本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片

基于大数据和 AI 的应用，可实现复杂场景下的网络问题识别、多场景优化方案的协同策略方案的动态和自动化执行。可以构建智能网络规划及运维平台，以实现极致性能和极简运维，使能新业务的自动化覆盖优化、移动性优化、负载均衡优化、节能优化、故障分析与定位。同样可以基于无线数据和视频数据融合的用户个体及群体行为在多场景应用下，充分发挥5G的优势，创造巨大的社会效益。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。

人工智能语音交互实验套件是一款用于人工智能语音方向的AI实验套件。开发板搭建Linux系统，可自主进行嵌入式生态系统的应用软件开发，支持深度的语音识别、语音唤醒、语音合成等诸多人工智能领域的应用开发。通过这套设备的学习，可以认识了解 AI 人工智能嵌入式设备的架构、硬件部署、软件在 AI 领域中语音识别、语音合成等应用上的实现，是一套 AI 前端实践性极强的学习套件。        套件配套实验清单（含知识点），由资深工程师编写，全面涵盖语音交互技术的实验过程。并提供教学指导、实验视频、实验手册、实验PPT等，便于师生更好的理解实验项目，是高职、本科院校相关专业在 AI 智能语音方向课题的专用教学实验套件。 

成果介绍项目开发一种基于解卷积算法的细胞类型分析的便携式多用途医疗设备——阿尔法细胞分析仪，该设备只通过一组基因的表达水平检测，即可判定样本中所有细胞类型及丰度。技术创新点及参数仪器通过预先构建好的不同组织主要细胞类型的参考表达谱，结合解卷积模型来预测组织或血液样本中的细胞组分，并利用已训练好的疾病预测模型可进一步进行临床诊断。可快速、准确、低成本地识别各类组织的细胞类型和丰度，单个样本的数据分析可以在 ~20min 内完成，具有极高的分析效率。目前已完成组织特异芯片和细胞类型识别算法以及单片机的设计方案。市场前景本项目可与医院、科研院所、第三方检测公司达成合作，接受投资。

目前我国2型糖尿病患病率已超过总人口的10%，总人数达到1.2亿人，飙升至世界第一位，且呈持续增长趋势，其中近10%的糖尿病患者会发生糖尿病足。糖尿病足是指糖尿病患者足部血管病变引起的足部感染、溃疡、深层组织破坏等，其危害性大，严重者导致截肢，甚至死亡。糖尿病足不仅会导致严重后果，还会极大地增加患者经济负担，治疗费用非常昂贵，我国糖尿病医疗费用为1100亿美元，其中用于糖尿病足的花费高达40%。血供和血氧是评价组织血管功能的重要指标，可用于糖尿病足的早期诊断和干预，而早期诊断和干预对于糖尿病管理和糖尿病足预防极为重要，但目前国内市场上尚无产品能够很好地解决这一问题。本项目将研发基于空间频域成像技术的医疗设备（二类医疗器械），可填补国内缺乏该类产品的空白，从而惠及国内1.2亿糖尿病患者，为患者提供糖尿病足的早期筛查、诊断和干预。 技术描述 组织血氧监测对糖尿病足的诊断至关重要，但常规诊断方法主要靠医生目测判断，难以对糖尿病足进行早期诊断。本项目针对糖尿病足早期诊断难题，利用空间频域成像这一新兴技术，推出基于新型光学成像技术的医疗设备，通过对人体足部的血供、血氧、水、脂肪等进行无标记、无创、非接触、宽视场、高速、高精度定量成像，实现糖尿病足的早期筛查、诊断和干预，填补国内缺乏该类产品的空白。此外，常规血氧测量方法仅能进行“点”测量，而本项目技术是唯一的组织血氧“面”测量技术，对于糖尿病足的宽场血氧监测具有不可替代性。

 一种用于康复治疗的按摩用医疗器械，包括底板、支撑板装置、固定装置、连接线装置、气缸装置、转轮装置、定位装置及敲击装置，底板上设有第一支架、第一斜杆及第二支架，支撑板装置包括支撑板、第一滚轮、第一竖杆、第二滚轮、第三支架、第一电机、第一输出轴、第二竖杆、第三滚轮、第四支架及第三竖杆，固定装置包括第一弯曲板、第一弹性杆、第一横杆、第一海绵块、第二横杆、第一移动杆、第一顶靠杆、第一弹簧，连接线装置包括第一定位块、第二弹簧、第二定位块及连接线，气缸装置包括第二斜杆、第六支架、第三横杆、第七支架、气缸、第一推动杆及第一推动块。本发明能够对患者需要按摩的部位进行充分的按摩，按摩效果较好。

上海博迅医疗生物仪器股份有限公司成立于1996年1月，前身为上海博迅实业有限公司。公司专业生产实验室设备和生命科学仪器，是集设计、制造、产品开发、研制、销售与服务为一体的现代企业，属上海医疗器械行业协会副会长单位。公司已通过ISO9001国际质量管理体系认证。 公司主要产品有：试验箱系列、灭菌器系列、干燥箱系列、培养箱系列、净化台系列、安全柜系列、水温箱系列等基础实验室设备和生命科学仪器，并广泛应用于生物制药、卫生防疫、环境保护、农业科研等领域。 在二十年的发展历程中，我们一直秉承“客户第一，服务无限”的经营理念，以精良的产品、完善的服务赢得市场的认可。产品销售网络覆盖全国各地，远销国外。 如今，公司在原有第一代产品的生产制造经验上，对产品全面进行功能上的优化和人性化的设计，并提供一站式的实验室设备和生命科学仪器的配置方案，进一步满足您更高的实验要求。

1. 痛点问题 PDF电子工程图作为一类重要的非结构化数据，承载了丰富的业务知识和信息。然而，因其复杂性和专业性，PDF工程图难以被机器直接处理，目前主要还是靠人来读取、理解、核对和应用，限制了工程建设领域行业的深层次智能发展。若机器能够像人类一样理解图纸的内涵，就可以支撑丰富多彩的下游智慧应用。如规范智能审查、3D模型智能重建、面向应急逃生、无障碍等特定应用场景的信息智能提取等。这些基于图纸的智慧应用，其核心挑战就是对图纸内容的有效识别和理解。 2. 解决方案 清华大学软件学院BIMChecker Group，自主研发了“图智”-PDF工程图AI识别与审查重建系统，基于深度学习技术和工程领域业务知识应用的有效融合，解决了现实PDF工程图纸信息高分辨率、高密度、相互遮挡等识别难题，实现了对建筑平面图图元和空间布局的智能识别和结构化表达。主要特点如下。 1） 适用于住宅建筑、公共建筑等民用建筑以及仓库、厂房等工业建筑； 2） 支持建筑设计说明、表格、建筑平面图的一键式AI识别； 3） 支持Revit模型一键生成和面向《建筑设计防火规范》的一键审查； 4）支持对现有防火条文、其他国家规范、企业规范的修改和自定义，系统的审查算法可自动适配更新。 合作需求 寻找在AI审图、室内矢量模型重建、图纸特定信息智能提取及其它基于图纸的智能应用场景方面有需求的合作方；开展系统的应用推广、定制化图纸内容识别服务等内容，为各类下游应用、平台提供核心AI图纸理解技术支撑。合作方需具备项目或资金支持。