2022年“云计算与大数据关键技术研发及应用”重大主题专项申报指南 .pdf

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1、“云计算与大数据关键技术研发及应用”重大主题专项申报指南云计算与大数据是支撑智能化发展的重要技术领域，结合国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020 年) 、国务院关于促进云计算创新发展，培育信息产业新业态的意见和关于印发促进大数据发展行动纲要的通知以及重庆市以大数据智能化为引领的创新驱动发展战略行动计划（ 2018-2020） 等文件要求，根据我市相关产业创新发展的实际需求和云基础设施条件，现启动实施“云计算与大数据关键技术研发及应用”重大主题专项，布局一批重点研发项目，突破一批关键核心技术，在智慧城市、智能制造、智慧服务等重要领域实现智能化引领，逐步提升资源汇聚、数据收集、存储管

2、理、分析挖掘、安全保障、按需服务等能力，促进我市云计算与大数据技术的研发及应用达到国内乃至国际先进水平。1. 面向智能终端的大数据云服务平台研发及应用研究内容： 研发面向海量智能终端的大数据管理和开放服务云平台，为典型行业智慧应用提供支撑。研究海量智能终端的数据并发接入、异构协议自动转换技术；研究海量大数据的管理和可视化技术；研究海量图片和大视频文件高效存储技术，物联网图片、视频分析技术；研究基于地理位置信息的物联网数据融合技术；研究先进的多源异构信息融合和大数据分析技术；研究大数据分析模型的云端实现，构建云计算模型库；研究智能边缘计算交互技术、用户可自定义名师资料总结 - - -精品资料欢迎

3、下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页，共 8 页 - - - - - - - - - 的数据抽取技术、时序数据的模型训练、推断及分析；研究基于微服务架构体系的基于组件的设备管控和数据分析服务；实现若干典型行业的应用验证。考核指标： 云服务平台：支持主流通信协议接入，包括但不限于WIFI 、ZigBee、BLE 、3G、4G、NB-IoT ；支持设备接入协议解析，包括但不限于HTTP 、MQTT 、Modbus、LWM2M ；设备寻址和控制响应时间3s ；单前置机并发： 1万；智能终端设备接入量1亿；数

4、据存储量 100 亿条；图片文件存储量 10 亿个；图片、视频分析能力 1000 帧/秒。云计算模型库：建立具有自主知识产权的大数据分析模型库，实现不少于20 种大数据分析模型。开展智能工厂、智慧城市、智慧农业、电信服务等领域的应用，项目执行期销售收入不少于 1 亿元，申请发明专利不少于10 项。实施年限： 不超过 3 年支持方式： 企业牵头申报，拟支持不超过1 项，财政经费资助 300 万元。2. 智能制造成本质量管控云平台研发及应用研究内容： 面向流程工业智能制造应用需求，研究工业可靠生产的多源异构数据采集存储与集成方案，实现生产流程关键过程数据的自动采集和高效存储；研究生产管理、设备状态

5、与操作等的智能监控和分析技术，实现生产历史数据的分析挖掘、生产实际工况的智能化匹配、生产操作方案的优化与推荐和生产事故的预测与控制；研究企业管理、 采购、操作中的隐形知识挖掘技术，以全成本核算、 产品质量监控、名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页，共 8 页 - - - - - - - - - 生产智能操作等系统为载体，实现产品质量、生产效率的大幅提升和成本的大幅下降；研究生产过程实绩数据的排异性、符合性分析技术和过程能力评价方法，实现异常及引发异常的因素分析，维持

6、生产过程稳定；构建成本质量管控大数据平台，实现大数据与云计算技术在生产中的深度应用。考核指标： 采集储存：支持主流工业网络协议，包括但不限于 ProfiNet 、EtherNetIP、VIP TCP/IP 、EGD、TCNET 、Modbus TCP ；支持主流数据库，包括但不限于SQL Server、mySQL、Oracle；采集延迟时间 0.1s ；数据存储容量满足8年以上的关键数据产生量需求。成本质量管控：构建包含工厂核心数据采集、储存和成本质量管控一体化云平台，并在工厂通过应用验证；包含对标准成本、成本分摊和成本影响要素在线分析方法和工具，生产成本误差小于3%，成本核算覆盖率达到90%

7、；包含 6 大质量功能，质量设计、质量监控、质量分析、质量判定、质量跟踪、质量追溯，各工序主要质量指标经济区间占比 70% ； 提出不少于3 种基于多约束的生产过程参数曲线预测算法，工艺参数预测误差不超过5%；项目执行期销售收入不少于8000 万元。实施年限： 不超过 3 年支持方式： 企业牵头申报，拟支持不超过1 项，财政经费资助 300 万元。3. 中小微企业大数据金融服务云平台研发及应用研究内容： 面向金融服务应用需求，研究企业级大数据关联图谱跨尺度分析与时序数据深度关联技术，绘制区域产名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - -

8、- - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 3 页，共 8 页 - - - - - - - - - 业的价值链地图和企业综合画像，实现金融活动集中地的精准定位；研究产业链全息画像动态维持和宏观趋势预测技术，实现区域内产业链变化趋势的实时跟踪，构建产业链上企业相关的上下游关联体系；研究高维稀疏数据非负特征提取技术，实现企业的信用评级，建设多维度的信用数据价值体系；构建大数据科技金融服务平台，实现价值链、产业链、供应链的三链合一的全方位数据价值展示，为企业特别是 “ 中小微 ”企业提供全方位的智慧服务，也为政府监管提供区域金融风控决策综合分析服务。考核指标： 并发任务数爬虫达到100

9、0 个请求 /秒，采集汇报周期为30s-60s 内；服务器响应时长：30 s内 5000 个请求；吞吐量1G 以上；存储能力1PB 以上；平均故障恢复时间（ MTTR ）简单 10 min，复杂任务60 min；全面覆盖全国范围内行业政策信息，平台计划采集超过7000 万家企业的工商、法务、信贷、知识产权、人事、关联企业、黑名单、新闻舆情、权威数据接入等多维度数据信息，数据量达到5TB级；覆盖支付、信贷、投资、保险、征信等大数据金融科技业务，上线1 年后达到服务客户数大于1500 家，企业评估数量大于 50 万次，辅助1000 家以上的小微企业实现信用贷款。实施年限： 不超过 3 年支持方式：

10、 企业牵头申报，拟支持不超过1 项，财政经费资助 200 万元。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 4 页，共 8 页 - - - - - - - - - 4. 云计算中心智能运维共性关键技术研发及应用研究内容： 研究基于计算智能的云计算运行能效评价与预测技术，实现数据驱动的云平台运行精准化评估与预测；数据驱动的大规模云资源智能调度与管理技术，提高计算资源的利用率与系统能效；大规模云计算网络资源的智能虚拟化技术，突破云网络资源的利用效率瓶颈；面向大数据应用的智能云工作流管

11、理与调度技术，提供高能效、高服务质量的大数据工作流应用服务；分布式计算智能方法与技术集成，实现大规模的数据管理与智能处理；研发云计算的智能部署、运维管理与服务能力保障技术，搭建云智能管理平台并开展应用。考核指标： 提出一套智能化的云计算运行能效评估、行为预测、资源调度、网络虚拟、工作流管理与系统运维的关键技术体系；研制的关键技术在基准测试上的指标与国际主流技术或产品相比处于领先行列；云工作流和云服务请求的接受率提升20%以上， 满足用户在时间和成本等多方面的智能化选择需求；面向大数据智能处理需求，基于云平台集成10 种以上的分布式计算智能方法；研制的云数据中心智能管理系统在50 万台服务器以上

12、规模的云数据中心开展系统的应用； 申请发明专利不少于3 项， 并制定国家标准 （送审稿）。实施年限： 不超过 3 年支持方式： 企业牵头申报，拟支持不超过1 项，财政经费资助 200 万元。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 5 页，共 8 页 - - - - - - - - - 5. 海量高清视频高效存储与信息提取关键技术及应用研究内容： 针对智慧城市建设和应用中产生的海量视频数据，研究智慧城市系统独特、高效、准确的智能视频质量分析技术， 分布式线性扩展、 资源调度和高

13、效数据去重技术；构建新型的多层级部署及负载均衡大数据计算和非易失存储框架；研究大数据智能检索、隐性知识挖掘与智能化风险预测等技术在城市管理中的应用。考核指标： 研发一套数字化、精细化、智慧化的智慧城市大数据管理系统，形成完整的城市运行管理体系，在至少4 个典型行业开展应用；平台支持终端数据流的微秒级存储，支持 PB 量级的数据规模，支持百万级设备监测；申请发明专利不少于3 项，项目执行期销售收入不少于4000 万元。实施年限： 不超过 3 年支持方式： 企业牵头申报，拟支持不超过2 项，每项财政经费资助200 万元。6 工业设备智能检测监测云服务平台研发及应用研究内容： 面向重庆市行业企业、检

14、测机构、政府监管等部门的业务需求，研究典型工业设备检测监测服务关键技术，包括智能数据采集终端与集成相关技术，多源异构数据存储、数据融合与集成技术，基于实时监测与知识融合检验的检测数据空间运行分析与预测技术，多用户多对象服务管理协同技术；构建典型工业设备智能检测监测服务平台，具有工业设备实时监测监测、健康状态诊断、性能评估、故障预测、预知维修等功能，并开展在移动气瓶、起重机械、电名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 6 页，共 8 页 - - - - - - - - - 站锅

15、炉、储罐等典型工业设备领域的应用。考核指标： 研发工业设备大数据智能检测监测服务平台，支持 PB 量级的数据规模；分布式数据实时采集节点不少于1000 个；在机械设备、能源设备等2 个行业进行应用，覆盖机械设备数量不少于300 台、能源设备不少于2000 台；申请发明专利不少于5 项。实施年限： 不超过 3 年支持方式： 企业牵头申报，拟支持不超过1 项，财政经费资助 200 万元。7. 基于 GIS-KM及数据图谱分发技术的大数据分析决策系统研发及应用研究内容： 研究 GIS（地理信息系统）的环境资源大数据指标符合度与关键权重准确度技术，KM （知识管理）的非结构化与非量化的大数据自我深度挖

16、掘、对外挖掘技术，GIS-KM 横向大数据共享交换技术，基于KM-GIS 的环境适应性大数据分析决策技术，基于GIS-KM 的大数据图谱分发技术；构建环境资源、市场交易、质量等级的大数据仓库并在开展行业应用。考核指标： 研发基于 GIS-KM 及数据图谱分发技术的大数据分析决策系统：支持 GIS 环境资源数据指标覆盖全重庆市 38 个区县；大数据指标符合度达90%以上；关键权重准确度在 90%以上； 支持 100 万条以上GIS 数据，实时刷新频率在 30 s 以内；知识管理数据系统对内覆盖10 万份数据知识，自我挖掘有效数据知识在每小时10 万份以上，对外实名师资料总结 - - -精品资料欢

17、迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 7 页，共 8 页 - - - - - - - - - 时获取有效数据知识达100 万份，每日增加 1 万份；GIS-KM横向共享交换的价值数据达60%以上；支持每10 秒 1 万条数据的 GIS 数据分析， 环境适应性大数据决策准确率达90%以上；可同时支持1 万人的大数据价值图谱分发；分发准确率超过 90%；环境资源数据达100 万条、市场交易数据达10万条、质量数据达10 万条；申请发明专利不少于3 项。实施年限： 不超过 3 年支持方式： 企业牵头申报，拟支持不超过1 项，财政经费资助 200 万元。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 8 页，共 8 页 - - - - - - - - -