北京公開征集 2025 年AI顛覆性技術方向儲備課題 聚焦七大關鍵領域

為落實《北京市加快建設具有全球影響力的人工智能創新策源地實施方案（2023—2025 年）》和《北京市促進通用人工智能創新發展的若干措施》，加快推動人工智能領域顛覆性技術創新，提升核心競爭力，北京市科學技術委員會、中關村科技園區管理委員會今天發布通知，公開征集 2025 年人工智能顛覆性技術方向儲備課題，明確了七大重點研究任務及相關申報要求。 此次征集的課題涵蓋人工智能領域多個關鍵技術方向，旨在實現顛覆性創新與突破。通知全文如下：

北京市科學技術委員會、中關村科技園區管理委員會關于公開征集2025年人工智能顛覆性技術方向儲備課題的通知

　　為落實《北京市加快建設具有全球影響力的人工智能創新策源地實施方案（2023—2025年）》和《北京市促進通用人工智能創新發展的若干措施》，加快推動本市人工智能領域顛覆性技術創新，提升人工智能技術的核心競爭力，現征集顛覆性技術方向儲備課題。

一、征集方向

任務1：面向新型神經網絡架構的顛覆性技術創新研究

研究內容：面向下一代通用人工智能技術，探索非Transformer的新型神經網絡架構，實現顛覆性的神經網絡架構創新。給出不同模型架構泛化學習能力的理論證明，研究模型訓練的穩定性，分析模型在大規模預訓練場景下的計算復雜度并進行技術驗證。

研究目標：自主開發新型神經網絡架構，實現模型算法，并在不小于100億參數規模驗證模型有效性，在同等數據規模、同等參數規模的情況下超過當時的SOTA（在通用測試集如 GPQA、LCB、AIME 25等，代碼測試集如SWE-Bench等，智能體測試集如BrowseComp等，超過當時最好的同尺寸Transformer架構模型）；開源模型架構和權重，在國際上引起關注（如：HuggingFace的Trending榜單進入前5）；面向大規模預訓練場景，分析證明模型的泛化能力，分析計算復雜度，撰寫有影響力的技術報告等。

任務2：面向 Transformer架構大模型的計算優化方法研究

研究內容：針對現有模型計算復雜度高、推理效率低等問題, 改進Transformer架構，提升計算效率。探索高效注意力機制，突破自注意力在長序列建模中的計算瓶頸；設計更高效的稀疏混合專家架構，實現更高的稀疏率；研究以擴散語言模型為代表的非自回歸建模方法，提升模型的雙向建模能力并支持高效并行推理；提出高效準確的量化方法，進一步降低權重、激活、梯度、注意力等張量所需的位寬。

　研究目標：研發Transformer架構的改進優化方式。選擇研究內容中的一種、多種或新的技術路線，至少提出一種優化方案，在保持計算精度及通用問題求解能力的同時，大幅度提升模型的計算速度、降低計算資源消耗。相比現有充分優化過的模型架構及系統，實現推理吞吐量提升100%以上、訓練速度提升50%以上。開源相關算法并撰寫技術報告，在國際上引起廣泛關注。（申請單位可自行設計指標，要求評估指標是在主流硬件平臺和典型計算場景下，對不小于100億參數規模模型的訓練效率提升，計算精度評測要求選用行業通用評測基準。）

任務3：面向多模態模型的模態融合與統一架構研究

　研究內容：針對多模態模型中不同模態間的信息交互及跨模態語義理解的挑戰, 深入探究多模態數據的特征表示、關聯映射及語義整合機制, 探索在統一單個模型（例如自回歸、擴散及其融合等統一架構）中端到端實現對文本、圖像、音頻、視頻等多種模態數據的深度融合與對齊方法，揭示其對應的多模態尺度縮放定律，進一步提升大模型的智能水平。

　研究目標：在不小于100億參數規模下，實現比相同參數量、計算量的單一模態模型相似或更優的模型能力和尺度縮放潛力。開源模型架構和權重，在國際上引起關注（如：HuggingFace的Trending榜單進入前5）。（申請單位可自行設計具體指標，要求評估指標是在主流硬件平臺和典型計算場景下，計算精度評測要求選用行業通用評測基準。）

任務4: 大語言模型的記憶機理與方法研究

研究內容：探索精準高效的大模型記憶（Memory）機理。研究包括但不限于大模型中精準、高效的上下文（Context）管理技術，突破傳統提示詞工程設計范疇，圍繞用戶指示（Prompt）、歷史知識檢索（RAG）、個性化記憶（Memory）及即時工具調用（Tool Use）等四大要素，建立更加高效、精準的上下文管理框架。探索上下文選擇與信息壓縮策略，解決長對話場景下上下文處理低效問題；研究長期記憶與檢索增強生成的協同機制，提升模型跨會話的知識更新和推理能力; 探索上下文管理與工具調用的聯動機制，強化模型的自主調用工具并整合工具輸出能力。

　研究目標：實現模型對長時、個性化交互內容和外部知識的高效檢索、篩選和整合，避免信息冗余和計算浪費。在 LoCoMo、LongMemEval、HotpotQA、Musique 等長時記憶、跨會話評測、多跳查詢等基準上，實現回答質量較當時最優技術的顯著提升，同時不增加推理成本。在效果與當時最優技術保持持平的前提下，顯著降低上下文管理的計算開銷（例如上下文處理的計算資源消耗降低50%以上）。開源相關算法并撰寫技術報告，在國際上引起廣泛關注。

任務5: 大模型強化學習的尺度縮放范式研究

　研究內容：建立適用于大模型的通用強化學習訓練范式，設計支持大規模交互和高效獎勵傳遞的算法框架，系統研究計算量、交互輪次和獎勵密度等關鍵維度上的尺度縮放特性，探討數據生成策略（如合成軌跡、自我演化環境）與模型能力提升的耦合機制，探索開放任務和不確定場景下強化學習縮放特性與獎勵策略設計。

　研究目標：在不小于100億參數規模下，模型在數理等復雜任務中的準確率等指標比同規模有監督微調模型提升 30% 以上，歸納強化學習場景的大模型尺度縮放規律，明確參數規模、訓練輪次、交互步長和獎勵密度與性能提升之間的定量關系。開源相關算法并撰寫技術報告，在國際上引起廣泛關注。

任務6：大模型的開放域自主學習方法研究

　研究內容：探索與當前大模型“預訓練-后訓練”模仿學習范式不同的新型學習方法。針對當前大模型架構復雜度高，無法對開放域新需求、新任務與新知識進行快速適應學習的局限性，探索實時學習機制，構建測試時參數動態更新機制，實現對復雜指令與多樣化需求的有效記憶與適應；提高模型泛化能力，研究面向多樣化環境反饋的強化學習框架，實現模型在無人工監督的復雜開放環境中的自主探索與持續優化；探索面向大模型的元學習范式，使模型能夠從知識、樣例、規則等多形式數據中進行高效學習，具備快速泛化到新任務的能力。

　　研究目標：自主研發面向大模型的高效自主學習算法。至少提出一種創新訓練方法，使得大模型能夠在測試階段、無需大量人工標注數據的前提下，針對新任務實現快速學習與適應，相比基線模型在目標任務上實現30%以上的性能提升，顯著降低對標注數據的依賴程度。開源相關算法并撰寫技術報告，在國際上引起廣泛關注。

任務7：芯算一體協同設計的顛覆性芯片研制

　研究內容：針對當前模型權重和芯片帶寬制約、影響深度思考及代碼生成等長生成場景效果等問題，探索融合芯片（核心硬件）與算法（軟件）的下一代人工智能計算模式。融合芯片和軟件協同設計全新的大模型訓練推理算法，優化內存使用，通過異步算法調度減少芯片間通信需求，提升模型的訓練與推理效率；設計專門為大模型計算需求的芯片，支持高效執行矩陣乘法和其他大模型緊密相關的計算任務；通過異步集成減少芯片通信，同時支持模型算法的快速迭代。

　研究目標：自主研發低比特混合量化算法；研制一款大帶寬、面向2/4/8 比特矩陣運算優化的計算芯片，通過國產工藝實現量產，對比當前業界通用的大模型推理方案，生成速度提升 5 倍以上；相關的量化技術和芯片作為軟硬一體方案推廣，廣泛提升國內大模型各使用場景的效率。

二、申報要求

（一）申報課題

　　1.申報課題具有明確的技術路線，較強的技術影響力和產業帶動力，具有清晰、可量化的目標及考核指標。

　　2.申報課題具有明顯的技術突破，課題成果應服務于國家戰略和實體經濟，有利于推動人工智能相關技術產品自主創新發展。

　　3.任務1-6周期原則上不超過2年，任務7周期原則上不超過3年，鼓勵在各項指標達成的情況下提前結項，對于成果優異的課題可延續支持。

（二）申報單位

　　1.申報主體應為在北京市注冊，具有獨立法人資格的企業或高校院所，擬來京發展的京外主體需在立項支持前完成在北京市注冊。申報單位需具備完善的財務、檔案和保密管理制度。

　　2.每個企業本年度限申報1項課題（含聯合申報課題）；申報單位需符合《北京市科技計劃項目(課題)管理辦法》和《北京市科技計劃管理相關責任主體信用管理辦法》要求;申報單位和團隊應遵守科研倫理準則，符合科研誠信管理要求，承諾所提交材料真實性。

　　3.申報單位為企業的，應明確說明課題投資總額和資金來源，提供相應配套經費，配套經費與財政科技經費比例不低于2:1。

（三）申報負責人

　　1.申報負責人應為申報單位的正式在職人員，具有良好的職業道德，無不良行為記錄。在課題申報時，負責人在課題實施期內在職，具有領導和組織開展創新性研究的能力，身體健康并能切實履行職責，有充足時間保證課題順利實施。

　　2.申報負責人需符合《北京市科技計劃項目（課題）管理辦法》和《北京市科技計劃管理相關責任主體信用管理辦法》要求。申報負責人作為負責人同期承擔北京市科委、中關村管委會課題原則上不超過1項，作為主要參加人員同期參與課題數（含擔任負責人的課題）原則上不超過2項。

三、申報方式

　　1.采取在線申報方式，申報單位通過法人一證通登錄“北京市科技計劃綜合管理平臺-在線服務系統”（https://mis.kw.beijing.gov.cn/）更新本單位信息后（以自然人賬號申報的，需綁定單位后再填報），點擊“項目申報”，選擇“關于公開征集2025年人工智能顛覆性技術方向儲備課題的通知”，點擊申報方向，完成課題申報材料填寫，主要包括：課題實施方案、項目課題簡表、負責人及申報單位承諾書（需簽字蓋章），并上傳申報課題所需的其他證明性材料。或登錄北京市人民政府門戶網站“政策兌現”欄目（https://zhengce.beijing.gov.cn）選擇相對應的項目進行申報。

　　2.申報系統將于2025年7月23日（星期三）9：00至8月5日（星期二）17：30期間開放，截止時間后系統自動關閉。申報單位需在系統開放期間完成本單位申報課題審核并統一提交，系統關閉后將不再受理。

　四、咨詢服務

　　咨詢電話：章老師010-88827002、010-68619223

　　咨詢服務時間：9:00—11:30，13:30—18:00（工作日）

　　技術支持聯系電話：010-58858681、010-58858685、010-58858689、010-58858680

北京市科學技術委員會

中關村科技園區管理委員會

2025年7月23日

編輯：柯欣

審核：彭濼

終審：柳緒綱

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