基层社会治理“一网统管”平台开发
利用云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术，开发一个基层社会治理“一网统管”平台，实现社会治理要素信息的全景呈现和事项的高效闭环管理，提升基层社会治理的智能化水平。
利用云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术，开发一个基层社会治理“一网统管”平台，实现社会治理要素信息的全景呈现和事项的高效闭环管理，提升基层社会治理的智能化水平。
研发一款集“无创监测、中西医结合辨证、AI预警、精准食疗干预” 于一体的智能健康管理设备。其核心需求可概括为以下四点： 多模态生理数据无创采集与融合： 设备需能无创、持续地采集用户的关键生理参数，为后续分析提供数据基础。 中西医结合的数字辨证模型： 构建一个融合西医客观指标与中医体质、证候辨识的AI分析引擎，实现个性化健康状态评估。 动态风险评估与智能预警： 基于数据分析模型，对用户慢性病指标的异常趋势进行早期识别和分级预警。 个性化、精准化食疗食养方案自动生成与推送： 根据用户的健康状态、体质、季节、甚至个人饮食偏好，自动生成并推送基于“药食同源”理念的数字化食疗方案（包括食谱、代茶饮、生活方式建议等）。
致力于将AI技术深度融入陶瓷制造的核心环节，旨在通过智能化手段提升生产效率、优化烧制工艺，并实现全自动化生产线的实时智能调整。同时，公司希望通过AI质检系统的建设，精准定位生产过程中的问题源头，进一步提高产品质量和生产效益。
致力于将AI技术深度融入陶瓷制造的核心环节，旨在通过智能化手段提升生产效率、优化烧制工艺，并实现全自动化生产线的实时智能调整。同时，公司希望通过AI质检系统的建设，精准定位生产过程中的问题源头，进一步提高产品质量和生产效益。
我们亟需开发并引入一套深度融合物联网感知技术与人工智能算法的下一代VOCs智慧治理系统。该系统旨在通过部署高精度传感器网络，对VOCs排放浓度、风量、设备运行状态等关键参数进行全方位、实时数据采集与监测。在此基础上，利用AI算法模型对海量历史与实时数据进行深度挖掘与学习，实现治理设备运行参数的自动寻优与自适应调节——例如，根据废气浓度峰值预测，智能调整风机频率与燃烧温度，从而在确保稳定达标排放的前提下，最大限度地降低天然气与电能消耗。这不仅是应对日益严格环保监管的必然要求，更是切实帮助客户实现运营成本显著降低、提升其绿色竞争力的核心途径。
开发面向工业园区的碳中和路径规划与动态优化系统，集成能源管理、碳排预测与情景模拟，助力园区科学降碳。
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
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。
公司致力于提升生产线的智能化与自动化水平，以应对当前全自动湿巾生产线在智能化程度、设备速度和精度方面的不足。公司旨在通过构建完整的生产线智能控制系统，实现生产过程的集中管理、实时监控与自动优化，同时解决因设备性能限制导致的产品质量缺陷问题。
开发一种集成多传感器融合与AI算法的动力电池安全性能快速检测系统，用于新能源汽车电池包的生产线及售后检测。系统需实现非破坏性检测，覆盖热失控预警、内部缺陷识别及电气性能评估，提升检测效率与准确性，满足大规模生产节拍要求。通过自动化数据采集与分析，降低人工成本，确保电池安全符合车规级标准。
开发一套基于物联网的办公能耗实时监控与智能调控系统，实现用电设备的智能化管理和节能降耗。
随着我司承接的IT运维和云托管项目增多，客户系统的复杂性导致故障预警和定位完全依赖工程师经验。传统基于固定阈值的监控工具误报率高，无法发现隐性故障，且告警风暴问题突出。一次小的故障可能因未能及时预警而演变为业务中断的重大事故，对客户满意度和公司声誉造成严重影响。为从“被动救火”转向“主动预警”，我们迫切需要引入AI技术，构建智能异常检测系统，以提升运维服务质量、降低客户流失风险。
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
AI智能按摩机器人控制系统合作开发机器人智能控制、AI算法及传感技术领域有深厚积累的高校、科研机构或企业，共同研发新一代AI智能按摩机器人控制系统
当前工业级无人机在复杂未知环境（如室内、峡谷、城市楼宇）中面临三大核心挑战： 感知可靠性不足：现有避障系统多依赖单一传感器（如视觉或红外），在光照突变、纹理缺失或透明障碍物（玻璃、水面）场景下误判率高。例如，视觉传感器在弱光下失效，激光雷达在雨雾中性能骤降，导致碰撞风险上升。 决策智能化缺失：系统多为被动避障（如“感知-停止”），缺乏对动态障碍物运动轨迹预测能力，无法实现主动、平滑的全局路径重规划。在密集动态环境中（如跟踪10个移动目标），现有算法响应延迟常超过100ms，难以满足实时性要求。 无GPS环境适应性差：在GPS信号缺失时，依赖IMU、视觉里程计等传感器易产生累积误差，导致定位漂移，且SLAM技术在低纹理环境中特征匹配失败率高。 因此，亟需研发一套多传感器融合的自主避障系统，通过异构传感器互补、AI决策算法和实时路径规划，实现复杂环境下的安全自主飞行。
计划开发一套基于无人机方式的风电叶片避雷电阻检测的系统包 括基于无人机 AI 识别技术对风电叶片外部接闪器的自动识别和捕捉、无人机承重范围内挂载电阻检测设备测试导线的挂架和自动吸附装置。
计划开发一套基于无人机方式的风电叶片避雷电阻检测的系统包 括基于无人机 AI 识别技术对风电叶片外部接闪器的自动识别和捕捉、无人机承重范围内挂载电阻检测设备测试导线的挂架和自动吸附装置。
超越“一刀切”的教学内容推送，利用AI技术实现对每位学生学习情况和知识薄弱点的精准诊断，并提供量身定制的学习路径和内容，高效破解学生的“薄弱项”，确保学得会、学得透