山东产业技术研究院（青岛）（下称“产研院青岛”）是按照青岛市委市政府总体部署，由山东产研院在青岛设立的总部基地。2020年12月，青岛市政府与山东产研院签署战略合作协议，共同举办产研院青岛，产研院青岛注册为不纳入编制管理的独立法人事业单位，实行企业化管理、市场化运营，下设投资发展公司，负责投资科技项目并管理投资基金。2021年3月，山东产研院、青岛科技局、崂山区政府签署共建协议，由市、区两级财政提供建设运营资金，由崂山区提供场地支持，产研院青岛正式落户崂山。        2021年12月10日，时任副市长耿涛主持召开产研院青岛第一届理事会第一次会议，通过了《山东产业技术研究院（青岛）章程》等系列规范性文件，产研院青岛组织体系正式搭建完成，为今后更加快速高效地开展项目引进、投资孵化、产业培育等工作奠定了坚实基础。        自成立以来，产研院青岛边建设、边引进、边创新、边转化，按照小机关、大平台、新产业的理念，已形成职能（支撑）单元、创新单元（研发机构/公司）、投资单元三位一体的组织架构，管理服务团队人数34人，硕士以上学历占比75%，平均年龄35岁。        产研院青岛面向智能制造、信息与智能融合、计算医学、绿色发展4个领域，聚焦青岛市智能家电、智能装备制造、虚拟现实、软件和信息服务、集成电路、生物医药及医疗器械6大产业链，践行“商业成功是检验技术创新唯一标准”理念，厚植人才优先发展沃土，营造产业引才比较优势。实施“海豚计划”，探索技术产业化的底层逻辑，培育中小微专精特新项目群体；开展“鸿雁行动”，发挥建制化优势，打造一流紧凑产业集群;实施“索牛”“狼群”“雏鹰”三大人才计划，集聚高层次人才创新团队,着力实现产才融合发展。        在市、区两级党委政府和有关部门支持下，产研院青岛各项工作快速推进，创新成效和平台能力初步展现。截至目前，产研院青岛已完成产业投资1.18亿元，投资孵化科创企业42家，带动社会实际投资7.9亿元，包括15家上市公司合计投资2.9亿元；作为第二大股东会同海尔创建国家高端智能化家用电器制造业创新中心，已于去年获得批复，参与创建国家虚拟现实创新中心，已于今年获得批复，以山东产研院战略投资3.2亿元持股国家机器人创新中心44%（第一大股东）为契机，打造国家机器人创新中心青岛基地；在产业生态发展过程中，聚集高端人才560余人，其中硕士以上144人，并在组织部门指导下，建设人才金色会客厅，打造党建、人才、产业深度融合的智慧化服务保障综合体，使其成为国际人才落户的“主枢纽”和“第一站”。        2021年，产研院青岛孵化企业累计实现营收23366万元，税收589万元；2022前三季度，孵化企业累计实现营收17793万元，纳税477万元。产研院青岛创新转化模式得到社会企业、高校、科研院所和广大创新创业者的普遍认同。

北京交通大学散杂货港口业务管理系统（ JPORT ）采用先进的集中式富客户端 B/S 模式，覆盖港口集团、港务公司计划调度、商务合同、办单、计费、费收、大船作业、驳船作业、汽车作业、火车作业、库场管理、计件工资、统计分析以及拖轮、理货、物流、船务等全面的生产业务流程，实现与集装箱系统、海关、港务局等之间的信息交换，实现与自动化装卸船中控系统、基于 RFID/IC 卡等的门闸 / 地磅 / 库场系统、视频监控系统、车牌自动识别系统等的集成，已在广州港集团生产业务部、黄埔港务分公司、新港港务分公司、新沙港务公司，以及东莞海昌码头投入正式应用，运行效果良好。明年将要全面覆盖广州港集团下属其他散杂货港务公司和辅助作业公司。

　　福建保尔信息产业有限公司是一家专业从事学校教学，学生在校安全管理、软件硬件系统的研发、转让、销售、安装、服务的创新科技型企业。公司总部设在福州市软件园，研发生产基地设在厦门思明区九州商社大厦、平潭综合实验区台湾创业园，是中国教育装备协会、福建教育装备协会会员单位。 　　公司依据“中华人民共和国教育部23号令”有关精神，自主研发的“校园考勤通”、“佳校一网通”系统，有效解决了以往学校管理层、教师、家长等多方就学生考勤、课堂表现、作业情况、考试成绩等信息难以及时、准确交换与沟通的难题。此系统已经在全国多个省份，几十所学校运用，赢得了使用单位管理者、教师及家长的一致赞誉和好评。该系统获国家发明专利(专利号：ZL201020560229.9)，并列入中国教育装备网供货目录，福建省教育装备推荐目录。

爱威尔科技可以与高校、高职、中职、技师学院等院校合作共建产业学院，产业学院分为VR数字专业学科提供合作招生、师资培训、教材及教辅工具输出、教学服务输出、产业科研成果转化、实习实训、就业服务等业务内容。同时可以提供人才培养方案、合作开发课程体系、共建生产性实训基地等，还可以提供加强人才孵化、横向课题开发、辐射专业群等更深层次的合作。 爱威尔科技将把虚拟现实（VR）数字产业学院业务打造成融人才培养、科学研究、技术创新、产业促进、企业服务和创新创业为一体、具有重要影响力的平台型学院，将会在国内外进行业务布局和拓展。虚拟现实（VR）现代产业学院以立德树人为根本任务，以提高人才培养能力为核心，秉承“开放、协同、融合；共创、共享、共生”办学理念，致力于打造集产、学、研于一体的人才培养创新平台。 北大荒XR产业学院 威尔麦特VR数字产业学院 ※案例： 北大荒XR产业学院——与黑龙江农垦职业学院合作共建，联合培养VR专业大专学历学生，现已建成集XR基础教室、XR教研室、XR大师工作室、XR科技成果展厅及XR技术创新中心等，已招收2020年、2021年两届学生。 威尔麦特VR数字产业学院——与哈尔滨信息工程学院合作共建，联合培养VR专业本科学历学生，现已建成VR教研室、VR大师工作室、VR技术创新中心等，已招收2021年一届学生。

本装置可以进行动态提取或静态提取，也可以使用各种溶剂进行渗漉或索氏提取，具有多 种用途。本设备的动态提取方式，采用热流体循环提取方式，有效加强了在提取过程中固体药 材表面与提取溶剂之间浓度推动力。流体的动态过程，消除了溶剂层的外扩散阻力，能维持药 材表面和溶剂之间始终存在较大浓度推动力，从而在同等的提取条件下缩短提取时间，提取效 率也能得到相应的提高。索氏提取过程中溶剂的蒸发采用内循环式蒸发器，其优点是溶剂蒸发 量大，可提高单位时间内提取次数。 本装置的蒸发浓缩采用单效蒸发和双效蒸发的组合形式，即能进行单效的蒸发浓缩操作， 也能进行双效的蒸发浓缩操作，单效浓缩采用强制循环的蒸发方法，双效浓缩则采用正、负压 操作的蒸发形式，保证二次蒸汽能充分有效的利用。 本套装置的综合优点： (1) 综合传统和现代提取方法，多功能组合； (2) 采用先进的单元设备进行工艺组合； (3) 热流体循环提取速度快、时间短、效率高； (4) 蒸发浓缩热效率高、能耗低； (5) 整套装置可手动操作或计算机 (触摸屏) 全程自动控制；手动操作简便、流畅，计算机 控制更安全、稳定、可靠。

本装置可以进行动态提取或静态提取，也可以使用各种溶剂进行渗漉或索氏提取，显示了其多功能用途的特点。本设备的动态提取方式，采用热流体循环提取方式，不断加强了在提取过程中固体药材表面与提取溶剂之间浓度推动力。流体的动态过程，消除了溶剂层的外扩散阻力，能维持药材表面和溶剂之间始终存在较大浓度推动力，从而在同等的提取条件下缩短提取时间，提取效率能得到相应的提高。索氏提取过程中溶剂的蒸发采用内循环式蒸发器，溶剂蒸发量大，可提高单位时间内提取次数。本装置的蒸发浓缩采用单效蒸发和双效蒸发的组合形式，即能进行单效的蒸发浓缩操作，也能进行双效的蒸发浓缩操作，单效浓缩采用强制循环的蒸发方法，双效浓缩则采用正、负压操作的蒸发形式，保证二次蒸汽能充分有效的利用。本套装置的综合优点：（1）综合传统和现代提取方法，多功能组合；（2）采用先进的单元设备进行工艺组合；（3）热流体循环提取速度快，时间短，效率高；（4）蒸发浓缩热效率高，能耗低；（5）整套装置可手动操作或计算机（触摸屏）全程自动控制；手动操作简便、流畅，计算机控制更安全、稳定、可靠。本套装置可整机提供，手动操作整套48万元，自动操作98万元；也可根据用户需要进行工艺组配设计；或进行50吨/年、100吨/年、500吨/年、1000吨/年、2000吨/年生药量的中药提取生产流水线的设计。

本项目创造性提出符合中药特点的制药工业大脑模型，将中药传统工艺与最新智能技术相融合，改革中药粗放型生产制造方式，建成符合高效能生产优质中成药要求的中药智能制造平台，成为信息化、网络化、智能化制造中成药的开拓者，为中药制药企业高效营运、提质降本、高质量发展提供了关键核心技术体系，实现了科学、严谨、智能、精准管控中药制药过程的技术跨越。   关键技术1：中药制药关键物料属性智能辨识技术 本项目在中医药理论指导下，将现代医学分子实验方法与知识网络分析等智能技术相融合，科学认知中成药临床优势特色和中药产品质量属性。 研发了3种辨识方剂化学物质的新方法，整合方剂药材组成、化学成分、中医证候和临床疗效等知识单元，从方-药-病-证入手，提出三个层次的知识关联网络构建方法。根据“病证结合、方证对应、理法方药一致”研究理念，构建了涵盖药材-证候、药材-疾病、成分-疾病三个层次的方剂关联知识网络。在此基础上，整合中医遣方用药规律、现代分离分析与高通量筛选技术，发展了基于知识发现的方剂活性物质智能认知新策略，研究发现小青龙汤类方宣肺平喘、助阳解表功效物质组以及一系列具有潜在抗病毒活性的方剂活性物质，不仅为诠释方剂组方的科学内涵提供了技术工具，也为智能认知中成药质量属性探索了新路。 以中医气血理论认识心脑血管疾病及2型糖尿病的共同特征，针对疾病发生发展的关键病理环节，以糖脂代谢、血管功能、血液流变等为重点，构建心脑血管疾病共有生物分子网络模型；创新设计靶向PTP1B等关键靶点的荧光探针，用于辨识具有抗脂质累积、改善胰岛素抵抗等生物效应的中药活性物质，在此基础上建立了“成分-靶点-通路-疾病”多层次网络整体分析方法。 以芪参益气滴丸、冠心宁片、丹红注射液等品种为研究载体，通过系统总结中成药化学、生物及临床应用信息，梳理中药生产制造中所涉及的知识实体类、实体类属性及属性数据来源，并详细描述各类实体间的关系，从而构建中药制药知识图谱，科学认知中成药临床特色和中成药质量属性。   关键技术2：中药产品质量多属性同时检测技术 本项目发明了可同时检测中药质量及其生物活性成分的方法以及中药产品化学属性与生物属性同时检测法，并建立了基于深度学习与计算视觉的中药理化属性与生物属性高光谱同时检测法，实现了中药化学-生物属性融合检测、化学-生物-物理属性融合检测以及生物活性多重检测，为多方位快速检测中药产品质量开辟了技术新路。 创新设计中药化学-生物融合检测原理，通过在能够特异性识别生物靶标的肽段上修饰易离子化的标签分子，合成制备靶向质谱响应探针，用于多靶标高灵敏同步检测，再使用DART-MS对中药质谱指纹图谱与多靶酶活性进行融合检测，从而建立了基于质谱响应探针的中药质量多属性同时检测法，可快速、灵敏、准确地同时检测中药产品化学成分一致性与生物活性，相关研究成果发表在国际分析技术领域顶级期刊《Analytical Chemistry》（IF=6.7）。 首次将微流控芯片应用于中成药质量评价，针对心脑血管疾病相关的两个关键靶酶（凝血酶与血管紧张素转化酶），发明并研制出多功能的微流控芯片，将其用于评价芪参益气滴丸等中成药的生物活性，实现了对正常与异常批次产品的准确识别，且效果优于色谱指纹图谱方法。这种微流控芯片不仅可用于评价中药产品生物活性，而且能够同时筛选出中药产品内具有酶抑制活性的化合物。 将新一代人工智能技术与高光谱分析技术相融合，用于智能处理高光谱（可见光和短波近红外）数据，研制出一种可同时检测中药注射剂化学、生物及物理质量属性的在线分析方法。该方法包括一个端到端的多输出深度学习模型和一种新的双尺度异常检测算法，前者以光谱数据为输入，可同时测定多个化学成分含量和生物活性指标；后者通过对图像数据进行边缘检测、角点检测以及曲率计算，能检测出最小直径为60 μm的可见异物，实现了总黄酮、总内酯、抗氧化活性、抗凝血活性、色度及可见异物的同时检测。   关键技术3：中药制药过程多维度智能感知技术 本项目建立了中药制药过程多维度智能感知技术，从不同方位表征制药过程物料信息与时变特性，为智能认知制药过程规律提供关键信息。 采用高光谱和高速摄像等技术获取不均匀药材表面上光学数据，优选数据融合及分类方法，依靠计算机视觉准确感知药材真伪、产地、质量等级；进一步与常规液相色谱检测等技术相结合，从物理性状、指标成分和大类成分等多个维度综合精准感知药材品质。针对致病微生物快速检测，研制了基于SERS的生物传感器，利用拉曼光谱仪快速检测中药产品中微生物，攻克微生物检测时间长、灵敏度低的现场感知难题。 针对提取过程等中药制药关键工序中有效成分时变信息检测，采集并比对正常及异常工况时的提取动态光谱数据，采用机器学习算法建立监测模型，在线实时获取过程中有效成分提出情况，通过提取数据积累，不断提升模型精度，准确感知提取过程工艺品质。 为有效降低异常工况发生率，提出中药制药过程轨迹监测方法，采用Hotelling T2、DModX和主成分得分等多维统计量综合表征过程状态，快速灵敏感知制药过程状态异常；根据状态特征控制后续工况操作参数，提前排除潜在扰动因素，保持过程轨迹始终处于控制限内，攻克了中药生产制造状态无法测控的难题，并成功应用于丹红注射液生产现场。 运用所建立的适用于中药复杂体系并体现整体观的中药制药过程多维度智能感知技术，将制药分析技术从以往的“检测指标成分”创新发展为“监控制药过程状态”，科学测判中药制药过程状态一致性，开创了中药制药过程一致性管控的技术先河。   关键技术4：中药制药过程智能认知与优化技术 本项目在中医药理论指导下，聚焦中药先进制药与信息化融合中的重大技术挑战，创造性提出符合中药特点的制药工业大脑模型以及中成药生产制造知识图谱构建方法，建立了制药过程智能认知与优化技术，打通“信息孤岛”，从而能利用中药工业大数据来发现中药制药知识，提升中药制造智能化程度。 建立药材关键性质和关键过程参数范围与过程产物品质之间的定量关系，明确制药过程对药材质量波动的承受能力大小，建立与之相匹配的投料药材质控标准；进而采用不同批号药材按比例混匀投料等均一化质控手段严控药材关键指标成分含量波动在预设质控标准范围内，显著减少原料批次间差异，从制药过程源头保障了中药质量。   创建了风险分析和统计分析相结合的中药制药关键工艺单元辨析及工艺关键参数辨识技术，提出加权决定系数法综合制药工艺对有效成分含量、风险物质限量和生产效率等的多目标需求，自主开发计算机软件并获软件著作权，为精准设定制药过程控制目标参数提供了有效认知工具。