导读：科技部近日发布了《科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目
2020年度第一批项目申报指南建议》，从中可以看到主要发展方向和当前技术水平，本文尝试分析其中脉络，供参考。指南原文下载见文末。
主要攻关方向及基础问题
大数据智能、跨媒体智能、群体智能、混合增强智能、自主智能系统等。
基础问题方面，普遍聚焦在小样本、迁移、可信、可解释、自适应、鲁棒等问题，虽然老生常谈，但依然是AI落地的卡脖子问题。
主要应用场景及核心指标
主要应用场景依然是金融、医疗、自动驾驶、制造等，而且核心指标普遍定性较多，经常难以提出真正衡量能力的量化指标，反映出行业的验证基础偏弱和技术成熟度偏低。
- 金融：金融风控（2.6—亿级节点时序图谱实时智能分析关键技术与系统）
核心指标：时序图谱支持金融风险防范领域常用的时序复杂边，具备单节点10万tps、集群200万tps 关联图构建能力，每笔处理平均延时在 10 毫秒以内；亿级节点量级下实现多层关系的实时查询
- 医疗：4.3智能医生助理关键技术及应用研究，4.4肿瘤多学科诊断的影像分析辅助系统研究与应用，4.5医疗行为多维度感知关键技术及应用研究
核心指标：知识图谱具备动态更新能力，对临床知识覆盖率大于90 ，准确率大于95 ；针对至少2种常见原发性肿瘤（如乳腺癌、肺癌、结直肠癌等）以及1种转移性肿瘤（如转移性骨 肿瘤）的诊断、治疗和预后等医学场景，模型具备可解释性且医生采纳率大于90；覆盖至少 20 类医疗行为，医疗行为感知系统对各类医疗行为的识别准确率大于 80。
- 政务：网络监管（2.5复杂社会信息网络下的风险感知与智能决策研究）
核心指标：具备融合全球二十个以上语种、十万家公开信息源的大规模社会信息的获取和融合能力；构建面向社会信息风险与决策的千万级结点、亿级边的知识图谱；具备在百亿 级条边规模的社会复杂网络上进行分析和决策的能力，实现千万级节点规模网络上的分钟级搜索响应和分钟级挖掘与推荐计算能力
- 智能装备：自动驾驶（2.2鲁棒安全的人机共驾系统）
核心指标：无定量核心指标。
- 智能制造：工业检测（2.4具有自主学习能力的超级品质检验关键技术），4.1开放环境复杂制造过程智能调度方法及应用，4.2工业领域知识自动构建与推理决策技术及应用
核心指标：开发可在线学习与增强的甄别学习技能平台软件，形成任务迁移学习能力，实现不同质检任务迁移单次不超过 0.5 小时；在典型场景下达到并超过人工检测能力，召回率大于 97，准确率大于 95；面向高端装备、汽车等至少 3 个典型制造业行业领域开展应用研究，在落地应用中实现制造资源利用率提升 5以上，产品制造周期缩短至少10。
- 教育：智能阅卷（2.7复杂版面手写图文识别及理解关键技术研究）、
在线教育（2.9混合增强在线教育关键技术与系统研究）
核心指标：复杂版面分析的正确率达到99以上，手写图文及公式识别正确率达到96 以上，中英文作文自动评分及文科简答题评分性能达到人工专家99水平，理科解题步骤分析评分能力达到人工专家95水平，抄袭检测的正确率达到98以上。
- 服务业：客服（2.8拟人化人机交互服务关键技术与系统）、室内服务机器人（2.10室内服务机器人自主学习与进化关键技术）
核心指标：智能客服平台实现口语语音识别率超过 95、口语语音合成MOS 得分接近人类水平、对话正确响应率不低于 95的领域效果，提出能够有效体现机器对话智能的图灵测试方案，并在至少3个领域通过测试验证；规模为千万级别的大数据用户行为视频理解，情感分析和行为理解正确率超过90；能够进行多种复杂任务的领域迁移，具备支撑亿级用户规模应用的能力，给定任务完成率不低于 90；对研究者授权开放带标注的真实场景多轮对话不少于100万段。
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