《广东省省级财政专项资金管理办法(试行)》(粤府〔2018〕120号)规定：“原则上提前一年组织项目研究谋划、评审论证、入库储备和排序择优，具体可委托第三方专业机构组织实施。未纳入项目库的项目，原则上不安排预算”。请各地市牢固树立“先谋事、后排钱”的理念，抓紧组织符合条件的企业进行申报，提前做好2021年项目储备工作。

　　二、支持范围

　　本次入库储备项目分为三个方向：人工智能数据服务平台、人工智能计算平台、人工智能算法应用平台。项目建设内容必须符合申报指南中的要求，同时满足已完成项目总投入30%以上的要求。项目实施周期不超过2年(最迟不超过2021年12月31日)。

　　三、申报要求

　　(一)申报单位应是在广东省行政区域内注册、具有独立法人资格和独立健全财务管理制度的企业或机构，具备承担申报项目的条件和能力，运营和财务状况良好，诚信守法，不属于失信被执行人。

　　(二)不得重复申报、多头申报，不允许联合申报，已通过其他渠道获得过省级财政资金支持的项目，不得参与本次申报;已牵头(或单独)承担过省级促进经济高质量发展专项资金扶持项目的企业或机构，截至本通知发布时，如有到期(项目实施期包括经批准同意的延期时间)未验收项目的，不得再申报。

　　(三)申报单位近5年内获省级财政资金支持项目执行情况良好，在相关绩效评价和监督检查中未发现违法、违规问题;近3年内未发生安全、环保、质量事故。

　　(四)项目验收标准为申报指南中的实施目标。项目有明确、量化的经济效益、社会效益，绩效目标应可考核、可量化，且符合省财政专项资金和地市的绩效目标要求。

　　四、项目管理

　　(一)项目入库储备。未纳入项目库的项目，原则上不得安排预算。

　　(二)项目资金分配。经评审通过且已投入资金达到总投入30%以上的项目，将通过直接补助方式予以扶持。其中，人工智能计算平台类单个项目财政资金扶持总额不超过1000万元，其他方向单个项目财政资金扶持总额不超过500万元，扶持比例原则上不超过项目总投入额的30%。资金最终分配方案还将结合各地市项目推荐情况、项目评审情况、专项资金年度预算额度及以往专项资金使用情况等因素综合考量。请各地市工业和信息化局认真履行前端审核部门初审职责，核实项目资金投入额，避免项目夸大资金投入额度。鼓励省市县(区)对入库储备项目予以配套支持。

　　(三)项目资金管理。财政资金原则上仅用于设备购置及研究开发费用，不得在差旅、会务、薪酬及市场运营推广等费用中列支。请各地市工业和信息化局加强项目的真实性和符合性审查，协助对项目进行后续跟踪、监督管理、绩效评价、政府审计等工作，于每年6月底和12月底前将项目进展报送我厅(数字产业处)。

　　五、项目内容

　　本次项目申报分为三个方向：人工智能数据服务平台、人工智能计算平台、人工智能算法应用平台。项目必须符合相应平台的建设内容，同时满足已完成项目总投入30%以上的要求。项目实施周期不超过2年(最迟不超过2021年12月31日)。

　　人工智能数据服务平台

　　(一)建设内容

　　能够提供面向人工智能的数据集产品、可视化数据管理和数据资源定制服务。数据集产品包括但不限于图片、文本、音频、视频等各类公共数据资源库、标准测试数据集，以及面向工业、医疗、健康、金融、交通、创意等行业应用的数据集;可视化数据管理是指提供各种丰富数据类型的可视化管理，支持便捷的数据导入、导出、查看、分版本管理等完善的管理服务。数据资源定制服务是指提供数据采集、标注、清洗、加工、存储等一站式数据服务，包括便捷的数据采集方案，丰富的数据标注模板及工具，以及智能化的数据清洗及加工服务，为AI开发提供高质量的训练数据。平台所涉数据合法、安全。鼓励采用国产化芯片、服务器等核心技术和关键部件，提高国产化率。

　　(二)实施目标

　　项目完成时，需完成如下实施目标：

　　(1)平台数据容量不低于3PB，覆盖不少于3个行业，每分支数据集不少于10万条。

　　(2)基于图像、语音等各类应用日均调用次数超过1亿次。

　　(3)为不少于10家企业提供有偿数据资源定制服务。

　　(4)新增不少于10项相关知识产权，其中不少于2项发明专利(受理或授权)。

　　人工智能计算平台

　　(一)建设内容

　　面向人工智能基础技术及应用需求，建立以GPU等人工智能硬件和分布式并行计算为主要算力支撑的云端平台，实现云端智能算力资源的开放。部署开放的边缘计算算力，通过建设云边一体化的智能系统软件栈，实现场景数据在边缘端实时处理和反馈。构建云边一体化后台运营和支撑环境，具备完善的监控预警能力。对算力资源进行架构、语言的适配，针对云、边、端调用算法、软件资源进行分析，能够适配主流人工智能框架，为企业和用户提供云边端算力支持，为各类AI应用提供强大且高性价比的算力服务。鼓励采用国产化芯片、服务器等核心技术和关键部件，提高国产化率。

　　(二)实施目标

　　项目完成时，需完成如下实施目标：

　　(1)支持多种精度运算，计算能力达到10Peta Ops，高速存储空间不小于1PB。

　　(2)能够适配不少于4种主流人工智能开发框架，提供云边一体化的接口和智能系统软件栈等支撑，后台支持多种语言适配。

　　(3)具备同时支持不少于1000个用户运行AI任务的能力，能同时处理不少于10万条数据资源。

　　(4)服务领域不少于3个，服务对象不少于100家。

　　(5)新增不少于10项相关知识产权，其中不少于2项发明专利(受理或授权)。

　　人工智能算法应用平台

　　(一)建设内容

　　集成各类人工智能基础算法和基础工具，建设算法能力仓，提供底层平台和基础设施服务，包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、深度学习、图形识别等基础层技术算法和基础工具等。平台能够通过自动化工程和云边一体化自适配，为工业、医疗、健康、金融、交通、教育、安防、商务、建筑、物流、创意等多种人工智能应用场景提供应用套件包、基本解决方案以及开放训练环境，实现从基础算法、工具、应用套件包到云边端产品、解决方案到应用的全链条服务。鼓励采用国产化芯片、服务器等核心技术和关键部件，提高国产化率。

　　(二)实施目标

　　项目完成时，需完成如下实施目标：

　　(1)汇聚不少于200个人工智能基础算法模型，可包含计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域。

　　(2)汇聚不少于50个开发、部署、标注、训练等工具，形成不少于300种通过自动化生产线生成的应用套件包，实现算法模型和场景的云边一体化持续适应性训练迭代。

　　(3)云边端产品和解决方案覆盖不少于5个行业，服务企业不少于100家。

　　(4)汇聚不少于30个开发团队(申报单位之外的开发团队、工作室、创客等)形成各自算法模型、工具、套件包等产品和解决方案，能构建一定的产业生态。

　　(5)新增不少于10项相关知识产权，其中不少于2项发明专利(受理或授权)。