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本成果包含如下內(nèi)容：高轉(zhuǎn)換效率的小面積碲化鎘太陽(yáng)電池制造技術(shù)，面積為1200mm×600mm 的碲化鎘太陽(yáng)電池組件規(guī)模化生產(chǎn)技術(shù)，年產(chǎn)30-50MW碲化鎘太陽(yáng)電池生產(chǎn)線及關(guān)鍵設(shè)備的設(shè)計(jì)。 主要技術(shù)指標(biāo)： 組件效率超過(guò)12%。 應(yīng)用范圍： 用于太陽(yáng)能直接發(fā)電，建立大規(guī)模光伏電站或小型戶用光伏發(fā)電系統(tǒng)。國(guó)家扶持光伏發(fā)電系統(tǒng)的建設(shè)，每年新建在10GW以上。由于是薄膜太陽(yáng)電池，出口不會(huì)受到限制。 項(xiàng)目目前已進(jìn)入產(chǎn)業(yè)化階段，成果權(quán)屬為我校獨(dú)自擁有。

關(guān)鍵技術(shù)及水平：數(shù)字化輪胎全系列成套裝備涵蓋了從輪胎配料、密煉、壓延、裁斷、成型、硫化至檢測(cè)共7個(gè)工序，產(chǎn)品“軟硬結(jié)合、管控一體”，將信息技術(shù)與輪胎裝備制造相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了全流程工藝控制的計(jì)算機(jī)輔助制造，屬世界首創(chuàng)。 該項(xiàng)成果的研發(fā)綜合利用機(jī)械與自控技術(shù)、振動(dòng)與測(cè)量技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、光機(jī)電一體化等技術(shù)，研發(fā)裝備與傳統(tǒng)輪胎生產(chǎn)線相比，更加突出智能化和網(wǎng)絡(luò)化，不僅可以有效提高輪胎生產(chǎn)企業(yè)的管理水平、技術(shù)水平、生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，而且可以大量削減能源和原材料的消耗,降低環(huán)境污染。 取得主要成果：主要攻關(guān)突破了高效低溫一次法煉膠技術(shù)、高性能半鋼一次法成型裝備控制技術(shù)、電子輻照預(yù)硫檢測(cè)技術(shù)等一系列關(guān)鍵技術(shù)，申請(qǐng)專利52項(xiàng)，共獲得授權(quán)專利29項(xiàng)。

半夏野生變家種已有近40年歷史，但是由于野生資源減少和人工種植跟不上，每年只能提供4000噸以下半夏原藥材，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于國(guó)內(nèi)和國(guó)際市場(chǎng)7000噸以上的半夏需求。因此，全國(guó)市場(chǎng)近5年半夏原藥材單價(jià)已經(jīng)上漲了50%，市場(chǎng)上半夏魚(yú)龍混雜，出現(xiàn)水半夏和天南星替代優(yōu)質(zhì)半夏的局面。拯救半夏產(chǎn)業(yè)刻不容緩，利用現(xiàn)代生物技術(shù)培育原藥材成為行業(yè)所需。 目前半夏產(chǎn)業(yè)存在的主要問(wèn)題： 1）品質(zhì)不均，不能滿足現(xiàn)代中藥生產(chǎn)對(duì)藥材的品質(zhì)要求；2）自然繁殖率低，不能滿足規(guī)模化生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)種苗需求；3）品質(zhì)衰退，病害嚴(yán)重，半夏栽培風(fēng)險(xiǎn)增加；4）缺少品種和品牌，藥材檔次不高，種植效益和市場(chǎng)無(wú)保障。本項(xiàng)目通過(guò)對(duì)半夏脫病毒復(fù)壯、優(yōu)良單株倍性育種，獲得品質(zhì)好，抗性、產(chǎn)量、成活率高的半夏新品種；利用新型植物生物反應(yīng)器進(jìn)行新品種半夏的工廠化擴(kuò)繁，實(shí)現(xiàn)新品種半夏的產(chǎn)業(yè)化。

項(xiàng)目背景：安全、高效、綠色、智能的自動(dòng)化智能化碼頭都 是國(guó)內(nèi)港口發(fā)展的必然趨勢(shì)。中國(guó)是港口大國(guó)，在“交通強(qiáng)國(guó)” 國(guó)家戰(zhàn)略的統(tǒng)籌下，國(guó)內(nèi)各大港口先后開(kāi)展了自動(dòng)化智能化碼頭 的新建和改造升級(jí)工作。但國(guó)內(nèi)現(xiàn)有、在建及規(guī)劃中的所有集裝 箱自動(dòng)化碼頭裝卸設(shè)備控制系統(tǒng)、自動(dòng)化單元、自動(dòng)化管控信息 化系統(tǒng)的核心技術(shù)及部件基本依賴進(jìn)口，這些核心技術(shù)及部件被 ABB、SIEMENS 等國(guó)外公司所壟斷，并形成了技術(shù)壁壘。面向國(guó) 內(nèi)集裝箱港口自動(dòng)化智能化的現(xiàn)實(shí)需求，加快“卡脖子”關(guān)鍵核 心技術(shù)的突破和關(guān)鍵零部件國(guó)產(chǎn)化替代勢(shì)在必行，迫在眉睫。 所需技術(shù)需求簡(jiǎn)要描述：1.依據(jù)國(guó)產(chǎn)工業(yè)控制平臺(tái)的技術(shù)特 點(diǎn)和現(xiàn)有港口場(chǎng)景的業(yè)務(wù)需求和任務(wù)流程，搭建基于國(guó)產(chǎn)平臺(tái)的 物理架構(gòu)。對(duì)標(biāo) ABB、西門子等成熟平臺(tái)，主要考核指標(biāo)：每秒 至少處理 500 個(gè)任務(wù)、軟件響應(yīng)時(shí)間為毫秒級(jí)、支持多系統(tǒng)擴(kuò)展； 在國(guó)內(nèi)一流大港的集裝箱碼頭實(shí)現(xiàn)工程應(yīng)用。堆場(chǎng)效率不低于 30 循環(huán)/小時(shí)，人工介入率不高于 5%；與 ABB 或西門子等管控系 統(tǒng)下轄場(chǎng)橋設(shè)備實(shí)現(xiàn)同堆場(chǎng)組網(wǎng)、互聯(lián)互通以及無(wú)縫替代。2. 結(jié)合目標(biāo)工程研制測(cè)試驗(yàn)證平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)單機(jī)控制系統(tǒng)和堆場(chǎng)管控 系統(tǒng)的數(shù)字仿真測(cè)試、半物理仿真試驗(yàn)。為工程應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。 在測(cè)試驗(yàn)證基礎(chǔ)上，完成控制系統(tǒng)和管控系統(tǒng)迭代優(yōu)化，并實(shí)現(xiàn)在智慧港口的生產(chǎn)聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。主要考核指標(biāo)：（1）具備按目標(biāo)港 口實(shí)際實(shí)現(xiàn)三維場(chǎng)景快速搭建能力，具備多接口接受不同的數(shù)據(jù) 驅(qū)動(dòng)源的能力；（2）具備關(guān)鍵設(shè)備數(shù)據(jù)收集及數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)可視化展 示的能力；（3）軟件系統(tǒng)支持多客戶端計(jì)算機(jī)同時(shí)運(yùn)行（10+）； （4）系統(tǒng)支持第三方三維模型導(dǎo)入；（5）系統(tǒng)模型數(shù)量級(jí)不低 于在場(chǎng)箱 10 萬(wàn)，其他運(yùn)動(dòng)機(jī)械模型 1 萬(wàn)；可實(shí)現(xiàn)在場(chǎng)岸橋≥6 臺(tái)、場(chǎng)橋≥20 臺(tái)、AGV≥20 臺(tái)、集裝箱≥2 萬(wàn) TEU、年吞吐量 200 萬(wàn) TEU 規(guī)模集裝箱碼頭的模擬仿真。  對(duì)技術(shù)提供方的要求:1. 擁有完善的科研管理體系，符合國(guó) 標(biāo)的質(zhì)量管理體、環(huán)境與職業(yè)健康安全體系；2. 擁有與本項(xiàng)目 技術(shù)方向相關(guān)的省部級(jí)工程技術(shù)科研平臺(tái)及測(cè)試中心；3. 承擔(dān) 過(guò)本項(xiàng)目相關(guān)領(lǐng)域的國(guó)家級(jí)科研攻關(guān)項(xiàng)目；4. 設(shè)有碩士點(diǎn)、聯(lián) 合博士點(diǎn)和博士后研究工作站。 

近日，上海交通大學(xué)電子系義理林教授課題組基于智能鎖模算法、時(shí)間拉伸技術(shù)和實(shí)時(shí)高速電路建立的實(shí)時(shí)光譜分析控制平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了鎖模激光器輸出飛秒脈沖的實(shí)時(shí)光譜調(diào)控，對(duì)飛秒激光器的設(shè)計(jì)具有重要的應(yīng)用價(jià)值。相關(guān)成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”為題目于2020年1月發(fā)表于國(guó)際光學(xué)頂尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院長(zhǎng)春光機(jī)所與Nature出版集團(tuán)合辦期刊），并入選為封面文章，在“News & Views”欄目被專門評(píng)述。博士生蒲國(guó)慶為第一作者，義理林教授為通信作者。 圖說(shuō)：期刊封面文章 飛秒尺度（1E-15秒）脈沖對(duì)應(yīng)著原子分子、材料、生物蛋白、化學(xué)反應(yīng)等豐富物質(zhì)體系的眾多超快過(guò)程，有著廣泛而重要的應(yīng)用。鎖模激光器作為產(chǎn)生飛秒脈沖的重要基礎(chǔ)研究工具，在物理、化學(xué)、生物、材料、信息科學(xué)等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。飛秒鎖模激光器自上世紀(jì)六十年代發(fā)明以來(lái)，與其相關(guān)的研究分別于1999，2005，2018年獲得過(guò)諾貝爾獎(jiǎng)。 隨著超快光學(xué)的快速發(fā)展，越來(lái)越多的前沿應(yīng)用需要對(duì)飛秒脈沖的時(shí)域和光譜進(jìn)行精細(xì)控制。由于飛秒脈沖的產(chǎn)生涉及非常復(fù)雜的非線性和色散傳輸效應(yīng)，達(dá)到特定脈沖狀態(tài)的穩(wěn)態(tài)輸出需要對(duì)激光器多個(gè)參數(shù)在高維空間進(jìn)行優(yōu)化，傳統(tǒng)基于激光器光學(xué)設(shè)計(jì)和優(yōu)化的方法已被證明難以精確實(shí)現(xiàn)。 通過(guò)對(duì)飛秒脈沖狀態(tài)進(jìn)行智能識(shí)別，結(jié)合智能算法對(duì)激光器多參數(shù)進(jìn)行全局優(yōu)化，有望獲得理想的飛秒脈沖輸出，但其主要挑戰(zhàn)在于飛秒脈沖難以實(shí)時(shí)精確識(shí)別。低速時(shí)域采樣無(wú)法識(shí)別飛秒脈沖寬度和形狀，光譜儀雖可識(shí)別飛秒脈沖積分光譜但無(wú)法識(shí)別其瞬時(shí)光譜，因此傳統(tǒng)方法都無(wú)法做到實(shí)時(shí)控制飛秒脈沖精確鎖模狀態(tài)。為了解決這一難題，義理林教授課題組提出在鎖模控制環(huán)內(nèi)引入時(shí)間拉伸-色散傅里葉變換（TS-DFT）技術(shù)，通過(guò)時(shí)域到光譜的轉(zhuǎn)換，采用低速時(shí)域采樣即可識(shí)別飛秒脈沖對(duì)應(yīng)的瞬時(shí)光譜寬度和形狀。結(jié)合智能控制算法，實(shí)現(xiàn)了以1.4nm為精度對(duì)飛秒脈沖光譜寬帶從10nm到40nm進(jìn)行可編程控制，光譜形狀可編程為高斯型或三角形等。這是本領(lǐng)域首次實(shí)現(xiàn)飛秒鎖模脈沖光譜寬度和形狀高精度實(shí)時(shí)編程控制，解決了飛秒鎖模脈沖鎖模狀態(tài)無(wú)法精確調(diào)控的難題。 基于實(shí)時(shí)的光譜控制，該研究還展示了從窄譜鎖模態(tài)至寬譜鎖模態(tài)以及從三角形光譜脈沖態(tài)至寬譜鎖模態(tài)的演變過(guò)程，發(fā)現(xiàn)兩者動(dòng)力學(xué)過(guò)程具有相似性，提出了目標(biāo)鎖模狀態(tài)可能決定中間動(dòng)力學(xué)過(guò)程的猜想，為人們進(jìn)一步探索鎖模激光器內(nèi)部機(jī)理提供新視角。 圖說(shuō)：基于快速光譜分析的飛秒鎖模脈沖智能控制 非線性光學(xué)著名專家John Dudley教授（歐洲物理學(xué)會(huì)主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”欄目撰文介紹此項(xiàng)工作，認(rèn)為本工作極具創(chuàng)新性，開(kāi)拓了研究鎖模動(dòng)力學(xué)新的可能性，很可能應(yīng)用于多種鎖模光纖激光器中。 義理林教授課題組過(guò)去六年來(lái)一直致力于解決飛秒鎖模激光器的智能控制問(wèn)題，2019年發(fā)表在光學(xué)領(lǐng)域頂級(jí)期刊《Optica》的“智能鎖模激光器”成果入選美國(guó)光學(xué)學(xué)會(huì)旗下新聞雜志《Optics & Photonics News》2019年光學(xué)年度進(jìn)展“Optics in 2019”。該方向工作部分得到國(guó)家自然科學(xué)基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》論文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”評(píng)述論文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

隨著計(jì)算智能方法得到更廣泛的應(yīng)用，其從問(wèn)題本身學(xué)習(xí)的能力亟待增強(qiáng)。為此，越來(lái)越多研究提出使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)驅(qū)動(dòng)計(jì)算智能。通常，這種基于模型的進(jìn)化算法的性能高度依賴于所采用模型的訓(xùn)練質(zhì)量。而傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，而且受維度災(zāi)難的影響，這類方法通常很難解決維度較高的問(wèn)題，約束了計(jì)算智能方法的應(yīng)用范疇。課題組在IEEE Transactions on Cybernetics上發(fā)表了一種由生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）驅(qū)動(dòng)的進(jìn)化多目標(biāo)算法。