Ø  成果简介：增压器试验在新产品的开发和产品质量的控制方面发挥着非常重要的作用。国际知名的增压器生产企业都会根据自己的生产情况配有较完善的增压器测试设备，先进的测试系统和现代化试验台的结合为甚至最小的发展步骤都提供了可靠的检验，保证了产品的高质量。对国内增压器制造企业来说，对生产设备的重视程度要远远超过了对试验测试的重视程度，这也使得国产增压器在应用过程中增压器本身的故障以及由增压器故障诱发的发动机故障时常发生，严重影响了国内产品在国内外市场上的竞争能力。Ø&nb

亿华通是清华大学车辆与运载学院欧阳明高院士团队培育的新能源科技公司,是车辆与运载学院科研成果转化的典型代表。亿华通于 2020 年 8 月 10 日登陆科创板，被业内称为“中国氢能第一股”，专注于氢燃料电池发动机系统的研发及产业化。 2020 年 9 月 8 日，由清华大学车辆与运载学院李建秋教授团队牵头研发的燃料电池液氢电动轮重卡于服贸会正式亮相，燃料电池液氢电动轮重卡为北京市科技计划重点项目成果，由清华大学联合福田汽车、亿华通等单位共同推进。新型重卡搭载了“燃料电池重型商用车液氢动力系统平台关键技术”。据李建秋教授介绍，此项技术的载体先后历经了客车、卡车，后逐渐拓展到重型车辆。在研发过程中，李建秋教授团队先后攻克了大功率燃烧电池发动机技术、车载大容量液氢储供氢技术以及轮毂电机驱动的电动桥技术等难关，实现了重卡领域里程碑式的技术突破，使本次展出的项目成果成为全球首台同时集成这三项关键技术的重卡。另外，这款新型重卡的所有关键零部件均为国内企业自主研发、试制，代表着我国在重型车辆电动化方向的研发已达国际先进水平，站上了引领行业发展的技术制高点。

农作物生长环境及不同生长阶段水分、养分和病虫害等关键信息难以适时、全域、快速准确获取，地面定点测试、无人机低空监测和卫星大面积遥感的地－空－星三位一体多源信息获取与融合技术体系，充分发挥了地面定位涓星的灵活精确、无人机检测主动快速、卫星遥感高效面广等综合优势，满足了全周期、全天候、大面积、低成本信息获取与肥水药精准管理要求，在农业生产中具有重要意义。传统农田信息的地面点测量效率低、成本高，无人机监测载荷小、作业面积有限，卫星遥感分辨率低、受周期性和云雾影响，单一检测手段难以满足精准生产管理要求。 浙大团队研发了农田定点信息地面车载动态快速获取技术与装备、田块尺度作物信息无人机低空遥感高效获取技术与装备、区域尺度农田信息卫星遥感解析和多源融合技术与系统，解决了地面实测信息、无人机低空感知与卫星遥感信息的时空融合难题，在省域土壤缺水量与墒情预测、省／市／县三级耕地地力管理与测士配方施肥、田块肥水药精准管理进行了广泛应用。 该成果总体达到了国际同类研究先进水平，其中在多尺度农田信息快速获取与融合技术、无人机变量喷药作业技术及肥水药一体化变频控制和喷施技术等方面处于国际领先水平。 近三年在全国20多个省市（区）推广应用，累计综合效益13.7亿元，社会、经济和生态效益显著。

成果简介： 叶片与叶盘是航空发动机、重型燃机等的关键核心零件，其叶片复杂型面的高效高精度先进加工技术是保证航发及燃机正常稳定运行的决定因素。为打破航发及重型燃机关键零部件高效高精加工技术国际封锁和垄断，在国家自然科学基金支持下，课题组针对叶片、叶盘的工艺特点，研究数字化设智能加工－测量一体化集成技术，自主开发了集成双模式灵巧测量－误差动态补偿－复杂曲面CAM编程－力位动态解耦－多轴联动控制的关键核心技术，开发出系列的自动化柔性复合磨削及抛光加工闭环智能制造装备，可实现一次装夹完成叶片及叶盘相应叶尖、型面、进/排气边、叶根圆角和凸台过渡区部位的复合磨抛集成加工，可极大提高航空发动机叶片及其叶盘、重型燃机整体叶盘及叶片、汽轮机叶片等的加工精度及效率，推进我国航空及能源动力产业的技术提升与发展。 应用领域： 航空发动机、重型燃机、汽轮机、鼓风机等透平机械叶片制造行业 技术指标： 实现各型叶片型面的粗磨及精磨过程，表面粗糙度≤Ra 0.2μm； 叶片型面轮廓度：距排气缘3mm范围内在±0.03mm内，其余区域在±0.05mm以内。

本成果通过研究系列新型刚柔耦合手术机器人，辅助医生实现良好的人机交互及可视化灵巧操作，提高手术的安全性，应用于咽喉、胃部、脊柱、肺部等人体狭窄空间。研究的手术机器人及其相关技术可推广到其他人体自然腔道中环境下机器人辅助医生灵巧操作的微创手术。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 微创外科手术具有创口小、出血少、疼痛轻和术后恢复快等优势，目前正在由单孔和多孔手术向经自然腔道的内镜手术方向发展。在人体自然腔道的复杂狭窄空间下，机械臂和人体组织之间极易发生碰撞，导致机器人损坏或患者受到二次伤害。该成果通过研究系列新型刚柔耦合手术机器人，辅助医生实现良好的人机交互及可视化灵巧操作，提高手术的安全性，应用于咽喉、胃部、脊柱、肺部等人体狭窄空间。研究的手术机器人及其相关技术可推广到其他人体自然腔道中环境下机器人辅助医生灵巧操作的微创手术。与现有技术相比，该成果能够大幅提高手术操作的灵活性与安全性，拓展了现有手术机器人的应用范围，目前国际上尚未开发出成熟的产品，因此该成果具有广泛的市场应用前景。本成果在前期开发了手术机器人样机，并开展了尸体实验研究，取得了良好效果。

成果简介：本草纲目记载：“豆腐之法，始于淮南八公山”， 八公山豆腐乳是安徽特产，也是我国传统特色调味食品。食品 工业作为我国第一产业具有重要地位，传统食品是中华民族智 慧结晶，更是中华五千年璀璨饮食文化的特色载体，但在国内 外市场竞争中，恰缺乏高品质“八公山”豆腐乳产品。 传统大豆食品营养丰富，保健价值高，豆腐乳由于具有微 生物的作用，不仅营养丰富，且具有降低胆固醇、降血压、降

一、项目分类 显著效益成果转化 二、成果简介 项目组历时15年，围绕长三角肉羊系统地开展了遗传资源挖掘与选育、高效繁育与繁殖营养调控、营养标准制订与全混合日粮开发等技术研发与集成示范，取得如下创新性成果： （1）筛选和鉴定了一批肉羊高繁殖力候选基因，系统开展了湖羊和地方山羊的保护、提纯复壮与选育，建立了高繁育种核心群，获得了批量克隆和转基因克隆羊。 （2）系统揭示了高繁母羊生殖内分泌规律和卵泡发育机理，阐明了营养因素对肉羊卵泡发育和孕体的影响及其调控机制，为提高母羊的繁殖力提供了新的理论依据。 （3）率先研究了湖羊及杜湖杂交组合不同阶段营养需要量参数，制定营养标准，填补了空白。率先开发肉羊TMR颗粒饲料配方、调制及饲喂工艺，提高了非常规饲料资源利用率，为肉羊精准养殖提供了技术支撑。 基于该成果，项目组累计推广出栏种羊74.32 万只，出栏肉羊72.07万只，TMR颗粒饲料推广量达50万吨，推动以海门为中心，辐射带动启东、太仓等区域，打造海启仓“一机两翼”肉羊特色片区，已经入选2020年农业农村部“一县一业”样板县,并通过肉羊养殖技术扶贫助力产业脱贫攻坚。

成果简介在钢铁企业规模快速发展的同时， 大量备件的消耗给资源、 能源造成巨大浪费， 而市场竞争的日趋激烈又给降低生产成本带来巨大压力。 经验证明， 应用表面技术在实现备件长寿化方面显现出卓越的功效。 超音速喷涂产品涂层具有硬度高、 涂层孔隙率小、 涂层结合强度高、 涂层无分层现象以及涂层表面粗糙度低等优点， 代表着当前表面技术应用方面国际先进水平。 该项目的投建， 将可对冷轧生产线镀锌池内的沉没辊和稳定辊， 连退炉中的高中低温段炉辊， 张力辊、 纠偏辊、 转向辊等各种工艺辊以及板坯连铸

研究团队首次发现了自噬与泛素-蛋白酶体通路在肺缺血再灌注损伤中存在交互作用，为肺移植缺血再灌注肺损伤提供新的治疗策略；首次发现天然免疫在肺缺血再灌注损伤中的重要调控作用，为肺移植缺血再灌注肺损伤防治提供新的潜在治疗靶点。深入探索肺缺血再灌注损伤发生的分子机制，改良肺移植关键技术，围绕肺缺血再灌注损伤的防治、药物筛选，临床改良体外肺灌注技术及双体外膜肺氧合模式，在全国医院推广使用，显著提高肺移植手术的安全性和成功率。

（一）项目背景 当前，智慧教育具有智能导学、精准推荐、定制辅导、精细评价等特点，已成为国际国内教育信息化发展的趋势。智慧教育的研究主要聚焦于智慧学习环境建设的研究、智能技术支持下的智慧教学研究和机器学习技术支持下的个性化学习研究。智慧教育的出现极大地促进了当前教育中学习空间的重构。在“学习空间”之前，人们通常使用“教学空间”来指代这种场所，将有教学活动的场所均称作教学空间。随着人们对学习过程的理解变化、智慧教育的快速发展以及人们对非正式学习的重视，学习空间逐渐由单一的物理教学空间向包含物理空间、网络空间、移动空间的多元学习空间转变。多元学习空间的提出虽然更多地体现出了“以学生为中心”的倾向，但如何具体衡量多元学习空间对学生学习效果的影响是评价多元学习空间的重要步骤。同时，在多元学习空间具体构建时，面对空间中来源不同、结构多样、数量庞大的多模数据如何进行处理存储、并在保证数据有效性的前提下对教育数据进行隐私保护是多元学习空间需要解决的另一个难点。 （二）项目简介 本项目主要目标是针对信息技术支撑下学习空间多元化、场景复杂、需求多样化，学习者及学习行为呈现出新的特点和规律，研究多元学习空间中学习行为数据化关键技术，构建“云-边缘-物联网”架构的多模态数据存储与处理平台，实现混合式学习环境下学习行为智能感知和数据化，优化学习行为模型，基于实际应用与不同学习目标函数及内容，建立可重复、可预测、可验证的对比数据集，为数据驱动的智慧教育生态构建和教育应用提供核心技术与数据支撑。 （三）关键技术 我们面向智慧教育中准确认知学生的学习状态和行为的大数据需求提出研究方案。本项目实施方案涉及教育学、物联网、云计算、人工智能、隐私保护等多个领域，主要技术路线如图所示： 图 1 技术路线图 其中，项目包括的关键技术主要有以下三点： 1.基于物联网的多模态数据实时智能感知和多时间域数据采集技术 该技术针对学习状态的数据化、特征参数量化问题，设计能够采集多 重学习空间下的智能数据感知物联网系统。主要技术难点在于抽样频率与 识别准确度的平衡、人机交互的变化规律等全新科学问题。 2.学习状态多模态数据解析和智能处理技术 利用智能感知物联网采集实时性的原始学习状态数据，包括面部表情、 脑电信号、头部姿态、交互行为等原始数据，这些数据具有数据量大、模 态多、冗余度高等特点，需要通过智能化的预处理方法转换成可以量化的 状态数据。 3.多层次数据差分隐私保护技术 学习行为数据是学习者被动采集的多方面行为数据，受到日益增长的 具有争议性的数据伦理的制约。该项技术通过数据隐私保护机制实现数据 多层次化的差分隐私安全算法；在保证学习者最大数据隐私性的前提下， 研究满足学习行为分析所需要的数据颗粒度。