各相关部门：

围绕未来武器装备需求，通过开展应用基础研究，为本行业技术创新发展提供储备。单项资助经费不超过80万元，研究周期1-2年，预期技术成熟度3-4级，研究成果主要为研究报告、仿真系统等。

（一）申报单位

1.申报单位应为中国境内法人单位，原则上不受理外资企业和中外合资企业申报。

2.允许多家单位自愿联合申报，但须明确唯一责任单位，同一指南条目同一单位只能申报一项（包括联合申报项目）。

3.申报单位须对本单位提供的申请材料进行脱密处理和保密审查。

4.申报单位必须与合同签订单位一致。

（二）申请人

1.项目负责人限1人，应为申报单位正式在职人员。

2.参研人员应为中国国籍。

3.不受理因学术不端、科研诚信不佳、重大失泄密等问题进入黑名单，尚未解禁的申报单位和申请人。

（一）所有申报材料不得涉密。

（二）项目受理时提交：

1.《申报单位信息表》纸质1份，A4纸，加盖申请单位公章（团队所有单位均提供），格式见附件；

2.《申报项目信息表》纸质1份，A4纸，加盖申请单位公章（牵头单位盖章），格式见附件；

3.盲评版《项目建议书》纸质材料10份，A4纸双面打印，平订，格式见附件；

4.会评版《项目建议书》电子版，格式见附件；

5.光盘1份，内含4份文件，包括：《申报单位信息表》Word文件、《申报项目信息表》Word文件、《项目建议书》（含盲评版和会评版）Word文件。

（三）电子版文件命名规则

1.申报单位信息表电子版命名规则：申报单位全称-申报单位信息表；

2.申报项目信息表电子版命名规则：申报单位全称-申报项目信息表；

3.项目建议书电子版命名规则：子专题编号-子专题名称-申报单位全称-项目建议书（盲评/会评）；

（四）注意事项

1.盲评版《项目建议书》简装订，不得体现任何单位、申报人、编码、条形码、二维码等信息；

2.申报单位应确认光盘可读（如有密码须准确提供），光盘不可读视为无效申请；

3.《项目建议书》填写的编号、名称应与指南一致；

4.按照领域提交电子版光盘，1个单位申报的同一领域只能提交1张电子版光盘。

（一）收集项目建议书

采用现场集中受理方式。

受理时间：2019年5月23-24日（9:00-17:00）。

受理地点：北京市海淀区四道口北街36号4号楼中国电科信息科学研究院项目管理中心。

（二）审查程序

立项评审分为形式审查、初审和会议评审。

1.对现场集中提交的项目建议书进行现场形式审查；对非现场申报的材料，将不予受理。

以下情况视为形式审查不通过：

（1）申报材料不齐全；

（2）申报项目的编号、名称与指南不符；

（3）申请人上报的盲评材料中涉及申请单位及申请人信息，或有单位、申报人、编码、条形码、二维码等信息；

（4）未按要求加盖申请单位公章，或公章与申请单位不符；

（5）其他明显不符合申报要求和材料格式要求的情况。

2.对于超过5家申请单位的指南需进行项目建议书盲审。盲审采用专家打分方式进行，申报单位不到现场答辩。重点考核方案可行性、技术创新性、经费合理性等，由盲审专家组对项目进行审查，按得分高低确定申报团队排序，一般选取前5家进入后续会议评审。

3.对通过盲审的单位将另行通知后续会议评审的时间安排及要求。

4.会议评审形式为申报单位现场答辩，采用专家打分方式进行择优。评审专家组由技术领域专家、财务专家等组成。

计划下达后，向入选申报单位通知结果及后续安排。

（一）本公告由装备预研中国电科联合基金管理办公室负责解释。

（二）联系人及联系方式

谢晓雪18920701861

张竹涵18512263835

附件：

1.装备预研中国电科联合基金开放课题指南

2.申报单位信息表

3.申报项目信息表

4.“十三五”装备预研中国电科联合基金项目建议书（盲评版）

5.“十三五”装备预研中国电科联合基金项目建议书（会评版）

装备预研中国电科联合基金管理办公室

                              二〇一九年五月七日

1. 6141B0823110101面向复杂环境的智能作战决策理论与关键技术

研究背景：

未来战争的复杂性对智能作战决策提出挑战，目前的作战主要依靠专家判读、人工标注的方式，但是，未来通过机器－机器的高速数据链联接，将空间、空中和地面的多个探测平台形成一个数据交换网络，数据量大，价值密度低，仅依靠专家人工决策已经无法适应未来战争快速响应科学判断的要求，必须向人工智能驱动的智能决策转变。

研究目标：

本项目围绕未来战争复杂作战环境中智能化辅助决策的重大需求，以未来战场作战过程为具体载体，围绕预警、作战方案制定等智能决策问题，构建分布式协同智能决策架构，突破基于多源异构数据的决策知识特征提取、能源受限平台的目标特征提取、小样本环境下的决策规则提取、设施目标变化检测和异常智能预测等关键技术，深入开展智能作战决策的基础理论、关键技术与实现方法研究。

技术指标：

1）支持分布式、协同智能化资源管理；

2）支持大规模数据实时处理与分析；

3）支持能源受限平台的目标特征提取处理，在功耗不高于35W的条件下，目标检测速度不低于100fps；

4）支持卫星遥感影像、空基影像、地面视频及影像目标检测，目标种类包括雷达站、导弹阵地等设施类目标以及飞机、舰船等武器装备目标，目标识别发现概率大于80%，虚警小于20%；

5）具备小样本环境下的决策规则提取能力；

6）目标预测预警要素不少于5种，包括但不限于雷达站、导弹阵地等设施类目标以及飞机、舰船等武器装备类目标。

进度要求：2019～2020年。

成果形式：

研究报告，原理样机，专利。

2. 6141B0823110102未来全域体系对抗理论、建模与管控研究

研究背景

党的十九大报告提出，“提高基于网络信息体系的联合作战能力、全域作战能力，有效塑造态势、管控危机、遏制战争、打赢战争”。未来战争必然要基于网络信息体系，将陆、海、空、天、电、网等各领域的作战要素、作战力量、作战单元融合集成为全域空战体系，形成整体的全域作战能力，精准破击体系，赢得体系优势。全域作战体系的基础是建立模型，形成能力；关键是有效管控，灵活作战。

研究目标

针对联合作战和全域作战的作战能力形成与运用要求，提出战争形态演进规律，设计战略、战役、战术一体的体系对抗样式，提出合理有效的体系对抗建模方法，形成高效敏捷的管控方法。

具体包括：

（1） 未来战争形态与全域体系对抗样式

提出战争形态演进规律，设计战略、战役、战术一体的体系对抗样式。

（2） 全域体系对抗建模方法

提出对抗环境下的全域体系对抗建模方法，给出体系能力分析方法。

（3） 全域体系对抗管控方法

充分运用量子信息、人工智能等先进信息技术，形成复杂环境下体系对抗高效人机交互决策理论与方法，自适应作战资源调度理论与方法。

技术指标

（1）提出合理的战争形态演变规律和全域体系对抗样式；

（2）形成全域体系对抗建模方法和能力分析方法；

（3）形成有效的智能决策调度方法。

进度要求：2019～2020年。

成果形式

研究报告，原理样机，专利

3. 6141B0823110103舆情智能化分析技术研究

研究背景：

随着舆情分析业务的开展，相关部门已累积了海量的多源、多类型数据。但由于信息源种类的多样性、环境的复杂性、处理手段的多样性等，使得舆情分析工作任务艰巨。传统分析方法已经难以满足当前舆情分析的需求。具体来说，现有舆情分析存在着数据源质量不高、融合程度不够、智能化程度不高的问题。以“一带一路”周边态势分析为例，海量的文本、视频图像情报以分散的，无组织的状态存在，需大量的人工提炼、归并才能产生有价值的信息。人工智能技术已经在众多民用领域成功应用，可在舆情多个垂直领域深入应用，提高舆情分析的智能化水平。

研究目标：

跨越多个互联网平台，准确、高效的评价多种类型的信息源质量，发现高质量的信息源。针对舆情的突发性、演化复杂、模式多变、难预测问题，融合多种信息源，挖掘出舆情演化各阶段的主要因素，定量和定性分析舆情演化的特征事件，提出高效的预测方法，实现舆情的及时发现和准确预测。

技术指标：

信息源质量评价体系

高质量信息源不少于500个

预测方法准确率不低于85%，延时不超过15分钟

进度要求：2019～2020年。

成果形式：

技术报告，预测方法专利

4. 6141B0823110201面向战略对手的我国电子信息装备技术发展战略研究

研究背景：

当前，美国等战略对手高度重视云计算、物联网、大数据、移动网络、人工智能等的发展和应用，竞相制定、推进电子信息领域技术装备发展路线图、规划计划等战略性文件，积极谋求电子信息装备技术的“代差”优势。党的十九大报告中明确提出，树立科技是核心战斗力的思想，推进重大技术创新、自主创新，加快军事智能化发展，提高基于网络信息体系的联合作战能力、全域作战能力，对面向战略对手，聚焦能打仗、打胜仗，加快我国电子信息装备技术发展提出了新的更高要求。开展面向战略对手的我国电子信息装备技术发展战略研究，是落实一切工作都必须坚持战斗力标准，加快推进全面建成世界一流军队目标，具有十分重要的现实和深远意义。

研究目标：

贯彻习近平强军思想和新形势下军事战略方针，着眼未来战争形态智能化发展和作战思想体系化创新，对标主要战略对手电子信息装备技术发展现状、能力和趋势，明确我国电子信息装备技术发展需求、存在问题和差距分析，研究提出我国电子信息装备技术的发展重点、方向和思路，制定有力对策措施，为提高基于网络信息体系的联合作战能力、全域作战能力提供有力的技术支撑。

技术指标：

主要战略对手电子信息装备技术发展现状、能力和策略分析；

我国电子信息装备技术发展需求、存在问题和差距分析；

我国电子信息装备技术发展方向和重点。

进度要求：2019～2020年。

成果形式：研究报告。

5. 6141B0823110301 基于知识图谱与深度神经网络融合的智能识别技术

研究背景：

随着大数据时代的到来，人工智能技术获得了前所未有的长足进步，其进展突出体现在以知识图谱为代表的知识工程，以及深度学习为代表的机器学习等相关领域。随着深度学习对于大数据的红利消耗殆尽，深度学习模型效果的天花板日益迫近；另一方面大量知识图谱不断涌现，这些蕴含大量先验知识的宝库却未被深度学习有效利用。融合知识图谱与深度学习，降低模型对于大规模标注样本的依赖，是进一步提升深度学习模型效果的研究方向之一。

研究目标：

围绕深度神经网络的知识图谱表示及学习需求，开展深度学习模型建模、知识图谱关系表示、网络模型自学习与识别等机器学习技术研究，重点突破基于知识图谱语义信息的深度学习模型表示技术，并利用知识图谱中大量存在的先验知识作为优化目标的约束，指导深度神经网络的学习从而提升模型的性能。

技术指标：

具备将知识图谱作为深度学习的输入的能力；

具备在深度学习模型中融入常识知识的能力；

同等识别正确率条件下，深度学习训练数据需求减少为原来50%；

具备深度神经网络与知识图谱融合的可视化展示功能。

进度要求：2019～2020年。

成果形式：

研究报告，原型系统，专利。

6. 6141B0823110302 基于非平行文本语料的多语言神经机器翻译

研究背景：

目前神经机器翻译技术适用于语料库资源丰富语言的翻译，相关研究也局限于使用百万句级规模的平行语料库训练模型参数。但是对于军事和国家安全领域特别是一些小语种，互联网上现有平行语料库规模往往过小、覆盖率低，目前神经机器翻译技术难以满足需求。

研究目标：

针对军事及国家安全领域平行语料库规模较小的问题，研究大规模多语种平行语料库构建技术，从互联网海量文本数据中自动建立大规模、多语种、高质量、广覆盖的双语语料库和单语语料库；研究基于深度学习的神经机器翻译技术，建立面向军事和国家安全领域的新一代多语种交互式翻译平台，为实现多语言环境下的大数据分析挖掘提供支撑。

技术指标：建立中、英、俄、阿拉伯、维吾尔大规模语料库，面向军事和国家安全领域，语料库规模至少超过100万句对；突破基于深度学习的机器翻译技术，相对于目前世界上最好的统计机器翻译开源系统Moses，翻译质量指标BLEU提升至少3个百分点；实现符合应用需求的新一代多语种交互式翻译平台，提供中文与英、俄、阿、维的互译功能。

进度要求：2019～2020年。

成果形式：

研究报告、专利、模型算法、演示系统。

7. 6141B0823110303新型高安全量子随机数产生技术研究

研究背景：

随机性是自然界的基本特性，因其重要的实际意义和理论意义一直是世界各地学者研究的热点。在实际应用方面，随机数在密码学、博彩、统计抽样、计算科学、物理学和生物学系统的数值模拟等应用中都发挥着重要的作用。尤其在密码学、信息安全、量子保密通信等领域起到举足轻重的作用。如果随机数产生速率不高，相关信息的处理速度将会受限，例如支持1 GHz工作频率的量子保密通信系统需要约10 Gbps的真随机数用于随机的基选择、比特选择、诱骗态选择、相位随机化等。更严重的是，如果随机数的随机性不好，经典密码系统和量子密码系统的安全性都将受到严重影响。因此，怎样安全可靠地产生高速、高质量的随机数是密码学乃至信息安全领域重要的研究方向，具有重要的理论研究价值和实际应用需求。

近年来，基于量子力学理论内禀随机性的量子随机数发生器（QRNG）受到了国内外广泛重视。QRNG理论可证能产生不可预知、无穷长的随机序列，是迄今最接近理想真随机的随机数产生技术。此外，QRNG的随机数产生速率远高于传统方案（可达100G bps量级）,在密码学、信息安全系统有重要应用前景，也能满足量子密码系统的苛刻要求，是真随机数产生技术的重要新方向，也是量子密码领域的研究热点。

研究目标：

针对信息安全领域对高速、足熵、可证安全随机数的应用需求，开展量子随机数产生的物理机理与方法、可证安全性理论、真随机性评估方法及数据后处理方法研究。重点研究如何基于第一性原理分析量子随机性，设计新型高速半设备无关/设备无关量子随机数发生器方案，为下一代高性能高安全量子随机数发生器的研制提供理论基础和技术方案，从源头上保证随机数产生的安全性和效率。

技术指标：

量子随机数发生器方案安全性可证，为研制新型高安全量子随机数发生器提供理论基础和技术支撑。

进度要求：2019～2020年。

成果形式：

研究报告、论文、专利

8. 6141B0823110304微波频段单光子探测技术研究

研究背景：

量子雷达是雷达技术与量子技术相结合的一种新体制雷达，它充分利用电磁波的量子特性来突破经典探测的性能极限，可以有效解决经典雷达在抗干扰、反杂波、反隐身及目标识别等方面面临难以突破的技术瓶颈，具有广阔的应用前景。其中，微波频段的量子雷达相比光学频段具备全天时、全天候工作等优势，近年来越来越受到关注，而微波量子雷达的实现依赖于微波量子器件，尤其是微波频段单光子器件的技术进步。

研究目标：

针对微波频段量子雷达实用化的目标，开展微波频段单光子探测技术的研究，研制具备微波频段单光子探测能力的量子器件，提升微波频段单光子探测器在工作频率范围、探测效率等方面的性能，并开展实验验证微波单光子器件的能力，为实现微波频段的量子雷达奠定技术基础。

技术指标：

工作频率：6~10GHz之间

探测灵敏度：单个光子

探测效率：不低于30%

进度要求：2019～2020年。

成果形式：

微波频段单光子探测器；研究报告。

9. 6141B0823110305视觉智能识别技术

研究背景：

视觉智能识别技术是未来装备系统发展的基础技术，为控制精确化/智能化新一代系统的发展提供强大的技术支撑。目前视觉智能识别技术已广泛运用于目标识别等领域的开发与研制中。视觉智能识别技术对未来系统效能的提升具有重要意义，因此开展视觉智能识别技术研究是十分必要的。

研究目标：

针对未来系统智能化发展的技术需求，开展视觉智能识别技术研究，包括制定可用于系统开发的视觉智能识别技术标准、突破相关基准测试算法、建立视觉智能识别测试平台等关键问题，研制可嵌入系统中的视觉智能识别技术模块，可完成对目标的检测、跟踪、识别、理解与预测等方面的相关工作，为系统的信息化与智能化奠定基础。

技术指标：

建立虚拟环境的测试数据库：完成不少于5类应用场景的视觉智能虚拟测试场景；

建立针对特定视觉任务（对目标的检测、跟踪、识别、理解与预测）的训练、测试数据集；

完成特定视觉任务（对目标检测、跟踪、识别、理解与预测）的基准方法并形成基准测试模型。

进度要求：2019～2020年。

成果形式：技术研究报告、论文、专利、全套技术文档（设计报告、测试报告、可嵌入模块的技术实现程序等）。

10. 6141B0823110306  智能自毁芯片技术

研究背景：

信息的作用至关重要，信息在获取、处理、存储、传输和使用等环节中的信息安全问题已经成为亟需解决的重大技术问题之一。目前，各国均聚焦于各型新型功能芯片的研发，以期解决信息的收集、处理、存储、传输和使用等信息链路技术，这将解决芯片在全寿命周期中的“出生”问题。但是，对于网络信息安全极为重要的，信息芯片的可控“死亡”问题-即可控自毁，尚未开展研究。同信息的获取、处理和使用相比，芯片的可控“死亡”同样重要。迄今为止，对信息存储芯片实现物理自毁，在可预见的未来中仍然是保障信息安全的可行性最高和最彻底的方法。因此，亟需开展智能自毁芯片技术研究，以补全芯片在全寿命周期中的“死亡”短板，为未来功能芯片的可控物理自毁奠定坚实的基础。该研究将助力于我国的信息发展战略，有利于提高我国网络信息安全能力。

研究目标：

研究基于新型高能纳米含能膜的智能自毁芯片技术；探索新型高能含能膜的图形化技术以及新型高能纳米含能膜与芯片的集成技术和低温封装技术；掌握新型纳米含能材料膜在有约束条件下的点火机理和能量释放特性，获得化学反应调控方法；研究新型高能含能膜对芯片的毁伤机理及毁伤效能调控方法，实现智能自毁芯片对Si基芯片的可靠物理毁伤，获得符合网络信息安全需要的智能自毁芯片技术及原理样机

技术指标：

(1)自毁芯片单元能耗≤100mJ；

(2)自毁芯片单元自毁中的点火延迟时间≤1ms，毁伤延迟时间≤10ms；

(3)自毁芯片毁伤能力：对标准单晶硅衬底的物理毁伤厚度≥400μm；

进度要求：2019～2020年。

成果形式：研究报告，原理演示样机。

11. 6141B08130401  网络信息体系智能化发展战略和策略研究

研究背景：

当前科学技术在军事领域的广泛运用引起战争形态和作战方式深刻改变，党的十九大报告中明确提出科技兴军是强军事业战略布局之一，并提出“加快军事智能化发展，提高基于网络信息体系的联合作战能力、全域作战能力”。开展网络信息体系智能化发展战略和策略研究，是瞄准二十一世纪中叶建成社会主义现代化强国，实现“两个一百年”奋斗目标的重要基础。

研究目标：

以实现国家战略利益拓展和应对智能化时代要求为目的，提出网络信息体系智能化概念内涵、基本特征和组成要素，探索未来网络信息体系重点领域智能化技术发展趋势与方向，对比分析国内外技术发展现状，提出面向2050年的发展目标、指导思想和发展原则，制定相应战略举措，指导面向网络信息领域的有关战略举措有效部署，支撑网络信息体系建设，全面推进我军国防现代化建设，塑造中国特色战略威慑能力。

技术指标：

网络信息体系智能化概念内涵、基本特征和组成要素分析；

网络信息体系智能化发展需求分析；

网络信息体系重点领域智能化技术发展趋势与方向分析；

网络信息体系重点领域智能化技术国内外发展现状分析；

面向2050年网络信息体系智能化发展目标、指导思想、发展原则和发展路线。

进度要求：2019～2020年。

三、校区申报过程具体要求如下：

申请材料提交时间：2019年5月21日（周二）上午8:30-11:30

申请材料提交地点：行政中心320室

 联系人：田树峰   电话：13752280572