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“變革性技術關鍵科學問題”重點專項2020年度第二批項目申報指南征求意見

木言禾四毛 2020-05-13

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來源：科技部

根據(jù)《國務院關于改進加強中央財政科研項目和資金管理的若干意見》（國發(fā)〔2014〕11號）、《國務院關于深化中央財政科技計劃（專項、基金等）管理改革方案的通知》（國發(fā)〔2014〕64號）、《國家重點研發(fā)計劃管理暫行辦法》（國科發(fā)資〔2017〕152號）等文件要求，現(xiàn)將“變革性技術關鍵科學問題”重點專項2020年度第二批項目申報指南公開征求意見。征求意見時間為2020年5月11日至2020年5月25日。

國家重點研發(fā)計劃相關重點專項的凝練布局和任務部署已經(jīng)戰(zhàn)略咨詢與綜合評審特邀委員會咨詢評議，國家科技計劃管理部際聯(lián)席會議研究審議，并報國務院批準實施。本次征求意見重點針對各專項指南方向提出的目標指標和相關內(nèi)容的合理性、科學性、先進性等方面聽取各方意見?？萍疾繉嘘P部門、專業(yè)機構(gòu)和專家，根據(jù)征求意見情況，修改完善項目申報指南。征集到的意見將不再反饋和回復。

相關意見建議請于5月25日24點之前發(fā)至電子郵箱：jcs_zdxmc@most.cn。

附件：

“變革性技術關鍵科學問題”重點專項2020年度第二批項目申報指南（征求意見稿）

科技部基礎研究司

2020年5月11日

“變革性技術關鍵科學問題”重點專項2020年度第二批項目申報指南（征求意見稿）

“變革性技術關鍵科學問題”專項2020 年第二批項目申報指南擬圍繞應用數(shù)學領域，支持15 個項目，國撥經(jīng)費總概算1.3 億元。申報單位根據(jù)指南支持方向，面向解決重大科學問題和突破關鍵技術進行一體化設計。鼓勵圍繞一個重要科學問題組織研究。項目應整體申報，須覆蓋相應指南方向的全部考核指標。每個項目下設課題不超過4個，每個項目參與單位數(shù)不超過6家。

1、三維地震成像的數(shù)學方法與超分辨反演高效算法

研究內(nèi)容：針對我國非常規(guī)油氣勘探關鍵需求，提出適用于我國黃土層厚、儲層縱向薄互層、橫向強非均質(zhì)等特定地質(zhì)結(jié)構(gòu)的地震波傳播數(shù)學物理模型，研究其適定性理論、高效正演算法、反問題求解及與機器學習結(jié)合的新型高效超分辨反演方法。提出模型-數(shù)據(jù)雙驅(qū)動的三維地震成像數(shù)學方法。提出致密油氣儲層巖性、物性參數(shù)的人工智能超分辨反演方法。開發(fā)關鍵軟件模塊，支撐非常規(guī)油氣的勘探與開發(fā)。

考核指標：建立適應中國特定地質(zhì)結(jié)構(gòu)的非常規(guī)油氣地震波方程，形成1 套完備的數(shù)學理論和高效算法。建立新數(shù)學物理模型的適定性理論與精度可控高效正演算法；提出模型驅(qū)動和數(shù)據(jù)驅(qū)動相結(jié)合的三維地震成像數(shù)學方法；提出致密油氣/頁巖油氣儲層巖性、物性參數(shù)的人工智能超分辨反演方法。建立的數(shù)學物理模型與實際情況符合率在80%以上，新模型數(shù)值求解的效率提升40%以上；研制的人工智能超分辨反演方法的分辨能力（在鄂爾多斯盆地目標區(qū)）應達到1/10 波長以下；處理解釋二維地震不少于30000 公里，處理三維地震不少于2000 平方公里，并驗證方法的有效性。

2、油氣管網(wǎng)安全運維的大數(shù)據(jù)分析與算法

研究內(nèi)容：基于大數(shù)據(jù)與管網(wǎng)運維機理的耦合計算發(fā)展魯棒可解釋的油氣管網(wǎng)安全運維數(shù)學模型。結(jié)合統(tǒng)計學習、深度學習和強化學習發(fā)展油氣管網(wǎng)安全預警高效算法，進行缺陷和失效統(tǒng)計分析，狀態(tài)數(shù)據(jù)分析，多元數(shù)據(jù)耦合與挖掘，實現(xiàn)多種預警數(shù)據(jù)整合和挖掘利用。針對管網(wǎng)運維的多元復雜供需關系，研究降本增效型油氣戰(zhàn)略儲備布局，實現(xiàn)應急狀態(tài)下油氣安全穩(wěn)定快速響應，建立油氣實時資源調(diào)度的大數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)學優(yōu)化模型，結(jié)合機器學習發(fā)展混合整數(shù)規(guī)劃問題的高效算法。

考核指標：建立管道安全全過程監(jiān)控與診斷的數(shù)據(jù)采集與管理系統(tǒng)，實現(xiàn)管道工藝參數(shù)的實時監(jiān)控。針對監(jiān)測及故障診斷、陰極保護的監(jiān)測、閥室與地表設施監(jiān)測、關鍵部位腐蝕速率開發(fā)智能安全預警分析軟件，缺陷智能識別準確率75%以上，提升新氣管道管線安全高效運行能力。建立基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的油氣管道管容利用效率、能源消耗、檢修狀態(tài)等指標體系；建立管道容量分配、運行狀況的油氣儲備布局與實時信息共享的油氣運輸管道優(yōu)化調(diào)度的新型運籌學算法。

3、航空發(fā)動機短艙問題的偏微分方程建模與計算

研究內(nèi)容:通過發(fā)展湍流理論建立航空發(fā)動機燃燒室兩相湍流燃燒新模型及相應模擬算法。通過建立復雜介質(zhì)中的多尺度模型來研究航空發(fā)動機復合材料結(jié)構(gòu)的多尺度損傷行為。通過有界區(qū)域偏微分方程建模研究發(fā)動機短艙的不同結(jié)構(gòu)對層流、湍流、多相流等的影響，并研究模型中逼近解的穩(wěn)定性，發(fā)展高性能計算方法提高逼近解的精度。發(fā)展離散度量空間理論以及最優(yōu)傳輸理論，提出新的高維數(shù)據(jù)降維方法。

考核指標：自主開發(fā)虛擬計算平臺，計算航空發(fā)動機燃燒室兩相湍流燃燒新模型的數(shù)值解，新算法比現(xiàn)有算法效率提高一個量級，計算速度比國際一流計算平臺快一倍。提高航空發(fā)動機復合材料結(jié)構(gòu)中的多尺度模型中多尺度性的定量估計的準確性，數(shù)值近似解的逼近精度提高一個量級，與實驗數(shù)據(jù)誤差小于國際一流同類計算軟件誤差的50%。發(fā)展離散度量空間理論以及最優(yōu)傳輸理論提出新的高維數(shù)據(jù)降維方法及算法，比現(xiàn)有降維方法效率提高一倍。

4、智能導航及遙感數(shù)據(jù)高精度融合的數(shù)學方法

研究內(nèi)容:研究全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）實時高精度定位的超快收斂理論、高維快速運算方法及在實時精密單點定位（PPP）和載波相位差分技術（RTK）中的應用；GNSS 中心化多源導航融合的整數(shù)矢量快速尋優(yōu)模型及復雜環(huán)境下的智能可信導航應用；異源異構(gòu)多維度遙感載荷大數(shù)據(jù)融合的幾何/輻射反演模型與優(yōu)化及在微納衛(wèi)星組網(wǎng)自主定標的應用；高分辨成像優(yōu)化理論、三維信息重構(gòu)模型算法及復雜區(qū)域重點目標重構(gòu)應用。

考核指標:復雜環(huán)境下GNSS 模糊度固定率由70%~80% 提高至90%以上；剔除單傳感器失效的漏警率小于0.001，在GNSS 可見衛(wèi)星個數(shù)不足時，隨距離增大，定位誤差累積不超過1%；開發(fā)1 套異源異構(gòu)遙感載荷數(shù)據(jù)融合軟件，反演模型精度優(yōu)于5‰個像素，自主定標精度優(yōu)于1.5 個像素；典型噪聲測量條件下，重構(gòu)圖像的峰值信噪比不低于28dB，典型目標重構(gòu)相對誤差小于5%。

5、高端橡膠材料的可計算建模與智能化設計

研究內(nèi)容：針對航空輪胎用高端橡膠材料，發(fā)展刻畫高分子鏈非線性響應行為的數(shù)學理論，構(gòu)建橡膠材料的非線性黏彈性本構(gòu)方程，提出基于有限元方法的高效多尺度算法框架；實現(xiàn)橡膠材料力學性能、綜合熱傳輸與熱力耦合問題的多尺度精確高效模擬計算，提出復合材料鋪層結(jié)構(gòu)高效組合優(yōu)化設計方法，開發(fā)對航空輪胎綜合性能仿真結(jié)果即時輸出的具有自主知識產(chǎn)權(quán)的計算平臺。

考核指標：基于本項目理論成果開發(fā)的計算平臺具備對多界面復合材料完備建模和自適應快速網(wǎng)格劃分能力；具備為航空輪胎不同部位智能化調(diào)用相應材料本構(gòu)方程、參數(shù)與算法的能力；可實現(xiàn)航空輪胎應力-應變響應的快速數(shù)字化求解，靜態(tài)應力-應變的計算數(shù)值精度≥90％，動態(tài)應力-應變和溫升的計算數(shù)值精度≥85％，計算效率相對于常用商業(yè)軟件（如：ABAQUS，Ansys）提高8倍以上；形成1套對航空輪胎材料研制和輪胎制造具有指導能力的高精度設計軟件并在企業(yè)應用。

6、數(shù)理模型耦合驅(qū)動的自由曲面一體化數(shù)控加工理論與算法

研究內(nèi)容：面向先進制造中幾何與物理信息、算法特性、加工大數(shù)據(jù)高度融合的需求，構(gòu)建數(shù)理模型驅(qū)動的自由曲面一體化數(shù)控加工基礎理論及算法體系。解決曲面設計模式和加工模式的數(shù)理融合問題、加工模式與物理特性的匹配問題；提出面向高速高精度加工的自由曲面設計與建模方法；建立幾何物理信息與加工大數(shù)據(jù)耦合意義下的多軸數(shù)控加工規(guī)劃框架；發(fā)展數(shù)理模型驅(qū)動的NURBS 曲面直接插補方法。

考核指標：提出面向加工度量的自由曲線曲面高速高精度建模方法，相比經(jīng)典NURBS方法，算法效率（迭代次數(shù)）提升不低于10%；發(fā)展數(shù)學原理、物理信息與加工大數(shù)據(jù)耦合驅(qū)動的自由曲面高質(zhì)量加工路徑規(guī)劃理論與算法，相比傳統(tǒng)CAM 方法，算法編程效率提升大于10%，新加工模式帶來的曲面物理功能效率（如減阻、增壓等）提升不低于10%；研究基于自由曲面求交的加工殘留與精度分析方法，并產(chǎn)出分析報告；建立數(shù)理模型驅(qū)動的NURBS 曲面直接插補算法，支持微米級輪廓誤差精度編程；開發(fā)1 套融合新原理的CAD-CAM-CNC 一體化原型系統(tǒng)，搭建樣機并在航空領域開展不少于5個場景的加工應用驗證，其中功能性曲面加工樣件不少于2個。

7、基于最優(yōu)化方法的大型城市復雜路網(wǎng)智能調(diào)度研究

研究內(nèi)容:針對交通路網(wǎng)環(huán)境的復雜性與交通需求的不確定性，研究大型城市局域路網(wǎng)魯棒協(xié)同控制的數(shù)學理論與優(yōu)化方法；針對路網(wǎng)空間的復雜性，發(fā)展分布式與分層式路網(wǎng)控制數(shù)學理論與優(yōu)化方法；針對路網(wǎng)高密度道路管控與調(diào)度的復雜性，發(fā)展基于多目標優(yōu)化的交通路網(wǎng)智能調(diào)度數(shù)學理論與優(yōu)化方法；開發(fā)交通路網(wǎng)智能控制軟硬件協(xié)同平臺，開展大型城市復雜路網(wǎng)交通管理典型示范。

考核指標:對于大型城市路網(wǎng)目標模式超過8 種路網(wǎng)形態(tài)，建立可實時運行的基于多目標優(yōu)化的路網(wǎng)調(diào)度數(shù)學理論與優(yōu)化方法；對于大型城市局域路網(wǎng)，建立面向環(huán)境復雜性與交通需求不確定性的路網(wǎng)魯棒協(xié)同控制數(shù)學理論與優(yōu)化方法；對于超過500 個路口的山地城市網(wǎng)絡，建立路網(wǎng)分布式與分層式控制數(shù)學理論與優(yōu)化方法；建成超過36 個山地城市路口的路網(wǎng)交通信號控制示范，其通過路口的平均延誤下降15%，路口通行效率提高20%。

8、基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的復雜網(wǎng)絡拓撲分析與演化預測研究

研究內(nèi)容：面向社會安全風險的預測、防范和處置需求，研究關鍵數(shù)據(jù)的精準快速采集技術以及海量多模態(tài)數(shù)據(jù)處理技術。研究多模態(tài)時序關系復雜網(wǎng)絡的圖嵌入表示方法、網(wǎng)絡圖譜的相似度學習和拓撲分析，異構(gòu)特征屬性之間內(nèi)嵌的本征結(jié)構(gòu)；復雜信息網(wǎng)絡顯性子圖的搜索空間優(yōu)化方法、建模與演化預測方法，重要節(jié)點挖掘和鏈路預測方法。

考核指標：構(gòu)建面向社會安全風險感知的千萬級結(jié)點、億級邊、包含多模態(tài)數(shù)據(jù)的復雜網(wǎng)絡，支持不少于5 類典型場景的分鐘級搜索響應和挖掘計算能力；搭建基于復雜網(wǎng)絡的社會安全風險建模預測演示驗證平臺，在2個以上的大中型城市開展應用驗證，實現(xiàn)對虛實空間中社情民意風險感知準確率大于85%，其中3D識別算法正確率不低于97%。

9、胰膽惡性腫瘤精準診療的數(shù)學理論和算法

研究內(nèi)容：針對復雜環(huán)境下浸潤性強目標小且模糊的胰膽惡性腫瘤，建立智能感知、增強和識別算法；研究影像中模糊目標特征提取、定量刻畫和模糊程度定量分類，構(gòu)建基于幾何和PDE 理論的模糊和部分缺失的胰膽惡性腫瘤、血管3D 醫(yī)學影像的精準分割模型和算法；發(fā)展小樣本、弱監(jiān)督、模態(tài)遷移和知識嵌入的強化學習方法，建立多模態(tài)多時間序列圖像、目標缺損圖像和多組學圖像3D/4D非剛性配準、融合及重建模型和高效非凸算法；探索基于影像的胰膽惡性腫瘤演化機理，構(gòu)建腫瘤演化進程模型。

考核指標：研發(fā)針對弱小目標的新一代高對比度的醫(yī)學成像技術和設備。建立胰膽惡性腫瘤、血管分割和非剛性配準算法，使得分割和配準精度達到95%或以上，比現(xiàn)有方法提高或超過15%，提出達到臨床要求的膽胰腫瘤精準診斷的新方法。構(gòu)建多模態(tài)、多組學圖像融合和重建算法，模擬胰膽惡性腫瘤演化進程，用于胰膽精準診療臨床實踐。獲得胰膽惡性腫瘤精準診療中分割、配準和識別核心技術的授權(quán)自主知識產(chǎn)權(quán)，服務于胰膽惡性腫瘤的精準診療。

10、大數(shù)據(jù)計算與分析的基礎算法

研究內(nèi)容：針對我國大數(shù)據(jù)技術發(fā)展的重大需求，聚焦大數(shù)據(jù)計算“7 個巨人問題”中的“廣義多體，統(tǒng)計計算，線性代數(shù)計算”問題，研發(fā)在典型大數(shù)據(jù)環(huán)境下可運行、高效能求解的基礎算法與對應的大數(shù)據(jù)聚類分析、判別分析與降維分析核心算法；建立對應算法的計算復雜性、收斂性、誤差可控性等可用性與正確性數(shù)學理論；在1-2個典型行業(yè)大數(shù)據(jù)中取得突破應用。

考核指標：對廣義多體，統(tǒng)計計算，線性代數(shù)計算等3個基本計算問題各研發(fā)一個對百億級大數(shù)據(jù)可用、理論證明正確的基礎算法，其計算效率比當前最好算法提升40%以上；針對3個典型大數(shù)據(jù)分析任務構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析算法，有效分析數(shù)據(jù)規(guī)模達到TB級，支持3種以上大數(shù)據(jù)環(huán)境有效執(zhí)行；支撐TB級醫(yī)療影像數(shù)據(jù)處理（重建或分割），單個體三維影像處理時間低于0.05秒，誤差率比當前最優(yōu)水平降低8%以上。

11、太赫茲醫(yī)學影像及診斷系統(tǒng)中的關鍵數(shù)學問題及應用

研究內(nèi)容：探索牙齒、乳腺太赫茲影像檢測的系統(tǒng)集成；開發(fā)牙齒多層結(jié)構(gòu)折射率不同的成像算法、牙齒表面不平整散射嚴重的成像算法；建立反常統(tǒng)計力學框架下的癌細胞超擴散演化方程；發(fā)展只依賴于曲面黎曼度量共形幾何內(nèi)蘊方法，融合擬共形變換參數(shù)與分數(shù)階布朗運動Hurst 指數(shù)兩者所包含的信息；為診斷乳腺癌及跟蹤癌病變發(fā)展進程提供算法支持。

考核指標：完成牙齒、乳腺太赫茲影像檢測儀樣機；提交牙齒多層結(jié)構(gòu)折射率不同的太赫茲成像算法、牙齒表面不平整散射嚴重的成像算法；給出擬共形變換參數(shù)與分數(shù)階布朗運動Hurst指數(shù)之間的關聯(lián)形式，計算擬共形變換不變量，提供齲齒及乳腺癌的AI識別診斷算法，誤識率小于5%，漏識率小于3%。

12、面向海量多源遙感數(shù)據(jù)處理的關鍵數(shù)學問題及其產(chǎn)業(yè)應用

研究內(nèi)容：針對海量多源遙感數(shù)據(jù)中含有的多類型噪音，構(gòu)建多模態(tài)核函數(shù)，改進先驗信息提取方法，優(yōu)化圖像超分重構(gòu)算法。在遙感數(shù)據(jù)處理和反演中涉及病態(tài)方程，合理設計反演過程的信息變遷，將遙感數(shù)據(jù)特性和預處理算法相結(jié)合，實現(xiàn)高維病態(tài)方程的優(yōu)化求解?！巴锂愖V”及“同譜異物”現(xiàn)象導致多光譜數(shù)據(jù)地物光譜特征呈非線性，基于隨機統(tǒng)計分析方法，對多光譜遙感圖像進行預處理，建立樣本圖-譜特征聯(lián)合模型，進行多光譜數(shù)據(jù)特征深層次表達，提升遙感影像監(jiān)督分類精度。

考核指標：針對星載遙感成像系統(tǒng)受到平臺振動、系統(tǒng)噪聲、氣候天氣等因素的影響，以及超過成像系統(tǒng)截止頻率的高頻細節(jié)信息丟失問題，實現(xiàn)超分辨率重構(gòu)復原，影像分辨率提升1.5倍。經(jīng)過遙感反演病態(tài)方程優(yōu)化后地表反射率反演精度高于85%。通過多光譜遙感影像數(shù)據(jù)圖-譜特征模型建立，大區(qū)域分類準確率提高7%。

13、基于機器學習與確定性機理融合的高精度地圖制作和評估體系

研究內(nèi)容：建立機器學習與確定性機理混合建?？蚣荏w系；構(gòu)建可解釋和可信任的確定性及隨機算法；研究從交通路網(wǎng)到車道線級別道路的數(shù)學表達；發(fā)展將眾包數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)測繪數(shù)據(jù)進行互補和融合的高精度地圖制作方法；研究自然語言處理技術在高精度地圖路標牌語義識別中的應用；建立從地圖的采集、制作和融合全流程的質(zhì)量評估體系。

考核指標：建立基于機器學習與確定性機理融合的高精度地圖制作和評估體系的理論；實現(xiàn)包含眾包數(shù)據(jù)或測繪數(shù)據(jù)場景全覆蓋和要素全覆蓋的高精度地圖制作，生產(chǎn)自動化水平達到95％以上；在高速、主干道及數(shù)據(jù)源相對豐富的城區(qū)中地圖精度不低于5-10厘米；保證高精度地圖生產(chǎn)全流程的置信值不低于95%。

14、面向國產(chǎn)高性能自主可控計算機的基礎數(shù)學庫軟件與應用

研究內(nèi)容：基于高性能自主可控計算平臺的基礎數(shù)學算法、面向復雜應用問題的數(shù)學模型和高效并行求解器；基于自主處理器和異構(gòu)并行計算機體系的數(shù)學庫軟件和評測工具，為各類計算問題提供編程接口和框架；支撐復雜工業(yè)仿真和高端芯片研發(fā)的新型數(shù)學模型和高效數(shù)值并行算法，以及基于自主處理器和基礎并行數(shù)學庫的仿真、設計軟件的開發(fā)與應用。

考核指標：面向多種應用場景，適配3 種以上國產(chǎn)自主處理器及百萬核異構(gòu)計算架構(gòu)，性能不低于國外主流同類基礎數(shù)學庫軟件；可支撐千萬級模型自由度計算、萬核并行效率不低于30%的自主工業(yè)仿真軟件系統(tǒng)1 套，計算性能不低于國際主流同類軟件系統(tǒng)；高端芯片的設計軟件具備第一性原理預測能力，軟件算法時間復雜度O(nc)由同類主流軟件的c>1 降為c≤1。

15、全壽命瀝青路面時空演化數(shù)學模型構(gòu)建與結(jié)構(gòu)優(yōu)化智能算法設計

研究內(nèi)容：針對當前瀝青路面技術中實踐數(shù)據(jù)挖掘不充分、數(shù)學理論支撐不完善、相關設計模型可靠性低、設計壽命預估誤差大等基礎問題，研發(fā)全壽命周期條件下的瀝青路面結(jié)構(gòu)與材料的時空演化數(shù)學模型，形成多層次、多框架下解析推斷系統(tǒng)，開發(fā)結(jié)構(gòu)優(yōu)化智能算法，挖掘多因素同步耦合狀態(tài)下的服役性能衰變機理，構(gòu)建適應于長壽命使用需求的疲勞設計模型，實現(xiàn)給定指標需求下路面結(jié)構(gòu)最優(yōu)設計方案，完善瀝青路面安全、耐久的結(jié)構(gòu)設計體系，為構(gòu)建長壽命路面設計體系奠定基礎。

考核指標：建立瀝青路面全周期服役性能指標的時空演化規(guī)律數(shù)學模型，與實測數(shù)據(jù)的預測精確度不低于85%；給出路面結(jié)構(gòu)安全服役性能衰變的疲勞方程估計式，準確率不低于85%；開發(fā)路面結(jié)構(gòu)設計推斷系統(tǒng)，生成的優(yōu)化設計方案使得路面預估壽命不小于30 年；設計結(jié)構(gòu)優(yōu)化智能算法，開發(fā)軟件著作權(quán)1 套。