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重庆时时彩计划后1:“物聯網與智慧城市關鍵技術及示范”重點專項2019年度項目申報指南建議(征求意見稿)

文章分類文章分類:手機APP開發 發布時間發布時間:2018-12-06 20:00:04

天机时时彩计划软件怎样看后三码 www.bsvkr.icu 國家重點研發計劃“物聯網與智慧城市關鍵技術及示范” 重點專項的總體目標是:圍繞網絡強國戰略與社會經濟轉型需求,重點突破智慧城市“感-聯-知-用-融”的基礎理論與關鍵技術,基于自主可控技術和產品構建物聯網與智慧城市一體化服務系統,在京津冀、珠三角、長江經濟帶、一帶一路等典型城市(群)開展集成創新與融合服務的示范應用,支撐具有中國城市特色的國家新型智慧城市分級分類示范建設,提升城市治理能力和公共服務水平,推動我國成為智慧城市技術創新與產業應用的全球引領者。推動物聯網與智慧城市規?;⒄購汀叭諼蹇紜憊蠶?,形成完善產業生態鏈,使我國物聯網與智慧城市技術研究、標準規范與產業應用達到國際領先水平。

2019年,專項將以推動智慧城市集成應用示范創新、形成核心共性關鍵技術解決方案為主要目標,按照“特大城市”、“城市群”、 “中小城市”、“國家新區”等四類不同智慧城市重大需求,啟動若干應用示范任務,開展具有示范效應和輻射作用的集成創新應用示范;另按照智慧城市“感-聯-知-用-融” 的共性關鍵技術體系,啟動若干共性關鍵技術與平臺任務, 支撐應用示范城市的集成創新。

各研究任務要求以項目為單元整體組織申報,項目須覆蓋所申報指南方向二級標題(例如:1.1)下的所有研究內容并實現對應的研究目標。

1.面向不同類型城市的重大場景應用示范

特大城市創新應用示范

1.1智慧城市物聯泛在接入網關及平臺應用示范(應用示范類)

研究內容:面向智慧城市精細化綜合管理中眾多設施物聯化接入需求,研究可支持長距離、短距離,有線、無線等多種通信制式的極低功耗深度覆蓋海量接入技術,包括支持超大容量、超遠距離、超低深度、超高網絡互聯能力的控制算法、上下文感知、網絡協同、移動性管理機制、業務適配與合成、高效資源調度等關鍵技術;研制具有多元、多維、多參自感知、自適應、自加載的高靈敏度接入模組和極低功耗動態全網通接入網關;研究城市惡劣環境設備能量供給技術、設備成本降低方法、制定統一的數據接入與匯集標準, 開發可支持批量生產的工藝裝置;建立物聯網前置、邊緣分級計算決策體系,搭建可支持智慧城市精細化管理的物聯網接入平臺并建立示范應用。

考核指標:研制一套具備自主獲能的可靈活部署、可支撐深度覆蓋、具邊緣計算能力的綜合接入網關,接入能力5公里半徑內接入數量>1萬,支持≥4種網絡通訊制式,其中至少1種集感知、傳輸、處理于一體的自主SoC廣域通信協議,傳 輸延遲小于1秒,靜態功耗不大于1uW,發射功耗不大于10mW,建立物聯網前置、邊緣分級計算決策體系平臺,在城市精細化管理中的市政設施、城管設施、交通設施、寄遞安全、智慧社區等不少于5場景示范應用。

1.2智慧城市網絡信息安全綜合免疫關鍵技術與應用示范(應用示范類)

研究內容:聚焦智慧城市萬物互聯復雜環境中的現有物聯網應用系統和未來物聯網應用系統的網絡安全保障兩個層面,開展多傳感器的城市公共安全監測、多源異構數據的安全交換與共享及綜合防控等關鍵技術研究,重點突破以威脅感知、異常檢測、風險評估和態勢分析為特征的物聯網運行環境安全防御,并通過建設城市網絡安全綜合防控平臺, 建設智慧城市網絡信息安全免疫系統與智慧城市網絡信息安全運營中心的基礎設施,提高城市的整體網絡安全,實現智慧城市建設從不安全向高安全的平穩過渡,并推動智慧城市網絡安全標準化工作以及應用示范。

考核指標:建立物聯網安全感知關鍵技術仿真驗證平臺、基于物聯網智能感知的城市典型風險源綜合監測系統等, 搭建智慧城市網絡安全綜合防控平臺,提供區塊鏈結合PKI 的密鑰基礎設施解決方案,可支持城市基礎設施網絡系統威脅感知、異常檢測、風險評估和態勢分析等能力,可實現對重要信息系統的威脅預警、事件通報和應急處置服務等綜合防控,城市系統人群身份連接能力1000萬,未知攻擊威脅檢測能力95%,城市數據處理能力40PB,網絡安全風險預警能力30秒,在特大城市范圍開展跨行業、跨領域、跨系統的大規模應用示范。

城市群創新應用示范

1.3國家中心城市數據管控與知識萃取技術和系統應用(應用示范類)

研究內容:面向國家中心城市運行管理的高動態、多模 式大場景等典型應用,突破智慧城市核心概念建模與模型演化、智慧城市知識庫構建、知識可信度評估和多粒度模式涌現等技術瓶頸,突破對社會感知數據等新型數據來源的知識萃取技術,建立隨城市發展而動態演化的智慧城市知識模型與知識分析推理系統。研究國家中心城市多源異構數據語義協同與數據深度挖掘的智慧城市知識庫構建,以及模型擴展與跨領域知識協同的智慧城市高層核心本體建模、知識聚集等共性技術;研究城市跨域資源系統協同與動態多視圖認知技術和系統;研究面向社會感知大數據的城市知識萃取與要素建模技術;開展城市群體行為動態分析技術研究與城市知識萃取應用示范。

考核指標:形成一套面向國家中心城市立體空間的知識多維萃取技術體系,研制一套涵蓋城市多粒度知識萃取系統;構建PB 級城市國土規劃管理、生態環境監測等領域智慧城市知識體系;實現對包含移動信令、浮動車、一卡通在內的4種以上社會感知數據進行知識萃??;知識萃取可用性不低于 99%;在多個千萬常住人口的城市及城市群進行典型應用驗證與推廣。

中小城市創新應用示范

1.4基于邊緣智能協同的物聯終端系統與高實時智慧城市應用(應用示范類)

研究內容:針對城市道路交通管理、安全監控、設備設 施監控、突發事件處理等智慧城市高實時、高性能應用要求,突破物聯系統實時響應,端到端以及端邊云協同高效信息智能處理技術,為高實時智慧城市應用提供技術支撐。重點研究物聯系統終端側邊緣智能計算架構,實現計算、存儲和通信的邊緣融合和AI(人工智能)算法加載;研究異構端設備的多協議無縫接入與管理技術。研究輕量級、可擴展的物聯系統邊緣側應用層協議,支持智能計算負載的自動分割、調度和遷移。研究設備側輕量級虛擬化、資源池化和容器技術,形成邊緣資源管理策略。研究異構邊緣設備動態任務劃分技術,P2P、CDN等邊緣計算模型,實現物與物之間的協同計算和邊緣自治。研究端邊云彈性計算模型,實現高效端邊云的計算任務分配和計算遷移策略滿足實時應用要求。研究端云協同的智能分析技術,實現終端和云端的分級智能分析,實現智能分析的芯片級負載調度,實現海量多維數據的秒級檢索和知識挖掘;實現端云協同處理性能提升和突發業務的動態負載均衡,滿足應用的智能高效要求。

考核指標:支持至少11類多維數據采集,支持目標的至少12種屬性分析,解決至少一類廣泛應用的信息采集不精準的問題。支持不少于100個高度異構設備的互聯互通?;詒咴抵悄艿氖凳庇τ貿【?,整體系統對緊急事件響應延遲低于100毫秒,對用戶體驗有較大影響的應用響應延遲達到亞秒級。對系統異常事件預測和檢測準確率達到90%,誤報率低于5%。實現終端和云端的分級智能分析,智能分析的芯片級負載調度,萬億級多維數據的秒級檢索。實現端云協同的小文件高效存儲與一次性索引定位,支持端云協同的多用戶小文件訪問的性能提升和突發業務的動態負載均衡功能。支 持大帶寬應用場景節省90%以上傳輸帶寬。利用邊緣處理技術的設備和業務敏感信息數據泄露風險降低99%。選擇3座以上城市開展應用示范。

1.5面向綠色生態城市的一體化綜合管理服務系統與應用(應用示范類)

研究內容:聚焦城市綠色生態發展中面臨的管理和服務問題,整合城市基礎設施資源,研究低運維成本、高可靠性的分布式生態環境智能一體化監測網絡,實現智慧感知、綜合分析,為科學決策提供精準支撐。研究基于衛星遙感-無人機-地基監測網和物聯網大數據的“空天地人一體、感聯知用融合”的多尺度、高時空分辨率的城市群多源環境數據融合技術;研究全耦合多尺度環境監測(包括空氣、水、重點污染源)技術,對監管區域實現從宏觀到微觀全方位、立體化監測和全景展示。重點突破綠色生態城市大數據模型,梳理面向綠色生態城市的數據資源目錄、確立制定統一的數據規范和信息交換標準,建立綠色城市建筑監測與性能評估系統。構建高效率的區域一體化環境質量聯防聯控智能決策指揮 平臺,設計綠色生態城市管理服務專題應用,為綠色生態城市發展提供一體化智慧管理服務。

考核指標:研發輕量級、低成本、??榛鬧悄芑肪臣嗖獯釁髦斬?,監測污染物成分不少于5個;依托城市現有基礎設施資源,構建低運維成本、可復制的多尺度城市環境智能監測網,網格分布密度不低于3km;建立“天、空、地、人”一體化多尺度城市環境監測與智能決策指揮平臺,監控與服務尺度不低于鎮級行政區劃;構建城市綠色建筑運行效果數據庫,建立城市群多尺度環境檢測質量預報平臺,預報時效不小于14天;提供基于自主可控的技術和產品開展區域一體化環境質量聯防聯控的可復制核心技術解決方案,覆蓋不少于3個地市級市以上智慧城市示范區,跨行業政府服務不少于10項,覆蓋城市90%以上的生態考核指標。

1.6面向城市公共服務的數據融合與認知計算技術和平臺(共性關鍵技術類)

研究內容:針對特定中小城市管理與服務過程中對多源異構感知數據融合的需求,搭建高性能、低功耗、低成本的計算平臺以滿足城市級數據的實時分析、檢索及 EB 級別多模態數據的長效存儲需求。研究特定中小城市系統的多源多模態數據實時精準獲取技術、數據的清洗與數據融合分析技術,實現多模態城市大規模數據的高效融合;研究多源城市感知數據動態生長、演化存儲的數據服務技術,構建支持城市感知數據的融合及數據服務的基礎平臺;研究非結構化城市數據關聯分析與模式挖掘,構建城市動態認知平臺,實現對高動態、多模式分布式城市大場景動態認知;研究特定中小規模城市數據建模架構,建立中小規模智能城市數據匯聚與開放城市大腦平臺,包括計算平臺、資源平臺、應用平臺、 行業算法平臺等,在多個城市進行應用示范。

考核指標:形成特定中小規模城市數據融合、數據可信服務與標準體系,建設城市態勢動態認知的城市大腦平臺,在不少于10個城市的城市動態認知應用示范,形成不少于20 種復雜場景中時變態勢的過程分析,不少于 5 類的多源多模態城市數據信息與屬性識別,服務于城市綠色健康發展;研制1套基礎數據匯聚與開發城市大腦平臺的工具,提供城市公共服務、數據請求API不少于100個,實現萬級并發數據請求的毫秒級響應,保證城市大腦平臺接口的兼容性和可擴展性。

2.新型智慧城市共性支撐技術與平臺

共性關鍵技術創新

2.1面向城市精準管理的新型群智感知技術及應用(共性關鍵技術類)

研究內容:針對智慧城市安全和生態宜居環境的精準化管理需求,充分利用城市已經鋪設的通信、電力和安防等設施和感知設備,突破非傳感器感知技術、群智感知技術、終端智能處理技術等。重點研究面向城市環境治理的新型傳感器技術,高精度數據處理技術,物聯網終端一體化集成技術,探索解決復雜感知終端多傳感數據精準處理難題。研究感知終端極低功耗設計技術,能量收集技術,突破城市環境監測感知終端大范圍部署的能源供給難題。在不新增部署傳感器的條件下,充分利用城市設施中已有的通信、電力和安防設施,研究環境變化或異常災害對基礎設施的物理特性影響,實現對城市地下空間的溫度、濕度、可然氣體、壓力、滲水、漏氣、位移、震動、坍塌和異物入侵等參數的感知和預警。研發應對城市環境治理巡檢及突發事件處理的智能機器人設備,實現快速響應及時治理。研究多種分布式物聯網感知終端數據協同和互操作問題,研究人機物智能協同感知的城市環境監測危害建模和預測技術,實現基于高效可信感知終端的城市環境精細化治理示范應用系統。

考核指標:突破面向城市環境監測和公共安全監控的多源物聯網終端精準感知技術,基于自主核心芯片研發高精度環境監測感知終端,核心數據檢測誤差小于1%。突破能量收集和低功耗設計技術,實現50%以上環境監測感知終端能源自給。針對環境監測復雜場景,采用邊緣計算和高可靠通信技術,實現物聯網終端對城市環境事件識別判斷準確率98%以上。研發1-2種應用于環境監測的智能機器人終端,支持日?;肪臣嗖庋布?,支持突發事件的自動化治理,實現城市復雜環境下災害快速響應?;肪呈薟杉突袢∈奔湫∮?5秒,突發事件判定及響應時間小于5分鐘。形成一套面向城市場景的新型感知理論與標準,搭建一套新型感知綜合應用平臺,實際部署非傳感器感知地下環境感知參數不少于10種, 監測范圍不低于5公里、空間分辨率小于1米?;諫鮮鲅兄浦斬聳迪衷誄鞘謝肪塵賈衛碇械撓τ醚櫓?,物聯網終端部署不少于1千臺套。

2.2智能化城市基礎設施管控與聯網關鍵技術與應用驗證(共性關鍵技術類)

研究內容:在智慧城市中基礎設施的物端數據具有隱私?;ず褪菔褂煤戲尚乓?,其中智能樓宇、智能管網、智能路燈以及新能源物聯網充電樁等智慧城市應用常常采用低成本資源有限的各種傳感器進行數據采集??翁飫們榱匆約霸屏慈諍霞際踅餼齔鞘形锪蕕陌踩涂曬芾硇暈侍?,并選擇相關智慧城市進行應用示范驗證。重點研究智慧樓宇監控管理系統、城市能源管理和分析、智能道路與管網設備監控與預防性維護分析等閉環物聯系統數據管理和控制系統架構,研究物聯網設備端數據可信采集、管理和共享體系,研究云鏈協同的物聯網數據安全加密采集機制以及去中心化區塊鏈的多方協同的物聯網信任管理機制。研究基于區塊鏈與智能合約安全共享機制的分布式物聯網數據分級分類訪問控制機制、協同處理和設備管控技術;研究基于編碼技術的物聯網數據恢復機制;建立數據可信安全以及共享挖掘平臺,在智能樓宇、智能管網、智能道路和新能源物聯網充電樁規劃和用戶誘導等領域開展示范應用,在終端資源受限情況下實現設備聯動和管理、態勢預測、能耗管理等功能。

考核指標:建立一套基于區塊鏈的P2P物聯網數據可信采集、管理和共享模型。支持秒級延遲的智能終端數據加密傳輸。支持規模不少于400個終端的物聯網區塊鏈系統,終端節點間共享延遲不超過5s,數據共享策略靈活調整延遲不超過5s。支持分級分類全生命周期物聯網大數據安全?;つP?,支持物聯網數據至少5種安全等級的秒級訪問控制,可識別少于50%的物聯網節點合謀篡改或刪除攻擊,對損壞近50%物聯網數據可靠恢復?;謚悄芡锪笫蕕撓τ媚P馱げ庵遼?項物聯網終端部件的故障,準確率90%以上;識別物聯網終端異常行為準確率90%以上;選擇1-2個典型應用場景,開展不少于2000個終端的運營級示范。

通用系統與平臺:

2.3面向智慧生活的安全可信智能物聯平臺與融合服務(共性關鍵技術類)

研究內容:圍繞智慧家庭和公用事業等智慧生活融合服務需求,突破資源有限異質設備的系統與身份安全可信技術、海量設備安全監控與態勢感知技術、基于芯片的泛在多模智能物聯技術、支持多應用多服務的開放物聯架構、基于區塊鏈的多源多模態數據交換/共享和隱私計算技術、基于

OID 的物聯網標識應用技術,研發安全可信物聯芯片,研發物聯網多源數據共享及數據處理應用開放平臺和數據安全解決方案。打造物聯網開放共贏的生態體系,促進物聯網全產業鏈研發、應用與生態的健康發展。

考核指標:研發高度集成、低功耗、支持安全可信及區 塊鏈的NB-IoT芯片,功能測試通過GCF協議一致性測試,達到3GPP性能指標,通過運營商認證;支持國密,具有滿足資源有限異質設備的網絡安全縱深防御體系。研發具備億級服務能力的智能物聯平臺,支持可信設備管理、遠程升級、QoS 通信、OID標識解析等;支持基于區塊鏈的大數據共享交換,實現數據權益和隱私?;?,支持數據應用開放式部署和可信運行;支持多種服務和應用的物聯網在線開發/部署環境; 具備海量異質設備的網絡安全態勢感知與主動防御能力。在智慧家庭、公用設施等物聯網智慧生活領域及多城市形成千萬級物聯網融合服務應用規模。發表系列高水平論文,申請系列專利。

2.4互聯網+政務大數據透明訪問與智能服務平臺(共性關鍵技術類)

研究內容:面向城市日常管理和應急指揮應用需求,研究海量復雜城市政務大數據的建模方法,構建城市政務可信大數據資源池,實現城市政務大數據的安全高效共享;研究虛擬安全信息管道耦合技術,實現城市政務大數據全生命周期的可控透明訪問與在線立體匯聚;將“以人為中心”作為管理服務集合點,實現“以人為中心”的城市精準管理與智能服務,聚焦人的心理、出行、消費、社會和網絡行為,研究個 體-群體心理動力模型與行為演化規律、復雜城市數據的結構化描述方法,建立城市大數據的跨時空關聯挖掘、多尺度多維度融合理解模型,解決大范圍跨領域城市數據融合難的問題;研制城市政務大數據透明管理平臺,實現城市政務大數據跨部門多維度的可信智能服務,顯著提升城市大數據的使用價值,為城市精準管理與智能服務提供技術支撐并建立典型應用示范。

考核指標:建模方法至少支持4類10種城市政務大數據,城市政務大數據虛擬資源池存儲規模達PB級,安全?;さ燃洞鍶?;信息安全管道能夠耦合不少于20個政府部門業務數據能力,在線匯聚人、房、組織、部件、事件、行業至少6專題PB級管理數據;支持城市精準管理,實現群體事件的感知與預測,敏感話題或事件預測召回率優于85%,群體事件識別和關聯準確率優于80%。支持城市社會治理,實現人員流動實時監測及趨勢預測,特定人群活動軌跡預測準確率優于90%、出行時間預測準確率優于90%,重點人群精神狀態識別準確率優于80%。形成至少10個透明數據專題應用模型,城市復雜大數據透明管理平臺服務于城市管理、社會治 理、開放數據、網絡輿情、公共服務和智能交通等6個領域應用。發表系列高水平論文,申請系列專利。

2.5高置信城市信物融合系統關鍵技術開發與應用(共性關鍵技術類)

研究內容:聚焦物聯網和智慧城市可信融合控制問題, 開展高置信城市信-物融合技術研究,重點突破具有魯棒性、可追溯、可自進化的高置信信-物融合系統體系架構,構建多模態數據管理和自進化控制系統平臺;研究基于區塊鏈技術的城市信-物融合系統信任管理機制和數據安全共享機制,實現輕量級信-物融合系統的安全認證以及數據和行為的可追溯性;實現機器學習在大規模智慧城市信-物融合系統中的泛在部署和靈活遷移,構建自進化的信-物融合系統控制閉環,研制具有自適應性、可自我驅動、具有主動安全防御功能的信-物融合系統;研究高置信智慧城市信物融合系統的構建標準、指標體系、評價標準、設計方法,在中小城市或智慧小鎮開展面向物流、交通等生活服務的高自動化智能城市系統典型示范應用。

考核指標:建立具有魯棒性、線性可擴展性和場景自適應性、可追溯、可主動防御和自我進化的高置信智慧城市信-物融合系統,端到端協同通信最大延遲小于秒級;支持信- 物融合系統穩定出塊延遲不超過10毫秒,可信數據在終端節點中共享延遲不超過3秒,支持不同等級安全認證和訪問控制機制不少于10種,在輕量級設備上延遲不超過0.5秒,可疑行為源頭追溯準確率達到95%以上,系統狀態實時預測和識別準確率達到95%以上且延遲小于2秒,模型結構及參數更新達到分鐘級別;取得原創性高置信信-物融合關鍵技術和科學成果不少于3項;完成一到兩個中小城市或智慧小鎮范圍的自動化智能物聯應用示范,應用行業不少于5個;發表系列高水平論文,申請系列專利。

轉自://service.most.gov.cn/2015tztg_all/20181206/2802.html