关于公布2022年度智能感知与自主控制教育部工程中心

                       开放课题暨揭榜挂帅任务的通知

智能感知与自主控制教育部工程研究中心（以下简称研究中心）是推动北京工业大学科技创新体系的重要组成部分，是北京工业大学面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求，组织工程技术研发、促进科技成果转化、推动学科建设发展、培养集聚创新人才、开展国际合作交流的重要基地。

研究中心围绕国家和北京市信息领域对人工智能技术，特别是智能感知与自主控制等人工智能核心技术的迫切需求，面向医疗健康、公共安全、网络空间安全、环境保护等领域，通过研究开发及工程化的创新能力建设，建成为国内领先、具有国际竞争力的人工智能先进技术研究和产业化基地。为了更好地促进智能感知与自主控制领域的研究，现公布2022年度智能感知与自主控制教育部工程中心开放课题暨揭榜挂帅任务。

一、榜单设置

榜单1：人工智能

（1）面向污染防治领域的AI关键技术及应用

揭榜任务：研究基于半监督、无监督AI技术，面向污染防治特定领域建立具备多类型、多场景数据生成和处理能力的高质量AI组件，解决有效数据的稀缺，以及采样偏差等问题。

产出要求：CCF A类期刊或会议论文一篇以上，或SCI/EI期刊或会议论文两篇及以上，并实现特定领域（如医疗、工业、游戏等）AI开源组件一套（Github或其他网站开源）

（2）智能数据标注技术及应用

揭榜任务：研究基于人工智能的数据自动化标注技术，实现面向多任务、非结构化数据的自动化标注工具集，为特定场景的学习任务提供高质量数据标注。

产出要求：CCF A类期刊或会议论文一篇以上，或SCI/EI期刊或会议论文两篇及以上，并实现智能数据标注工具集一套（Github或其他网站开源）

（3）因果推断与反事实预测理论与方法研究

揭榜任务：研究因果推断及反事实预测相关理论与方法，突破现有联结主义、逻辑符号主义框架，在规则性因果、干预因果和反事实因果三个层次对人工智能内在机理进行探索。

产出要求：CCF A类期刊或会议论文一篇以上，或SCI/EI期刊或会议论文两篇及以上，并实现因果推断与反事实预测开源方法一套（Github或其他网站开源）

榜单2：智能制造

（1）工业视觉感知技术与应用

揭榜任务：面向复杂工业环境，研究高精度、高性能、低延时的工业视觉感知技术，推动视觉和人工智能技术结合的检测系统在精度、稳定性与检测速度等领域关键技术突破，实现视觉技术在测量、定位、检测、引导及识别等生产管理重点领域的场景创新与推广应用。

产出要求：CCF A类期刊或会议论文一篇以上，或SCI/EI期刊或会议论文两篇及以上，并实现高精度工业视觉感知技术开源工具一套（Github或其他网站开源）

（2）智能机器人自组织理论与方法研究

揭榜任务：研究智能机器人的智能感知与自学习增强，建立个体智能与群体智能相融合的协同空间构建理论。研究协同空间人机合作的群体智能，形成智能体之间的分布式控制、决策与演化方法。

产出要求：CCF A类期刊或会议论文一篇以上，或SCI/EI期刊或会议论文两篇及以上，并实现智能机器人自组织模型开源组件一套（Github或其他网站开源）

（3）知识驱动的智能人机交互关键技术

揭榜任务：利用知识图谱技术对人机交互过程中的用户意图进行深入理解，推动以用户为中心的智能人机交互的发展，构建基于知识驱动的智能人机交互框架，实现用户主导的自动化系统、基于人机共生的AI系统。

产出要求：CCF A类期刊或会议论文一篇以上，或SCI/EI期刊或会议论文两篇及以上，并实现知识驱动的智能人机交互开源组件一套（Github或其他网站开源）

榜单3：智慧城市

（1）数字孪生系统构架及孪生体建模方法

揭榜任务：研究数字孪生系统构架及孪生体建模方法，支持对智慧城市中特定要素物理对象的精准数字化映射，并基于数字孪生数据的模拟、分析、控制、反馈的全生命周期过程，实现智能决策的优化闭环。

产出要求：CCF A类期刊或会议论文一篇以上，或SCI/EI期刊或会议论文两篇及以上，并开源数字孪生系统或建模方法一套（Github或其他网站开源）

（2）基于区块链的分布式存储技术及应用

揭榜任务：面向智慧城市建设中的海量高并发数据存储与计算需求，研究基于区块链的分布式存储技术，通过设计新的存储策略、共识机制以及高效检索方法，实现高隐私、高性能的分布式存储系统。

产出要求：CCF A类期刊或会议论文一篇以上，或SCI/EI期刊或会议论文两篇及以上，并实现基于区块链的分布式存储开源模型一套（Github或其他网站开源）

榜单4:  工业互联网安全

（1）工控系统安全可信关键技术

揭榜任务：基于当前工业控制系统安全需求，研究可信工业控制系统关键技术，突破常规网络安全机制瓶颈，实现计算机终端从TCM芯片，OS，应用的信任链构建，确保工控系统的可靠可信。

产出要求：CCF A类期刊或会议论文一篇以上，或SCI/EI期刊或会议论文两篇及以上，实现特定工业控制领域可信开源组件一套（Github或其他网站开源）

（2）工业互联网平台内生安全共性技术

揭榜任务：研究面向工业互联网平台的内生安全问题及共性因素，实现基于开放组织架构，具备高可靠、高可信、高可用能力能力的一体化安全内生框架，为特定领域工业互联网平台提供技术支撑。

产出要求：CCF A类期刊或会议论文一篇以上，或SCI/EI期刊或会议论文两篇及以上，并实现关键技术或方法开源（Github或其他网站开源）

榜单5：数据安全与隐私

（1）加密数据流量识别技术

揭榜任务：面向高速增长的加密流量，研究基于流特征的加密协议识别、加密服务识别、异常流量识别以及加密内容识别，实现加密流量的精细化识别。

产出要求：CCF A类期刊或会议论文一篇以上，或SCI/EI期刊或会议论文两篇及以上，并开源加密数据流量分析与识别方法一套（Github或其他网站开源）

（2）隐私增强计算

揭榜任务：研究基于差分隐私、同态加密、安全多方计算及零知识证明的隐私增强计算技术，推动隐私增强计算在特定领域/任务的关键技术突破，实现增强隐私计算的场景创新与推广应用。

产出要求：CCF A类期刊或会议论文1篇以上，或SCI/EI期刊或会议论文两篇及以上，隐私增强计算能在不可信环境中为处理个人数据提供安全保障，实现特定领域（如医疗、工业、游戏等）开源组件一套（github或其他网站开源）

二、揭榜条件

揭榜单位应符合以下基本条件，若榜单中有具体要求的同时须符合榜单有关要求。

1. 申请人应为北京工业大学在职教师。

2.申请人应具备博士研究生学位。

2022年度揭榜挂帅任务拟资助10-15项，每项1-2万元。获得基金资助的课题需在当年12月提交研究工作总结（包括总结报告、学术论文、研究报告等），并参加中心年会报告相关成果。得到资助的课题，其成果需要有标注。标注字样为：

中文：智能感知与自主控制教育部工程研究中心，北京，100124

英文：Engineering Research Center of Intelligence Perception and Autonomous Control, Ministry of Education, Beijing, 100124

三、揭榜流程

1、申请人必须针对榜单某一任务开展申报。

2、申报无需撰写申报书及答辩，仅需提供：

（1）申报信息表及申报承诺（见附件1）。

（2）10分钟申报视频：包括个人基本情况、申报项目情况、研究基础、代表性工作介绍等。

请有意申报者在2022年9月11日前将申报材料发送至：

邮箱：yinruiping@bjut.edu.cn

电话：15510721517

智能感知与自主控制教育部工程研究中心

 2022年8月30日