基于多源遥感和现场调查等数据、采用深度学习和智能感知等先进技术，构建生态系统空间组成主要类型(森林、草原、河湖湿地、沙地和农田等)宏观结构的动态感知与快速识别模型;集成数据、算法、模型，对遥感、气象、生态等多源异构数据进行融合，通过集成时空动态遥感、生态系统关键参量、气象变量等大数据，构建人工智能大数据模型，提出基于知识的生态过程和关键参数解析算法，实现生态系统过程精准监测;研发生态安全态势感知模型，实时捕捉生态安全态势的变化，评估生态安全屏障潜在风险，建立生态安全屏障智能监管的监测预警评估平台，提供可视化的生态风险评估结果和预警信息，实现北方生态安全屏障智能监管:在生态安全屏障建设重要区域(退化草原区、生态保护修复工程区、生物多样性保护区等)，开展智能监管体系的试点示范。
研发适应内蒙古高风速、沙尘环境的长航时垂起固定翼无人机与多模态传感器等集成方法，支撑光伏电站缺陷检测:构建“空-地-数据”协同巡检网络，集成多模态传感器与人工智能算法，优化巡检路径，提升巡检效率:开发实时火情预警系统，研发火情监控与灭火无人机，结合5G通信与低空气象数据，实现火情快速识别;研发智能无人机系统，执行大基地光伏组件清洁任务，结合高精度导航系统，实现光伏板高效清洁与维护:研发无人机与风电塔筒机器人协同巡检运维系统，提升风机叶片、塔筒损伤检测准确率:集成无人机与机器人多模态数据，构建风电设备三维模型，实现故障精准诊断与预测性维护;实现无人机与机器人协同作业效率提升，降低风电机组停机时间。
研发集飞行计划报备、申请、回放及空域动态批复于一体的低空飞行数字化监管平台，实现全流程管理;借助云平台、大数据和移动互联网，实现数据实时传输与跨部门协同审批;整合多源数据，通过人工智能技术实现异常报警，提升风险预警能力:利用大数据与深度学习技术构建多维交通流预测模型，实现对低空交通态势的精准预判;设计智能容流调控机制，动态分配飞行任务资源，有效缓解流量不均引发的安全隐患:研发实时数据融合与动态调度算法，优化调度策略，降低多类场景冲突风险;构建动态可扩展的低空三维网格模型，创新研发低空智能航路规划算法;在试点区域研发部署频谱监测、光电雷达Remote ID等监视设备，实现实时监控与数据采集，收集现场数据和用户反馈，评估综合监管控服平台性能。
针对特色药材功能成分含量提取率较低、化学提取步骤繁琐和污染较大等问题，研究极端生物菌群对于药用植物纤维素降解能力评价方法和功能成分释放的分子机制，研发强化植物功能成分的绿色生物炼制技术，研发和优化适合药用植物功能成分生物提炼的固相发酵设备，研究固相发酵过程中复杂生物炼制菌群的动态变化，揭示功能成分含量变化与炼制菌群组成之间关系，研发炼制菌群的监控与调控技术，结合合成生物学、生物组学与人工智能等方法，建立和优化生物炼制人工菌群底盘，创建高效的生物炼制生产工艺，建成生物炼制技术驱动的功能成分生物强化技术产业示范。
在智能化施工机器人技术研发合作中，企业有着多方面的需求。技术突破上，需融合激光雷达与摄像头等多种传感器技术，利用激光雷达快速构建施工现场三维空间模型并精确测量距离，结合摄像头捕捉丰富视觉纹理细节，达成高精度环境感知，清晰呈现地形起伏、障碍物分布及施工材料堆放位置；借助先进图像识别算法深入学习各类施工材料特征与不同施工目标特点，精准辨别施工材料与目标，为后续施工操作提供准确依据。
企业寻求智能化施工机器人技术研发合作，在技术上，需融合激光雷达与摄像头实现高精度环境感知，借图像识别辨别材料与目标；达成厘米级定位，遇变化能重新规划路径，利用柔顺控制实现人机协同；依据现场实时决策施工，通过数据自主学习优化流程。产品性能方面，要适应高温、多尘等恶劣环境，借助冗余设计保障长期无故障，提高施工速度、缩短工期，依靠精准控制确保质量一致，通过模块更换适应多种场景，运用通用算法兼容多样施工工艺。
寻求技术合作，致力于打造智能化施工管理系统。当下施工管理面临诸多难题，传统管理模式效率低下，依赖人工记录与沟通，信息传递滞后且易出错，导致施工进度难以精准把控，时常出现延误。同时，资源调配缺乏科学规划，人力、材料、设备等资源浪费现象严重，增加了施工成本。施工现场安全管理也存在漏洞，难以实时监测安全隐患，对工人的安全保障不足。
对自研的“灵工谷”平台进行整体的技术研发升级，优化系统性能、提升用户体验、加强数据安全及增加平台功能的拓展性和可维护性
工程造价数字化生产技术：利用BIM技术、云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能区块链等技术实现管理。
主要业务为光刻机，光学量检测，激光衍生等半导体设备的开发和销售。针对当前半导体先进封装领域对量检测设备的需求，我司正在研发一种针对晶圆上超大数量（亿级）微凸块（um级）纳米级量检测高精度高产率设备。期望
输电系统运行检测的核心需求主要聚焦于保障输电的可靠性、安全性、高效性，及时发现并处理潜在故障隐患，确保电力稳定供应。具体如下： 设备状态监测：实时掌握输电线路、变电站内各类设备（如变压器、断路器、绝缘子、互感器等）的运行状态，包括温度、压力、振动、绝缘性能等参数。例如，利用红外测温技术监测变压器绕组和接头温度，判断是否存在过热故障；通过局部放电检测技术监测绝缘子的绝缘状况，及时发现潜在的绝缘缺陷。 故障诊断与定位：当输电系统发生故障时，能够快速准确地诊断故障类型（如短路、断路、接地等）和故障位置。借助故障录波装置记录故障发生时的电气量变化，结合故障分析算法，实现对故障的精准定位和原因判断，以便维修人员迅速进行抢修，减少停电时间和损失。 电能质量监测：监测输电线路中的电压偏差、频率偏差、谐波含量、电压波动与闪变等电能质量指标。电能质量问题会影响电力设备的正常运行和使用寿命，通过实时监测，及时采取措施进行调整和治理，确保为用户提供高质量的电能。 负荷监测与预测：实时监测输电线路的负荷情况，掌握电力需求的变化趋势。运用数据分析和预测模型，对未来一段时间的负荷进行预测，为电力调度和电网规划提供依据，合理安排发电计划和输电容量，避免出现过负荷或低负荷运行情况，保障电网的安全稳定运行。 环境监测与适应性评估：考虑输电系统所处的自然环境因素，如气象条件（温度、湿度、风速、雷击等）、地理环境（地形地貌、地质条件等）对输电设备的影响。安装气象监测设备和地质监测传感器，实时获取环境数据，评估环境因素对输电系统运行的影响程度，提前采取防护措施，如安装避雷装置、防风加固设施等，提高输电系统的环境适应性和抗灾能力。 通信与数据传输：建立稳定可靠的通信网络，确保监测数据能够及时、准确地传输到监控中心。采用有线通信（如光纤通信）和无线通信（如 4G/5G、卫星通信）相结合的方式，保障数据传输的连续性和实时性。同时，对传输的数据进行加密处理，防止数据泄露和篡改，确保数据安全。 系统集成与智能化管理：将各个监测子系统进行集成，实现数据的统一管理和分析。利用大数据、人工智能、云计算等技术，对海量监测数据进行深度挖掘和分析，实现对输电系统运行状态的智能评估和故障预警，提高运维管理的智能化水平和决策的科学性 。 分享
导向与定位技术： 精准感知：依靠先进的图像识别技术，能清晰分辨地面虚拟轨道线的细微标识与特征，在复杂光照（如强光直射、夜晚暗光、雨雾天等）及地面状况（如磨损、污渍、积雪覆盖等）下，也能精准识别。同时结合高精度北斗定位，确保定位精度在厘米级，实时获取列车精确位置。 融合技术：实现图像识别与卫星定位等多源数据的深度融合，有效互补不同技术短板，提升导向与定位的稳定性和可靠性，降低外界干扰影响。 动力与储能技术： 高效动力：采用永磁同步电机等高效动力设备，实现分布式动力配置，优化动力输出与协同控制，保障列车在不同路况（如爬坡、转弯、加速、减速）下都能稳定运行，具备至少 13% 的爬坡能力，满足城市复杂地形需求。 先进储能：使用高能量密度锂电池，实现快速充电，充电 10 分钟续航达 25 公里以上；探索氢燃料电池技术应用，提升续航能力至 200 公里以上，还需优化储能系统管理，确保安全稳定运行。 转向与行驶控制技术： 灵活转向：运用全球首创双冗余全电控电驱转向控制技术，实现全轮电驱转向，降低转向内轮差，使列车最小转弯半径达 15 米，能灵活通过狭窄街道和弯道，提升在复杂城市道路的通行能力。 智能行驶：通过自动循迹系统，结合车辆动力学模型与传感器数据，实时调整行驶参数，实现列车沿虚拟轨道自动行驶，保障运行安全，提升运行效率和舒适性。 通信与信号技术： 车地通信：利用 5G 等先进通信技术，构建高速、稳定、低延迟的车地通信链路，实现列车与控制中心间大量数据（如运行状态、位置信息、故障诊断等）的实时传输，为列车运行控制和调度指挥提供支持。 信号优先：开发车、地、人信号耦合技术，使列车在路口能获取优先通行权，根据交通流量和列车运行情况，动态调整信号灯时长，减少等待时间，提高运行速度和准点率。 车辆集成与系统优化技术： 系统集成：对各子系统（如动力、转向、制动、通信、信号等）进行模块化设计与高度集成，明确各模块功能与接口标准，确保系统间协调运行，便于安装、调试、维护和升级。 智能运维：构建智能运维系统，运用大数据分析、人工智能、物联网等技术，对列车运行状态实时监测、故障诊断与预测，提前预警潜在故障，制定合理维护计划，降低运维成本，提高运营可靠性 。 分享
正射栅格数据自动矢量化为地形图，核心需求围绕数据处理、算法应用、精度保障、功能实现以及系统兼容性与扩展性展开，以下为详细描述： 数据处理：能够快速读取各类格式的正射栅格数据，如常见的 TIFF、JPEG 等，支持多波段数据。针对不同来源、分辨率和质量的正射栅格数据进行预处理，包括去噪、增强、几何校正、配准等，去除图像中的噪声干扰，提升图像的清晰度和对比度，确保栅格数据的地理位置准确无误，与实际地形精确匹配。 算法应用：运用先进的边缘检测算法，精准识别正射栅格图像中各类地形要素的边缘，像道路、河流、建筑物轮廓等；利用特征提取算法，提取地形要素的关键特征，如地形的高程特征、地物的形状特征等；借助分类算法，对不同的地形要素进行分类，比如将植被、水体、建筑物等区分开来。同时，要不断优化这些算法，以适应复杂多样的地形和地物情况，提升矢量化的准确性和效率。 精度保障：矢量化结果需达到较高的精度标准，平面位置精度和高程精度要满足相关地形图绘制的规范要求，例如在大比例尺地形图绘制中，平面位置误差控制在极小范围内，高程精度也能准确反映地形起伏。通过引入精度评估机制，对矢量化结果进行实时或事后精度检测，一旦发现精度不达标，能及时调整参数或重新处理。 功能实现：自动识别并矢量化多种地形要素，涵盖等高线、水系、道路、居民地、植被覆盖区域等，确保地形图要素的完整性；将矢量化后的地形要素按照地形图的标准分层存储和管理，方便后续的编辑、查询和分析，例如等高线存放在等高线图层，道路存放在道路图层；为用户提供直观、便捷的交互界面，支持用户对矢量化结果进行手动编辑和修正，比如对错误的地物边界进行调整，补充遗漏的地形要素等。 系统兼容性与扩展性：系统能与常见的地理信息系统（GIS）软件无缝对接，实现数据的共享和交换，方便用户在不同的 GIS 平台上进行进一步的分析和应用；具备良好的扩展性，可根据未来业务发展和技术进步，方便地添加新的功能模块或算法，以满足不断变化的需求，如后续集成更先进的人工智能算法，提升矢量化的智能化水平 。 分享
净化效率提升： 高效净化技术升级：研究和采用更先进的过滤技术，如静电吸附、光催化氧化、活性炭改良等，提高对各类污染物（如 PM2.5、甲醛、细菌、病毒等）的去除效率，确保在单位时间内净化更多的空气。 气流优化设计：优化空气净化机的风道结构和风机性能，使空气能够更均匀、快速地流过净化模块，减少净化死角，提高整体净化效果。 智能控制优化： 精准环境感知：配备更灵敏、全面的传感器，实时监测空气中的污染物浓度、温度、湿度、挥发性有机化合物（VOCs）等参数，为智能控制提供准确的数据支持。 智能联动与自适应控制：实现多台空气净化机之间的智能联动，根据不同区域的空气质量状况自动调整运行模式和工作强度；具备自适应控制能力，根据环境变化和用户需求自动优化净化策略。 远程控制与交互：完善手机 APP 或其他智能终端的远程控制功能，用户可以随时随地对空气净化机进行开关、调节参数、查看运行状态等操作；同时，提供友好的交互界面，方便用户了解空气质量和设备运行情况。 系统稳定性增强： 硬件可靠性提升：选用高品质的电子元件和机械部件，提高设备的耐用性和稳定性，减少故障发生的概率；加强设备的散热设计和防护措施，确保在不同环境条件下都能正常运行。 软件系统优化：优化智能控制软件的算法和架构，提高系统的响应速度和稳定性；具备数据备份和恢复功能，防止因数据丢失导致设备运行异常。 网络稳定性保障：对于分布式空气净化机系统，确保网络连接的稳定性至关重要。采用可靠的无线通信技术（如 Wi-Fi、蓝牙 Mesh 等），并具备网络故障自动检测和恢复功能，保证设备之间的数据传输和控制指令的正常下达。 节能环保改进： 能效优化：通过优化风机转速控制、净化模块工作模式等，降低设备的能耗，在保证净化效果的前提下实现节能环保。 环保材料应用：在设备制造过程中，选用环保、可回收的材料，减少对环境的影响；同时，优化净化模块的使用寿命和更换周期，降低废弃物的产生。 用户体验提升： 噪音控制：采用先进的降噪技术和静音设计，降低设备运行时产生的噪音，为用户提供安静舒适的使用环境。 便捷维护：设计易于拆卸和更换的净化模块，方便用户进行日常维护和保养；同时，提供设备维护提醒功能，确保设备始终处于最佳运行状态。 个性化定制：根据用户的不同需求和使用场景，提供个性化的净化方案和功能设置，满足用户多样化的需求。
高效化系统化预测性维护技术
半导体行业的标准与产品性能要求，围绕着技术、质量、可靠性与环保可持续性展开，核心需求可描述如下： 技术性能： 高集成度：在有限的芯片面积内集成更多的晶体管和电路元件，实现功能的多样化与小型化，提升单位面积的计算能力和存储容量，满足各类电子产品对轻薄便携与高性能的双重需求。 高速运行：追求更快的信号传输速度和更高的时钟频率，减少数据处理延迟，以适应大数据、人工智能、5G 通信等高速发展领域对海量数据实时处理的迫切需求。 低功耗：降低芯片在运行过程中的能耗，减少发热，延长电池续航时间，不仅符合节能环保的时代趋势，也有助于提升电子产品的稳定性和使用寿命。 质量标准： 卓越的良品率：确保生产过程中符合质量标准的产品比例达到极高水平，严格控制生产工艺中的每一个环节，从原材料采购、芯片设计、制造到封装测试，全方位降低次品率，降低生产成本，提升企业市场竞争力。 精确的尺寸精度：遵循严格的光刻技术节点标准，实现纳米级别的线宽控制和图案精度，保证芯片内部电路结构的精准构建，为实现高性能、高可靠性奠定基础。 稳定的参数一致性：保证同批次以及不同批次产品之间的电学参数（如阈值电压、电流增益等）高度一致，确保电子产品在大规模生产过程中的性能稳定性和兼容性。 可靠性要求： 长寿命：在复杂的工作环境和长时间的连续运行中，保持性能稳定，不易出现故障，满足航空航天、汽车电子、工业控制等对可靠性要求极高的应用领域的长期使用需求。 高抗干扰能力：具备出色的抗电磁干扰（EMI）和抗静电放电（ESD）能力，在各类电磁环境中正常工作，避免因外界干扰导致的数据错误或芯片损坏。 耐环境应力：能够承受高温、低温、高湿度、振动、冲击等恶劣环境条件，确保在不同地域和应用场景下都能可靠运行。 环保与可持续性： 绿色制造：在生产过程中减少对环境有害的化学物质使用，如含铅、汞等重金属以及挥发性有机化合物（VOCs），推广使用环保型材料和工艺，降低生产过程中的污染物排放。 可回收设计：从产品设计阶段考虑可回收性，便于在产品使用寿命结束后，能够高效地进行拆解、回收和再利用，提高资源利用率，减少电子垃圾对环境的压力 。 分享半导体行业标准和产品性能要求的发展趋势是什么？不同类型的半导体产品对性能要求有何差异？如何确保半导体产品在实际应用中的可靠性？
同时具有远红外波加热、旋磁马达震动按摩的技术开发
我国越来越重视工业互联网的发展,传统的工业互联网受到数据资源和复杂度的影响无法实现高效的数据资源管理,因此需要基于云计算设计新的工业互联网数据资源管理平台,硬件部分设计Intel Sandy Bridge处理器,主储存器以及P M U信息收集器,软件部分首先设计工业互联网数据资源管理架构,其次基于云计算设计数据资源管理功能模块,最后设计数据库,实现工业互联网数据资源管理.工业互联网平台的建设对于企业实现数字化转型非常重要。通过优化生产过程、降低成本、提高产品质量和推动智能制造等方面的作用，工业互联网平台可以帮助企业提升竞争力，适应市场变化，实现可持续发展。因此基于云计算的工业互联网数据资源管理平台的开发具有巨大潜力和美好前景。