全文如下
浙江省促进新一代人工智能发展行动计划
（2019-2022年）
人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性强的“头雁”效应。随着新一代移动互联网、大数据、超级计算等新理论新技术的不断发展迭代，新一代人工智能加速发展并日益呈现深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操作的新特征，正在对经济社会发展模式和国际政经格局产生重大影响。为深入贯彻落实党中央、国务院、省委省政府关于加快发展新一代人工智能的各项决策部署，切实将人工智能发展作为实施数字经济“一号工程”的重中之重，加大人工智能核心技术攻关和深度融合应用力度，不断催生新产业，培育新动能，抢占制高点，促进全省经济社会智能化升级和高质量发展，特制订本行动计划。
一、行动目标
以数字经济为引领，超前系统布局，优化顶层设计，增强原创能力，务实核心基础，发展人工智能软硬件及智能终端产品，提升制造业智能化水平，完善公共支撑体系建设，推动人工智能与经济社会发展和人类生活需求深度融合，促进新一代人工智能高质量发展。力争到2022年，我省在关键领域、基础能力、企业培育、支撑体系等方面取得显著进步，成为全国领先的新一代人工智能核心技术引领区、产业发展示范区和创新发展新高地。
关键领域取得突破。
智能核心芯片、智能操作系统、智能传感器、智能控制产品等智能软硬件研发和产业化取得标志性突破，智能机器人、智能无人系统、智能集成设备等智能终端产品制造形成显著产业竞争优势。
基础能力显著增强。
大数据智能、跨媒体计算、群体智能、自主无人系统、虚拟现实、智能建模、类脑芯片、自然语言处理等基础理论与核心技术攻关取得重要进展，主导或参与制订若干领域人工智能技术标准规范。
企业竞争能力突出。
培育10家以上有国际竞争力的人工智能领军企业，100家以上人工智能行业应用标杆企业，500家以上人工智能细分领域专精特中小企业。
支撑体系基本建立。
支持阿里巴巴城市大脑国家新一代人工智能开放创新平台建设，支持海康威视视频感知开放创新平台升级为国家级平台。积极争创人工智能国家创新中心，布局建设10家以上省级人工智能创新平台，加快建设人工智能“l+N”产业创新联盟，加快完善标准测试及知识产权服务、行业训练资料库、网络安全、网络基础等体系建设。
二、重点任务
（一）突破关键核心基础理论和技术
1、加强人工智能基础理论研究。
推动与国家自然科学基金委共同设立以人工智能为核心的联合基金，建立与重点企业、高校院所的联合基金，支持人工智能重大基础理论研究。推进浙江大学、杭州电子科技大学、之江实验室、西湖大学等高校院所，聚焦大数据智能、跨媒体感知计算、混合增强智能、群体智能、自主协同控制与优化决策等比较优势领域，开展重大基础研究和前沿科学探索，力争率先突破，获取一批原创性重大科技成果。（责任单位：省科技厅、省经信厅）
2、攻克一批关键核心技术。
在数字经济重大科技专项中分设人工智能专项，以“数据、算法、硬件”为核心，聚焦人工智能关键算法、软硬件协同和专用系统等重点领域，鼓励产学研用相结合，加大对跨媒体分析推理技术、群体智能关键技术、混合增强智能新架构和新技术、虚拟现实智能建模技术、自主无人系统、自然语言处理等关键核心技术的研究攻关，开发出具有自主知识产权的战略性标志成果产品。（责任单位：省科技厅、省经信厅）
3、加快工程应用技术创新。
搭建并完善工程应用技术开源框架平台，加快机器学习、模式识别、人机交互等技术的实践应用开发，推动人工智能在实践应用中迭代创新。重点突破新型传感、先进控制与优化、信息识别、复杂环境识别等智能制造工程应用技术，推动智能化柔性化生产、大规模个性化定制、预测性维护等新模式应用。加快推动智能安防、半导体工艺制程、智能感知等技术创新应用。（责任单位：省科技厅、省经信厅、省发展改革委）
专栏1：人工智能基础核心技术及工程应用创新技术
1.数据、算法、计算能力三大基础驱动技术。文献、语音、图像、视频、地图等跨媒体交互的多源异构大数据表示、语义理解、语义协同、信息融合处理等技术；云计算、并行计算、网格计算等新型计算系统技术；以深度学习为核心的计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、新型人机交互、自主决策控制等算法模型在智能制造、智能服务场景中算法建模研究，推动人工智能核心算法的硬件化、系统化和平台化。
2.跨媒体分析推理技术。研究跨媒体统一表征、关联理解与知识挖掘、知识图谱构建与学习、知识演化与推理、智能描述与生成等技术，开发跨媒体分析推理引擎与验证系统。
3.群体智能关键技术。开展群体智能的主动感知与发现、知识获取与生成、协同与共享、评估与演化、人机整合与增强、自我维持与安全交互等关键技术研究，构建群智空间的服务体系结构，研究移动群体智能的协同决策与控制技术。
4.混合增强智能新架构和新技术。研究混合增强智能核心技术、认知计算框架，新型混合计算架构，人机共驾、在线智能学习技术，平行管理与控制的混合增强智能框架。
5.虚拟现实智能建模技术。研究虚拟对象智能行为的数学表达与建模方法，虚拟对象与虚拟环境和用户之间进行自然、持续、深入交互等问题，智能对象建模的技术与方法体系。
6.智能制造关键技术。重点突破新型传感技术、先进控制与优化技术、功能安全技术、信息识别技术等智能制造工程应用技术，加快复杂环境识别、新型人机交互等人工智能技术在关键技术装备中加快集成应用。
7.多领域创新应用技术。视觉语义建模、视觉对象时空定位与搜索等关联应用技术以及3D检测、跟踪与识别等智能安防技术在机器视觉中的工程化实践运用；第三代半导体材料关键技术和集成电路高端制程工艺技术；高级辅助驾驶系统及高精度车辆探测识别跟踪、车道线检测、轨道交通自主调度等技术在智能网联汽车中的应用；智能感知、传感与运动控制、多模态人机交互等智能家居应用技术。
（二）攻克基础软硬件
围绕经济社会对智能产品的多元化需求，加快研发并应用具有自主知识产权的关键芯片、智能传感器等核心基础硬件；加快智能软件开发和应用，支持开源开放平台建设，夯实人工智能发展的软硬件基础。
1、智能芯片研发制造。
重点发展面向行业终端应用的人工智能芯片，加强处理器、存储器等高性能低功耗智能芯片的设计、封装、测试、制造环节的前瞻性战略布局。鼓励芯片设计与制造一体化企业创新发展和引进芯片专业代工企业，加快推动先进工艺集成电路生产线建设，实现12英寸生产线零的突破，增强特色工艺制造能力，加快布局高端存储和第三代化合物半导体产业，带动封装测试、关键装备和材料配套发展，打造成为国家重要的集成电路产业基地。（责任单位：省经信厅、省科技厅）
2、智能软件开发和应用。
大力支持面向人工智能应用的软件创新升级，为人工智能发展提供软件解决方案，促进软硬协同发展。鼓励研发自主开源基础软件，大力推进应用开源架构满足人工智能多层次市场需求。支持行业领军企业开展具有自主知识产权的通用性人工智能操作系统和控制软件研究。探索研发多架构、多语言的开源框架工具、中间件、编译库等，支撑智能制造、无人驾驶等应用控制系统开发。优化智能制造软件系统，打造自主工业软件技术体系，加快提升制造业与互联网融合的有效供给能力。（责任单位：省经信厅、省科技厅）
3、智能传感器等部件自主生产
。突破智能传感器关键核心技术，加快研发具备感知交互功能、基于新测量原理、实现多种测量方式的智能传感器，推动智能传感器集成化、小型化发展。研发并应用一批满足智能人机交互、灵活精准控制、实时协同等特征的智能化控制设备，提升智能关键零部件的新型材料、制造工艺和终端应用的产业链协同创新能力。到2022年，应用于工业和消费电子的高端智能传感器实现产业化突破，有效填补相关领域国内空白。（责任单位：省经信厅、省科技厅）
4、开源开放平台构建和完善。
针对机器学习、模式识别、智能语义理解等共性技术和自动驾驶等重点行业应用，支持面向云端训练和终端执行的开发框架、算法库、工具集等的研发，支持开源开发平台、开放技术网络和开源社区建设，鼓励建设满足复杂训练需求的开放计算服务平台，鼓励骨干龙头企业构建基于开源开放技术的软件、硬件、数据、应用协同的新型产业生态。到2022年，建成一批面向云端训练的开源开发平台支持大规模分布式集群、多种硬件平台、多种算法，面向终端执行的开源开发，平台具备轻量化、模块化和可靠性等特征。（责任单位：省经信厅、省科技厅）
专栏2：人工智能标志性成果产品
1、脑机接口系统。依托浙江大学脑与脑机融合前沿科学中心、杭州电子科技大学脑机协同智能技术（科技部）国际联合研究中心等研究机构，面向中国新一代人工智能和中国脑计划等国家战略布局，开展高精度、多模态脑信息获取技术、脑认知神经环路的计算模型与方法、脑信息编码调控技术、脑神经环路模式解析技术、多脑协同脑机交互技术等研究。研发面向脑重大疾病的双向-闭环脑机接口系统、高可靠性的下一代脑机接口军用系统。
2.城市大脑。依托阿里巴巴等新一代人工智能开放创新平台，攻克数据融合、优化控制、实时预警、实时仿真、内容分析等核心引擎技术，构建基于大数据的全新城市智能基础设施平台，深入开发利用城市数据资源，实现对城市运行状态的整体感知、全局分析和智能处理，应用于城市交通、城市安全、社会综治、城市管理、健康、环保、旅游等系统，有效调配公共资源，大幅提升城市运营效率，不断完善社会治理体系。
3.视频感知。依托海康威视、大华股份等人工智能领军企业，开展视频理解、生物特征识别、复杂环境感知、多模态感知、跨媒体感知、大数据智能、分布式计算等新理论、新算法、新技术的研发，研制具有自主知识产权的边缘端智能视频感知设备、云端智能视频分析设备等。
4.智能芯片。依托阿里巴巴达摩院和之江实验室等机构，整合寒武纪、耐能（Kneron）等芯片企业研发力量，围绕自主研发“中国芯”战略布局，开展基础算法、视觉计算、机器学习、量子计算、智能传感、网络安全、嵌入式系统、人机自然交互等关键技术的研发，研制具有自主知识产权的量子芯片、NPU专用芯片、毫米波无障感知芯片和智能决策AI芯片等。
5.智能自主无人系统。依托阿里巴巴新一代人工智能开放创新平台和之江实验室，开展高精度地图、高精定位、决策规划、智能控制、仿真平台和数据平台等方面的研究，突破路端感知技术、车路通讯技术、云端通讯技术、多传感器融合技术和协同感知技术等，研制具备L4级别的车路协同自动驾驶系统，并进行常态化的测试。
6.网络安全技术。依托之江实验室、杭州电子科技大学和安恒信息等研究机构和企业，围绕人工智能技术增强网络空间安全防护能力的理论和方法开展研究，在网络安全态势感知、关联性安全态势分析、自学习应急响应防御和智能安全运维等方面取得突破，研制内生安全的拟态工业控制系统、内生安全的智能边缘网关与内生安全的拟态工业云平台。
（三）加快发展智能产品
精确定位产业升级需要，加强产学研合作，集中力量做好智能安防、智能网联汽车、智能机器人、智能家居等关键智能产品研究、生产和市场推广工作，推动人工智能集群式创新。
1、智能安防。
依托我省智能安防产品优势，加强图像与视频精准识别、生物特征识别、智能感知、深度学习等多项关键技术研究，实现人脸精确识别、图像序列智能分析、目标行为理解和描述等多种复杂安防算法模型构建。加快研究面向社会治安、工业监控以及自然灾害等多种场景智能安防解决方案应用，加快基于人工智能的公共安防区域示范建设，实现重点公共区域安防设备的智能化改造升级。（责任单位：省经信厅、省科技厅、省发展改革委、省公安厅、省应急管理厅）
2、智能网联汽车。
推动我省人工智能、汽车制造、互联网的优质资源融合，加快计算机视觉、先进传感、大数据、车联网、自主决策控制等智能技术在元人驾驶领域的集成应用，推动智能辅助驾驶、复杂环境感知、智能决策、协同控制等关键技术产品的研发与应用。深化基于宽带移动互联网的智能汽车、智慧交通应用示范的部省合作，借鉴国内外智能网联汽车测试平台建设经验，加大对示范基地建设的基础设施、环境改造、运行设备和研发等投入，推动智能汽车、智能交通、5G等宽带移动网络的技术发展和产业应用，谋划建设若干智能网联汽车测试平台，实现由封闭式简单场景测试体验逐步向开放式应用场景落地转化。（责任单位：省经信厅、省发展改革委、省交通厅）
3、智能机器人。
促进人工智能技术与机器人深度融合，提升机器人产品在传感、交互、控制、协作等方面的智能化水平。进一步运用机器视觉、人机协作、多模式交互等技术，促进工业机器人及智能制造技术在高强度、高柔性、高洁净度、高危险、高质量等重点领域的生产场景的示范应用，全面提升工业机器人传感、控制、协作和决策性能。优先布局智能服务机器人市场，以智能感知、模式识别、智能分析和智能决策为重点，大力推进教育娱乐、医疗康复、养老陪护、安防救援等特定应用场景的智能服务机器人研发及产业化。（责任单位：省经信厅、省发展改革委、省科技厅、省卫生健康委）
4、智能家居。
依托我省现有家电产业集群优势，整合利用创新资源进行智能化升级，重点支持智能传感、物联网、机器学习等技术在智能家居产品中的应用，实现家居产品的人机对话、行为交互、设备互联和协同控制等功能。加快新型可穿戴家居设备的研发和产业化。建设一批智能家居测试评价、示范应用项目并推广，提升家居产品的个性化、智能化服务能力。（责任单位：省经信厅、省发展改革委、省科技厅）
（四）推动人工智能示范应用
以人工智能场景应用的技术融合和模式创新为导向，拓展产品形态和应用服务，聚焦智能制造、智能医疗与健康、教育、商务、物流、金融、交通、环保、政务、司法等重点应用领域，加强人工智能应用服务产品开发应用，全面提升我省人工智能应用能力。
1、推进人工智能和先进制造深度融合
加快复杂环境识别、新型人机交互等人工智能技术在关键技术装备中集成应用，智能化生产、大规模个性化定制、预测性维护等智能制造新模式的应用水平明显提升。
加快提升制造业智能化水平。
加快打造“1+N＂的工业互联网平台体系，推动大型制造企业应用工业互联网平台，实现内部管理和生产的数字化管控，引导中小微企业利用工业互联网平台实现业务系统向云端迁移，加快数字化、网络化、智能化升级。滚动实施智能制造和智能化技术改造行动计划，选择基础条件好、创新能力强的骨干企业，分类分步推进离散型、流程型、个性化定制等智能制造新模式应用，加快智能制造单元、智能生产线、数字化车间、智能工厂建设·总结提炼示范项目智能制造（智能化技改）经验，形成标准范式，带动中小企业集聚的产业集群智能化升级。到2022年，实施省级以上智能制造新模式应用示范项目500个，建设100家智能工厂，在役工业机器人数量达15万台，制造业机器人密度达200台／万人以上。（责任单位：省经信厅）
大力研产智能制造关键技术装备。
提升高档数控机床与工业机器人的自检测、自校正、自适应、自组织能力和智能化水平；优化智能传感器与分散式控制系统（DCS）、可编程逻辑控制器(PLC）、数据采集系统（SCADA）、高性能高可靠嵌入式控制系统等控制装备在复杂工作环境的感知、认知和控制能力；加快基于图像识别、深度学习等人工智能技术的检测装备研发与应用，以及高速分拣机、多层穿梭车、高密度存储穿梭板等物流装备的创新应用。开展重大智能制造装备首台（套）推进工程，到2022年，研发并推广500项以上首台（套）智能技术装备。（责任单位：省经信厅、省科技厅）
2、开展消费服务领域的应用
围绕市场消费热点，优先在智能医疗与健康、教育、商务、物流、金融等领域开展人工智能应用试点示范，进一步拓展市场应用规模。
智能医疗与健康。
推动医学影像数据采集标准化与规范化，支持脑、肺、眼、骨、心脑血管、乳腺等典型疾病领域的医学影像辅助诊断技术研发，加快医疗影像辅助诊断系统的产品化及临床辅助应用。开展智慧医院建设试点，率先在肿瘤疾病等病种建立辅助诊疗、自动诊断、用药推荐、健康预警等服务，加快柔性可穿戴生理监测系统应用。加强群体智能健康管理，研发健康管理可穿戴设备和家庭智能健康检测监测设备，推进智能养老应用系统集成，发展慢病管理、居家养老、健康管理咨询、生活照护等服务新模式。（省卫生健康委、省科技厅、省经信厅）
智能教育。
利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法创新，构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系。推进智慧校园建设，构建以学习者为中心的智能教育基础环境。推动基于教育大数据的人工智能在教育管理、师资培训、课堂应用、教学评价等全流程应用。开展智能教育试点示范学校建设，开展基于数据的精准教学，推动个性化学习，全面推进智慧教育，促进教育教学转型。鼓励市场主体发展基于大数据智能、立体模拟等在线教育培训平台。（省教育厅、省经信厅）
智能商务。
充分发挥浙江电子商务产业先发优势，紧扣消费需求，鼓励龙头企业运用跨媒体分析与推理、知识计算引擎与知识服务等新技术在商务领域应用，推广基于人工智能的新型商务服务与决策系统。电子商务应用领域全面拓展，推动跨境电商、新零售等创新发展、领跑全国。（省商务厅）
智能物流。
完善智能物流集分运配信息平台和服务系统，加强智能化装卸搬运、分拣包装、加工配送等智能物流装备研发和推广应用，建设深度感知智能仓储系统，提升仓储运营管理水平和效率，满足精准、柔性、高效的物料配送和无人化智能仓储需求。加快智慧物流国际化发展，建设舟山江海联运数字服务平台，实行“四港联动”，把杭州打造成为世界级物流枢纽节点城市，面向全球提供端到端的供应链解决方案口（省交通厅、省经信厅）
智能金融。
充分发挥我省金融软件企业相对集聚的优势，利用金融大数据平台，提升金融多媒体数据处理与理解能力。创新更多适合银行、证券、基金、保险、信托等金融类人工智能产品，建立以数据驱动为核心的智能风控、智能投顾、智能客服等分析应用系统，发展金融新业态，推进金融业在业务流程、业务开拓和客户服务等方面得到全面的智慧提升。（省地方金融监管局）
3、拓展公共服务领域应用
重点在智能交通〈城市）、智能环保、智能政务、智能司法等领域拓展应用，运用人工智能技术不断提升社会公共服务智能化水平。
智能交通。
依托智慧交通建设的信息化基础，导入人工智能要素，强化改造升级，建设“城市大脑”交通系统。打破部门之间的信息壁垒，加强交通系统与外部互联网数据的对接和数据共享，推动实现数据驱动的交通管理模式和服务模式，构建安全有序的交通环境。（责任单位：省经信厅、省发展改革委、省公安厅、省交通厅）
智能环保。
建立水、气、土壤、固废等智能环境监测网络和服务平台，选择重点区域和领域，开展环境保护和突发环境事件智能防控试点。（
责任单位：
省生态环境厅）
智能政务。
加快多维度数据分析、感情识别等在公共需求预测、社会舆情分析中的应用，充分运用人工智能技术提升“最多跑一次”改革能级，推动政府服务实现从数据互通、信息互享、网络办公到智能化决策管理。（责任单位：各级人民政府）
智能司法。
加强人工智能在证据收集、案例分析、法律文件阅读与分析中的应用，建设智慧法庭数据平台，促进实现法院审判体系和审判能力智能化。（责任单位：省司法厅）
（五）深化人工智能军民融合
贯彻国家军民融合发展战略，大力开展人工智能的军民融合创新；充分发挥我省民营经济发达优势，加快推进民参军、引导军工领域人工智能科技成果向民用领域转化应用，实现“民参军”和“军转民”的互促互强。
推进军民融合产业协同创新。
追踪军工集团战略布局与技术发展趋势，鼓励我省民营企业、高等院校与军工科研院所、高校等深化战略合作，布局宽带与智慧海洋工程、北斗卫星导航应用、新一代超算中心、量子通信等一大批人工智能重大产业化项目；依托现有省级以上企业创新载体建设军民两用技术服务中心，积极引进国家级技术创新平台在我省设立军民融合研发中心，加强与军工院所合作，建立军民融合研究院、军民两用技术研究中心或国防重点实验室、国家级企业技术中心。（责任单位：省委军民融合办、省经信厅、省科技厅）
开展人工智能军民融合创新示范试点。
依托杭州大江东浙江大学军民融合协同创新产业基地等平台，大力开展人工智能的军民融合创新；加快人工智能在海洋装备产业的应用，推动海洋经济创新发展；加强市县联动，遴选一批有特色的地区开展人工智能军民融合创新示范试点工作，创建国家军民融合创新示范区。（责任单位：省委军民融合办、省经信厅）
三、实施路径
（一）培育一批创新型企业
充分利用浙江在数字经济的先发优势，加快进行人工智能企业梯队建设，打造以领军企业为核心、行业标杆企业为支撑、专精特中小企业为补充的人工智能生态系统，带动产业链创新发展。鼓励并支持人工智能龙头企业、各高新技术园区建设开放式人工智能专业化众创空间，推进人工智能科技成果转移转化。（责任单位：省经信厅、省发展改革委、省科技厅）
专栏3：人工智能企业培育“三大工程”
1.领军企业。支持阿里、吉利、海康、大华、网易、蚂蚁金服、菜鸟网络、传化智联等智能制造、智能软硬件、智慧金融、智慧物流等龙头企业整合资源，加快面向智能芯片、人工智能关键技术、行业创新应用技术等开发和产业化，打造人工智能生态系统，加强专利布局，牵头或参与国家、国际标准制定。坚持开放合作，鼓励有条件的企业建设开放计算平台，提升人工智能的服务能力。培育10家以上有国际影响力和竞争力的领军企业。
2.行业标杆企业。在智能安防、智能机器人、智能关键零部件、可穿戴设备、虚拟现实、无人机、语音／图像识别、智能家居等优势领域，加快培育人工智能行业标杆企业100家以上。
3.专精特企业。面向全球吸引优秀的人工智能创业团队、孵化机构和各类投资机构，支持人工智能行业领军企业和高校院所优秀人才、联系创业者、创客等群体投身人工智能创新创业，培育人工智能细分领域有竞争力的专精特中小企业500家以上。
（二）实施一批重大项目
围绕打造“核心技术智能软硬件及智能终端一行业应用”的产业体系，加强与国内外知名核心企业战略合作，加快军民融合领域技术转化，布局一批战略性、全局性的智能软硬件、终端和产业化重大项目，谋划和建设一批重大项目，形成千亿级的投资规模。
加快推进实施一批重点项目。加快关键智能芯片、智能操作系统、智能制造软件等智能软硬件，智能机器人、智能无人系统、智能化集成设备、智能安防、智能家居等制造项目的实施推进。谋划引进一批重大项目。面向全球开展人工智能“招商引智”活动，重点招引高端AI-PU芯片设计和制造领域，高端服务器、存储器、网络设备生产领域，智能软件系统开发和系统集成等领域的龙头企业在浙江落地，以及新一代智能芯片、传感器、GPU、半导体新材料、无人驾驶汽车等项目。招引落地一批军民融合重大项目。重点面向与我省战略合作的军工央企集团，加强卫星应用及通信、高端电子元器件等领域的项目招引，提升柔性电子、北斗卫星导航、射频集成电路等产品规模化生产能力。（责任单位：省经信厅、省委军民融合办、省发展改革委、省科技厅、省商务厅）
专栏4：人工智能重大项目方向
1.智能基础核心硬件。积极发展光电子和微电子技术，提升人工智能芯片的设计和制造能力，重点突破人工智能专用芯片设计、封装、测试、制造技术，研制神经网络芯片、图像处理芯片、智能传感芯片等，实现高端智能芯片跨越式发展。加快新型路由交换设备、高性能服务器、大容量数据存储设备、智能控制器和智能传感器等核心基础硬件技术开发，打造高端关键部件的研发生产基地。
2.智能软件。开展云计算、智能交互、微型集成、并行运算、虚拟现实、增强现实和大数据处理等技术的编程算法研究，加快推进国产智能操作系统在智能手机、智能穿戴、互联网汽车、智能家居等产业中的应用。支持企业开展开源软件平台及生态建设，重点支持阿里云城市大脑项目、核新同花顺语音交互服务平台及系统项目、恒生电子基于人工智能的金融风险监控系统等软件项目开发。
3.关键基础材料。以第二代半导体材料与半导体照明、新型显示材料为核心，引进开发第二代半导体材料、印刷OLED显示关键材料与器件、激光显示关键材料、量子点发光显示关键材料、可穿戴柔性电子材料、高性能合金导电材料、高性能复合材料、新型无机非金属材料、可生物降解的柔性硅晶体管材料等新一代人工智能关键材料，重点打造嘉兴科技城柔性电子技术研究院，建成世界首个集材料及原型研发、标准制定、生产及产品应用为一体的柔性电子产业园区。
4.智能安防。加强图像与视频精准识别、生物特征识别、个体和群体行为识别、编码识别、智能感知、深度学习等多项关键技术研究，支持面向社会治安、工业监控以及自然灾害智能感知技术的研发和成果转化，推动固定监控安防产品向移动巡航、事物判断、行为识别、智能决策、自动预警、智能跟踪等应用演进。
5.智能网联汽车。加强研发自动驾驶芯片、车辆智能算法、自动驾驶系统、车载通信系统等关键技术和产品，打造以车辆智能化计算平台为核心，集软件、硬件、算法、网联通信、信息安全一体化的车辆智能化平台。重点建设湖州德清、宁波杭州湾新区等智能网联车平台。
6.智能机器人。促进人工智能技术与机器人深度融合，提升机器人产品在传感、交互、控制、协作等方面的智能化水平。加强具有自检测、自校正、自适应、自组织能力的工业机器人研发与应用。加强具有环境感知、自然交互、自主学习、人机协作的智能服务机器人研发与应用，支持企业推出满足家庭服务、智能公共服务、特殊服务等需求的智能机器人。
7.智能家居。加强智能传感、物联网、机器学习等技术在智能安防、智能家电、智能照明等产品中的融合应用和智能家居新产品研发。拓展智能家居产品设计，发展智能触摸控制屏、智能手机、无线控制系统，推进家电智能化，引导家电产品向“产品＋服务”转型升级。
8.智能化网络基础设施。加强高
度智能化的下一代互联网、高速率大容量低时延的第五代移动通信（5G）网、快速高精度定位的导航网、泛在融合高效互联的天地一体化信息网，以及工业互联网、车联网等智能化网络基础设施建设。力争我省在5G规模试验和示范应用方面走在全国前列，杭州成为全球5G“先行城市”。
（三）打造一批创新中心
围绕人工智能领域前沿技术，建设一批国际水准的创新载体，吸引集聚一批高端人才和团队，培育一批“双创”平台，打造具有全球影响力的人工智能科技创新中心。大力推进之江实验室、阿里巴巴达摩院等建设，加快人工智能技术领域的基础研究和应用技术开发；积极推进自主可控智能云平台量子计算等大科学装置建设，部署网络安全攻防靶场、智能网联汽车测试场等关键技术验证平台；推进名校名院名所建设，积极争取引进国内外著名高校来浙合作办学，建设若干世界一流人工智能科研院所。（责任单位：省经信厅、省发展改革委、省科技厅、省教育厅）
专栏5：人工智能创新中心
1.之江实验室。在网络信息和人工智能领域开展具有重大引领作用的核心技术研发攻关。加快完成人工智能开源开放平台、智能无障感知芯片与系统、先进工业互联网安全平台、大脑观测和脑机融合科学装置、网络大空间智能搜索平台等重大科研项目。
2.西湖大学。以智能医疗器械、机器智能、人工智能与机器人、智能无人系统、智能形变材料、生物大数据等多个独立实验室建设为依托，重点开展人工智能等领域的研究。
3.阿里巴巴达摩院。建立全球化的数字科技研发创新平台，聚焦机器智能、数据计算、无人驾驶、金融科技、量子计算、人工智能等领域，开展基础理论和创新性技术研究。
4.阿里巴巴城市大脑国家人工智能开放创新平台。利用云计算、大数据和人工智能等技术，研发支撑城市可持续发展的城市数据大脑，使之成为未来城市新型基础设施，实现利用城市数据资源优化城市公共资源，推动城市治理模式升级，并使之成为城市智能创新平台，推动数字经济产业升级。
5、海康威视视频感知人工智能开放创新平台。构建视频感知人工智能开放创新平台，打造能力开放体系，实现人工智能关键共性技术创新，培育尖端人才，推动数据价值变现，营造物联网边缘感知设备生态体系，促进视频感知技术与产业应用深度融合，加速传统产业数字化转型，争创国家人工智能开放创新平台。
6.浙江大学人工智能协同创新中心。推动新一代人工智能前沿方向的研究，同时围绕“人工智能＋X”开展人工智能与相关学科的融合与交叉，包括智能教育、智能司法、智能医疗、计算社会学等，构筑新的学科增长点，培育重大原创成果和颠覆性技术突破，带动相关学科加快迈向世界一流或前列。
7.杭州电子科技大学人工智能研究院。面向智能制造、智慧物流、智慧健康等应用，重点开展大数据智能、群体智能、人机融合增强智能等人工智能基础理论研究，以及自主协同控制与优化、人机物三元协同、智能机器人等前沿核心技术研究。
（四）布局一批产业基地
以杭州城西科创大走廊、宁波南江科创大走廊、G60科创走廊为支撑，重点依托中心城市科技城、高新技术产业园区、经济技术开发区、特色小镇、军民融合产业基地、双创示范基地等为载体，加快人工智能专业园区的战略性、全局性布局，形成以杭州、宁波为核心，嘉兴、绍兴、湖州等其他地区特色化发展的“2+X”产业格局，构筑全国人工智能发展示范区。（责任单位：省经信厅、省发展改革委、省科技厅、省商务厅，各级人民政府）
专栏6：人工智能基地布局
杭州。充分发挥浙江大学、阿里巴巴等名校名企的发动机作用，加快建设杭州城西科创大走廊、杭州未来科技城人工智能小镇、滨江杭州人工智能园、青山湖科技城微纳智造小镇、杭州图灵小镇等产业平台，加快布局建设一批国家重大科技基础设施、国家实验室、制造业创新中心等创新平台，积极培育基于互联网的人工智能新业态，重点发展新型通信及网络设备、智能软硬件、智能机器人、无人机等智能终端及基础产品，努力打造全国人工智能集群引领区。
宁波。依托中科院宁波材料所、宁波大学、兵科院宁波分院等载体，以智慧经济为导向，重点建设宁波高新区智能硬件园区、余姚智能新业港、宁海智能汽车小镇等产业平台，发展智能机器人、智能可穿戴设备、智能制造装备、智能家电、智能芯片等智能终端及硬件和智能信息基础材料，加快形成以人工智能高端制造为核心的产业体系。
嘉兴。依托清华大学长三角研究院、秀洲军民融合产业基地等载体，推进嘉兴科技城、嘉兴南湖电子信息（智能硬件）产业创新服务综合体，嘉善中新产业园等建设，重点参与推动智能芯片设计封装测试、智能网联汽车、柔性电子、光电显示、智能传感器等人工智能链上下游关键环节的核心技术攻关、重大项目实施和重点产业推进。
湖州。加快德清智能生态城建设，开展德清县国家新一代人工智能应用试点示范，推进湖州科技城浙大湖州绿色智造研究应用中心、浙大网新湖州先进产业中心建设。
绍兴。重点发展智能芯片、智能机器人，以高新技术企业为重点，推广百只智能升级产品、百个首台（套）智能装备、百项智能制造示范项目“三百”示范工程。
台州。依托台州无人机小镇、沃尔沃小镇、浙大台州研究院等载体，发展无人机与通用航空、智能汽车、智能家居等智能终端及零部件产品；面向医药化工、汽车制造、泵阀与电机、塑料模具等领域实施一批数字化车间、智能工厂示范项目。
温州。以宁波温州国家自主创新示范区建设为契机，推进乐清智能电气省级高新技术产业园建设，面向智能电气、汽车关键部件、泵阀、服装鞋革、制药设备等领域，开展智能制造应用示范试点。
（五）建设一批公共服务平台
创新运用共享经济发展模式，搭建人工智能公共计算平台、开放共享平台、产业创新协同平台，加快提升人工智能的高速计算、数据处理、协同创新等支撑能力。新一代公共计算平台：研发面向云端训练和终端执行的开发框架、算法库、工具集等；建设开源开发平台、开放技术网络和开源社区，以及满足复杂训练需求的开放计算服务平台。数据开放共享平台：以“最多跑一次”改革为引领，建设政务大数据平台，提高公共决策和服务水平；支持制造企业建设大数据采集、分析及应用平台，形成以数据即服务新兴业态，创新大数据＋智能制造应用模式。产业协同创新平台：重点支持之江实验室、浙江大学、阿里巴巴达摩院等科研与企业开展产学研合作，围绕关键共性和应用技术以及智能软硬件等领域，优先布局建设一批与人工智能相关的重点实验室等创新平台。（责任单位：省经信厅、省发展改革委、省科技厅、之江实验室）
（六）完善一批支撑体系
加快完善标准测试及知识产权服务、行业训练资料库、网络安全、网络基础等方面支撑体系建设。标准测试及知识产权服务体系：鼓励建立人工智能标准体系，建成第二方试点测试平台并开展评估评测服务；在模式识别、语义理解、自动驾驶、智能机器人等领域建成具有基础支撑能力的知识产权服务平台。行业训练资料库：开展面向语音识别、视觉识别、自然语言处理等重点产品研发，建立工业、医疗、金融、交通等行业应用的高质量人工智能训练资源库、标准测试数据集和云服务平台。网络安全保障体系：加快研发和应用自主知识产权的安全加密智能芯片。支持面向智能网联汽车、智能家居、智能机器人、智能工厂等重点应用领域，建立确保系统整体和相关个体安全的测试与评估方法、基准。智能网络基础设施：加快推进IPv6、光纤网络、5G移动通信网络、窄带物联网、北斗导航网络、工业互联网、车联网和天地一体化信息网等技术完善和产业化应用。（责任单位：省经信厅、省委网信办、省发展改革委、省科技厅、省市场监督管理局）
四、保障措施
（一）建立工作推进制度
建立省级人工智能发展推进联络机制，强化联席会议统筹、协调、指导和服务职能。各地要落实主体责任、健全工作机制，结合本地实际明确人工智能发展工作重点，研究制定工作方案与配套政策。鼓励支持各地依托现有产业基础和特色谋划建设一批人工智能重大项目、特色平台，加强应用示范，带动人工智能发展。紧密结合数字经济“一号工程”任务，将各地推进入工智能发展作为数字经济发展考核的重要内容之一。（责任单位：省级有关部门、各级人民政府）
（二）加强政策支持力度
积极争取科技创新人工智能重大专项、人工智能产业创新揭榜等国家专项支持，统筹利用好省科技、工信领域相关财政专项资金，加大对各地人工智能与实体经济、社会进步融合发展的支持力度。推动各级政府产业基金按照市场化运作方式，与社会资本合作设立人工智能发展相关投资子基金。鼓励建立天使投资、风险投资、创业投资基金及资本市场融资等多种融资渠道，引导社会资本投入人工智能重点领域和重点项目。支持人工智能服务和标准化体系建设，在重大科技专项、创新服务平台建设方面给予扶持。建立人工智能服务政府采购机制，以示范应用为牵引力口快市场培育和推广。在首台（套）重大技术装备保险保费补偿政策中，探索引入人工智能融合的技术装备、生产线等关键领域。（责任单位：省经信厅、省发展改革委、省科技厅、省财政厅、省地方金融监督管理局）
（三）加强产业协同创新
支持组建人工智能产业技术创新战略联盟，在细分领域设立子联盟，形成我省“l+N”人工智能联合开发、优势互补、利益共享、风险共担的创新联盟体系。联合实施一批拔尖人才和重点方向的人工智能基础科研类和产业创新类项目，形成产业协同创新的机制，加快促进产业技术创新和示范应用。积极与国内外知名大学和科研机构开展合作，加快引进重量级科研团队，推进之江实验室等在人工智能领域的前沿技术研究，大力支持人工智能相关的国家创新中心和省级创新平台建设，发挥我省人工智能科学研究的领先优势。（责任单位：省科技厅、省发展改革委、省经信厅）
（四）加强数据资源开放和应用
推进政务数据整合与开放共享，大力推进公共信息资源开放试点省建设。依托浙江政务服务网，推动全省电子政务基础设施融合、信息资源共享和业务协同。推进实施《浙江省公共数据和电子政务管理办法》，制定公开标准和技术规范，落实数据开放和维护责任，稳步推动公共数据资源开放共享。引导人工智能企业等市场主体合法合规开展数据资产流通。建设数据资源管理公司，加快各相关领域数据资源的开发利用，推动数据资源强省建设。依法有序向人工智能企业开放教育、医疗、旅游等重点领域数据信息，建设多类型行业大数据训练库，满足人工智能深度学习的数据需求。推动“大数据＋气 选择一批典型示范应用领域，加快建设并拓展城市“数据大脑”的应用。拓展一批大数据场景应用，加快建设全省统一的“浙江智慧大脑”，形成数据驱动发展的新方式。（责任单位：省大数据发展管理局、省经信厅）
（五）加强产业开放合作
加快人工智能全球合作，推动成立以杭州为所在地的人工智能国际组织，倡导制定人工智能国际标准和伦理规范；支持我省高校院所和企业加强与国际人工智能名校名企开展实质合作，共同设立人工智能国际科技合作基地、联合研究中心等合作机构；加大海内外优质企业招引力度，通过技术购买、企业并购、学术交流、研发合作、共同开发等多种方法，弥补人工智能的技术短板。鼓励具有竞争优势的人工智能企业“走出去”，加快我省人工智能研发成果在“一带一路”沿线国家的应用，开拓国际市场。举办高规格人工智能大会、创新大赛等重大活动，组建长三角人工智能创新联盟，深化产业协同发展。（责任单位：省商务厅、省经信厅、省发展改革委）
（六）加强学科建设和高端人才培养
落实教育部《高等学校人工智能创新行动计划》，全面推进人工智能学科建设和人才培养，支持省内高等院校围绕人工智能前沿技术、关键核心技术以及技术产业化应用开展高水平的研究，加强人工智能与其他学科专业教育的交叉融合；支持浙江大学自主设置人工智能一级学科博士点，支持西湖大学早日成为博士学位授权点，加大高端人才引进力度，深入实施人工智能人才新政12条，支持有条件的机构和企业，积极采取项目合作、技术咨询等方式吸引海内外高层次人才和创新团队来浙创新创业；制定鼓励军工技术成果转为民用的政策和分配激励机制，多渠道、多途径引进高端领军人才和管理团队；加大人工智能实训力度，支持相关研究机构、高等院校与企业开展培训合作，开展人工智能基础知识和应用教育，建设一批人工智能实训基地，强化高校对产业人才的培养和输送，建设结构优化务实高效的人工智能人才梯队。（责任单位：省委人才办、省教育厅、省科技厅、省人社厅）
本文转自雷课
打开深度学习， 对于大部分小白， 编程已然令人生畏， 而更加令人难以接受的，那么，深度学习里的数学到底难在哪里？ 寻常人等又有如何路径走通， 请听我慢慢解析。
想要学习深度学习， 你第一个需要理解透彻的学问是线性代数。
为什么？ 因为深度学习的根本思想就是把任何事物转化成高维空间的向量， 强大无比的神经网络， 说来归齐就是无数的矩阵运算和简单的非线性变换的结合。 这样把图像啊， 声音啊这类的原始数据一层层转化为我们数学上说的向量。
什么image to vector， word to vector 这些， 都在说的一件事情就是这类数学转化， 不同类型（我们通常称为非结构化数据）的数据最终成为数学上不可区分的高维空间的向量，所谓万类归宗。 线性代数，就是对于这一类高维空间运算做的默认操作模式，可谓上帝的魔术之手。
因此你要驾驶深度学习这个跑车， 线性代数关系你到是否理解发动机的原理。
线性代数核心需要掌握的是线性空间的概念和矩阵的各项基本运算，对于线性组合， 线性空间的各类概念， 矩阵的各种基本运算， 矩阵的正定和特征值等等都要有非常深厚的功力。
概率论基础
： 概率论事整个机器学习和深度学习的语言 ， 因为无论是深度学习还是机器学习所做的事情是均是预测未知。 预测未知你就一定要对付不确定性。 整个人类对不确定性的描述都包含在了概率论里面。
概率论你首先要知道的是关于概率来自频率主义和贝叶斯主义的观点， 然后你要了解概率空间这一描述描述不确定事件的工具， 在此基础上， 熟练掌握各类分布函数描述不同的不确定性。
我们最常用的分布函数是高斯， 但是你会发现高斯是数学书里的理想， 而真实世界的数据， 指数分布和幂函数分布也很重要， 不同的分布对机器学习和深度学习的过程会有重要的影响，比如它们影响我们对目标函数和正则方法的设定。懂得了这些操作， 会对你解决一些竞赛或实战里很难搞定的corner case大有裨益。
一个于概率论非常相关的领域-信息论也是深度学习的必要模块，理解信息论里关于熵，条件熵， 交叉熵的理论， 有助于帮助我们了解机器学习和深度学习的目标函数的设计， 比如交叉熵为什么会是各类分类问题的基础。
微积分和相关的优化理论算是第三个重要的模块吧，线性代数和概率论可以称得上是深度学习的语言，那微积分和相关的优化理论就是工具了。 深度学习， 用层层迭代的深度网络对非结构数据进行抽象表征， 这不是平白过来的，这是优化出来的，用比较通俗的话说就是调参。 整个调参的基础，都在于优化理论， 而这又是以多元微积分理论为基础的。这就是学习微积分也很重要的根源。
