AI“超级分析员”，将AI应用于知识产权创造、运用、保护、管理等全链条
将人工智能应用于知识产权挖掘，正在彻底改变这个传统上依赖人工和复杂检索的领域。简单来说，AI就像一个“超级分析员”，能从海量的、晦涩的专利数据中，快速、精准地为你找出最有价值的信息和洞见。
将人工智能应用于知识产权挖掘，正在彻底改变这个传统上依赖人工和复杂检索的领域。简单来说，AI就像一个“超级分析员”，能从海量的、晦涩的专利数据中，快速、精准地为你找出最有价值的信息和洞见。
面对医学学者、医院科研、研究所，需要提供科研临床应用服务；面对医药企业，需要提供医学咨询服务及医学专业知识服务等，不同终端用户需要多功能AI医学服务平台，如，医学策略，医学编辑，专家访谈/医学软文撰写等，在自研的基础上需对接相关企业一起产业化，并解决资金需求。
企业临床决策系统仅依赖结构化数据，复杂疾病决策精准度低、响应慢，需要开发多模态融合方案，整合多类型数据，提升决策准确率与响应速度。
本巡检机器人系统主要设计应用于管带机巡检任务。为减轻巡检工作人员的劳动强度，提高巡检效率，保障管带机的安全运行，设计开发一套巡检机器人系统，该系统能够替代人工进行巡检作业，借助摄像头以及各种检测仪器，以图像形式对管带机情况进行管理，并可对收集到数据自动分析做报表。该系统采用标准化设备分类及数据管理，数据可靠真实，可追溯，不受工作人员的经验水平以及心理状态影响。 机器人搭载热成像双光谱球形摄像机、数字高清摄像机，以及噪声、温湿度等环境检测设备，应用计算机视觉技术、热成像技术和声音处理技术，识别皮带机常见的托辊超温、异响、脱落、滞转、明显的胶带撕裂、环境数据（温湿度、粉尘、有害气体）、异常噪声的记录分析等核心功能，更能在更高级别提供数据采集存储分析、基于人工智能的故障预测及设备生命周期管理的功能。
总体方案设计，利用结构光视觉,获取直线与平面交点，并与人工智能的自主焊接机器人系统进行结合分析，确保焊接轨迹无误差；
随着全球人口老龄化加剧（中国60岁以上人口已达2.64亿，占比18.7%），老年人跌倒已成为重大健康威胁——全球每10秒就有一名老人因跌倒受伤，30%导致骨折或残疾。现有防护技术存在明显缺陷： 传统传感器方案局限性：基于可穿戴设备（如加速度计）的方法易误判日常动作（如弯腰、坐下）为跌倒，误报率高达30%，且设备佩戴不便，用户依从性差。 视觉识别技术瓶颈：单一RGB相机方案受光照变化、遮挡干扰，难以精准捕捉跌倒动态特征；而深度学习模型需大量训练数据，真实跌倒场景数据集稀缺。 实时性与隐私矛盾：云端处理方案延迟高，无法满足跌倒后秒级响应需求，且全程传输视频数据存在隐私泄露风险。 因此，亟需研发一套轻量化、高精度、低延迟的跌倒检测系统，通过优化姿态识别算法与边缘计算架构，实现非接触式实时监测，突破现有技术瓶颈。
随着全球人口老龄化加剧（中国60岁以上人口已达2.64亿，占比18.7%），老年人跌倒已成为重大健康威胁——全球每10秒就有一名老人因跌倒受伤，30%导致骨折或残疾。现有防护技术存在明显缺陷： 传统传感器方案局限性：基于可穿戴设备（如加速度计）的方法易误判日常动作（如弯腰、坐下）为跌倒，误报率高达30%，且设备佩戴不便，用户依从性差。 视觉识别技术瓶颈：单一RGB相机方案受光照变化、遮挡干扰，难以精准捕捉跌倒动态特征；而深度学习模型需大量训练数据，真实跌倒场景数据集稀缺。 实时性与隐私矛盾：云端处理方案延迟高，无法满足跌倒后秒级响应需求，且全程传输视频数据存在隐私泄露风险。 因此，亟需研发一套轻量化、高精度、低延迟的跌倒检测系统，通过优化姿态识别算法与边缘计算架构，实现非接触式实时监测，突破现有技术瓶颈。
构建高韧高强材料及工艺模型;砂型铸造工艺条件下，以AISi7Mg系材料为基础，建立关键工艺参数对材料组织和性能影响趋势的模型，实现材料力学性能。
基于太赫兹波的生命体征探测技术的研究及开发
热处理过程对零件的力学性能和尺寸精度起到至关重要的作用，直接影响车辆的安全性和使用寿命。在Air piston的制造过程中，铝制件经过旋压成形后，因材料特性及工艺条件限制，在热处理过程中容易出现尺寸精度
交付KVCache 缩减技术原型，保证推理准确率下，KVCache数据缩减到原来的30%以下，TTFT 延迟下降≥50%，p99 尾延迟下降≥50%，读放大降低≥50%，GPU 缓存命中率≥80%，在不同数据集和模型上评测平均精度下降≤2%，完成原型与浪潮分布式存储AS13000 对接适配。
交付检索增强系统原型，相比使用Milvus 向量数据库作为组件，召回质量(AUC 曲线面积高于Milvus)提升20%；召回性能(QPS高于Milvus)提升50%。完成原型与浪潮分布式存储AS13000 对接适配。
交付基于KVCache 数据索引匹配技术原型，真实业务数据集上，实现TTFT<200ms,TPOP<40ms，支持上下文长度大于200 万字；在不同数据集和模型上评测的平均精度下降≤2%，完成原型与浪潮分布式存储AS13000 对接适配。
推动人工智能与药物研发深度融合，未来三年将构建药物数字孪生与智能设计平台，实现新药物研发从传统试错向预测驱动设计转型。重点任务包括：多尺度药物数据融合、神经网络建模及因果机制解析，形成从目标性能逆向推荐药物成分与工艺的技术链路。
通过智能控制技术和绿色制造理念的应用，降低多功能智能数控切管机的能耗20%以上，同时减少废料产生，符合可持续发展的要求。通过优化的设备结构设计与先进的人工智能算法，实现不同形状和尺寸的管材切割需求，并可以实现自动送料、自动定位、自动切割等自动化操作，提高其生产效率。
希望结合合成生物学与人工智能技术，构建一个高效、智能的菌株设计与改造平台。核心需求是利用AI模型预测和优化生物合成途径，大幅提升我们开发新型高性能生物基材料（如微生物聚酯、新型多糖）的效率和成功率，解决传统“试错法”研发周期长、成本高的行业痛点，实现从分子设计到高产菌株构建的智能化闭环。
聚焦机器学习模型构建高通量止血粘合剂筛选平台，设计并制备器官特异性粘合剂，完成理化、细胞及多种属动物水平验证，产出系统临床前数据集与转化方案，完成AI驱动的器官适应性止血粘合剂开发。
交付智能异构存储引擎系统原型，相较于VAST DASE 等现有异构存储架构，在同等测试条件下，实现延迟降低20%、带宽提升30%的性能，完成原型与浪潮分布式存储AS13000 对接适配。