功能檢測裝備產(chǎn)業(yè)發(fā)展實施意見

功能檢測裝備產(chǎn)業(yè)發(fā)展實施意見

針對機器學(xué)習(xí)、模式識別、智能語義理解等共性技術(shù)和自動駕駛等重點行業(yè)應(yīng)用，支持面向云端訓(xùn)練和終端執(zhí)行的開發(fā)框架、算法庫、工具集等的研發(fā)，支持開源開發(fā)平臺、開放技術(shù)網(wǎng)絡(luò)和開源社區(qū)建設(shè)，鼓勵建設(shè)滿足復(fù)雜訓(xùn)練需求的開放計算服務(wù)平臺，鼓勵骨干龍頭企業(yè)構(gòu)建基于開源開放技術(shù)的軟件、硬件、數(shù)據(jù)、應(yīng)用協(xié)同的新型產(chǎn)業(yè)生態(tài)。到2020年，面向云端訓(xùn)練的開源開發(fā)平臺支持大規(guī)模分布式集群、多種硬件平臺、多種算法，面向終端執(zhí)行的開源開發(fā)平臺具備輕量化、模塊化和可靠性等特征。智能裝備行業(yè)發(fā)展態(tài)勢及未來發(fā)展趨勢（一）國家政策進一步促進智能裝備行業(yè)的發(fā)展國家政策大力支持工業(yè)智能，工業(yè)自動化前景廣闊，智能裝備行業(yè)亦有較大的發(fā)展空間?！吨悄苤圃彀l(fā)展規(guī)劃（2016—2020年）》提出2025年前，推進智能制造實施兩步走戰(zhàn)略：第一步，到2020年，智能制造發(fā)展基礎(chǔ)和支撐能力明顯增強，傳統(tǒng)制造業(yè)重點領(lǐng)域基本實現(xiàn)數(shù)字化制造，有條件、有基礎(chǔ)的重點產(chǎn)業(yè)智能轉(zhuǎn)型取得明顯進展；第二步，到2025年，智能制造支撐體系基本建立，重點產(chǎn)業(yè)初步實現(xiàn)智能轉(zhuǎn)型。該規(guī)劃還提出了加快智能裝備發(fā)展，國家大力推動工業(yè)智能發(fā)展，智能裝備生產(chǎn)企業(yè)迎來更多的市場機會?！吨行∑髽I(yè)數(shù)字化賦能專項行動方案》旨在提升中小企業(yè)應(yīng)對危機能力，夯實可持續(xù)發(fā)展基礎(chǔ)，提出了針對中小企業(yè)典型應(yīng)用場景，引導(dǎo)有基礎(chǔ)、有條件的中小企業(yè)加快傳統(tǒng)制造裝備聯(lián)網(wǎng)、關(guān)鍵工序數(shù)控化等數(shù)字化改造，應(yīng)用低成本、模塊化、易使用、易維護的先進智能裝備和系統(tǒng)，優(yōu)化工藝流程與裝備技術(shù)，建設(shè)智能生產(chǎn)線、智能車間和智能工廠，實現(xiàn)精益生產(chǎn)、敏捷制造、精細管理和智能決策。智能裝備產(chǎn)業(yè)是為國民經(jīng)濟各行業(yè)提供技術(shù)裝備的戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)，是智能制造的基礎(chǔ)，是國家綜合實力的集中體現(xiàn)，為此，我國從政策上支持智能裝備行業(yè)做大做強，為行業(yè)提供了巨大的市場空間。（二）智能裝備行業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)化升級，智能制造產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展隨著國內(nèi)制造升級，全球高端制造產(chǎn)能向我國轉(zhuǎn)移，我國已步入后工業(yè)時代。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)和服務(wù)業(yè)日益成為國民經(jīng)濟發(fā)展的主導(dǎo)，工業(yè)由低端向高端發(fā)展，技術(shù)密集型和高端裝備產(chǎn)業(yè)的占比加大。我國制造業(yè)在政策和市場共同影響下，堅持走產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)化升級、實現(xiàn)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化的智能制造的目標。我國制造業(yè)通過用機器智能裝備代替人工，提高對產(chǎn)品生產(chǎn)過程中的質(zhì)量控制水平，減少誤判、漏判的情況發(fā)生，有效的提高產(chǎn)品品質(zhì)，系實現(xiàn)智能制造的關(guān)鍵硬件平臺。智能制造的實現(xiàn)是一個逐級推進的過程，涉及設(shè)計、生產(chǎn)、物流、裝配、調(diào)試、服務(wù)等產(chǎn)品全生命周期，并涉及從裝備硬件到網(wǎng)絡(luò)軟件的復(fù)雜架構(gòu)，智能裝備、物流倉儲、軟件專業(yè)供應(yīng)商間將不斷加強協(xié)同創(chuàng)新，以強化智能制造系統(tǒng)解決方案供應(yīng)能力。智能制造將造就全新的業(yè)態(tài)，由多個提供單一產(chǎn)品或服務(wù)的供應(yīng)商共同構(gòu)建協(xié)作系統(tǒng)，形成融合發(fā)展的生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈。（三）智能裝備行業(yè)新技術(shù)不斷在智能制造中深度應(yīng)用智能裝備行業(yè)的基礎(chǔ)技術(shù)涉及物理、材料學(xué)、機械運動、電氣化、自動化、人工智能等多學(xué)科，并且在應(yīng)用上相互交叉，相關(guān)學(xué)科的不斷發(fā)展亦為智能檢測、組裝裝備的發(fā)展奠定了有利基礎(chǔ)。隨著智能檢測、組裝裝備的不斷成熟和運算能力的提升，軟件算法在各應(yīng)用領(lǐng)域解決方案、深度學(xué)習(xí)能力的不斷完善，智能檢測、組裝裝備在除消費電子以外的汽車制造、半導(dǎo)體和新能源等領(lǐng)域應(yīng)用的廣度和深度均在提高，并加快在醫(yī)藥、食品飲料等其他領(lǐng)域的滲透。未來智能制造不斷地將新的技術(shù)應(yīng)用到制造業(yè)中，與制造業(yè)進行深度融合。這其中物聯(lián)網(wǎng)與云計算、人工智能（AI）等新技術(shù)的作用將尤為凸顯。未來物聯(lián)網(wǎng)與云計算將會更加廣泛地部署到制造行業(yè)，從而減少人工干預(yù)、提高工廠設(shè)施整體協(xié)作效率、提高產(chǎn)品質(zhì)量一致性。人工智能亦將更加廣泛地應(yīng)用到智能制造行業(yè)中。機器視覺作為人工智能的一部分已經(jīng)廣泛運用于智能裝備中，未來通過深度學(xué)習(xí)、增強學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)的應(yīng)用，智能制造將提升制造領(lǐng)域知識產(chǎn)生、獲取、應(yīng)用和傳承的效率：離線狀態(tài)下，利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)挖掘產(chǎn)品缺陷，形成控制規(guī)則；在線狀態(tài)下，通過增強學(xué)習(xí)技術(shù)和實時反饋，控制生產(chǎn)過程減少產(chǎn)品缺陷；同時集成專家經(jīng)驗，不斷改進學(xué)習(xí)結(jié)果。2017年《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提到，將全面推動人工智能與制造業(yè)的融合，解決中國制造業(yè)在推進智能化轉(zhuǎn)型過程中面臨的問題。基本原則（一）系統(tǒng)布局把握人工智能發(fā)展趨勢，立足國情和各地區(qū)的產(chǎn)業(yè)現(xiàn)實基礎(chǔ)，頂層引導(dǎo)和區(qū)域協(xié)作相結(jié)合，加強體系化部署，做好分階段實施，構(gòu)建完善新一代人工智能產(chǎn)業(yè)體系。（二）重點突破針對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵薄弱環(huán)節(jié)，集中優(yōu)勢力量和創(chuàng)新資源，支持重點領(lǐng)域人工智能產(chǎn)品研發(fā)，加快產(chǎn)業(yè)化與應(yīng)用部署，帶動產(chǎn)業(yè)整體提升。（三）協(xié)同創(chuàng)新發(fā)揮政策引導(dǎo)作用，促進產(chǎn)學(xué)研用相結(jié)合，支持龍頭企業(yè)與上下游中小企業(yè)加強協(xié)作，構(gòu)建良好的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。（四）開放有序加強國際合作，推動人工智能共性技術(shù)、資源和服務(wù)的開放共享。完善發(fā)展環(huán)境，提升安全保障能力，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)健康有序發(fā)展。突破核心基礎(chǔ)加快研發(fā)并應(yīng)用高精度、低成本的智能傳感器，突破面向云端訓(xùn)練、終端應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片及配套工具，支持人工智能開發(fā)框架、算法庫、工具集等的研發(fā)，支持開源開放平臺建設(shè)，積極布局面向人工智能應(yīng)用設(shè)計的智能軟件，夯實人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的軟硬件基礎(chǔ)。智能裝備行業(yè)技術(shù)水平智能裝備是一種集光學(xué)成像技術(shù)、機械運動技術(shù)、電氣控制技術(shù)、人工智能算法和數(shù)據(jù)控制軟件技術(shù)于一體，具有自感知、自決策、自執(zhí)行、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)等功能的先進生產(chǎn)裝備。德國、日本等發(fā)達國家有著深厚的工業(yè)發(fā)展積淀，裝備設(shè)計理論成熟，底層技術(shù)積累豐富，材料、工藝和制造手段先進，促進了其智能裝備制造業(yè)的發(fā)展。我國智能裝備制造行業(yè)起步較晚，在技術(shù)領(lǐng)域較先進國家仍存在短板，新型傳感器件、量測器具、控制單元等核心技術(shù)還需要向國外廠商采購，限制了行業(yè)的發(fā)展空間。此外，我國工業(yè)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)薄弱，高精度和超高精度數(shù)控機床加工能力較弱，為智能裝備提供基礎(chǔ)零部件、元器件、材料的工藝水平與工業(yè)發(fā)達國家相比存在較大差距，制約了行業(yè)的發(fā)展速度。近年來，在國家產(chǎn)業(yè)政策鼓勵支持、下游客戶需求增加、基礎(chǔ)技術(shù)不斷提高的三重有利因素推動下，國內(nèi)的智能裝備企業(yè)不斷加強自身研發(fā)能力，有針對性的進行技術(shù)突破，在消費電子、光伏組件、新能源電池等行業(yè)涌現(xiàn)了一批具有較強競爭力的企業(yè)，行業(yè)技術(shù)水平有了顯著的提升。同時，隨著應(yīng)用場景的不斷豐富，各行業(yè)客戶對智能裝備的功能、性能、效能等方面均提出了更加細致的要求，部分國內(nèi)從業(yè)企業(yè)抓住市場需求變化的機遇，在定制化開發(fā)、制造成本、銷售渠道、客戶業(yè)務(wù)理解和客戶服務(wù)能力等方面增強競爭優(yōu)勢，從而在長期的市場競爭中產(chǎn)生了一批設(shè)計研發(fā)能力強、服務(wù)質(zhì)量良好的企業(yè)，在市場中占據(jù)有利的競爭地位。加強組織實施強化部門協(xié)同和上下聯(lián)動，建立健全企業(yè)、行業(yè)組織和產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、智庫等的協(xié)同推進機制，加強在技術(shù)攻關(guān)、標準制定等方面的協(xié)調(diào)配合。加強部省合作，依托國家新型工業(yè)化產(chǎn)業(yè)示范基地建設(shè)等工作，支持有條件的地區(qū)發(fā)揮自身資源優(yōu)勢，培育一批人工智能領(lǐng)軍企業(yè)，探索建設(shè)人工智能產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)，促進人工智能產(chǎn)業(yè)突破發(fā)展。面向重點行業(yè)和關(guān)鍵領(lǐng)域，推動人工智能標志性產(chǎn)品應(yīng)用。建立人工智能產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計體系，關(guān)鍵產(chǎn)品與服務(wù)目錄，加強跟蹤研究和督促指導(dǎo)，確保重點工作有序推進。智能傳感器支持微型化及可靠性設(shè)計、精密制造、集成開發(fā)工具、嵌入式算法等關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)，支持基于新需求、新材料、新工藝、新原理設(shè)計的智能傳感器研發(fā)及應(yīng)用。發(fā)展市場前景廣闊的新型生物、氣體、壓力、流量、慣性、距離、圖像、聲學(xué)等智能傳感器，推動壓電材料、磁性材料、紅外輻射材料、金屬氧化物等材料技術(shù)革新，支持基于微機電系統(tǒng)（MEMS）和互補金屬氧化物半導(dǎo)體（CMOS）集成等工藝的新型智能傳感器研發(fā)，發(fā)展面向新應(yīng)用場景的基于磁感、超聲波、非可見光、生物化學(xué)等新原理的智能傳感器，推動智能傳感器實現(xiàn)高精度、高可靠、低功耗、低成本。到2020年，壓電傳感器、磁傳感器、紅外傳感器、氣體傳感器等的性能顯著提高，信噪比達到70dB、聲學(xué)過載點達到135dB的聲學(xué)傳感器實現(xiàn)量產(chǎn)，絕對精度100Pa以內(nèi)、噪音水平0．6Pa以內(nèi)的壓力傳感器實現(xiàn)商用，弱磁場分辨率達到1pT的磁傳感器實現(xiàn)量產(chǎn)。在模擬仿真、設(shè)計、MEMS工藝、封裝及個性化測試技術(shù)方面達到國際先進水平，具備在移動式可穿戴、互聯(lián)網(wǎng)、汽車電子等重點領(lǐng)域的系統(tǒng)方案設(shè)計能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片面向機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練應(yīng)用，發(fā)展高性能、高擴展性、低功耗的云端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，面向終端應(yīng)用發(fā)展適用于機器學(xué)習(xí)計算的低功耗、高性能的終端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，發(fā)展與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片配套的編譯器、驅(qū)動軟件、開發(fā)環(huán)境等產(chǎn)業(yè)化支撐工具。到2020年，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片技術(shù)取得突破進展，推出性能達到128TFLOPS（16位浮點）、能效比超過1TFLOPS/w的云端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，推出能效比超過1TOPS/w（以16位浮點為基準）的終端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，支持卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等一種或幾種主流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法；在智能終端、自動駕駛、智能安防、智能家居等重點領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片的規(guī)?；逃?。開源開放平臺針對機器學(xué)習(xí)、模式識別、智能語義理解等共性技術(shù)和自動