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云智数字教育-智能制造专业群建设方案
云智数字教育智能制造专业群建设方案，秉承“产教融合、工学结合、多元育人、国际化合作”的理念，以岗位需求为标准、以发展技能为核心，构建人才培养模式，以就业为导向、以产学研为途径，引入企业实际案例，创新课程体系，培育符合市场和企业需求的高素质复合型、技能型人才。依托守中集团五系工业机器人技术核心优势，聚焦数字孪生等趋势性技术，建设由“智能制造综合实训中心+校外实训基地”构成的“实训、实习、实岗”的三实教学模式，提供创新型、技术型、实务型、复合型人才培养，为院校赋能提供一站式的实践教学解决方案。
深圳市云智数字技术教育有限公司
2022-08-01
新一代基座大模型GLM-4
项目负责人：唐杰，清华大学计算机系WeBank讲席教授、大模型研究中心主任，国家级人才，ACM/AAAI/IEEE Fellow。研究兴趣包括人工智能、知识图谱、数据挖掘、社交网络、大语言模型等。曾获ACM SIGKDD Test-of-Time Award（十年最佳论文）、IEEE ICDM研究贡献奖、国家科技进步二等奖。
运营团队：2019年，智谱AI成立，迅速形成以清华大学计算机系98级张鹏为CEO、高文院士弟子刘德兵为董事长、清华创新领军博士王绍兰等为核心的运营团队。
清华大学计算机系知识工程实验室李涓子、唐杰、许斌等人建立了完全自主知识产权的科技情报挖掘与智能服务平台，申请专利40余项。2019年，通过科技成果转化，北京智谱华章科技股份有限公司（以下简称“智谱AI”）成立，致力于打造新一代认知智能大模型，与学校合作研发了双语千亿级超大规模预训练模型GLM-130B，并基于此千亿基座模型打造了对话模型ChatGLM，具有双语、高精度、快速推理、可复现、跨平台等核心优势，在此基础上开源单卡版模型ChatGLM-6B，全球下载量已超过1000万次。
2024年1月，新一代基座大模型GLM-4正式推出，整体性能相比上一代大幅提升，比肩世界先进水平。它支持更长上下文，具备更强多模态能力，推理速度更快，支持更高并发，大大降低推理成本。同时，GLM-4的智能体能力得到大幅提升，可根据用户意图，自动理解、规划指令以完成复杂任务。GLMs个性化智能体定制功能亦同时上线，用户用简单提示词指令即能创建属于自己的GLM智能体，由此任何人都能实现大模型的便捷开发。
清华大学
2025-05-16
上海珊迦医学模型设备制造有限公司
上海珊迦医学模型设备制造有限公司
2025-06-20
高级分娩与母子急救模型YR-F55
高级分娩与母子急救模型的描述：功能特点：■ 孕妇和胎儿及产后母亲和新生儿的护理。
■ 比例真实，关节灵活，母亲腹壁柔软可移动。
■ 可进行气管插管操作，胸部模拟起伏状态。
■ 自动分娩系统，可完全模拟真实的分娩过程。
■ 可进行产科触诊检查。
■ 可更换不同程序扩张的宫颈
■ 宫颈检查模型：宫颈口扩张大小、宫颈口变化程度及胎头与坐骨棘平面位置关系，共有六个阶段模拟
■ 第一产程扩张期的各部位变化：
· 阶段一：宫颈口没有扩张、宫颈管没有消失、胎头与坐骨棘平面位置关系为-5。
· 阶段二：宫颈口扩张2cm、宫颈管消失50%、胎头与坐骨棘平面位置关系为-4。
· 阶段三：宫颈口扩张4cm、宫颈管完全消失、胎头与坐骨棘平面位置关系为-3。
· 阶段四：宫颈口扩张5cm、宫颈管完全消失、胎头与坐骨棘平面位置关系为0。
· 阶段五：宫颈口扩张7cm、宫颈管完全消失、胎头与坐骨棘平面位置关系为+2。
· 阶段六：宫颈口扩张10cm、宫颈管完全消失、胎头与坐骨棘平面位置关系为+5。
■ 可测量胎头的下降和宫口开大情况。
■ 可模拟多种胎盘位置。
■ 母亲手臂可建立静脉通络，用以给药和营养。
■ 可练习产后会阴切开缝合。
■ 模拟正常新生儿的大小。
■ 可进行新生儿气管插管。
■ 孕妇心肺复苏：可根据2005年国际心肺复苏指南标准设计，可进行人工呼吸和心外按压、电子监测气道开放、吹气次数、吹气量、吹气频率、按压部位、按压次数、按压频率、按压深度。■ 经脐带静脉给药。
上海珊迦医学模型设备制造有限公司
2025-06-20
叶片光学智能检测装置及软件系统
由于航空发动机和燃气轮机叶片型面是空间异型曲面，因而其设计、制造及维修都面临巨大挑战。为了在设计加工层面提高叶片加工质量，同时在修复层面提高叶片使用寿命，开展叶片高效高精测量研究至关重要。
本项目面向叶片制造研发了一套基于四轴运动平台与线激光扫描相结合的叶片型面检测装置，并开发了集运动控制、数据采集与处理、精度评估等多功能于一体的软件系统，可实现多类型叶片的二维截面高精度测量与三维型面自动化高效重构,有效克服因叶片复杂结构特征带来的扫描数据密度差异性大、重叠区不足等因素对重构精度的影响。本项目面向叶片3D打印修复，研发了一套高效高精度的叶片检测方法与集成系统，可实现批量化叶片截面轮廓位姿及其轮廓的自动化测量、数据重构和叶片配准，为叶片修复工艺流程中的3D打印和后续机加工等工艺环节提供关键的数字化测量、加工工艺数据，有效提升修复精度与效率，并降低成本。
本项目的开发成果可应用于航空发动机、燃气轮机等叶片制造、修复全生命周期的测评、重构、反求等场景，市场规模大。
图 面向叶片3D打印修复的检测方法与集成系统硬件平台
四川大学
2025-02-11
海嘉船舶综合信息系统
海嘉船舶综合信息系统（简称“海嘉PMS管理系统”）是由厦门大学科考船运行管理中心自主开发并获得中国船级社（CCS）型式认可证书的船舶综合信息系统。该系统针对国内船舶管理高校、公司的船舶管理特点，坚持“以人为本”的管理理念，全方位覆盖船舶管理各项业务。系统构建的数字化安全管理体系平台可有效协助船东和船舶管理单位进行船舶管理；通过数字化维修保养体系使得船舶主管机构的监督检查效率和质量更高；PMS型式认可证书是货方指定的第三方评审（如RightShip检查）机构对船舶运营提出检查清单并进行评分时必须查看的一项证书。
PMS型式认可证书
核心功能
厦门大学
2025-02-07
海嘉船舶数据传输系统
海嘉船舶数据传输系统采用先进的通信技术与数据处理手段，系统利用高带宽卫星通信和5G网络，提供了更快速、可靠的数据传输通道。其整合物联网技术，能够从多种传感器源头实时获取船舶多维数据。创新的数据压缩和加密算法确保了数据传输的高效率和安全性。同时，系统对海上数据流量进行智能化管理，提升了传输的稳定性。
厦门大学
2025-02-07
海嘉船舶数据采集与分发系统
海嘉船舶数据采集与分发系统创新性突出，采用先进的传感器技术，实现多源数据的高效采集。系统在通信方面采用了独特的混合通信方案，融合卫星通信、物联网技术，确保了信息的高速传输和覆盖范围。创新的数据处理算法实现了实时数据分析和异常检测，提高了系统的智能化水平。
厦门大学
2025-02-07
挠曲面太阳能聚光系统
东南大学
2025-02-08
锂电池管理系统AI算法研究
本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。
解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。
在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。
目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。
西南大学
2025-05-12