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1.痛點問題 新材料的設計與研發往往面臨挑戰：急需的新材料難以快速篩選設計，而設計出的新材料又難以找到高效且低成本的合成配方，擁有合成配方的新材料又會面臨規模化的長周期探索。根據國家工業和信息化部對30余家大型骨干企業調查結果顯示，130種關鍵材料中，有32%國內完全空白、54%雖能生產，但性能穩定性較差、只有14%左右可以完全自給，亟需新思路來解決我國新材料研發難題。本項目著眼于新材料研發，希望通過創建目前業內空白的智能化新材料研發范式，引領行業智能材料開發自動化服務與工藝的開發。 在數字化、智能化浪潮中，國家和各行業的產業界都非常看重科研的智能化升級。通過持續的交流與調研，我們發現許多企業和研發團隊目前對智能研發存在大量潛在需求，而智能研究服務與工藝的同類競品極少。因此，清華智研將作為一家高新科技企業，以AI賦能研發（AIEmpoweringResearch&Development）為使命，組建國際頂尖水平團隊，向國內引進并自主開發世界前沿的AIforScience技術，打造世界級的AI未來實驗室（World-ClassAIFutureLab）。 2.解決方案 本技術為新材料研發數字化智能服務平臺，可在材料研發過程中對各個尺度以及不同研發階段下進行智能化的加速及分析服務。以各種人工智能算法為核心，如主動學習算法，圖神經網絡，卷積神經網絡等，我們根據不同材料體系的尺度包括三大方面：1.針對分子及晶體等微觀尺度的功能材料研發，設計智能化的深度學習系統。2.針對二維功能材料及其功能性器件、催化劑、膜材料等宏觀尺度，設計智能化的深度學習系統。3.針對功能材料研發的表征儀器等平臺尺度，設計智能化的系統解決方案。這些智能化解決方案能極大地加速新材料尤其是碳中和相關材料的研發速度，從而大大地降低研發成本與時間，為企業獲得有競爭優勢的科研壁壘。 自動化和人工智能助力未來智能實驗室的方方面面，從樣品制備（稱量固體、添加液體、超聲處理.等)，到合成（分配液體，控制溫度，混合，測量pH值，干燥等)、表征（氣相色譜，高效液相色譜，分光光度法等)，通過自動化/機器人的輔助，可以有效提高可重復性，提高信噪比，加快實驗速度。通過人工智能技術，將實驗數據轉換為可操作的智能指導，快速瀏覽并利用復雜的數據，提升認知能力。 智能化研發平臺 3.合作需求 擬成立公司推動該項成果的產業化進程，希望對接 1）工程化、產品化所需的資源； 2）新能源、新材料領域合作企業。

智慧校園是大數據時代、人工智能時代發展的產物,藍鴿AI一體化智慧校園以物聯網為基礎，充分應用5G/人工智能技術經過一體化的設計

西安電子科技大學計算機科學與技術學院智能軟件與系統新技術研究所副教授張亮團隊依托上海瑞金醫院、西安交通大學第二附屬醫院等的新冠肺炎疑似、確診患者肺部CT影像，通過綜合分析新冠肺炎患者的肺部CT影像特點（磨玻璃、體積大小、位置等特征），張亮團隊加快技術攻關，設計開發了基于深度學習的新型冠狀病毒的早期檢測篩查模型系統。

成果創新點 用于癌癥病人的早期篩查以及實時治療效果評價。 相比目前技術具有獨特的優勢： 1.可直接用于血清等復雜體系檢測不需要過分稀釋； 2.普適性較強，適用于不同序列的 microRNA 的檢測； 3.檢測靈敏度高； 4.應用于便攜式以及可穿戴式醫療設備。 技術成熟度 目前處于試驗階段 。 課題組已開發基于血清中 miRNA-21、miRNA-215 以及抑癌基因 let-

用于癌癥病人的早期篩查以及實時治療效果評價。 相比目前技術具有獨特的優勢： 1.可直接用于血清等復雜體系檢測不需要過分稀釋； 2.普適性較強，適用于不同序列的 microRNA 的檢測； 3.檢測靈敏度高； 4.應用于便攜式以及可穿戴式醫療設備 

本項目研發了一套完整的現場數據采集服務支撐技術，提供了數據采集集成服務的商業運營新模式。針對工業互聯網建設過程中普遍存在的現場數據采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網絡安全傳輸、數據質量管理和標準化輸出等多個環節，把經過質量分析和標準化處理后的實時數據，作為產品對接到工業互聯網應用平臺的數據池，供后續數據處理和應用分析。整套技術包括4大模塊：1）智能網關：基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置云服務器；重點研究基于小目標的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統：實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。3）數據管理和標準化處理：數據有效性管理、數據質量評估、數據標準化和數據安全機制。4）智能運維：開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現場數據的傳感、傳輸、管理、輸出和設備運維等一系列工程實現。應用范圍: 1、智能網關： 開發基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置服務器。 綜合接入能力： 包括有線傳感器和特定的無線傳感器、與現有系統的對接 有效感知能力： 實現基于圖像的AI視覺感知能力，重點研究基于小目標的圖像分類算法 安全傳輸能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行傳輸模塊化替換 提供安全的加密手段，保證數據安全 現場調試配置能力： 具有現場WiFi調試功能，方便安裝和運維人員現場配置和檢測 軟件和通信標準版本現場升級 2、AI模型管理系統 需要實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。 樣本管理能力 原始樣本管理、樣本實例庫分類和管理、檢測樣本管理等 模型計算和管理 算力管理：對算力的統籌，外部算力的對接等 算法管理：自主開發算法的管理和調動，外部算法的調用和對接 模型管理：包括模型的功能屬性和已經應用的情況的統計分析 設備管理 設備的AI模型配置能力、AI推演過程的監控、AI推演結果的跟蹤采集和分析 3、數據管理和標準化處理 數據有效性管理 監測數據是否按時上傳、上傳數據是否符合要求、是否為非法數據 告警輸出：把告警信息進行分類，并推送給相關的運維系統 數據質量評估 按照標準對現場采集數據進行多維度的質量分析，為后續數據應用提供參考依據 數據標準化 格式標準化：完善采集時間、地點、單位等屬性， 輸出標準化：按照標準協議與工業互聯網平臺數據池進行對接 數據安全 區域性部署：可以應用戶要求部署在其內網 并行部署：可以通過并行部署，網關上聯多個服務器，確保用戶的可靠性需求 數據回滾能力：可以應工業互聯網平臺要求對數據進行一定期限內的回滾，保證數據在一定時間段內不丟失 4、智能運維 開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提供效率、降低人員成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 運維人員管理 對運維人員的信息、定位、工作狀況管理 巡檢任務管理 對部署的硬件和相關工作環境定期巡查的任務制定、下發、執行過程和結果的記錄和管理 臨時故障處理 對系統自動告警和現場突發狀況的應急處理能力，包括人員調配、處理流程提示和建議、相關情況處置參考案例、后續統計追蹤等。網關核心板實物照片

基于大數據和 AI 的應用，可實現復雜場景下的網絡問題識別、多場景優化方案的協同策略方案的動態和自動化執行。可以構建智能網絡規劃及運維平臺，以實現極致性能和極簡運維，使能新業務的自動化覆蓋優化、移動性優化、負載均衡優化、節能優化、故障分析與定位。同樣可以基于無線數據和視頻數據融合的用戶個體及群體行為在多場景應用下，充分發揮5G的優勢，創造巨大的社會效益。

本項目研發了一套完整的現場數據采集服務支撐技術，提供了數據采集集成服務的商業運營新模式。針對工業互聯網建設過程中普遍存在的現場數據采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網絡安全傳輸、數據質量管理和標準化輸出等多個環節，把經過質量分析和標準化處理后的實時數據，作為產品對接到工業互聯網應用平臺的數據池，供后續數據處理和應用分析。整套技術包括4大模塊：1）智能網關：基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置云服務器；重點研究基于小目標的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統：實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。3）數據管理和標準化處理：數據有效性管理、數據質量評估、數據標準化和數據安全機制。4）智能運維：開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現場數據的傳感、傳輸、管理、輸出和設備運維等一系列工程實現。