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DARPA项目立项执行的内容

2009年

LRASM (远程反舰导弹)项目。弹载传感器系统和制导技术是整个项目的关键，涉及雷达/光电/红外多模导引头、智能化的全自主制导(外界信息链路被切断和GPS受强干扰下)等技术。

2012年

①LCTI-M (低成本热像仪制造)项目。12 µm像元距、重量10 g以下的非制冷型机芯产品，在2015年前后，美国Raytheon、DRS、BAE公司实现了量产。

②AWARE (先进宽视场图像重建与开发架构)项目。研发微小型大面阵低功耗(像元距5 µm以下)的高温工作下制冷型长波红外焦平面阵列。研发区别于宽视场单镜头系统，基于上百个小型照相机集合体形成非传统的百亿像素级超高清照相机。

2014年

① Micro-PNT (定位、导航与授时微技术)项目。旨在发展芯片级的惯性测量单元IMU技术取代传统的导航、定位与授时手段，降低授时与惯性测量装置的尺寸、质量和功耗。

② ANS (自适应导航系统)项目。旨在实现一个以惯性系统和精确时钟为核心的导航系统，建立强对抗条件下为不同平台、不同环境下的用户提供无GPS条件下的精确定位、导航与授时服务。

③ STOIC (对抗环境下空间、时间和定位信息)项目。针对GPS拒止/降级环境和强对抗环境，旨在发展新的定位、导航与授时系统，以提供独立于GPS系统之外的PNT信息。

2015年

① SECTR (导引头成本转换)项目。采用被动/无源模式、捷联式光电/红外传感器和开放式系统架构，在GPS拒止和强对抗环境中实现精确末段寻的，实现全天候精确打击的轻小型SWaP-C导引头。

② TRACE (对抗环境下目标识别与自适应)项目。研发有限的数据支持下对于全新目标的快速机器学习、弹载的低功率移动计算硬件架构(多核SOC、多核GPU和FPGA等)、雷达信号建模等关键技术，以及有效降低目标密集作战环境中诱饵和背景等对自动目标识别系统有效性的影响。

③ WIRED (晶圆级红外探测器)项目。研发低成本大面阵高性能制冷型红外焦平面阵列。

④ 波长级红外探测器项目。进一步提高超小像元红外焦平面阵列的性能水平。

2016年

① 可重配置成像(Reconfigurable imaging)项目。开发可重配置、可自调整参数、多种成像模式的焦平面阵列传感器，基于多个传感器数据，依赖机器学习方法可适时调整图像分辨率和帧率、自主关注视场内正在发生的情况。

② HIVE (分层识别验证利用)项目。致力于探索图像处理新技术，寻求一种效率比标准处理器高1000倍的图像处理器，以解决现有处理器需依靠外部数据中心对大量图像数据进行深度分析的问题。

③ 极端光学与成像(EXTREME)项目。重点开发非传统的反射、折射等方式的新型光学材料，利用二维超表面、三维立体容积、全息、多功能化微小型光学元件等技术，满足高性能小型化需求。

④ 研发基于石墨烯的下一代红外成像探测器。

2017年

① OASuW (进攻性反舰战武器)增量II项目。涉及网络环境下的GPS/惯导 + 多模导引头 + 数据链制导体制，中制导为先进惯导测量，末制导为射频 + 红外多模 + 自动目标识别算法的成像导引头，以及GPS被干扰或网络被切断环境下网络 + 自主制导(多模导引、自主规划航路、自主寻的)体制。

② RFMLS (无线电频谱机器学习系统)。探索在频谱领域利用机器学习理解电磁环境并实现改善频谱共享环境和提高无线网络安全的决策能力。

2018年

① AI Next (下一代人工智能)项目。AI Next项目基于DARPA过去60年引领开发的两代AI技术，用于构建能够进行类似人类交流和逻辑推理的AI工具。第一代AI系统典型代表如专家系统；第二代AI系统依赖大规模高质量训练数据的机器学习，有限的可靠性能保证，结果原因不可解释性和缺乏情景联想推理能力，无法适应不断变化的复杂环境；AI Next系统将重点突破第一代和第二代AI系统的局限性，能够利用情景模型来感知、学习、抽象和推理，强调AI的“情景自适应”能力。

② 3DSoC (三维单芯片系统)项目。聚焦于在单衬底垂直向上构建微系统所需材料、设计工具和制造技术的研发。将进一步推进红外成像机芯/一体化模组完全由微电子工艺规模化制造。

2019年

FOCII (弧形红外成像仪焦阵列)项目。旨在开发用于将现有的大格式、高性能FPA弯曲到小曲率半径，以及将较小格式的FPA弯曲到极端的小曲率半径，在保持出色性能的同时，实现最小的外形尺寸。

2020年

FENCE (基于快速事件的神经形态红外摄像传感器和电子)项目。模仿生物大脑运行模式，开发基于事件的红外FPA以及新型数字信号处理和使用组合时空信息的学习算法。实现对高度复杂变化的场景稀疏输出、极低延迟、动态数据的准确捕获和低功耗操作，支撑复杂感知/控制任务的实施。