云計(jì)算和大數(shù)據(jù)

1、附件7“云計(jì)算和大數(shù)據(jù)”重點(diǎn)專項(xiàng)2016年度項(xiàng)目申報(bào)指南依據(jù)國(guó)家中長(zhǎng)期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要（2006-2020年）、關(guān)于促進(jìn)云計(jì)算創(chuàng)新發(fā)展，培育信息產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)的意見、國(guó)務(wù)院關(guān)于印發(fā)促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要的通知等文件，科技部會(huì)同相關(guān)部門組織開展了云計(jì)算和大數(shù)據(jù)重點(diǎn)專項(xiàng)實(shí)施方案編制工作，在此基礎(chǔ)上啟動(dòng)“云計(jì)算和大數(shù)據(jù)重點(diǎn)專項(xiàng)”2016年度項(xiàng)目，并發(fā)布本指南。云計(jì)算和大數(shù)據(jù)專項(xiàng)總體目標(biāo)是：形成自主可控的云計(jì)算和大數(shù)據(jù)系統(tǒng)解決方案、技術(shù)體系和標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范；在云計(jì)算與大數(shù)據(jù)的重大設(shè)備、核心軟件、支撐平臺(tái)等方面突破一批關(guān)鍵技術(shù)；基本形成以自主云計(jì)算與大數(shù)據(jù)骨干企業(yè)為主體的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系和具有全球競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的云計(jì)

2、算與大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)集群；提升資源匯聚、數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)管理、分析挖掘、安全保障、按需服務(wù)等能力，實(shí)現(xiàn)核心關(guān)鍵技術(shù)自主可控，促進(jìn)我國(guó)云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)的研究與應(yīng)用達(dá)到國(guó)際領(lǐng)先水平，加快建成信息強(qiáng)國(guó)。專項(xiàng)圍繞云計(jì)算和大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施、基于云模式和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新型軟件、大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用與類人智能、云端融合的感知認(rèn)知與人機(jī)交互4個(gè)創(chuàng)新鏈（技術(shù)方向）部署31項(xiàng)研究任務(wù)，專項(xiàng)實(shí)施周期為2016年-2020年。按照分步實(shí)施、重點(diǎn)突出原則，2016年首批在4個(gè)技術(shù)方向啟動(dòng)12個(gè)任務(wù)。針對(duì)任務(wù)中的研究?jī)?nèi)容，以項(xiàng)目為單位進(jìn)行整體申報(bào)，研究?jī)?nèi)容需覆蓋相應(yīng)指南方向的全部考核指標(biāo)。項(xiàng)目設(shè)1名項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，項(xiàng)目下設(shè)課題數(shù)原則上不超過5

3、個(gè)，每個(gè)課題設(shè)1名課題負(fù)責(zé)人，每個(gè)課題牽頭單位及參與單位原則上不超過5個(gè)。1.云計(jì)算和大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施1.1 軟件定義的云計(jì)算基礎(chǔ)理論和方法（前沿基礎(chǔ)類）研究?jī)?nèi)容：軟件定義的云計(jì)算基礎(chǔ)理論；能效優(yōu)化的分布存儲(chǔ)和處理的硬件及軟件系統(tǒng)架構(gòu)；大數(shù)據(jù)的復(fù)雜性、可計(jì)算性與云平臺(tái)處理效率的關(guān)系；混合云中面向軟件定義的虛擬專用云的動(dòng)態(tài)構(gòu)建理論與方法以及應(yīng)用運(yùn)行機(jī)理；資源聚合與解耦的模型與構(gòu)建方法；軟件定義云平臺(tái)的可用性、可審計(jì)性等度量與測(cè)評(píng)方法；軟件定義的云計(jì)算原型系統(tǒng)。 考核指標(biāo)：建立軟件定義的云計(jì)算基礎(chǔ)理論，設(shè)計(jì)一組有效的模型與方法并在云計(jì)算原型系統(tǒng)中予以驗(yàn)證；形成軟件定義云計(jì)算的可用性、可審計(jì)性與性能的

4、度量模型與評(píng)測(cè)方法；形成一批高水平、有國(guó)際高影響力的成果；形成一組軟件定義的云計(jì)算相關(guān)規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)（送審稿）。支持年限：不超過5年。擬支持項(xiàng)目數(shù)：1-2項(xiàng)。1.2 新型大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)與平臺(tái)（共性關(guān)鍵技術(shù)類）研究?jī)?nèi)容：大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于新型存儲(chǔ)器件的存儲(chǔ)體系架構(gòu)及控制方法，以及與之對(duì)應(yīng)的持久內(nèi)存管理和數(shù)據(jù)組織方法。在此基礎(chǔ)上形成基于非易失存儲(chǔ)器件的新設(shè)備、驅(qū)動(dòng)軟件、專用高效持久內(nèi)存管理和文件系統(tǒng)；異構(gòu)存儲(chǔ)介質(zhì)高效融合的高并發(fā)低延遲的萬億文件級(jí)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)；新型數(shù)據(jù)冗余技術(shù)，數(shù)據(jù)冗余的高效轉(zhuǎn)化與高效重構(gòu)技術(shù)；數(shù)據(jù)保存50年以上的方法和技術(shù)，以保障信息不丟失、能再現(xiàn)；大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)的評(píng)估理論、方法及其

5、工具軟件。考核指標(biāo)：（1）研制有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的高速低耗存儲(chǔ)控制器及設(shè)備、驅(qū)動(dòng)軟件、專用高效持久內(nèi)存管理和文件系統(tǒng)；容量型設(shè)備容量10TB，性能型設(shè)備IOPS100萬、帶寬10GB/s，能耗最低可達(dá)10瓦/TB；節(jié)點(diǎn)內(nèi)可擴(kuò)展；（2）系統(tǒng)支持多存儲(chǔ)介質(zhì)設(shè)備異構(gòu)融合，支持高密低耗、系列化的存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)容量達(dá)PB級(jí)；（3）系統(tǒng)支持萬億文件；在萬級(jí)并發(fā)訪問下，巨量小文件平均訪問延遲低于10ms；（4）在EB級(jí)大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下應(yīng)用于1-3個(gè)典型領(lǐng)域；（5）申請(qǐng)一批本領(lǐng)域的知識(shí)產(chǎn)權(quán)。支持年限：不超過4年。擬支持項(xiàng)目數(shù)：1-2項(xiàng)。1.3基于數(shù)據(jù)流的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)（共性關(guān)鍵技術(shù)類）研究?jī)?nèi)容：研究用于大數(shù)據(jù)分析的數(shù)

6、據(jù)流加速器系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)流加速器硬件、數(shù)據(jù)流編程模型及優(yōu)化編譯器以及運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)等。（1）數(shù)據(jù)流加速器硬件；（2）面向數(shù)據(jù)流加速器的編程模型及優(yōu)化編譯器，提出能充分發(fā)揮數(shù)據(jù)流在并行性和同步方面的優(yōu)勢(shì)的編程模型；研究數(shù)據(jù)流的無編程動(dòng)態(tài)模型定制與生成方法；（3）面向數(shù)據(jù)流加速器的運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)，包括加速器資源的分配與回收、動(dòng)態(tài)重構(gòu)、通信管理、內(nèi)存管理等，支持基于數(shù)據(jù)流編程模型的在線計(jì)算和實(shí)時(shí)計(jì)算；支持對(duì)基于不同硬件架構(gòu)的異構(gòu)計(jì)算資源的統(tǒng)一抽象和一致高效管理；（4）數(shù)據(jù)流處理分析的可視化展示和監(jiān)控管理工具。考核指標(biāo)：（1）在加速器上完成不少于三個(gè)典型大數(shù)據(jù)應(yīng)用的加速；在不少于5個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行成功應(yīng)用示范；（2

7、）在典型大數(shù)據(jù)應(yīng)用上的性能功耗比是通用CPU平臺(tái)的10倍以上；（3）單塊加速器卡上內(nèi)存不少于256GB，單臺(tái)服務(wù)器可支持4塊加速卡，加速器之間可以高速互連，互連理論帶寬100Gbps，實(shí)測(cè)帶寬80Gbps；（4）系統(tǒng)可通過多機(jī)互連擴(kuò)展，可處理PB量級(jí)的大數(shù)據(jù)；（5）針對(duì)高并發(fā)的數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)分析，單物理節(jié)點(diǎn)（普通PC服務(wù)器）流式數(shù)據(jù)處理吞吐量不小于3萬筆/秒，集群數(shù)據(jù)處理吞吐量不小于100萬筆/秒，單筆請(qǐng)求處理平均延時(shí)小于10毫秒。支持年限：不超過3年。擬支持項(xiàng)目數(shù):1-2項(xiàng)。1.4 面向云計(jì)算的網(wǎng)絡(luò)化操作系統(tǒng)（共性關(guān)鍵技術(shù)類）研究?jī)?nèi)容：軟件定義的新一代ICT系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)，重新界定軟硬件的功能劃分

8、以及面向應(yīng)用的配置方法與機(jī)制；超大規(guī)模資源管理和調(diào)度核心技術(shù)和基礎(chǔ)平臺(tái)；研制新一代云操作系統(tǒng)、云組件、數(shù)據(jù)中心操作系統(tǒng)等基礎(chǔ)核心軟件；研究硬件元素管理的合理粒度并提供應(yīng)用編程接口，通過軟件方式實(shí)現(xiàn)高效資源整合、調(diào)度、自適應(yīng)與自動(dòng)化協(xié)同；突破支撐大規(guī)模數(shù)據(jù)處理、內(nèi)存計(jì)算、科學(xué)計(jì)算等具有海量資源需求的巨型虛擬機(jī)支撐方法，支持新型異構(gòu)設(shè)備的巨型虛擬機(jī)；研究基于容器的虛擬化方法，在提升效率的同時(shí)顯著提升容器的隔離性；研究面向領(lǐng)域需求的快速領(lǐng)域虛擬機(jī)定制方法，建立領(lǐng)域虛擬化組件庫，集成面向領(lǐng)域的虛擬機(jī)倉(cāng)庫；研究管理靈活性、能耗和性能損耗之間的合理平衡，降低軟件定義系統(tǒng)的復(fù)雜性和故障率，通過軟件管理降低系

9、統(tǒng)能耗，研究評(píng)估理論、方法及其工具軟件?？己酥笜?biāo)：研發(fā)具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的網(wǎng)絡(luò)化操作系統(tǒng)；顯著提升現(xiàn)有虛擬化方法的資源整合能力與管理效率，云系統(tǒng)整體資源利用率比現(xiàn)有世界先進(jìn)水平提高1倍；支持包括FPGA、GPU、RDMA與非易失內(nèi)存等設(shè)備虛擬化，單個(gè)巨型虛擬機(jī)支持各類內(nèi)存超過2TB，虛擬處理核數(shù)目超過500個(gè)，性能相對(duì)當(dāng)前主流虛擬化平臺(tái)提升30%以上；建立面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的虛擬機(jī)示范倉(cāng)庫，支撐不少于5個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用，可定制的虛擬機(jī)類型超過100種；研發(fā)新一代云計(jì)算核心軟件，形成軟件定義的技術(shù)體系、方法、工具、環(huán)境和最佳實(shí)踐，初步形成支持軟件定義的一體化硬件架構(gòu)、基礎(chǔ)軟件，并在2個(gè)或者2個(gè)以上的重點(diǎn)領(lǐng)域

10、進(jìn)行應(yīng)用驗(yàn)證與推廣。支持年限：不超過4年。擬支持項(xiàng)目數(shù)：1-2項(xiàng)。1.5面向特定領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)（共性關(guān)鍵技術(shù)類）研究?jī)?nèi)容：支持典型應(yīng)用場(chǎng)景的開放架構(gòu)大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，以及大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范、系統(tǒng)評(píng)測(cè)基準(zhǔn)的研制；面向關(guān)系數(shù)據(jù)、圖數(shù)據(jù)、鍵-值對(duì)數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等不同數(shù)據(jù)模型的大數(shù)據(jù)管理關(guān)鍵技術(shù)研究與相應(yīng)大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)研制；數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的監(jiān)控、運(yùn)維與調(diào)優(yōu)工具研制。考核指標(biāo)：設(shè)計(jì)開放式架構(gòu)大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)架構(gòu)，形成大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的系列國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，提出針對(duì)至少3種數(shù)據(jù)模型的大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)評(píng)測(cè)基準(zhǔn)和測(cè)試工具。研制針對(duì)不同數(shù)據(jù)模型的具備高擴(kuò)展性、高可用性、高性能的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)

11、及其關(guān)鍵技術(shù)，在基準(zhǔn)測(cè)試上的指標(biāo)與國(guó)際主流產(chǎn)品可比。研制大數(shù)據(jù)應(yīng)用所急需的、可獨(dú)立部署的系統(tǒng)管理工具不少于5個(gè)。開展2-3個(gè)示范應(yīng)用，數(shù)據(jù)規(guī)模達(dá)到EB級(jí)別。申請(qǐng)一批本領(lǐng)域的知識(shí)產(chǎn)權(quán)。支持年限：不超過3年。擬支持項(xiàng)目數(shù)：1-3項(xiàng)。2.基于云模式和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新型軟件2.1基于大數(shù)據(jù)的軟件智能開發(fā)方法和環(huán)境（共性關(guān)鍵技術(shù)類）研究?jī)?nèi)容：研究軟件開發(fā)相關(guān)大數(shù)據(jù)的收集、整理、存儲(chǔ)、檢索等關(guān)鍵技術(shù)；圍繞知識(shí)獲取、管理和利用形成知識(shí)驅(qū)動(dòng)的軟件開發(fā)方法，提升傳統(tǒng)軟件工具的知識(shí)處理機(jī)制，為軟件建模、編碼、程序理解、測(cè)試等工具建立起基于知識(shí)的處理架構(gòu)，形成知識(shí)驅(qū)動(dòng)的功能支撐，為開發(fā)人員提供基于問答（QA：Quest

12、ion-Answer）的開發(fā)環(huán)境，面向特定領(lǐng)域建立軟件知識(shí)圖譜，實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的軟件智能開發(fā)環(huán)境。考核指標(biāo)：產(chǎn)出基于大數(shù)據(jù)的軟件智能開發(fā)關(guān)鍵模型、算法、技術(shù)、工具和系統(tǒng)，形成PB級(jí)的軟件工程大數(shù)據(jù)資源，問答系統(tǒng)覆蓋10個(gè)領(lǐng)域或行業(yè)的軟件開發(fā)，問題回答性能與效果均優(yōu)于通用中文搜索引擎，在5個(gè)大型軟件企業(yè)進(jìn)行應(yīng)用推廣，申請(qǐng)一批本領(lǐng)域的知識(shí)產(chǎn)權(quán)。支持年限：不超過3年。擬支持項(xiàng)目數(shù)：1-2項(xiàng)。3.大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用與類人智能3.1 大數(shù)據(jù)知識(shí)工程基礎(chǔ)理論及其應(yīng)用研究（前沿基礎(chǔ)類+共性關(guān)鍵技術(shù)類）研究?jī)?nèi)容：針對(duì)大數(shù)據(jù)異構(gòu)、自治、復(fù)雜、演化的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，研究多源、動(dòng)態(tài)、異質(zhì)碎片化知識(shí)/知識(shí)簇的表示模型與在線挖掘

13、方法，揭示碎片化知識(shí)的時(shí)空特性和演化機(jī)理；研究碎片化知識(shí)間語義關(guān)聯(lián)與涌現(xiàn)特性，探尋其動(dòng)態(tài)挖掘與拓?fù)淙诤蠙C(jī)理；設(shè)計(jì)多粒度情景感知與知識(shí)尋徑模型，研究交互式個(gè)性化服務(wù)的知識(shí)適配機(jī)理?？己酥笜?biāo)：建立大數(shù)據(jù)知識(shí)工程基礎(chǔ)理論，針對(duì)目前大數(shù)據(jù)向大知識(shí)轉(zhuǎn)化過程中困惑人們的難題，設(shè)計(jì)出一組有效的算法并在實(shí)際應(yīng)用中得到驗(yàn)證；研究和形成利用海量、低質(zhì)碎片化知識(shí)構(gòu)建新型多通道知識(shí)服務(wù)平臺(tái)的方法學(xué)體系，在此基礎(chǔ)上融合10個(gè)以上領(lǐng)域的碎片化知識(shí)，建立PB級(jí)別的網(wǎng)上知識(shí)服務(wù)中心；選擇既能體現(xiàn)國(guó)家重大需求又具有知識(shí)密集型應(yīng)用特點(diǎn)的應(yīng)用領(lǐng)域（如普適醫(yī)療、遠(yuǎn)程教育、互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)等），開展示范應(yīng)用，用戶規(guī)模超過100萬人。支持年限

14、：不超過5年。擬支持項(xiàng)目數(shù)：1-2項(xiàng)。3.2面向大范圍場(chǎng)景透徹感知的視覺大數(shù)據(jù)智能分析關(guān)鍵技術(shù)（共性關(guān)鍵技術(shù)類）研究?jī)?nèi)容：從個(gè)體、群體和場(chǎng)景三個(gè)方面研究大范圍場(chǎng)景視覺感知大數(shù)據(jù)的智能分析關(guān)鍵技術(shù)。在個(gè)體信息感知方面研究多模態(tài)高通量生物特征獲取與身份識(shí)別技術(shù)、個(gè)體屬性特征與動(dòng)作行為識(shí)別技術(shù)、行人重識(shí)別技術(shù)；在群體信息感知方面研究人群流量監(jiān)測(cè)與人群密度估計(jì)技術(shù)、群體行為理解和群體事件檢測(cè)技術(shù)；在場(chǎng)景信息感知方面研究大范圍場(chǎng)景的視覺語義建模、復(fù)雜事件的演化分析、視覺對(duì)象的時(shí)空定位與搜索、跨場(chǎng)景數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)等?？己酥笜?biāo)：實(shí)現(xiàn)十萬到百萬級(jí)以上視覺感知終端的圖像視頻大數(shù)據(jù)智能分析；遠(yuǎn)距離獲取和分析虹膜、人

15、臉、步態(tài)等多模態(tài)生物特征，個(gè)體身份識(shí)別精度>98%，個(gè)體屬性特征和行為識(shí)別精度>90%，行人重識(shí)別精度>90%；人群流量監(jiān)測(cè)和人群密度估計(jì)誤差<10%，群體行為理解和群體事件檢測(cè)的準(zhǔn)確率>90%；復(fù)雜事件演化分析的準(zhǔn)確率>85%，視覺對(duì)象位置信息分析和預(yù)測(cè)的誤差<3米，視覺對(duì)象檢索準(zhǔn)確率>90%。支持年限：不超過4年。擬支持項(xiàng)目數(shù)：1-2項(xiàng)。3.3跨時(shí)空多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合、開放共享技術(shù)與平臺(tái)（共性關(guān)鍵技術(shù)類）研究?jī)?nèi)容：研究非完整、非一致、非準(zhǔn)確、跨時(shí)空多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)采集和清洗、異構(gòu)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化描述和語義協(xié)同、以人為中心的多源信息感知融合與理解

16、、數(shù)據(jù)程序化交易及其在線監(jiān)管等關(guān)鍵技術(shù)；研制大數(shù)據(jù)開放共享技術(shù)與平臺(tái)，滿足省部級(jí)政府以及大型企業(yè)數(shù)據(jù)的采集、清洗、分析、服務(wù)、交易、監(jiān)管的功能、性能、時(shí)間、成本、風(fēng)險(xiǎn)等需求?？己酥笜?biāo)：可實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)庫封閉、文檔源碼缺失、原開發(fā)團(tuán)隊(duì)缺位、第三方商業(yè)構(gòu)件依賴等情況下的Web應(yīng)用、移動(dòng)應(yīng)用、PC應(yīng)用中的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)可采集比例不低于90%，人力成本縮減10倍以上；在主流x86服務(wù)器單節(jié)點(diǎn)配置下，開放共享平臺(tái)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)（不含音視頻）日開采量達(dá)TB級(jí)，支持萬級(jí)用戶并發(fā)訪問；在1000個(gè)以上的政府和央企真實(shí)業(yè)務(wù)系統(tǒng)示范應(yīng)用；形成多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合與智能服務(wù)相關(guān)技術(shù)規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)（送審稿）5項(xiàng)以上。支持年限：不

17、超過4年。擬支持項(xiàng)目數(shù)：1-2項(xiàng)。4.云端融合的感知認(rèn)知與人機(jī)交互4.1人機(jī)交互自然性的計(jì)算原理（前沿基礎(chǔ)類）研究?jī)?nèi)容：研究自然交互的基礎(chǔ)計(jì)算理論，研究面向連續(xù)、不確定人體運(yùn)動(dòng)行為的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和計(jì)算表示，包括精度和速度的關(guān)系；建立多感知?jiǎng)幼髯R(shí)別理論框架和新型交互范式；建立多模態(tài)交互的信息處理模型，度量交互模態(tài)的信道容量；研究多尺度視聽觸覺認(rèn)知在并行加工時(shí)的數(shù)據(jù)表征、融合和替代機(jī)制；研究面向云端融合的多模態(tài)交互接口輸入輸出融合方法；研究生理數(shù)據(jù)的獲取和識(shí)別方法，以及生理數(shù)據(jù)與認(rèn)知狀態(tài)的關(guān)系；研究心理模型的機(jī)理，解釋學(xué)習(xí)成本和交互選擇；形成自然人機(jī)交互的評(píng)價(jià)體系和優(yōu)化理論基礎(chǔ)?？己酥笜?biāo)：建立面向連續(xù)

18、和不確定特征的運(yùn)動(dòng)模型，建立動(dòng)作可區(qū)分度量化度量，構(gòu)建新型動(dòng)作交互范式；可量化度量任意輸入輸出接口的交互帶寬；用戶信息處理模型支持主動(dòng)精細(xì)操控運(yùn)動(dòng)到隱式活動(dòng)行為；支持5種以上自然交互接口通過云端融合實(shí)時(shí)高效推理交互信息，多模態(tài)融合輸入輸出算法的執(zhí)行時(shí)間不超過1ms；用戶心理模型表示方法應(yīng)包含認(rèn)知、感知和行為要素；建立自然交互計(jì)算理論的驗(yàn)證平臺(tái)和原型系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)具備高效率的自然交互新型裝置；發(fā)表國(guó)際高水平論文，在核心算法等方面形成專利群，獲得國(guó)際領(lǐng)先的基礎(chǔ)研究成果，培養(yǎng)高水平基礎(chǔ)研究人才。支持年限：不超過5年。擬支持項(xiàng)目數(shù)：1項(xiàng)。4.2云端融合的自然交互設(shè)備和工具（共性關(guān)鍵技術(shù)類）研究?jī)?nèi)容：研究支

19、持云端融合的穿戴式動(dòng)作捕捉關(guān)鍵技術(shù)和設(shè)備；設(shè)計(jì)結(jié)合生理信號(hào)與空間姿態(tài)作為控制信息的穿戴式手勢(shì)裝置、體感控制器；研究用戶意圖理解和高精度的輸入推理算法和輸入技術(shù)；研究跨設(shè)備用戶界面表示方法和描述語言；研究遠(yuǎn)程交互、桌面交互和多移動(dòng)設(shè)備間的跨設(shè)備交互技術(shù)；形成融合手勢(shì)、體態(tài)、生理等多感知觸控交互核心算法；構(gòu)建面向云端融合的多感知觸控式用戶界面工具和交互技術(shù)集；研究和開發(fā)面向教育、辦公、醫(yī)療等不同人群使用的觸控式應(yīng)用套件。鼓勵(lì)優(yōu)勢(shì)單位強(qiáng)強(qiáng)合作，提升自然交互技術(shù)原創(chuàng)水平，形成用戶界面工具和交互設(shè)備研發(fā)平臺(tái)，所研發(fā)的套件實(shí)現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用?？己酥笜?biāo)：手部運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)精度達(dá)到毫米級(jí)，手部彎曲感應(yīng)位置不少于18個(gè)，數(shù)據(jù)精度不低于16位；手勢(shì)集中通用手勢(shì)數(shù)目不低于50個(gè)，識(shí)別率不低于95%；動(dòng)作捕獲的位置涉及全身多個(gè)關(guān)鍵部位，動(dòng)作捕獲延時(shí)小于20ms，幀率不低于5