根據《國務院關於改進加強中央財政科研項目和資金管理的若干意見》（國發〔2014〕11號）、《國務院關於深化中央財政科技計劃（專項、基金等）管理改革方案的通知》（國發〔2014〕64號）、《科技部 財政部關於印發國家重點研發計劃管理暫行辦法的通知》（國科發資〔2017〕152號）等文件要求，現將國家重點研發計劃高新領域9個重點專項2020年度項目申報指南建議（見附件）向社會徵求意見。徵求意見時間為2019年10月9日至2019年10月23日。
國家重點研發計劃相關重點專項的凝練布局和任務部署已經戰略諮詢與綜合評審特邀委員會諮詢評議，國家科技計劃管理部際聯席會議研究審議，並報國務院批准。本次徵求意見重點針對各專項指南方向提出的目標指標和相關內容的合理性、科學性、先進性等方面聽取各方意見。科技部將會同有關部門、專業機構和專家，認真研究反饋意見，修改完善相關重點專項的項目申報指南。徵集到的意見將不再反饋和回復。
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科技部高新司
「 現代服務業共性關鍵技術研發及應用示範」重點專項2020年度項目申報指南建議（ 徵求意見稿）
為落實《國家中長期科學和技術發展規劃綱要（2006—2020年）》《國家創新驅動發展戰略綱要》《國務院關於積極推進「網際網路+」 行動的指導意見》《國務院關於加快科技服務業發展的若干意見》《國家文化科技創新工程綱要》等提出的任務，國家重點研發計劃啟動實施「現代服務業共性關鍵技術研發及應用示範」重點專項。現發布2020年度項目申報指南。2020年度擬在媒體融合方向設置3個研究任務， 安排不少於3個項目。
1. 基於新聞報導場景的AI輔助寫稿機器人系統研發
研究內容：研究面向新聞熱點發現及重大突發事件跟蹤等典型新聞報導場景的計算機輔助人工智慧（AI） 寫稿學習算法與技術， 研究非線性複雜場景智能成稿學習算法；研發支撐智能寫稿的新聞報導選題及素材知識庫雲服務系統平臺， 支持對官方媒體、自媒體平臺等多渠道來源的新聞素材進行內容過濾、自動標籤和主題聚合；研發新聞報導AI寫稿機器人系統， 針對地震、爆炸、事故等重大突發事件以及體育內容報導等新聞熱點， 實現文字圖片和短視頻內容稿件AI自動生成， 提高新聞報導效率；研究AI寫稿機器人稿件質量評價方法， 建立評價指標體系， 改善寫作質量。
考核指標：新聞報導寫稿素材知識庫視頻素材達到500 萬件以上， 平臺支持1000以上並發訪問；藉助AI寫稿機器人系統， 成稿時間比傳統人工寫作減少40%以上， 為4000家以上媒體/機構/企業提供AI寫稿機器人服務；形成AI寫稿評價規範1項， 申請發明專利3項以上， 獲得軟體著作權4項以上。
2. 基於廣播網與5G移動網融合的超高清全媒體內容協同分發關鍵技術研究
研究內容：面向4K/8K 超高清和5G移動媒體的融合發展， 研究基於超高清直播視頻內容的全媒體關聯內容智能感知、獲取與封裝等技術， 研究面向超高清全媒體內容的廣播網與移動網際網路智能協同分發、適配廣播網與網際網路的封裝切片等技術， 研究聯動電視、平板電腦以及手機的多終端關聯內容同步呈現技術；研製面向4K/8K超高清全媒體關聯內容的廣播網與5G移動通信網協同傳輸全鏈路系統和協同分發原型系統， 具有一次性採集、全媒體內容關聯、多渠道發布、多終端同步呈現的特徵，開展技術測試驗證與應用示範。
考核指標：基於超高清直播視頻， 定義生成至少包括點播視頻、多語種音頻、新聞通稿以及動態廣告在內的四類同源全媒體內容關聯關係， 形成國際標準提案1 項以上；在協同分發及多屏終端呈現技術上，實現不超過120ms時延差的多終端視頻同步呈現， 形成融合網絡的切片封裝標準規範草案1項以上；研製超高清內容廣播網與5G通信網的協同傳輸全鏈路系統， 系統應具備廣播、組播以及點播三類同步傳輸方式， 實現多網絡的碼率自適應分配、管道接口適配與傳輸資源調度。建立全媒體協同分發體驗中心， 在大型賽事/活動現場或居民小區開展超高清全媒體內容廣播網和5G移動網協同分發技術測試和應用驗證， 提供包括超高清直播、多視角、多屏交互、關聯新聞報導等至少4種以上全媒體形態；申請專利不少於5項， 獲得軟體著作權不少於6項。
3.全媒體信息傳播理論與基礎服務技術研究
研究內容：研究5G和超高清環境下基於大數據分析的全媒體內容傳播方式、傳播價值和傳播管理等新型信息傳播理論模型與技術， 形成全媒體內容統計傳播學理論和統計建模技術方法；研究全媒體內容統一表示與信息描述、標識與封裝、分類與編碼等信息處理規範， 研發全媒體內容智能感知與自動標籤、內容關聯與知識表示、內容跨媒體解析與動態組合生產等全媒體內容信息加工技術與系統工具；研究全媒體內容質量綜合評價建模理論與技術方法， 研發全媒體內容質量智能評價系統工具與基準測試資料庫系統， 構建全媒體內容質量評價和測試床。推動全媒體信息傳播理論、技術和方法創新。
考核指標：提出並形成全媒體信息傳播統計建模方法學， 在2 個以上應用場景開展應用驗證；研發全媒體內容智能感知、內容關聯、動態組合等系統工具不少於3項， 全媒體內容感知自動標籤準確度不低於85%；建立全媒體內容質量客觀評價指標體系， 形成全媒體內容質量評價系統工具1套和全媒體內容質量測試基準資料庫1套；形成全媒體內容知識表示、封裝標識、內容質量評價等標準規範不少於4項；申請專利不少於6項， 出版專著不少於1部。
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