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：用于海洋环境观测的长时序、广域、精细的机器人技术。当前对海洋环境观测需求迫切，特别是建立长时序、广域、精细的海洋环境大数据库能够对研究气候变化、极端天气、推进海洋开发、推动海上国防事业发展极为重要。当前水面航行器普遍存在能耗大、有污染、航时短、获取数据少等突出问题，导致长时序、广域精细化的海-气界面观测数据匮乏，制约了海洋气象预报准确性及海洋数据化。长航时多源海洋能驱动技术是破解水面航行器航时短局限的一种创新性技术方案。在海洋环境监测，特别是建立长时序、广域、精细的海洋环境大数据库领域中具有较大的发展空间和市场前景。

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：利用波浪能和太阳能驱动的海洋无人航行器。波浪滑翔器是一种波浪能驱动新型海洋无人航行器，得益于对波浪能和太阳能的高效利用，从根本上摆脱了常规有人装备（或海洋无人航行器）对自身所携带有限能量源的限制，为执行广域、长期化、自主化及全天候的海洋监测任务提供了一种全新的、革命性的解决方案。其主要特点：1. 波浪能和太阳能驱动，无污染；2. 突出的续航力，可在海上持续工作数月；3. 生命力强，适应恶劣海上环境；4. 智能化，可远程实时控制；5. 成本低，高性价比。

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：自主式潜水器，用于海洋油气管道、海中目标的探测。海洋综合探测潜水器是针对目前海洋开发的需求，特别是海洋油气开发的需求而研制的自主式潜水器。该潜水器能够自主航行在复杂海洋环境中，并自主完成对海洋油气管道、海缆、海中目标等的探测、定位与跟踪。

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：用于海底地形地貌测量、特殊目标探测等的水下机器人。该系列智能水下机器人是针对海中目标的探测与识别而研制的特种水下机器人。该机器人是目前海洋探测关键技术研究与开发的试验平台，包括深海热液的探测与追踪技术、水下磁探测技术、水下激光探测与识别技术等。

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：用于深海油气开发工程海底探测考察的潜水器。本项目针对海洋工程，特别是深海油气开发工程对海底探测考察的典型技术需求，完成了“橙鲨”号海洋探测智能潜水器（AUV）的工程化，完成了 2000米的深潜试验和指定范围内的海底探测试验，实现了海底地形地貌和浅层剖面的自主探测技术目标，为海洋工程的前期考察和后期维护检测提供了实用化的海洋自主探测装备，提升了我国在该技术领域的研究、设计和制造水平。

所属分类：电子信息产业

所属单位：江南大学

成果简介：海底地形地貌探测、海洋资源调查等用途的小型探测系统。项目以微机电技术、信息与网络技术、新能源技术等相关学科领域的发展为依托，突破相应的关键技术，在低成本小型化系统集成技术、艇体布局的模块化和标准化技术、面向实际应用的海洋环境探测应用技术以及适应高海况下作业的安全布放与回收技术等方面具有自主知识产权，实现了低成本、可回收和重复使用等高可靠性，并通过具有资质的第三方检验，可用于为我国海洋资源考察和科学研究。

所属分类：电子信息产业

所属单位：江南大学

成果简介：用于河流水文信息探测的航行器。河流水下自主航行器主要以漂流的方式在河流内工作，可以实现全局规划、自主避障、北斗远程通信等功能，主要用途是利用其搭载的 ADCP 实现对河流水文信息的长时间探测，也可以根据需要搭载其它传感器。本项目研制的河流水下自主航行器工作深度 200m，配有多普勒计程仪、磁罗经、深度计、北斗、ADCP、测距声呐等传感器，并预留扩展接口，可根据需要搭载其它传感器。该水下航行器已于 2017 年在黑龙江松花江流域、辽宁大连海域等地完成了基本功能及应用试验，相关技术已申请国家专利。

所属分类：电子信息产业

所属单位：南京工业大学

成果简介：用于海洋环境监测、海上巡逻等任务的无人艇。该项目针对我国深远海海洋动力环境监测的广泛需求，面向广域、长期、高效、智能化海洋探测任务要求，突破远程快速无人艇自主监测系统的总体设计与系统集成技术、复杂海洋环境下自主决策与控制技术、面向工程应用的海洋环境监测技术、系统试验验证技术。该无人艇全长 12.2 米，满载排水量 7.5 吨，配有油电混合动力系统，最高航速超过50 节，最大航程 1000 公里。具有手操、遥控、半自主、全自主四种工作模式。可在四级海况下安全航行。全艇采用模块化设计，可根据需要快速更换任务载荷，自主完成海洋水文气象信息监测、海底地形地貌扫描测绘、首末端观测等多种任务。其先进的控制系统可实现对目标航迹的高精度跟踪，其环境认知系统采用先进的目标检测识别算法，结合实时建模技术，可对雷达、可见光、红外等多种传感器获取的环境目标信息进行快速融合处理，形成对周围环境信息的准确认知。在艇载自主决策系统的指导下可于任意适航水域高效完成多种任务使命，可针对复杂环境中的静态、动态障碍目标进行自主危险规避，以及对动态可疑目标进行自主跟踪追及。

所属分类：电子信息产业

所属单位：南京工业大学

成果简介：用于水下目标探测、环境资料收集等任务的航行器。本项目在前期研究工作的基础上，深入研究了微小型水下航行器系统集成与总体技术、水下目标的区域搜索技术、海上安全收放与自救技术、耐压锂电池能源模块与水下能源补充技术、微小型高效水下集成推进系统优化设计技术研究，为研制具有自主航行和区域搜索能力，并可执行水下目标探测、水下环境资料收集等任务的具有明确应用功能的微小型水下航行器的研发提供技术支撑。本项目研制的水下无人航行器长约 2 米，重约 80 公斤，直径 0.26 米，设计最大工作深度 100 米，设计最大航程 105 公里。2014 年在山东威海海域完成了水下目标自主区域搜索试验及温、盐等水文数据调查试验。

所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工程大学

成果简介：智能制造领域内的人机协作是一项充满前瞻性和战略性意义的研究项目。人机协作旨在实现人类与机器之间更为紧密的合作，以提高生产效率、灵活性和智能性。以下是人机协作领域内研究项目的介绍：提高生产效率。人机协作的研究旨在通过机器与人类紧密协同工作，实现生产过程的自动化和智能化。协作机器人可以与人类工作者共同完成任务，从而加速生产流程，减少生产时间，提高生产效率。这对于制造业来说，意味着更高的产能和更快的交付周期，从而增强企业竞争力。促进产业智能化发展。人机协作的研究项目是产业智能化发展的关键一环。通过将人类与智能机器融为一体，制造业实现了更为智能化的生产流程。这不仅提高了企业的生产效率，还为产业链上下游的协同合作提供了更为智能的平台。应对人力短缺挑战。在一些发达国家，人力短缺是一个日益严峻的问题。人机协作技术有助于弥补劳动力短缺的不足。通过引入协作机器人，可以在需要的领域提供补充性的劳动力，确保生产的连续性和可靠性。推动全球智能制造标准。人机协作项目的开展有助于推动智能制造领域的标准化工作。由于涉及到安全、通信、数据隐私等多个方面，制定相关标准有助于确保不同厂商的设备和系统可以有效地协同工作，促进全球智能制造的发展。我们通过将先进的机器学习模型（例如深度图神经网络学习）集成到计算机视觉和自然语言处理技术中来识别人类手势、面部表情和语音来实现这一目标。使用与机器人或人类的显式通信可确保同伴收到有关人类或机器人意图的某些信息，并增强有效的人机协作。我们提出的项目与目前国家战略的“智能制造”战略非常契合，并且有可能在国内和国际上产生强大的学术和经济影响。

所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工程大学

成果简介：本项目重点围绕分布式安全计算框架、轻量级隐私保护模型聚合、预测鲁棒性提升以及安全计算系统研发等开展研究，创新性设计了一种隐私保护的轻量级分布式训练框架、节点资源感知的自适应轻量级模型聚合方法等，提升系统的隐私保护能力、计算效率和鲁棒性。通过研发工业数据安全计算系统，部署“端边云”计算设备，提高产品生产效率和质量，能够广泛应用于船舶、汽车等离散制造行业的智能工厂。目前未产业化。

所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工程大学

成果简介：数据资产化中的可信数据协同成果体现了“数据主权，可信协同”的数据社会化协作性新模式。签发首张数据资产凭证，为数据资产解决方案，为数据要素流程规范标准和机制，成果被黑龙江省和海南省科技厅选中，受邀参加中国东盟博览会，在工业互联网、民生保障、数字经济等领域完成不少于50项应用。