所属分类：电子信息产业

所属单位：金现代信息产业股份有限公司

成果简介： 产品融合人工智能、物联网、AI大语言模型等技术，围绕国家安全生产政策要求和行业规范，借助信息化手段帮助企业管控风险、消除隐患、规范作业过程、加强员工安全意识、提高工作效率，建设内容覆盖安全生产管理全过程及全要素，适用于多个行业，能够整合多种监测设备和数据类型，利用先进的人工智能技术进行实时分析和预警，从而提高安全生产的管理水平和预防能力，推进企业实现“人防”向“技防”的迈进，与企业一起守护安全生产。 产品功能主要包括安全生产一张图、双重预防机制管理、特殊作业全过程管理、人员自动定位、智能视频监控、智能巡检、教育培训等模块，应用数字化技术，解决隐患排查不精准、风险管控不落实等安全管理痛点和难点，并预留接口，做好与省、市政府、中国中化端数据互联互通，切实做好企业的安全生产管理信息化建设，强化对事故易发多发部位和环节的监测预警、信息化管控，坚决遏制各类事故发生。 与国内外产品相比，平台是以国家信息化建设指导基础，结合我国相关行业实际业务，根据时代发展需要而设计的具有中国特色的产品，能够切实帮助企业做好安全生产管理信息化建设，强化对事故易发多发部位和环节的监测预警、信息化管控，坚决遏制各类事故发生，解决隐患排查不精准、风险管控不落实等安全管理痛点和难点。 本产品成熟度高，目前已经在中国石化、北京奥信化工、胜星集团、晋西车轴、广西惠禹粮油、中色正锐等多家不同行业的企业成功实施，通过对市场和行业的调研，结合政府发布的安全方面的相关文件，产品可推广行业较多，主要包括化工、危险化学品、煤矿、医药、石油开采、冶金、有色、建材、机械、轻工、纺织、烟草、商贸、非煤矿山、建筑、交通运输、燃气、教育等，后期公司将加强在上述行业的产品推广应用。 产品凭借技术优势，先后获批国家工信部工业互联网APP优秀解决方案、2023年度工业APP创新100强、“软件赋能制造业升级”优秀案例、山东省软件产业高质量发展重点项目、山东省大数据“三优两重”项目优秀大数据解决方案等荣誉称号。

所属分类：电子信息产业

所属单位：金现代信息产业股份有限公司

成果简介： 轻骑兵低代码开发平台是公司自主研发的以代码生成为核心能力的软件开发工具。平台基于公司20多年服务大型企业数字化的成熟经验，以云原生、模型驱动、前后端分离、安全开放等架构与设计理念进行打造，用户通过可视化拖拽和快速配置的方式开发软件，无需代码或通过少量代码就可以快速生成高体验的应用程序，从而使客户降低对开发人员数量和能力的要求，提高开发效率，降低软件项目开发成本。目前，公司已将多年的企业级技术服务经验与AI智能中台等解决方案深度融合，迭代优化为轻骑兵低代码PaaS平台，可以为企业提供更加全方位、全周期的数字化转型支撑。 轻骑兵市场表现良好，客户分布广泛。平台客户群体已覆盖电力、航天、金融、制造等行业，典型客户包括航天二院、华能集团、国网华中科技、中铁电气化局、重汽集团、潍柴动力、中建八一数科、中泰证券、玫德集团、中软系统工程公司、青岛地铁数科院、豫光金铅、广东宝丽华、山东鲁软、山东机场、日照钢铁、北京金风慧能等。 轻骑兵借助通用大语言模型技术，构建了AI低代码垂直应用。目前，公司团队已基于支持私有化部署的智谱华章ChatGLM3大语言模型构建了低代码领域的专有大模型，实现了数据模型的自动生成和表单自动构建，并提供自然语言交互的应用智能搭建能力，智能推荐生成功能模块、数据模型、表单、代码等，提高配置开发工作的效率和准确率，从而进一步提升了平台的易用性和开发效率。 轻骑兵竞争力强，获多方权威机构认可。近年来，轻骑兵凭借先进的技术能力和较高的客户满意度，先后获得工信部“鼎信杯”信息技术应用创新优秀应用产品奖、工信部工业互联网APP 优秀解决方案、2022-2023年优秀创新软件产品、2023工业软件优秀产品等荣誉奖项。同期，轻骑兵获得政府认可，先后获批2021 年度山东省重点研发计划（重大科技创新工程）科研项目、山东省软件产业高质量发展重点项目、2023山东省数据要素领域突破性创新技术奖、山东省首版次高端软件产品、山东知名品牌等认可。2022 年，平台被海比研究院纳入《2022 中国企业数智服务市场趋势洞察报告》，并位居明星象限，跻身国内第一阵营。

所属分类：电子信息产业

所属单位：西安科技大学

成果简介：安全生产智能应急指挥平台是企业信息化建设的一部分，采用工业互联网平台建设思路，实现统一架构和管理，为不同业务部门提供按需服务。它依赖分布式安全监测监控系统，提供了协议转换接口和大量计算分析。救援行动预案专家系统采用案例和规则推理，生成救援预案。计算机系统通过前处理、计算分析、后处理的三个过程进行安全分析。应急救援对通信系统和设备有高要求，现阶段主要应用于事故灾难应急救援，包括生产安全事故、交通运输事故、公共设施和设备事故等，后续可拓展到自然灾害和其他场景。

所属分类：电子信息产业

所属单位：西安科技大学

成果简介：光电透明玻璃显示产品采用自研的系列导热型粘结材料结合PCB刻蚀和光刻技术，利用35-70微米的HTE电解铜箔在玻璃表面形成线路，并通过高温焊锡贴片、PVB夹胶形成模组，完成本项目所需的大幅面天地出线结构光电屏幕模组。

所属分类：电子信息产业

所属单位：湖北大学

成果简介： 产品缺陷/瑕疵检测台是一款可自学习的表面缺陷/瑕疵检测系统，自动化程度高、工作快速高效。可对工业场景目标物同时进行多面的缺陷/瑕疵检测、信息识别/提取等，并可通过控制工业机器人，对目标物进行识别、抓取、分拣。该系统的自学习模块可适配多种待测产品，即使更换不同类型的受检产品，也无需重复购买整套检测设备，极大降低了用户成本。通过数字孪生体建模，实现虚实映射，构建云端可视化虚实交互展示平台，可用于企业生产的可视化协同管理与远程监控；模拟生产运行状态，降低生产决策成本，提高生产效率。 由于工业检测目标易出现外观缺陷、夹杂、破损、污点、色差等瑕疵，导致识别侧的边缘服务器计算负载激增，容易计算过载导致识别精度下降的问题，提出了计算量均衡与自适应调节边缘计算技术，挖掘了计算量变化与识别精度之间的内在关系，细粒度刻画了节点任务数量和位置分布特征，分析了异常事件发生时计算负载容易在空间上形成聚集效应的特性，挖掘了负载激增引发的计算量与空间内边缘服务器有限计算资源之间的矛盾关系。 成果深度融合计算机视觉、物联网、大数据、边缘智能等关键技术，可实现复杂工业场景中的目标识别、检测、定位及移动节点的自组网，识别准确率高，响应速度快；通过数字孪生建模与虚实映射，构建了云端可视化虚实交互平台，可应用于产品瑕疵检测、智能分拣、包装检测、生产可视化协同管理与远程监控，助力工业企业实现智能制造。

所属分类：电子信息产业

所属单位：湖北大学

成果简介：1、智能分导诊：帮助患者找对科室，找准医生，解决挂错号问题； 2、全科预问诊：模拟医患对话，自动生成结构化病历； 3、用药建议：辅助医疗机构为患者提供个性化用药指导及用药服务； 4、健康咨询：不受限制的自由问答模式，健康问题咨询； 5、症状自诊：智能评估用户可能的患病情况； 6、报告解读：自动识别检查检验报告并转换为结构化数据； 7、中医药助手：提供中医药相关知识和养生保健建议； 8、病程助手：利用人工智能技术辅助医生书写病程记录； 9、出院小结：利用人工智能技术辅助医生书写出院小结； 10、辅助诊断：利用临床病历和医学知识对患者疾病进行预测； 11、病案信息技术：提供专业ICD编码查询与病案咨询服务； 12、病理图像：采用人工智能技术实现对病理图像的分割、检测等功能； 13、智能信息库：管理内外部文件资源，形成多模态智能知识管理； 14、实习医生助手：全科医学咨询、症状分析、学习资源等医生学习服务；

所属分类：电子信息产业

所属单位：西北农林科技大学

成果简介：自主研发基于Pixhawk飞控并搭载多光谱相机、可见光相机和热红外相机的多种无人机遥感监测系统。多旋翼多光谱航拍系统载重1.5 kg、续航时间15 min；固定翼无人机载重500 g、续航时间40 min；固定翼垂直起降无人机载重1 kg，续航时间30 min，采集的图像分辨率达到厘米级。作物需水地面无线传感器网络及精准灌溉系统：开发了土壤水分无线传感器网络实时监测系统、地面和喷灌机机载的热红外实时测温无线传感器网络系统、中心支轴式喷灌机变量喷洒技术及系统、变量灌溉处方图生成软件及灌溉决策支持系统等。作物需水无人机遥感诊断模型及软件：利用无人机多光谱监测图像，结合点多次大田实验结果，构建监测农田土壤含水率的方法—波段系数法，无人机遥感数据与土壤含水率相关系数达0.7，对陕西杨凌汇承果业基地、聚良农场等地进行了诊断应用。

所属分类：电子信息产业

所属单位：西北农林科技大学

成果简介：研发了电动拖拉机重心纵向调节技术、无需额外配重的作业模式等一系列先进的电动拖拉机技术体系与模式，在陕西省杨凌示范区进行试验与示范应用。研究的“无需额外配重的作业模式”通过使用电动拖拉机的动力电池等效拖拉机原有配重，简化电动拖拉机结构降低成本；研究的“电动拖拉机重心纵向调节技术”利用动力电池位置自动调整的方法进行电动拖拉机重心自动、实时、精准调节，保证电动拖拉机作业的稳定性和牵引性能。课题关键技术示范实现犁耕作业质量提升15%，节能50%以上。重心可调型电动拖拉机在满足传统燃油型拖拉机行驶速度、牵引效率等性能的基础上，同时具有维修保养方便和地区适应性强的优点，特别是在温室和小地块农田等环境下具有良好的作业效果。该技术在提高农业现代化水平、实现节能降本增效的同时，对提升耕作质量和电动拖拉机经济性能、缓解耕作土壤环境恶化和生态环境恶化有重要推动作用。

所属分类：电子信息产业

所属单位：西北农林科技大学

成果简介：智慧植物云仓是创新型高技术系统农业智能装备，由西北农林科技大学机电、园艺、生命、食品等学科平台及食用菌中心联合研发推出，是智慧农业关键技术、农业智能装备和现代植物工厂融合的前瞻性科研成果，云仓体系充分结合数字和精准农业科研成果，应用先进的模块化植物工厂设计制造和管理技术系统，具备智慧、高效、灵活组织、超低能耗、超高产出以及绿色有机等方面的特色和领先性，实现了优质高产的同时，最大程度减少了设施和人工的投入、提高了产出品质和生产效率、降低了生产能耗和废气排放，是植物工厂技术系统提升的重要途径和发展方向之一。相对传统设施化植物工厂，智慧云仓分布式植物工厂前期一次性可投资降低45%左右、土地节约70%、生产能耗费用降低58%左右、员工数量减少70%左右、工厂化生产寿命稳定期提高50%左右，同时实现了全年连续生产、根据需求即时更换种植品种，实现产品免洗、免霾、高价值和零农残的基本要求。西农大智慧植物云仓是新时代设施农业理念创新和技术引领型农业智能装备，是具备自主知识产权的一种高度智能模块化、集约分布式的移动植物和食用菌工厂。

所属分类：电子信息产业

所属单位：西北农林科技大学

成果简介：节能日光温室或连栋智能温室均可，智慧农业物联网自动控制解决方案，采用手机APP及电脑应用软件，配合可视物联网专用摄像机及日光型传感控制器，可实时监测农业现场传感器数据，如温湿度、光照度，土壤水分，CO2浓度及现场实时图像，并可对现场的执行器进行远程自动控制，如卷帘、通风、补光、喷滴灌等。双向控制，综合传感器（温度湿度光照度）、雨雪传感器、CO2浓度、土壤水分、土壤温度、EC值等。各种传感器数据2秒钟刷新一次，各执行器响应时间小于0.5秒钟。

所属分类：电子信息产业

所属单位：西北农林科技大学

成果简介：该成果在应用上属于智慧农业——果品智能识别领域，在技术上属于AI领域中基于深度学习的轻量化无损目标检测的最新研究之一。针对现有水果图像识别系统一般只识别到“属”或“类”，细粒度识别的产品少，且前期预处理步骤较复杂，我们通过改进现有的目标检测模型YOLOv5，提出一种适合细粒度图像的快速且精确的轻量级果脸识别模型，构建了一种针对猕猴桃品种和产地的细粒度模型及数据集，开发了一个着眼于真实场景下的细粒度、轻量级、易落地的果脸识别与定位系统，在提高分类速度方面形成突破。本项目研究成果可应用于果品无损溯源、果品采后分级分类处理、无人超市水果自助销售等方面，具有极大的应用前景，在节约人力资源、提高效率的农业果品应用中具有良好的推广价值及社会经济效益。

所属分类：电子信息产业

所属单位：西北农林科技大学

成果简介：本项目在技术上属于SLAM（同时定位与地图构建）机器人领域，在应用上属于智慧农业田间场景数字化与识别定位领域。目前三维重建算法以，精度较好的采集数据过程较为复杂，而实时算法需要GPU加速，复杂度较高、，且应用范围主要为光照条件良好、地面较光滑的室内场景，而对于田间场景这样受光照影响强烈、环境中含有较多不确定因素，其重建过程复杂、效果精度较差。针对激光雷达数字化无法适应田间快速、精准机器人定位问题，我们结合深度传感器及智能小车开发了基于ORBSLAM2的低成本、高效率田间作物三维场景实时重建系统。解决了：田间复杂农作物场景的高质量稠密地图三维重建，支持单目、双目、RGB-D等多种模式，在系统失效后能够迅速重定位。本项目研究成果可用于农业田间导航、机器人采摘、农业元宇宙，具有极大的应用前景、良好的推广应用价值及社会经济效益。