根据《“十三五”国家科技创新规划》《辽宁省科技强省工程实施方案》，结合我市产业发展和科技创新实际，制定本指南。
       一、总体要求
     （一）指导思想。全面贯彻落实党的十八大和十八届三中、四中、五中、六中全会精神，深入贯彻落实习近平总书记系列重要讲话精神，按照“五大发展理念”和“四个着力”“三个推进”的要求，抓住新一轮东北振兴和国家自主创新示范区建设的有利契机，深入实施创新驱动发展战略，增强工业核心竞争力，形成战略性新兴产业和传统制造业并驾齐驱、现代服务业和传统服务业相互促进、信息化和工业化深度融合的产业发展新格局。进一步推动重点产业领域科技创新合理布局，集中精力重点拓展具有大连特色，并且在未来技术发展和市场增长都有较大潜力的领域，加快重点产业领域科技创新，为建设产业结构优化的先导区和经济社会发展的先行区提供有力支撑。
      （二）推进原则。
       坚持需求导向原则。使市场在资源配置中起决定性作用，更好发挥政府作用。围绕我市经济社会发展重大需求，明确主攻方向和突破口，加强关键核心共性技术研发和转化应用。
       坚持重点推进原则。聚焦引领未来发展的新兴产业和支撑经济发展的特色、优势产业，加强统筹规划，整合资源，集中力量重点突破。
       坚持开放发展原则。主动融入全球创新网络，充分利用国内、国际各类创新资源，进一步激发系统活力，提高科技创新效益。
       坚持动态调整原则。紧盯科技革命新形势和我市创新发展新变化，及时调整任务部署，在工作计划实施过程中完善优化。
      （三）主要目标。未来4年，以自创区为核心，利用软件外包奠定的人才基础，重点发展人工智能及其相关新一代信息技术等未来型产业，积极推动与装备制造业融合发展。大力发展精细化工、先进装备制造、船舶和海洋工程、清洁能源、生命健康、现代农业等先导型产业。进一步推动集成电路、新材料、交通、节能环保、文化与科技融合、现代服务业等其它重点产业领域创新发展，使之成为我市经济发展的有力支撑。加快实施军民融合创新工程。实施重大科技攻关项目40项和重点技术研发项目400项，形成创新产品600项。培育产值超10亿元的创新型领军企业40家、高新技术企业1600家、各类中小微科技企业1.5万家以上。形成若干规格高、配套全、效益好的千亿级产业集群。
       二、着力发展未来型、先导型产业
    （一）人工智能。利用软件外包奠定的人才技术及装备制造能力，吸纳全球科技创新资源，加速人工智能及其相关领域科技创新，重点围绕大连特色优势产业，开展应用示范，推进相关技术与不同行业的融合渗透。发展具有前瞻性的人工智能创新模型和算法、认知系统软件及末端感知和执行设备，实现性能可逐渐逼近人类的视觉、听觉和自然语言处理系统，力争在跨媒体感知和认知智能、人机混合智能、面向大数据的群体智能、物联网、大数据、云计算等方向取得若干突破。提前规划布局类脑计算与智能等创新方向，初步形成研发基础。建设人工智能及其相关领域开放式研究院等创新平台。
      1.跨媒体感知和认知智能。研究面向语音、图像和自然语言等跨媒体人工智能技术和系统，发展高性能视觉、听觉、语言理解方法，建立大规模可实用的知识图谱和逻辑推理技术，在语言理解和翻译、图像识别和理解等领域产生新突破，支撑智能产业的发展。
       2.人机混合智能。研究复杂信息分布环境下人机融合智能模型，构建人群-信息环境交互式知识生成范式，突破以人为中心的人机物融合理论方法和关键技术，研发仿生视、听、触觉协同传感器、灵巧的执行机构和穿戴式交互设备。重点突破人与机器交互过程中的知识表达方法，环境信息与人类智能融合模型，人类推理与经验的统一组织、表达、存储方式。研究可穿戴传感技术、人机智能交互技术、可穿戴助力技术、可穿戴医疗康复等关键技术。
       3.面向大数据的群体智能。研发人工智能处理芯片和认知系统软件，形成面向智能交互、知识处理、控制决策等应用的基础软硬件平台。针对互联网环境下分布的海量信息碎片，发展大数据和群体智慧驱动的智能技术方法，建立群体交互式认知模型，形成数据驱动与知识引导相结合的群体学习算法。结合行业大数据，建设行业领域知识图谱，研究面向领域的异构知识融合、表达、推理的关键模型和算法，建设面向行业大数据的高性能、实时、可扩展的智能分析平台。
       4.类脑计算与智能。面向具有广泛自主学习能力的人工智能，研究新一代人工神经网络模型、仿脑材料器件与神经形态芯片和脑机接口等，形成创新性基础理论和原创性技术。建立基础性类脑计算和智能研发平台，强化人工智能领域人才储备，支撑人工智能领域的可持续发展。
       5.专用人工智能系统应用。加强人工智能与行业大数据和包括机器人在内的智能硬件结合。重点推进人工智能技术在科技、海洋、无人驾驶、智能制造、智能交通、智能电网、医疗健康、商贸流通、公共安全、个性化教育、人机交互技术等领域应用，并形成规模化应用态势。研究对动态微小目标实时精准识别与跟踪、结构空间变形、行为意图理解、多智能体空间位置状态、时空感知等感知建模与识别方法。研究复杂场景目标的深入感知与动态认知。研究面向多自主平台及复杂环境的自适应与协同智能控制。研究基于海洋声学的环境建模和目标识别技术、基于自主计算的多主体多使命多任务的协同智能自主控制技术和基于水声通信的异构海洋机器人组网和协同导航定位技术。
      6.智慧城市。以智慧城市为载体，围绕城市运行管理中的突出热点问题，综合利用人工智能核心技术研究成果，优化城市核心资源分配，带动人工智能创新应用体系和智能经济体系共同提升。突破基于智能感知核心技术，构建城市智能化基础设施，实现对城市生态要素的全面感知以及对城市复杂系统运行的深度认知。基于知识引擎和知识服务、开放环境群体智能、跨媒体推理等核心技术，研究突破城市智能化运行管理关键应用技术，构建典型智能应用系统，形成面向智慧城市各专项领域的系列化智能应用产品。发挥人工智能在自主学习、综合推理、决策支持等方面的技术优势，推进城市运行管理高水平决策及应用。
       7.物联网。着力突破核心芯片、智能传感器等一批核心关键技术，在工业、能源交通、物流、安全生产、城市管理等领域，开展物联网应用示范。突破无线网络智能识别、物联网信息安全、天地一体化网络通信控制，物联网中大数据的实时并行编程模型、基于地理信息系统的三维基础空间仿真、物联网在行业中的应用等关键技术和装备。
       8.云计算。面向IT基础设施的资源集中化、规模化、服务化趋势，解决云计算资源超大规模扩展、异构融合、高效共享、安全可信等问题，形成自主可控的云计算技术体系和标准体系，开展典型应用示范。突破支持新型异构设备的巨型虚拟机、能耗和性能损耗均衡、超大规模资源管理和调度，行业云应用特征、应用感知的资源池调度管理、基于容器的应用自动化部署和管理、微服务自协同、资源安全保障等关键技术和装备。
       9.大数据。面向重点领域大数据应用需求，研究大数据分析与知识工程的理论和技术方法，形成自主可控的大数据技术体系，建立开放共享和规范管理的标准体系。结合典型行业及智慧城市应用特点，突破视频数据管理、跨时空多源异构数据管理、智能软件开发、城市交通与城市基础设施大数据处理及应用等关键技术和装备。

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