特此公告。
附:2022年度“CCF科技成果奖”获奖项目名单
自然科学一等奖(1个)
本项目提出了内存为中心的高时效大数据处理纵向扩展、异构体系结构并行加速以及大数据有序存储与顺序处理等新型处理方法,构建了高时效大数据处理基础理论与核心方法体系,大幅提升了大数据处理效率,在大型互联网公司、大型超算中心、中国电信等取得成功应用,取得了良好的社会经济效益。
自然科学二等奖(6个)
本项目针对集成电路互连系统面临的挑战,电磁寄生效应建模、寄生参数快速提取、互连系统分析仿真与设计优化等方面做出了具有原创性的研究成果,能够处理包含信息加密结构的大规模版图,缩短了高精度互连建模与分析的时间,应用于多家中外EDA企业,取得了良好的社会经济效益。
本项目围绕保护用户口令面临的困难和安全挑战,构建了中文语境下用户口令构成特征模型,量化了口令站内重用和跨站重用行为,发现了中国人特有的口令脆弱性,提出了个人自动白名单防护方法,有效提升网络空间口令安全。成果应用于行业开源口令强度度量以及口令重用告警等方面,对当前日益严峻的网络空间安全具有重要的理论意义与实际应用价值。
本项目围绕图的算法与计算理论的多个前沿方向开展研究,对支配集问题、中心度计算、图的谱稀疏化等问题给出了复杂度或难解性下界,提出了新的算法,在学术界产生了重要影响。
本项目围绕图数据的高效管理与分析进行研究,提出了一套理论和方法,包括多源图数据融合和一致性检测、海量图数据高效查询、图数据模式挖掘等。项目成果在鹏城实验室等多家单位得到应用,取得了良好的效果。
本项目围绕复杂场景核空间高效计算方法及复杂决策模型开展研究,在核空间优化、本真表达、多元决策等方面取得一系列成果,在学术界产生了重要影响。
本项目针对用户兴趣建模可解释性问题,在用户情感表达建模、多模态用户行为模式挖掘、基于异质信息融合的用户建模等方面取得了一系列研究成果,在智慧教育、电子商务等领域开展了应用,取得了较好的社会经济效益。
技术发明一等奖(3个)
本项目围绕飞行视景仿真系统结构庞大、模拟场景复杂等挑战,突破了高逼真感实时平滑绘制、复杂多要素场景快速构建、全域场景要素统一表示和灵活组网协同对抗等核心关键技术,研制了具有自主知识产权、完整系统化的飞行视景仿真系统和系列工具。成果在军方多个部队得到应用,部分成果形成国家标准,具有显著的社会经济效益和应用前景。
项目名称:异构融合类脑计算芯片关键技术及其应用
完成单位:清华大学、北京灵汐科技有限公司
主要完成人:施路平、裴京、张悠慧、邓磊、赵蓉、沈杨书
本项目提出了同时支持人工神经网络与脉冲神经网络的双脑驱动的异构融合类脑计算架构,体现了计算科学与神经科学的融合;研制出了异构融合类脑计算芯片“天机芯”,实现了一芯多用的功能;提出了软硬件去耦合类脑计算层次架构,开发出了相匹配的类脑计算芯片软件工具链。项目成果有重要的技术突破, 创新性突出。
本项目针对智慧城市态势感知现实问题,在移动大数据时空分析模型、聚合可视方法、语义增强手段、异常检测算法四方面开展了一系列技术发明创新,解决了时空高维特征难以联合分析、移动大数据难以直观可视化和难以精准获取多层语义信息等问题,成果应用于北京、深圳等百余个智慧城市规划建设,取得了良好的社会和经济效益。
技术发明二等奖(3个)
本项目围绕新型分布式系统网络环境动态开放、计算节点形态和能力多样、协同行为跨越信息物理两个维度等特征,发明了具有复杂网络分布式数据分发、云端共生分布式计算支撑、信物融合分布式高效协同等特征的分布计算技术体系,成果在关键领域大型指挥控制系统等“云+端”信息物理融合系统得到应用,取得良好社会和经济效益。
本项目形成了“面向新型存储介质的高效容错编码及可靠存储技术”,“面向云存储的大数据安全可靠存储技术”,以及“面向物联网大数据的安全协同计算技术”等重要的技术发明和创新成果,已应用到多个领域,取得了良好的经济和社会效益。
本项目针对低延迟、高吞吐数据中心网络传输控制设计面临的挑战,提出了高并发流量拥塞控制机制,以及多维拥塞信号感知等传输控制协议,发明了切换粒度可调、时延差异可控的多路径负载均衡方法,提升了数据中心网络吞吐率及时延敏感流量的关键性能。成果在证券行业交易系统等领域得到应用,取得了良好的社会经济效益。
科技进步特等奖(2个)
本项目面向企业核心应用场景,在NUMA-Aware事务处理方法、主备共享存储技术、AI算子加速等数据库核心技术方面取得了突破性进展,在金融、电信、政务、制造等十个民生领域的核心系统得到规模化应用。构建了由140余家企业和机构加入的openGauss社区,为数据库国产化提供了企业级开源选择。
本项目面向医学领域对超声影像实时智能判读的需求,提出了基于博弈的弹性并行计算框架、面向多AI并发的高效异步并行处理调度算法,构建了面向超声图像处理的智能判读系统,能够实现超声影像的实时智能质量控制与疾病辅助诊断。成果在多家医院获得应用,经济和社会效益显著。
科技进步一等奖(5个)
本项目围绕规模化服务定制面临的困难和挑战,研发了面向全产业链的立体化全域深度感知技术,提出了面向规模化服务定制的协同按需智联技术 ,研制了基于微服务架构的规模化服务定制工业互联网平台,为全球不同行业和规模的企业提供面向场景的数字化转型核心技术与业务支撑。成果在东软集团等多家单位获得产业化应用,取得了显著的经济和社会效益。
本项目在轨迹流管理、即时地图更新、出行线路规划、交通异常检测等方面取得了系列进展,构建了分布式内存轨迹数据管理系统,成功应用于滴滴出行平台,取得了良好的社会经济效益。
本项目针对无人艇认知学习方法所面临的挑战,提出了无人艇类脑记忆认知学习方法,创建了包括博弈对抗策略学习、场景态势生成、类脑认知学习等关键技术在内的无人系统认知学习核心技术体系,实现了海洋无人系统决策时多元机器智能协同认知,成果在国防安全、智能机器人等领域得到落地应用,取得了良好的社会和经济效益。
本项目针对影视剧自动配音的关键问题,在语音转换、声纹识别、人脸识别、语音分离和音视频降噪等方面开展了一系列技术发明创新,并面向网站业务需求系形成了搭载多种处理功能的智能配音系统平台,能够支持跨语种、跨风格的配音场景转换,显著降低了配音业务的成本,推动了影视剧制作的工业化生产,取得了良好的经济效益。
本项目围绕智能运维面临的困难和挑战,提出了基于联邦学习的全域数据挖掘和运维数据与物理感知相结合的多模态智能运维方法,设计了平台解耦、组件化、服务化的智能运维学件,构建了质量、成本、效率、安全等全量场景的智能运维平台。成果在三大通讯运营商实现了 26 个省级局点商用,取得了显著的经济和社会效益。
科技进步二等奖(10个)
本项目针对农作物资产估算问题,在大规模遥感数据自动化处理与分析、融合农业知识与多分辨率影像的农作物识别、农业事理图谱等三方面开展了技术创新,将卫星遥感农作物识别技术应用到涉农信贷业务,为解决农作物资产评估与风险管理提供了智能手段,服务了农业生产,支持了农村金融风控,取得了良好的社会和经济效益。
本项目针对云网络自主可控性低、成本效益低、可扩展性及灵活性不足的难题,提出基于细粒度解耦的软件定义路由系统,解耦控制平面和数据平面,取得显著性能提升;提出基于全生命周期优化的网络服务虚拟化技术,研发了基于模块化的可编程软硬件平台,提升整体运营效率。成果应用于腾讯外网100T级别流量接入,取得良好的社会经济效益。
本项目围绕关键信息基础设施面临的网络安全防护需求,提出了云边协同的大规模软件行为自动化建模与漏洞挖掘技术,设计了面向敏感数据防护和协议安全的智能防护范式,构建了基于分布式事件数据认知推理体系的网络安全知识图谱,实现了面向网络空间治理的人机协同运营系统。成果服务于多个大型活动的网络安全运营保障,在金融等多个重要行业实现了示范应用,取得了良好的社会经济效益。
本项目针对复杂关联数据的多源异构性、开放性、不确定性等特点,攻克了多模态数据的集中式存储、多模态数据的关联与计算、多模态数据全生命周期治理、部门间业务协同和数据协同等关键技术,在水利、退役军人、税务、应急、公安等多个行业进行了产业化,产生了较好的社会经济效益。
本项目围绕云边端协同的电网智能量测体系需求,研制符合OIML R46国际标准的双芯智能电表产品,及基于边缘数据总线和主站自适应虚拟终端的模组化智能量测终端,提出云边端协同的量测数据采集、存储、分析处理及隐私保护技术,构建业务知识图谱和统一应用平台。成果已在南方电网分公司、广州燃气集团等得到应用,取得良好的社会经济效益。
本项目围绕软件可信性的量化评估与增强,建立了软件可信性度量模型与分级评估体系,提出了软件可信性分配方法与增强技术,研发了关键技术示范应用定制技术。成果应用于核装备软件、轨道交通软件等安全攸关领域,形成了重要的企业标准和规范,取得了显著的经济效益。
本项目围绕人工智能技术与真实业务场景数据的有效链接,构建了支撑高并发竞赛场景的计算引擎,研制了大数据竞赛平台,在竞赛的评测方式、算力分配、数据隔离等方面取得创新,形成了国内有较大影响的大数据竞赛平台。成果有力推动了大数据和人工智能领域的产学研结合,促进了多个行业的数字化升级。
本项目围绕企业大规模网络安全分析面临的困难和挑战,提出了高性能多源异构日志大数据处理、基于知识图谱的网络攻击自动化关联推理以及基于SOAR的安全事件自动化响应技术,构建了一个主动智能网络安全防御平台。成果应用于多场国家级活动的网络安全保障工作,取得了良好的社会经济效益。
本项目聚焦于智能频谱数据分布式态势感知与轻量化应用研究,利用分散的感知节点实现多节点智能协同监测技术、感知节点小型化轻量化低功耗技术、智能自组网及数据传输协议、智能化数据分析与预测技术等。适用于复杂军民两用观测环境,具备较大的技术与产业价值。
本项目围绕物流数据大规模增长与物流运作效率之间的问题,建立了面向多源异构时空数据的表示及预测方法,提出了相应的深度强化学习决策技术,设计了面向多元城市&仓储物流的全链路解决方案,实现了时空智能建模及决策在物流中的大规模应用。作为快递行业智能化的基础设施,取得了良好的社会经济效益。
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