《科創(chuàng)板日報》9月13日訊 今日盤后,，工信部發(fā)布關(guān)于組織開展2023年未來產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新任務揭榜掛帥工作的通知——面向元宇宙、人形機器人,、腦機接口、通用人工智能4個重點方向，聚焦核心基礎、重點產(chǎn)品,、公共支撐,、示范應用等創(chuàng)新任務，發(fā)掘培育一批掌握關(guān)鍵核心技術(shù),、具備較強創(chuàng)新能力的優(yōu)勢單位,，突破一批標志性技術(shù)產(chǎn)品，加速新技術(shù),、新產(chǎn)品落地應用,。

工信部鼓勵企業(yè)、金融機構(gòu),、科技服務機構(gòu),、高校、科研院所及新型研發(fā)機構(gòu)等以聯(lián)合體方式申報,，牽頭單位為1家,，聯(lián)合參與單位不超過4家。

元宇宙,、人形機器人,、腦機接口、通用人工智能,，這四大未來產(chǎn)業(yè)各自的創(chuàng)新任務,、突破方向是什么？工信部附上了四個文件,，分別給出了詳解,。

▌元宇宙：數(shù)字人、3D交互將成重點

文件提出,，元宇宙產(chǎn)業(yè)的核心基礎在于：基于Linux內(nèi)核的XR操作系統(tǒng),、實時三維引擎、三維序列數(shù)據(jù)編碼傳輸方案,、面向元宇宙沉浸多感交互的5G-A網(wǎng)絡,、基于物體特征點的三維模型快速匹配系統(tǒng)。

從文件提到的元宇宙重點產(chǎn)品中,，我們可以看出,，數(shù)字人、3D交互將成為未來的側(cè)重點,。

重點產(chǎn)品包括：高逼真數(shù)字人快速構(gòu)建與多模態(tài)交互系統(tǒng),、虛擬空間創(chuàng)作平臺、3D沉浸式實時通信系統(tǒng),、3D實景地圖平臺、基于文本描述的3D場景生成系統(tǒng)。

▌人形機器人：行動力是應用的關(guān)鍵

對于人形機器人,，文件將運動控制相關(guān)的產(chǎn)品技術(shù)列為核心基礎,，包括全身動力學控制算法、電機驅(qū)動器,、力傳感器,、MEMS姿態(tài)傳感器、觸覺傳感器,。

被列出的重點產(chǎn)品也緊緊圍繞機器人的運動控制零部件展開,，包括旋轉(zhuǎn)型電驅(qū)動關(guān)節(jié)、直線型電驅(qū)動關(guān)節(jié),、機械臂與靈巧手,，以及服務于機器人行動力的高算力主控制器、高能量密度電池,。

據(jù)《科創(chuàng)板日報》統(tǒng)計,，文件中“關(guān)節(jié)”一詞總共出現(xiàn)24次。

文件還提到,，支持人形機器人算力設施建設部署,，強化機器人具身智能，加速大模型訓練迭代和相關(guān)產(chǎn)品落地應用,。

▌腦機接口預期目標：到2025年非植入式腦機接口芯片實現(xiàn)量產(chǎn)

其核心基礎是非植入式腦機接口芯片,，預期目標是，到2025年,，芯片集成度顯著提高,，實現(xiàn)量產(chǎn)。

重點產(chǎn)品包括植入式腦機接口技術(shù)與系統(tǒng),、無線非植入腦電采集技術(shù)與系統(tǒng),、多模態(tài)可穿戴智能技術(shù)與系統(tǒng)等。

而典型應用場景不是醫(yī)學治療,，而是工業(yè)安全監(jiān)測和駕駛安全監(jiān)測,，即通過腦機接口產(chǎn)品實時監(jiān)測高危作業(yè)人員以及駕駛?cè)藛T認知負荷相關(guān)的腦活動和其他生理指標，及時對困倦,、注意力不足等異常狀態(tài)及時反饋和提醒,。

▌通用人工智能：算力、數(shù)據(jù),、風控是核心基礎

算力,、數(shù)據(jù)之外，風險控制也被視作通用人工智能的核心基礎,，具體包括智能芯片,、智能算力集群、高質(zhì)量數(shù)據(jù)集、人工智能風險管控軟件,。

其中,，對于芯片，文件提出了預期目標——到2025年,，訓練芯片支持FP16,、FP32和混合精度（FP16/FP32）處理能力，內(nèi)存容量達到128GB及以上,，單芯片F(xiàn)P16達到500 TFLOPS以上,，支持結(jié)構(gòu)化稀疏后FP16算力達1 PFLOPS以上。

對于智能算力集群,，明確提出通過液冷等方式滿足綠色化需求,。

重點產(chǎn)品則包括語言大模型、語音大模型,、視覺大模型,、多模態(tài)大模型。

總體來看,，無論是各大產(chǎn)業(yè)的核心基礎,，還是相關(guān)產(chǎn)品、應用,，文件都給出了相應的預期目標,，以2025年為檢驗時間點。

另外,，這四大未來產(chǎn)業(yè)存在很多交叉點,，比如在元宇宙相關(guān)文件中，要求搭建基于大模型的多模態(tài)數(shù)字人交互系統(tǒng),，基于多模態(tài)交互輸入結(jié)合大模型實現(xiàn)高準確度,、低延遲的動作、表情,、行為推理,；在通用人工智能的文件中，目標包括讓大模型在機器人或語音助手等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)應用,；在人形機器人的文件中,，提出開發(fā)基于人工智能大模型的“大腦”模型，實現(xiàn)人形機器人的環(huán)境感知,、行為控制,、人機交互能力……