为全面贯彻落实党的十九大和习近平总书记关于加强关键核心技术攻关、推进人工智能等新型基础设施建设的重要讲话精神，按照《广东省重点领域研发计划实施方案》的部署，经前期调研、专家论证，并结合省内重大技术和产业需求，形成了《广东省重点领域研发计划2020年度新一代人工智能重大专项申报指南(征求意见稿)》(详见附件1)。
为提高项目组织的公平性、科学性和精 准性，现将申报指南(征求意见稿)向社会公开征求意见，欢迎国内科研单位提出修改意见和建议。有关修改意见和建议请按照附件2格式要求填写，并以单位名义于2020年7月2日前通过本网站提交。我厅将会同有关部门、专业机构和领域专家，认真研究反馈的意见建议，修改完善指南并适时向社会发布。征集到的意见将不再一一反馈、回复。
为紧抓“新基建”战略机遇，推动人工智能赋能实体经济，按照《广东省新一代人工智能发展规划》部署，面向人工智能领域的核心科技创新与攻关需求，结合我省在智能计算布局、开放创新平台建设、场景应用等方面已有基础，着力推动人工智能基础理论、核心技术等向实践应用充分转化。本专项围绕人工智能发展亟待突破的关键技术领域，力争取得一批标志性成果，推动广东在开放创新、核心技术和场景应用等方向实现自主研发、科技自立。
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节选该申报指南部分内容：
2020年指南共设置三个专题 12 个任务，拟支持不超过 15项，部分项目拟选取该领域有优势的单位定向委托实施。
专题一：智能计算关键技术研究及应用
项目 1.1：面向规模视觉处理的开放计算框架研究及系统应用
(一) 研究内容。
自主研发面向视觉处理的深度学习计算框架，可兼容主流的开源框架，实现针对视觉模型训练和推理性能优化与强化;开发大规模模型训练平台，研究适配机器学习的前编译与即时编译能力，分别研究深度学习计算框架、高速大数据存储引擎、数据管理与标注平台、大规模分布式训练任务调度、人工智能集成研发环境的优化方案，并研究整体融合优化方案。研究基于深度学习的视觉计算开放平台的开放模式，研究开放平台对不同视觉计算需求的适应能力。
专题二：智能感知与认知核心技术研究及应用
项目 2.1：多自由度智能体复杂技能自主迁移学习研究及应用
(一) 研究内容。
研究多自由度智能体复杂技能的自主迁移学习方法及理论。研究复杂技能的基元表示方法及知识化表达，构建技能基元库和技能库，研究技能在线采集和标注方法;研究技能增强学习方法及迁移学习方法，实现技能的虚实迁移、衍生及不同场景下的高效鲁棒自适应调整，研究技能自主学习仿真训练引擎技术;研究免编程智能体作业系统构建技术，实现智能体的免编程感知、规划、决策，在工业领域应用示范。
专题三：智能创新应用及重点场景
项目 3.1：基于多模态融合的医学人工智能集成预测和辅诊建模方法及应用研究
(一) 研究内容。
研究基于深度学习的医学多源模态信息融合处理方法，研究跨模态、跨医学学科数据的综合分析建模技术;研究基于强化学习、网格搜索的医学模型训练和数据维度拓展技术;基于无监督学习、半监督学习研究数据高效标注和治理方法，建立多模态数据采集、清洗、标注、备份、导出的自动模型。利用基因组学、影像组学、代谢组学、临床病理组学等多模态融合的人工智能技术，在恶性肿瘤、心脑血管疾病、致盲性眼病、突发重大流行病等领域研究集成预测和辅诊建模理论及算法。
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