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本年度共设立9个重点技术方向,29项研究命题
申报截止时间:2019年6月15日24:00
上期我们介绍了
自然语言处理及语音识别&大数据&车联网
本期将介绍
机器人感知&智能芯片&微众银行专题
欢迎海内外青年学者关注并申报。
七、机器人感知
7.1 基于视触觉融合的机器人操作技术研究
操作体现了机器人改变环境的能力,是机器人的核心功能。机器人的操作规划和控制依赖于对环境的感知。目前这方面的研究多基于视觉,对触觉在机器人操作中应用的研究相对较少。然而,触觉在诸多应用场景中起着至关重要的作用。如何利用现有触觉传感技术,并与其它传感数据(尤其视觉)融合来实现动态灵巧操作,提高机器人操作能力和功能是一项极具挑战和意义的重要研究课题,其成果将为开拓机器人应用提供关键的技术基础。
建议研究方向:
1)未知物体感知与灵巧操作:估计物体状态、制定运动规划和控制方法、注重柔性物体和活的物体;
2)双、多机械臂协作:研究适用于多臂协作的感知和控制方法,协作不限于同类型机械臂;
3)人机协作:感知人的行为运动,制定机器人的运动策略和控制方法;
4)具有力反馈的遥操作:利用力反馈实现更有效可靠的遥操作。
八、智能芯片
8.1 AI指令的研究和实现
近年来, AI芯片的研究和开发越来越受到各大主流互联网公司的重视,初创公司也如雨后春笋般不断涌现。AI指令是AI芯片研究和开发的核心,同时也是芯片对外的接口,它决定了芯片的可用性、性能和灵活性,是整个AI生态系统的基石。AI指令的设计需要同时考虑应用领域特点、算法、芯片实现等问题,是一个有挑战的重要课题,其成果将有利于合作双方在AI领域进行更为深入的探索和实践。
建议研究方向:
1)分析AI领域算子特点及算子和软硬件相结合的加速策略;
2)分析AI领域算子特点,结合加速策略设计AI指令;
3)研究各个AI指令和加速策略的实现方法;
4)研究增强AI指令可重构性的设计方法。
九、微众银行区块链和分布式商业专题
9.1 分布式商业模式中的激励机制
随着区块链和分布式账本技术的发展,一种全新的商业模式正在萌发,新的组织结构也正在成型,这种模式就是分布式商业。这是一种由多个具有对等地位的商业利益共同体所建立的新型生产关系,是通过预设的透明规则进行组织管理、职能分工、价值交换、共同提供商品与服务并分享收益的新型经济活动行为。在主要表现特征上,分布式商业显现出多方参与、共享资源、智能协同、价值整合、模式透明、跨越国界等特点。
分布式商业与此前的共享经济或共享商业的最大不同之处在于,起到中间链接桥梁作用的不是人或产品、不是信息平台、而是客观的技术本身。诚然,如果技术不开源,确实也可能演变成新的垄断。因此,发展分布式商业必须始终保持技术开源的态度,各个参与方通过开源社区平等地进行分工合作,就将避免话语权集中和垄断的可能性,这有助于中小微企业真正成为商业价值链的主角,从而激发经济增长动力、广泛提升就业、鼓励创业和创新。
在分布式商业模式中,所有参与者共同共享所有权及贡献资源,参与者可能既是资源的主要贡献者或加工者,也是资源的主要消费者,因此分布式商业激励机制就显得尤为重要。不过,分布式商业中多企业的合作可能是比较敏捷和浅度的,因此不适用传统比较重的创办合资企业及股权分配的激励方式。那么,在各种轻量级的激励机制中,除了区块链的公有链代币激励机制外,是否还有更好、更有效、更创新的激励机制,是本课题研究的重点。
建议研究方向:
1)从管理学或经济学的角度出发,探讨分布式商业模式中合法合规的激励机制设计;
2)借鉴数学或经济学模型,证明分布式商业模式比传统集中化、单一化的商业模式的经济效益和社会效益更大。
9.2 海量服务的区块链架构设计和优化
区块链经过这么多年的发展,不可能三角(扩展性、安全、去中心化)一直还是个无法突破的技术屏障。在互联网业务中,支撑起海量的交易请求,支持海量的数据存储,这是一个大型成功产品必备的前提条件。区块链平台如果要服务于实体分布式商业,支持海量交易请求也是商业成功的先决条件。目前的区块链平台,包括联盟链平台,都还面临着处理性能不够高,存储效率不够快,网络模型开销大等问题。本课题希望从解决区块链平台扩展性方面出发,设计能够支持海量交易请求的区块链架构,或者对当前架构的一些算法进行优化。
建议研究方向:
1)如何支持海量交易上链,快速地处理交易逻辑,最大化有效利用硬件资源,采用并行、流水线、硬件加速等技术,满足高吞吐低延迟的要求;
2)如何优化区块链的网络拓扑和传输协议,能够合理利用带宽资源,让数据触达的速度和带宽占用得到一个最佳平衡;
3)优化区块链的存储模型,考虑海量数据的存储、迁移等方案,数据迁移之后的区块链安全性、一致性问题等;
4)对现有区块链交易流程机制或者整体架构的优化,提出更优解决方案,能够最大化提高吞吐量,保证交易确认延迟。
9.3 基于区块链的商业应用隐私保护方案
随着联盟链技术的发展,许多行业开始基于区块链进行应用落地实践,在这个过程中,有一对相互“矛盾”的需求被提及得越来越多。这对“矛盾”就是区块链的数据共享和商业场景的隐私保护,参与合作方需要通过区块链的分布式账本技术实现多方智能协作,但又不希望敏感业务数据透露给无关第三方。采用密码学做隐私保护是一个被广泛认可的研究方向,业界提出了零知识证明、同态加密、安全多方计算等不同技术解决方案。本课题希望结合有明确隐私保护需求的特定业务场景,采用密码学等技术,提出安全性和性能都符合商用标准的解决方案。
建议研究方向:
1)供应链中包括银行机构、核心企业、一级供应商、二级供应商、三级供应商等机构,多方都在一个区块链上进行交易,要满足交易只能在相关方之间进行解密,无关方只能验证数据有效性,无法获知数据代表的具体含义;
2)基于区块链的匿名电子投票,实现对个人身份的匿名可验证,对投票结果的可验证可审计等;
3)基于区块链的大数据安全多方计算,在不透露个人身份和数据的情况下,实现多方协作,例如进行排序、回归计算等;
4)除了传统学术领域的数据一致性验证之外,在不牺牲隐私的前提下,优化以上场景中的方案以支持对事后数据真实性的核实,监管方仲裁,数据容灾恢复等核心商用需求。
9.4 可信的分布式身份标识和
个人数据管理研究
目前个人用户对数据隐私越来越重视,对个人身份和数据的标识、管理、分享的解决方案备受关注,如何构建多中心、分布式、用户可控的身份管理和个人数据管理体系,兼顾业务场景、隐私、安全、便捷,是值得研究的方向。以区块链为代表的分布式技术,具有多方协作、安全、可追溯等特性,以DID为代表的分布式身份管理协议具有行业通用性,本课题拟将两者优势结合,研究安全可信的身份标识和个人数据管理、可信数据交换解决方案。
研究背景及要求:
1)部分机构具备一定的公信力,可提供身份认证信息,不同的机构所提供的身份认证信息或资质证明信息(如学历,信用等)有所不同;
2)部分机构为终端用户直接提供服务,需要认证用户身份或鉴定用户的资质;
3)机构使用用户数据时必须遵循“用户授权,最小披露”原则,获取和使用数据的过程可审计,可追溯;
4)用户可妥善保管自己的数据包括密钥,经过严格授权后才给出必要的数据,用户可选择注销身份或某一个凭据,或对凭证进行导入导出;
5)整体方案要求在性能、数据容量、体验上达到合理的水准。
建议研究方向:
1)如何为跨地域、跨国别、跨行业的多种机构联合组建一到多个分布式网络,统一协议,统一标识,以共享必要的数据。其中,身份标识和数据需具备良好的通用性、互通性,同时需要提供在不泄露用户隐私、且在用户授权的前提下可跨链跨场景可信关联的能力;
2)在不同用户、机构、场景之间流转数据时,如何需要进行必要的隐私保护。机构之间不能通过互通、拼图等方法识别用户或进行用户画像;
3)结合场景进行分布式身份和数据管理的应用研究,包括金融、学历,电力、农业、物流、社会管理等。
9.5 可信的分布式物联网和边缘计算
随着5G网络推广和硬件制造工艺的进化,物联网设备层出不穷,这些设备深入分布在不同的场所,具有一定的计算、数据存储、通信能力,在极大的丰富了使用场景的同时,也具有以下问题需要解决:
1)每一家厂商都有自己的设备标准,设备之间标识不统一,协议不统一,造成互通困难;
2)安全问题,包括传输层安全问题,应用层安全问题,用户隐私泄漏问题;
3)数据流转和计算资源调度方面,如何更有效的规划数据收集、数据流通路径,避免出现异常和无效负载,合理的将计算任务和相关数据分配到不同的设备上;
4)不同的厂商如何建立对等可信的合作关系,建立能创造价值的互联网络,共享网络和计算资源,在场景上进行互补和联动。
同时,随着以区块链,DAG为代表的分布式技术兴起,给多中心、去信任的网络和协作形态带来了新的解决思路,值得深入研究。
建议研究方向:
1)如何建立面向机构、人、物、场景的新型分布式网络。在网络中使用统一的身份标识,通用的通信协议,建立互通;
2)采用权限体系、密码学、隐私保护算法、网络信息安全技术等,保护通信过程、数据存储、应用安全;
3)参考且不限于边缘计算、雾计算等技术,对计算和数据进行合理分配,安全的共享必要的数据,过滤不必要的信息,使任务可以合理分布在不同的设备上,并在合适的时机进行联动;
4)基于(但不限于)区块链、DAG等分布式技术,建立可信网络,平衡多机构合作的责权发展在商业关系、地理位置上都呈现分布式形态的业务场景,如金融、电力、农业、物流、社会管理等。
至此,2019年CCF-腾讯犀牛鸟基金的
所有课题已全部介绍完毕。
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申报截止时间:2019年6月15日24:00
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往期课题介绍回顾:
·2019年CCF-腾讯犀牛鸟基金项目课题介绍(一)—智慧教育&机器学习
·2019年CCF-腾讯犀牛鸟基金项目课题介绍(二)—计算机视觉及模式识别
·2019年CCF-腾讯犀牛鸟基金项目课题介绍(三)—自然语言处理及语音识别&大数据&车联网
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