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融资目标：2000万元(出让10%股权,投后估值2亿元)。 第一阶段：400万 2026年 Q1 原型机优化与客样交付保障以及市场拓展； 第二阶段：800万 2026年 Q3 二代设备开发与AI算法与材料库升级； 第三阶段：800万 2027年 Q1 设备升级、设备量产、供应链优化；
融资目标：2000万元(出让10%股权,投后估值2亿元)。 第一阶段：400万 2026年 Q1 原型机优化与客样交付保障以及市场拓展； 第二阶段：800万 2026年 Q3 二代设备开发与AI算法与材料库升级； 第三阶段：800万 2027年 Q1 设备升级、设备量产、供应链优化；
该项目通过整合AI视觉动作评估、体能数据化及多模态特征融合技术，解决多源数据运动捕捉分析难、运动表现进行难量化、运动反馈与建议依赖专业指导的难题，填补行业人工智能应用空白。
该项目针对复杂的非结构化动态场景，研发具备多模态交互与自主操作能力的具身智能服务机器人，实现自主环境感知、流畅人机交互、智能决策与自然运动操作规划：1、任务驱动的模块化本体设计与形态协同优化机制。构建标准化接口与协议，结合AI设计和仿真优化，实现机器人的快速适配与性能调整。2、跨模态语义对齐与感知-行为融合的大模型框架。构建VLAM框架，多模态对齐，实现任务理解与动作规划，提升适应与决策能力。3、面向多形态机器人的统一大脑与控制策略迁移机制。融合VLM与MoE构建形态无关的统一决策中枢系统，实现多任务自适应与策略迁移。4、融合域自适应与安全约束的虚实迁移学习框架。构建高保真仿真环境，实现策略迁移与安全强化学习，提升迁移实用性和鲁棒性。5、多模态融合测试平台与全链路评估体系一体化设计。设计集成测试平台，融合多模态感知，构建评估体系，提升集成效率与可重复性。6、任务驱动的端到端应用部署与进化式自适应优化框架。建立全链路集成框架，构建跨平台协同机制，引入反馈闭环优化，加快系统部署转化。7、构建全流程协同的智能数据闭环。构建数据元模型，部署智能化工具链，搭建可视化协同平台，实现多模态数据协同与高效管理。
高效化系统化预测性维护技术
钢铁工业进入 “数据 - 模型双驱动” 能效管理新阶段，多源异构数据是工业大模型训练及各能效优化场景的核心支撑。当前钢铁生产全流程数据存在类型分散、覆盖不全面等问题，数据质量与融合深度直接影响能效优化决策的准确性，亟需构建全场景、高可靠的智能数据感知体系。 钢铁生产多源数据处理遇到的技术瓶颈： （1）数据采集覆盖不足，对工艺过程离散指令、非结构化视觉信息等特殊类型数据采集能力弱，难以获取全流程多维度数据； （2）数据质量管控难，存在异常值、量纲不统一、时序特征不明确等问题，直接降低数据可用性； （3）多模态融合深度不够，传统方法难以挖掘跨模态数据（如设备状态与视觉信息）间的能效关联规律，无法形成高置信度数据支撑。
1、技术背景 “双碳” 战略下，钢铁能效优化需依托大规模模型挖掘生产规律，同时解决数据传输压力与模型协同问题。当前纯数据驱动大模型易脱离工业实际，边缘侧小模型知识储备不足、响应滞后；且钢铁生产高频高体量数据导致云边传输带宽紧张，模型分散管理易出现版本混乱、异常难诊断，制约能效优化全链条稳定性，亟需构建 “大模型 + 双向协同机制” 的云边协同体系。 2、云边协同研发遇到的技术瓶颈 （1）大模型与边缘协同适配弱，纯数据驱动大模型缺乏物理机理约束，边缘小模型难获取云端知识，复杂工况优化能力不足； （2）数据传输与模型管理低效，边缘高频数据全量上传占用带宽，关键特征提取不精准，且云边模型无统一管理平台，增量更新效率低； （3）协同与诊断响应滞后，“难样本” 反馈后云端超参数下发慢，且云端无法实时监测边缘模型状态，异常诊断与预警不及时。
（1）开展极耳旋转进料单元和锂电池摆正旋转单元设计，实现经视觉智能检测后的锂电池摆正进入极耳焊接单元，需满足锂电池制造工序的柔性衔接，摆正锂电池数≥20支/次，极耳焊接频率≥K4次/s；（2）开展锂电池圆周面、端面缺陷视觉检测系统研发，实现光学分辨率≥0.02mm，检测精度≥0.1mm，检测速度≥200PPM，满足EPT-14500圆柱锂电池智能产线的高速检测需求；（3）开展智能控制系统研发，实现锂电池缺陷视觉检测、极耳焊接等功能一体，构架各工序互联互通的工业网络拓扑，并提供友好的用户操作界面，解决各工序独立、制造柔性差、入工操作环节多和生产效率低的行业难题。
江苏亿多力新能源科技有限公司，作为一家集锂离子电池研发、设计、制造、销售于一体的国家高新技术企业，具备年产1200万PCS高品质锂离子电池的产能，产品覆盖消费电子、新能源交通工具及智能储能领域。为突破高能量密度与安全性能的协同优化瓶颈，加速布局新能源汽车及新型储能市场，现寻求与高校及科研机构在固态电池技术、智能电池管理系统等领域的深度合作，基于生物结构通过技术迭代巩固行业领先地位。具体合作内容包括但不限于：1. 高安全固态电池开发：基于无机/聚合物复合固态电解质材料，构建高界面稳定性的电极体系，解决锂枝晶生长问题。2. 智能电池管理系统（BMS）研发：集成AI算法与多维度传感技术，实现电池全生命周期健康管理。
项目旨在研发自主可控的智能国产化控制器，实现自主可控的工业自动化系统；攻克面向智能风机的算控融合一体化技术开发；研发国产化智能工业操作系统，支持数据采集记录统计、数据分析报表自动生成、数字孪生、系统监控、设备人机界面、运行维护管理、故障报警和预警、安全监护、专家库管理、能耗监控、AI引擎、软件远程下装。
与具备多物理场耦合仿真技术能力的专业人才进行合作，通过COMSOL Multiphysics等仿真平台，建立铝箔电化学腐蚀反应的高精度动态模型。重点研究腐蚀过程中电极/电解液界面的电流密度分布规律，电解液内离子（如Cl⁻、H+等）的浓度梯度演变及迁移特性，并耦合流体力学分析电解液流动对传质过程的影响。综合应用电化学理论（Butler-Volmer方程、Nernst-Planck方程）、物理化学热力学及计算流体力学（Navier-Stokes方程），构建包含电场-浓度场-流场多物理场耦合的仿真体系。 项目参与人应具有电化学仿真建模经验，熟悉腐蚀动力学机理，掌握多尺度参数优化方法，并能通过仿真结果指导工艺参数优化。
形成成熟的陶瓷色釉配制标准
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
智能仓储系统动态调度难题，需要基于 AI 算法的柔性化控制方案来提升自动化系统的效率和灵活性。
从坯体干湿度暗裂扫描到烧成AI监控再到烧成后微修复等多环节的智能检测技术攻关，建立大师瓷烧成缺陷智能识别大模型，实现质量精准管控
液压检测AI诊断技术
针对体检中检前、检中和检后客户选择困难和解读困难等一系列问题，希望联动技术或商业伙伴、通过数字化与AI打造贯穿体检全流程的一站式健康管理平台。基于自研基础上希望与有技术开发能力的机构合作。