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为落实“十四五”期间国家科技创新有关部署安排，国家重点研发计划启动实施“文化科技与现代服务业”重点专项。根据本重点专项实施方案的部署，现发布2022年度项目申报指南。
本重点专项总体目标是：面向文化科技与现代服务业生态集聚的新趋势、服务消费升级的新需求和服务场景创新的新特征，结合文化科技与现代服务业数字化、专业化、智能化和生态化的发展趋势，系统布局共性基础技术研究，媒体融合、数字文化、文旅融合、文化遗产保护等文化科技场景服务技术创新与应用，生活服务、科技服务、生产服务等现代服务业场景服务技术创新与应用，促进文化产业数字化转型升级，提升国家文化软实力；支撑现代服务业健康快速发展，培育经济发展新动能。 2022年度指南部署坚持问题导向、分步实施、重点突出的原则，围绕文化产业基础性与制约性关键技术、媒体融合、数字文化、文旅融合、服务科学与技术、生活服务、科技服务、生产服务、文明起源、文化遗产保护、文化传承等11个技术方向，按照
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—48—基础研究类、共性关键技术类、应用示范类三个层面，拟启动26项任务，拟安排国拨经费1.88亿元。其中，围绕文化产业基础性与制约性关键技术、服务科学与技术等技术方向，拟部署8个青年科学家项目，拟安排国拨经费1600万元，每个项目不超过200万元。指南任务1.1至8.1中的共性关键技术类及应用示范类任务，以及指南任务11.1，配套经费与国拨经费比例不低于1:1。
项目统一按指南二级标题（如1.1）的研究方向申报。除特殊说明外，每个方向拟支持项目数为1~2项，实施周期不超过3年。申报项目的研究内容必须涵盖二级标题下指南所列的全部研究内容和考核指标。基础研究类项目下设课题不超过4个，参与单位总数不超过6家；共性关键技术类和应用示范类项目下设课题数 不超过5个，项目参与单位总数不超过10家。项目设1名项目负责人，项目中每个课题设1名课题负责人。青年科学家项目不再下设课题，项目参与单位总数不超过3家。项目设1名项目负责人，青年科学家项目负责人年龄要求，男性应为1984年1月1日以后出生，女性应为1982年1月1日以后出生。原则上团队其他参与人员年龄要求同上。
指南中“拟支持数为1~2项”是指：在同一研究方向下，当出现申报项目评审结果前两位评价相近、技术路线明显不同的情况时，可同时支持这2个项目。2个项目将采取分两个阶段支持的方式。第一阶段完
成后将对2个项目执行情况进行评估，根据评估结果确定后续支持方式。
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—49—1.文化产业基础性与制约性关键技术研发与应用
1.1网络媒体内容态势感知与自主辩论理论与技术（基础研究类，青年科学家项目）
研究内容：研究大规模网络媒体内容的生成与传播网链模型，研究网络媒体内容倾向性评判和态势测量计算模型及算法，建立网络媒体内容态势感知技术评价公共测试库和测试平台；研究网络主题AI 自主辩论理论与技术，构建可扩展的网络主题辩论博弈知识库，研究辩题识别与生成、论据挖掘、辩论构建与反驳等关键算法；研究主题内容辩论自动生成和衍射技术，建立自主辩论技术评价公共测试库和测试平台。在媒体融合领域开展实证应用，验证技术与算法的有效性和实用性。
考核指标：开发网络媒体内容态势感知智能研判平台1套，实现内容主题倾向性评判支持不少于5种倾向，评判准确率大于80%；面向媒体融合场景，建立网络媒体内容态势评价指标体系，对突发性网络媒体事件的敏感程度、严重程度、紧急程度和影响范围实现预判和预警，预警准确率大于90%；构建数据覆盖自媒体、短视频、网络论坛以及社交平台的媒体内容态势感知技术评价公共测试库，其中包括不少于20种网络媒体突发事件，不少于100万条网络媒体内容；网络内容辩论博弈知识库覆盖50个
以上常见网络博弈主题，自动生成辩论内容主观评价有效性大于80%；至少在1个有影响力的媒体融合类平台上，面向网络媒体内容态势感知与博弈辩论场景，开展应用验证，至少形成2份重
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—50—要业务报告。
有关说明：同时支持2项。
2.全媒体技术引领与媒体融合创新服务
2.1全息媒体服务计算技术平台与应用（共性关键技术类）研究内容：研究非特定环境下针对运动非特定目标的全息捕捉技术，研究基于深度学习神经网络的特定目标四维先验信息建模方法，开发高实时性、高精度的动态全息内容采集装置与工具；基于移动计算平台，研制开放环境下静态全息对象智能交互驱动工具与系统，实现基于视觉的实时动态全息化身智能生成；面向“元宇宙”等新兴虚实结合媒体应用场景，研究信息—物理融合的全息社会活动场景与理论模型，实现全息内容与真实世界影像的融合，具备时空、环境以及交互等方面一致性，形成实时虚实融合、跨时空交互等全息媒体应用方案；开发全息媒体服务计算技术平台，适配接入各类呈现终端，为新闻媒体等行业提供全息访谈、化身再入等全新内容应用技术系统与服务，在媒体采访报道、体育赛事转播等领域开展示范应用。
考核指标：研制全息媒体内容采集服务装置与工具1套，支持非特定环境下对人、物体等不同对象的全息采集，实现60帧/秒以上的实时帧率，采集平均误差小于1厘米；研发将静态全息对象转化为动态化身的智能驱动方法，动态化身运动平稳、无抖动，平均误差小于1厘米；研制全息媒体内容融合方案，实现全息媒体与真实世界影像的实时融合，交互延迟小于0.5秒，制定
北京大学 A 00009—51—全息媒体内容与终端呈现设备接入的相关标准规范不少于3项，适配各品牌各类型的呈现终端不少于10种，全息媒体的典型应用场景不少于2个；申请发明专利10项以上。
3.数字文化技术集成与典型场景服务创新
3.1实时高逼真孪生数字人关键技术研发与应用示范（共性关键技术类）
研究内容：研究基于可控光场的孪生数字人人脸及表情高精度数据采集、高逼真重构、细粒度表情基分解及自动绑定技术；研究基于深度学习网络的数字人表情、动作形象自动生成及实时驱动技术，研究跨模态情感、姿态、动作等自然匹配映射模型构建技术，研究虚实融合的实时数字人多模态人机智能交互、高逼真数字人物理仿生以及数字人—仿生机器人融合技术；研发实时高逼真孪生数字人通用技术开发平台，研制基于球形可控光场的人脸表情及脸部高精度4D 数据采集系统、同步融合数字人与仿生机器人的增强现实交互系统等核心软硬件系统；研究未来人偶共生的社会场景与伦理规范及对文化产业、文化法规及文化传播的影响，建立“中国人物”高逼真孪生数字人三维数字资产库；创新文化表
现形式，在文化传承、思政教育、党建宣传、网络传播等领域开展应用示范，制定相关标准规范，打造多种线上线下大众化、个性化实时交互应用落地场景。
考核指标：研制基于球形可控光场的表情资产生成系统，脸部模型重建误差＜0.2厘米，测量贴图与计算法线贴图分辨率最高
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