进行主动式闭环康复训练的技术和系统，以提升大脑神经传导功能重组或代偿，促进肢体运动功能和躯体感觉功能恢复，提升肢体功能康复水平。
（七）基于脑机接口的情绪或认知检测评估技术与系统
揭榜任务：研发非侵入式脑机接口技术，实现对情绪或认知的检测与评估。具有范式丰富、情感交互自然、检测速度快、普适性好、可靠性高的特点。
（八）基于非侵入式脑机接口的人机班组协同感知和控制技术与系统
揭榜任务：研发基于非侵入式脑机接口的人机班组交互、协同感知和控制技术。在非开阔环境作业、巡逻检查、搜索救援等复杂环境下，支持操作人员通过脑机系统与无人系统交互及目标协同检测。
典型应用
（九）面向工业安全监测的典型应用
揭榜任务：研发用于工业高危作业安全监测的技术和产品。以脑机接口技术为基础，结合生理指标和运动状态，实时监测与人员认知负荷水平相关的脑活动指标，识别影响人身安全和工作安全的人员异常状态，防范和监测因人员过度疲劳和疾病而引发的安全事故。
（十）面向驾驶安全监测的典型应用
揭榜任务：利用脑机接口对驾驶行为进行安全监测，在脑机接口基础上，结合生理等其他指标信息，监测驾驶员异常状态。
通用人工智能揭榜挂帅任务榜单
核心基础
（一）智能芯片
揭榜任务：围绕人工智能任务计算特征、访存模式、数值分布等特点，突破适用于人工智能计算范式的矩阵乘加内核架构、高速互联总线等核心技术。训练端，重点补齐内存带宽、互联线性度等短板，提升吞吐率等算力性能指标。联合上下游企业协同研发具备高可扩展性、高易用性、高灵活性等优势的芯片软件栈，加大力度突破先进封装、仿真验证等制造工艺核心技术。
（二）智能算力集群
揭榜任务：攻克人工智能集群计算领域中总线互联、RAS技术、功耗散热等瓶颈，加强智能服务器与智能芯片、操作系统、开发框架、应用软件的兼容适配。建设大型智能算力集群，通过液冷等方式满足绿色化需求。开发配套云端运维管理和调度系统，满足大规模人工智能训练/推理要求。
（三）高质量数据集
揭榜任务：建设大规模通用中文语料库，加强主流中英文数据的清洗及过滤，构建标准化语料资源池，整合文字、图片、音视频等多模态数据集，并实现对外开放。打造高质量代码、书籍、人类反馈指令数据、科学文献等专业知识数据集。面向工业、医药、电信、金融、教育等重点行业汇聚高质量、权威的行业训练数据资源，赋能行业发展。
（四）人工智能风险管控软件
揭榜任务：针对人工智能训练数据投毒、算法模型漏洞、敏感有害生成内容等重点风险，研发多维度一体化的人工智能风险管控软件产品。构建人工智能安全风险测评数据集，提出相应安全风险的检测、防御方法，支持人工智能应用服务、中间件与基础依赖组件等对象的漏洞检测与及时预警，识别生成内容潜在偏见歧视、伦理、违规违法等风险。
重点产品
（五）语言大模型产品
揭榜任务：探索以知识为中心的大模型范式，通过上下文编码、动态记忆机制等核心技术，提升语言认知大模型的智慧涌现水平。对标国际先进产品，提升中英双语的语义理解、逻辑推理、代码编程等能力，实现在线知识咨询功能，能够实时融合基于互联网的海量信息。开展大模型推理加速算法研究，提升语言大模型赋能智能产品的部署效率。
（六）语音大模型产品
揭榜任务：研究具有高通用性和高解释性的通用语音表征理论和方法，突破语音数据依赖性强、领域适应性弱等难题，实现超大规模语音表征训练、语音表征信息解耦合建模等关键技术，支撑语音大模型的泛化性。构建面向多个语种、多个语音任务共享的语音大模型，赋能语音助手、虚拟客服、数字人等智能产品的智能化升级。
（七）视觉大模型产品
揭榜任务：研究视觉大模型统一算法底层架构，创新视觉大模型训练路径，构建支持动态视觉理解和生成统一的底层基础模型架构，突破静态向动态视觉大模型的范式升级。视觉大模型能够通过少样本微调解决图像、视频等视觉任务，生成式任务指标达到国际先进水平，解决视觉大模型的高效设计、有效训练、快速推理等关键技术问题。
（八）多模态大模型产品
揭榜任务：研究多源多模态异构数据的表示和对齐方法，实现文本、图像、视频、语音等模态数据间的语义对齐，全面提升多模态大模型性能。研究多模态大模型训练和推理加速方法，构建算法、框架、硬件和并行策略等协同考虑的优化和计算架构，提升万亿级参数多模态模型的工程效率。
典型应用
（九）面向工业制造领域的典型应用
揭榜任务：推动基于人工智能的设备实时控制、资源动态优化、多智能体协同等核心技术突破，推进人工智能技术和产品在工业制造领域的深度融合应用。提升制造业全过程全场景的智能水平，实现重点装备智能化改造，满足高端制造场景对于复杂环境、连续任务的认知和决策需求。
（十）面向民生服务领域的典型应用
揭榜任务：推动人工智能在信息消费、政务、医疗和交通等重点行业的融合应用，拓展人工智能在典型场景下的规模化应用。打造新型民生服务模式，优化人机交互体验，提高服务精准度、效率和个性化水平，促进传统产业智能化升级。
（十一）面向科学研究领域的典型应用
揭榜任务：探索基于人工智能的科学研究新范式，面向生物医药、材料、流体力学、气象等专业领域，挖掘科研专用数据的内在机理，缩短科学原理的发现周期。利用人工智能技术突破科学计算瓶颈，构建智能化科学研究工具集，支撑仿真模拟、数学建模等软件发展，提升科研效率。
（十二）面向信息安全领域的典型应用
揭榜任务：为应对复杂网络环境下的安全挑战，研发并训练面向网络安全的人工智能大模型，配合调度控制中枢实现与当前领先的安全系统（如XDR、SIEM、EPP、EDR等）的整合，赋能网络安全业务。功能上，具备深度理解多系统数据的能力，能通过综合调度各系统的API接口，实现智能化安全任务自动处理，包括但不限于异常分析、定位威胁、辅助溯源攻击、响应处置等能力，提高安全运营效率。
