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关于发布未来工业互联网2023年度项目指南的通告

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发表于 2023-8-17 15:54:52 | 显示全部楼层 |阅读模式
  国家自然科学基金委员会现发布未来工业互联网基础理论与关键技术重大研究计划2023年度项目指南,请申请人及依托单位按项目指南所述要求和注意事项申请。

未来工业互联网是新一代信息通信网络技术与工业制造深度融合的全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式,通过人机物的安全可靠智联,实现生产全要素、全产业链、全价值链的全面连接,推动制造业生产方式和企业形态根本性变革,形成全新的工业生产制造和服务体系,显著提升制造业数字化、网络化、智能化发展水平。
  本重大研究计划瞄准工业互联网国家重大战略需求,围绕未来工业互联网的重大核心科学问题,打通未来工业互联网基础研究、原始创新的“最先一公里”和科技成果转化、产业市场化应用的“最后一公里”,为我国工业互联网发展水平走在国际前列奠定理论和技术基础。

  一、科学目标
  瞄准工业互联网国家重大战略需求,把握未来工业互联网发展趋势,创新工业互联网全要素互联的结构化组织机理、生产制造流程的柔性构造机制、产业链与价值链的网络化调控原理等基础理论与方法,突破一批核心关键技术,完成三个以上工业制造典型场景的集成示范验证,形成若干重大基础性原创成果,培养一批有国际影响力的人才和团队,推动工业互联网应用与服务的范式变革,为构建要素互联结构化、生产制造流程化、工业网络体系化的产业新生态奠定理论和技术基础,引领未来工业互联网的科学发展。

  二、核心科学问题
  本重大研究计划针对未来工业互联网生产要素互联的时空关系演变及调控规律这一核心问题,围绕以下三个科学问题展开研究。

  (一)全要素互联的结构化组织机理。
  针对未来工业互联网人机物全要素安全可靠互联的系统复杂性难题,重点解决如何刻画未来工业互联网全要素互联的联接关系与结构关系,如何度量其复杂性并构建相互控制关系等问题。重点研究未来工业互联网按需联接的本征模型与调控机理、生产要素数据多维表征及结构化组织机理、全要素互联的系统熵理论。

  (二)生产制造流程的柔性构造理论与方法。
  面向未来工业互联网柔性化制造全流程的流畅性与稳定性要求,重点解决如何精准刻画未来工业互联网生产链制造全流程中的误差传播、有效识别生产流程的脆弱性、定量评估生产线重构的收敛性等问题。重点研究未来工业互联网柔性化制造全流程的容差分析与传播模型、全流程稳定性构建方法、全流程重构的理论与方法。

  (三)产业链与价值链的网络化调控原理。
  针对未来工业互联网生产制造的全产业链、全价值链耦合与复杂调控关系,重点解决如何从效率角度建立网络化产业链模型
三、2023年度资助研究方向

  (一)培育项目。

  围绕上述科学问题,以总体科学目标为牵引,2023年度对于探索性强、选题新颖、前期研究基础较好、产学研用相结合的申请项目,将以培育项目方式予以资助,建议研究内容围绕以下方向。

  1.工业互联网智能模型的安全检测与防护方法(申请代码1选择信息科学部或数理科学部所属申请代码)。

  面向工业互联网智能模型的安全检查和防护需求,针对工业互联网中智能模型不确定和安全风险问题,研究工业互联网智能模型的脆弱性机理、安全性检测方法与防护加固方法,建立完备的工业互联网智能模型安全体系,构建智能模型的安全风险检测框架,突破工业互联网智能模型全生命周期的安全检测评估和防护加固技术,并构建工业互联网智能模型安全检测与防护原型系统,开展关键技术的应用验证。

  2.工业互联网生成式人工智能方法与关键技术(申请代码1选择信息科学部或数理科学部所属申请代码)。

  面向生成式人工智能技术变革和工业互联网对高质量数据资源的需求,研究工业互联网机器设备时序数据的生成方法,建立通用时序数据生成大模型,探索多模型训练策略及受控生成技术,结合装备运行物理机理的工业物联网数据质量画像与改进算法,突破关键设备故障多传感器数据缺失和长尾分布难题,结合工业AI故障检测、预测性维护等典型场景开展应用验证。

  3.面向智能制造的弹性控制与智能决策(申请代码1选择信息科学部、工程与材料科学部或管理科学部所属申请代码)。

  针对典型高端智能制造场景下信息域与物理域跨域强耦合、多层次、时空分离等难题,探索生产制造流程的多层复杂网络建模方法,研究多产线、多车间分布式柔性调度技术,提高大规模动态网络分布式优化决策效率;研究多源不确定条件下复杂工业网络自适应调控理论与技术,为工业互联网产线级、车间级精准协同提供关键技术支撑,并在航空航天等高端智能制造场景下开展验证。

  4.面向流程工业的节能降碳优化控制与智能决策(申请代码1选择管理科学部、信息科学部或工程与材料科学部所属申请代码)。

  针对冶金等流程工业的要素配置失灵与能源低效利用问题,开展节能降碳优化控制与智能决策理论研究,形成物质流与能量流的智能协同与优化方法,构建新型绿色低碳管控平台,实现对所提优化控制与智能决策方法和关键技术的应用验证。

   (二)重点支持项目。

  围绕核心科学问题,以总体科学目标为牵引,2023年对于前期研究成果积累较好、对总体目标在理论和关键技术上有较大贡献、具备产学研用合作基础的申请项目,将以重点支持项目方式予以资助,重点支持方向如下。

  1.面向远海远域产业链的跨时空高可靠传输与组网技术(申请代码1选择信息科学部所属申请代码)。

  面向远海远域等全球制造场景,聚焦全球产业链的全要素安全可靠互联、生产制造流程的柔性重构等难点问题,研究基于低轨星座的全球制造链跨时空全要素互联模型与机理;研究地海天跨域协同的高可靠并发信息分发技术,实现远海远域制造场景下的差异化、大规模高可靠传输;研究多维时空信息辅助的星地资源协同调度技术,实现对紧急任务及重要环节的精准定位;研究异构业务下的制造链信息高效协同计算技术,解决制造链协同敏捷实时响应与星上处理资源严苛受限的矛盾。选取典型远海、远域(例如沙漠无人区等)产业链场景开展验证,满足典型场景的组网节点数量不小于100万个,信息传输可靠性不低于99.99%等关键指标。

  2.面向规模化离散制造的异构生产资源协同控制与智能优化(申请代码1选择信息科学部或工程与材料科学部所属申请代码)。

  针对规模化离散制造异构协同场景中动态高并发智能优化难等瓶颈问题,构建异构生产要素多维态智能融合感知模型;研究高确定性工业互联网架构与异构生产资源管理技术,实现业务时延与时序服务质量确定的生产资源协同控制;研究高实时、强鲁棒的异构组合设备智能调度算法,实现通信-计算-作业的高可靠一体化。选取汽车零部件制造等典型规模化离散制造场景开展关键技术验证,支持不少于50类PLC和CNC控制系统的异构设备通信与协同控制,在联设备不少于500台,离散智能制造系统中单任务的网络通信、控制与计算的合计延时低于0.01秒,提升系统生产效率20%以上。

  3.面向工业互联网柔性制造系统的优化算法理论及稳定性分析(申请代码1选择数理科学部所属申请代码)。

  面向工业互联网柔性化制造流程的敏捷性和稳定性要求,探索制造系统柔性协同的物理机理,建立生产、输送和资源调度一体化数学模型和优化决策理论,实现工业互联网柔性制造全流程云-边-端高效协同与大规模任务需求精准适配;研究稳定高效的在线自适应优化算法,实现优化算法的稳定性快速分析与自适应生成。
  四、项目遴选的基本原则

  为确保实现总体目标,本重大研究计划要求研究内容必须符合指南要求,把握工业互联网发展趋势,结合工业互联网的实际问题,提炼基础科学问题开展创新性研究。

  (一)要求研究与未来工业互联网相关的基础科学问题,即在申请书中需要明确解释研究对象的具体应用场景及需求,需要明确研究问题对全要素互联的结构化组织机理、生产制造流程的柔性构造理论与方法、产业链与价值链的网络化调控原理等核心科学问题的贡献。

  (二)在阐述国际发展的最新态势及该方向在重大研究计划支持下已经取得的重要进展基础上,要归纳提炼明确的科学问题。

  (三)针对科学问题,研究队伍要有明确的分工,发挥各自优势,开展联合攻关和协作研究,形成有机的研究链条,建议积极吸纳工业互联网用户单位为项目参与单位。

  (四)要明确对实现重大研究计划总体目标和解决核心科学问题的贡献。

  (五)要明确具体应用场景,研究目标中应包含可量化、可考核的指标。

  五、2023年度资助计划

  2023年度拟资助培育项目8项,直接费用资助强度约为80万元/项,资助期限为3年,申请书中研究期限应填写“2024年1月1日-2026年12月31日”;拟资助重点支持项目6项,直接费用资助强度约为230万元/项,资助期限为3年,申请书中研究期限应填写“2024年1月1日-2026年12月31日”;拟资助集成项目2项,直接费用资助强度约为1000万元/项,鼓励申报单位和地方政府部门按照1:2配套,资助期限为2年,申请书中研究期限应填写“2024年1月1日-2025年12月31日”。

  六、申请要求及注意事项

  (一)申请条件。

  本重大研究计划项目申请人应当具备以下条件:

  1. 具有承担基础研究课题的经历;

  2. 具有高级专业技术职务(职称)。

  在站博士后研究人员、正在攻读研究生学位以及无工作单位或者所在单位不是依托单位的人员不得作为申请人进行申请。

  (二)限项申请规定。

  执行《2023年度国家自然科学基金项目指南》“申请规定”中限项申请规定的相关要求。

  (三)申请注意事项。

  申请人和依托单位应当认真阅读并执行本项目指南、《2023年度国家自然科学基金项目指南》和《关于2023年度国家自然科学基金项目申请与结题等有关事项的通告》中相关要求。

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