项目成果/简介:世界上有数以百万的语言障碍患者，其中有的是由于先天缺陷导致其存在语言功能障碍，也有的是后天的一些疾病致使其丧失语言功能，语言功能障碍给他们的生活带来了极大的困难和不便。电子人工喉是一种简易的语言康复方法，其通常需要安装在口内喉部，由肺部发出的气流经过舌、唇的调制，引起人工喉膜片振动，使其发出语音信号。然而，现有电子喉助音器无法清晰还原患者声音，发音模糊，训练周期长，并且需要患者自己手持助

本成果可从根本上解决上述痛点难题，传感器检测到冰雪等风险路况时，及时向路政、交警部门和社会发送预警和报警信号，以便及时采取风险管控措施，大大降低恶性交通事故发生的可能性。还可与道路融雪化冰系统协同工作，监测到冰雪危险路况时，传感器信号自动启动融雪化冰系统工作，消融冰雪，保障道路安全通畅。本成果的主要创新点： 1）压电平膜传感器多阶谐振频率和振动谱解析技术； 2）多光谱传感器光电信号处理技术； 3）复阻抗传感器信号检测及处理技术； 4）多传感器信息融合人工智能技术； 5）传感器可靠性结构设计技术。 冰雪路况传感器主要包含阻抗谱、谐振谱和多光谱等三种核心关键技术，如下图所示，其来源于团队前期研发的压电平膜式、光纤（光电）式和阻抗式结冰传感技术成果，均为具有自主创新特色及自主知识产权的研究成果。

01. 成果简介 世界上有数以百万的语言障碍患者，其中有的是由于先天缺陷导致其存在语言功能障碍，也有的是后天的一些疾病致使其丧失语言功能，语言功能障碍给他们的生活带来了极大的困难和不便。电子人工喉是一种简易的语言康复方法，其通常需要安装在口内喉部，由肺部发出的气流经过舌、唇的调制，引起人工喉膜片振动，使其发出语音信号。然而，现有电子喉助音器无法清晰还原患者声音，发音模糊，训练周期长，并且需要患者自己手持助音器于喉部，造成极大不便，所以亟需便于失语者携带、操作简单、性能优异的新型人工喉的器件及系统研究。 本成果团队研究的第二代石墨烯智能人工喉（WAGT）在器件柔性可贴附、声音收发系统集成、动作监测系统、轻型可穿戴等方面有了重大突破。首先，第二代石墨烯人工喉采用了更贴合人体皮肤的纹身式薄膜作为衬底，无需胶带粘贴，可直接贴敷在人体喉咙，极大地提高了佩戴舒适感；其次，第二代石墨烯智能人工喉在收发声系统方面有了双重突破，实现了石墨烯的器件级应用至系统级应用的跨越。通过专用电路对声音信号的放大和转换，第二代石墨烯智能人工喉首次将收声系统和发声系统连接起来，实现了声音输入到输出的闭环，并可以通过示波器实时观测喉部运动情况。接着，通过与单片机的结合，该器件可以将人体喉部的不同动作“翻译”成不同的声音，实现了动作发声系统。通过连接解码器，该器件还可以播放任意音乐。最后，第二代石墨烯智能人工喉系统可通过臂包穿戴在胳膊上，首次实现了石墨烯人工喉的可穿戴功能。未来将进行体积更小及功能更多的集成，有望实现像“创可贴”一样贴附在人体喉部并帮助失语者“开口说话”。图1. 可穿戴的第二代智能石墨烯人工喉系统02. 应用前景 第二代智能石墨烯人工喉集收声和发声于一体，可直接贴附于失语者喉部，并将喉部的不同动作转化为对应声音，有望帮助失语者正常与他人“交谈”。在未来，该器件将与声纹识别、机器学习等技术结合，在语音识别、家庭医疗等领域具有广阔前景。03. 知识产权 已获得国家发明专利授权2项。04. 团队介绍 本成果项目团队负责人为任天令教授，清华大学信息科学技术学院副院长，教育部长江学者特聘教授，国家杰出青年基金获得者，清华大学环境与健康传感技术研究中心副主任。担任IEEE电子器件学会副主席（中国大陆首次）、国际微电子领域顶级学术会议IEDM执委（中国大陆首次）、IEEE电子器件学会教育委员会主席（中国大陆首次）、中国微米纳米技术学会理事等。近年来，承担国家自然科学重点基金、国家重大科技专项、国家公益性行业科研专项、国家重大仪器专项、国家863计划、国家973计划等多项国家重要科技项目，做出一系列具有重要国际影响的创新学术成果。主要研究方向为智能微纳电子器件、芯片与系统，包括：智能传感器与智能集成系统，二维纳电子器件与芯片，柔性、可穿戴器件与系统，智能信息器件与系统技术等。在国内外重要学术期刊和会议发表重要SCI期刊论文400余篇，国际微电子领域顶级学术会议IEDM论文11篇；获国内外发明专利70余项，入选2018年爱思唯尔（Elsevier）“中国高被引学者”（微电子领域唯一入选者）。获2018年电子学会自然科学一等奖，“石墨烯智能人工喉”荣获科技导报评选的2017“中国十大重大技术进展”，“人工智能微纳电子器件”荣获2017“清华大学十大重大学术成果”，石墨烯“人工喉”在2018年全国科技活动周被评为“最受公众喜爱项目”，还入选2018年中国国际智能产业博览会十大“黑科技”创新产品（从1082项创新产品中脱颖而出）。团队成员有副教授、助理教授、助理研究员等7人。05. 合作方式 技术许可。06. 联系方式 邮箱：qyc16@mails.tsinghua.edu.cn、liuyi2017@tsinghua.edu.cn

1. 痛点问题 本项成果涉及新型疫苗的设计与应用，具体涉及生物大分子药物及疫苗的研发过程中的抗原精准设计。 2. 解决方案 基于AI的大分子药物及疫苗抗原设计。

项目简介本产品属于慢裂快凝型沥青乳化剂，合成方法简单，无污染。产品具有优异的乳化性能，能适应微表处用的各种沥青、石料的选择以及施工气候、地区的变化。在公路工程中，用于沥青路面的稀浆封层和微表处。该沥青乳化剂生产的乳化沥青各项性能指标均符合JTG E20-2011标准，具有早期强度高、粘聚力大、开放交通时间快等特点。二.市场前景使用该乳化剂制成的乳化沥青适应性强、配伍性强，拌合及初凝时间可调。目前国内此类产品基本依赖进口，有广阔的市场需求。三.规模与投资 按年产100吨计算，设备总投资约100万元四.生产设备 主要设备搪瓷反应釜五.效益分析 按目前市场价格计算，产品的利润约在50%以上。六.合作方式 技术转让项目负责人：王月欣  所属学院：化工学院联系电话：022-60200436 022-60204294MC尼龙/石墨烯复合材料的制备及应用一.项目简介本项目生产的铸型尼龙(MC尼龙）/石墨烯复合材料克服了普通MC尼龙低温韧性较差, 冲击强度偏低, 尺寸稳定性不好, 高负荷下耐磨性、自润滑性欠佳，磨损率较大等缺点。表现出优异的综合性能，可广泛应用于制备轴承、齿轮、滑轮等，尤其是制备一些不能由压塑或者挤塑法制备的大型器件。该产品制备过程极其简单。二.市场前景铸型尼龙(MC尼龙）是目前应用最广泛的工程塑料之一，高性能铸型尼龙(MC尼龙）取代铜、铝、钢和铁等金属材料是今后工程塑料的主要发展方向。三.规模与投资本项目特别适合现有MC尼龙的企业，基本不需要额外投资。对于新建企业，进口设备和国产设备差异较大，如果选用国产人工浇铸，投资很少。四.生产设备主要设备：反应釜，浇铸设备五.效益分析每吨产品利润约2000-3000元。六.合作方式技术转让项目负责人：王月欣  所属学院：化工学院联系电话：022-60200436 022-60204294

一.项目简介本产品属于慢裂快凝型沥青乳化剂，合成方法简单，无污染。产品具有优异的乳化性能，能适应微表处用的各种沥青、石料的选择以及施工气候、地区的变化。在公路工程中，用于沥青路面的稀浆封层和微表处。该沥青乳化剂生产的乳化沥青各项性能指标均符合JTG E20-2011标准，具有早期强度高、粘聚力大、开放交通时间快等特点。二.市场前景使用该乳化剂制成的乳化沥青适应性强、配伍性强，拌合及初凝时间可调。目前国内此类产品基本依赖进口，有广阔的市场需求。三.规模与投资 按年产100吨计算，设备总投资约100万元四.生产设备 主要设备搪瓷反应釜五.效益分析 按目前市场价格计算，产品的利润约在50%以上。六.合作方式 技术转让项目负责人：王月欣  所属学院：化工学院联系电话：022-60200436 022-60204294

本发明涉及一种超快浸渍封装超导结构的方法，涉及超导结构浸渍封装技术领域，所述超快浸渍封装超导结构的方法包括以下步骤：得到基于双环戊二烯单体的前端聚合溶液；将超导结构置于所述基于双环戊二烯单体的前端聚合溶液进行浸渍封装，得到封装完成后的超导结构成品；所述基于双环戊二烯单体的前端聚合溶液包括以下重量百分数的原料：双环戊二烯单体84.33‑91.45%、5‑亚乙基‑2降冰片烯5.63‑10.39%、催化剂0.045‑0.059%、溶剂2.82‑5.19%、余量为抑制剂。本发明提供了一种超快浸渍封装超导结构的方法，其具有低能耗、耗时短等特点，有效解决了现有超导结构浸渍封装过程中面临的高能耗和时间长等问题。

适应症 本品为消化道促动力剂，主要用于功能性消化不良伴有胃灼热、嗳气、恶心、呕吐、早饱、上腹胀、上 腹痛等消化道症状者。 临床药理 本品为选择性5-羟色胺（5-HT4) 受体激动剂，通过兴奋胃肠道胆碱能中间神经元及肌间神经丛的5 - HT4受体，促进乙酰胆碱的释放，从而增强上消化道（胃和小肠）运动。研究显示，本品具有促进胃及十二指肠运动，加快胃排空的作用。大鼠研究显示，本品重复给药一周，其对胃排空的促进作用减弱。 临床药效 本品主要从胃肠道吸收，分布以胃肠、肝肾局部药物浓度最高，血浆次之。脑内几乎没有分布。健康成人空腹一次口服本品 10mg，吸收迅速，血药峰浓度为 67.3ng/ml，达峰时间为0.5小时，半衰期为2小时，血浆蛋白结合率为 99.0%。本品在肝脏中由细胞色素P-450中的CYP3A4酶代谢，其主要代谢产物为脱- 4-氟苄基莫沙必利，本品主要经尿液和粪便排泄。 用法用量 口服，一次5mg（10ml，1支），一日三次，饭前服用，或遵医嘱。 剂型 口服液 规格 10ml：5mg

项目概况 该静态模型提供了一个融建筑平台、空调设备、中央空调系统于一体的、具有自由拼装搭接功能的实时教学环境、产品展示平台。 本项目处于国内先进水平，拥有自主知识产权。主要特点 该模型将平台、设备及系统融为一体。具有三大部分： （1）建筑平台。我们认为，建筑平台与中央空调系统是一个有机的整体，离开建筑平台谈中央空调，有如无水养鱼，这正是市面上诸多空调模型的弊端所在。 我们提供的建筑平台以建筑的梁、柱、墙体等为基本部件，按建筑模数等比例制作，部件之间采用了拼装结构，可拼出任意种建筑形式。让学生在自由拼装中了解建筑知识。 （2）设备模型。包括了中央空调从主机到末端的各类设备的实体静态模型。各模型均按主流品牌的设备外形等比例制作，效果逼真，接口清晰。 （3）系统搭建。利用上述建筑平台、设备模型，以及配套的管材、配件，学生可自行搭建各类中央空调系统。 系统可用于教学，也可用于产品展示。 技术指标     模型按建筑模数等比例制作，通用接口，观察、搭接方便、实用性强，可反复使用。是一种新颖的教学和产品展示平台。市场前景     近年来在部分教学活动中使用，赢得了众多客户的信任和支持，具有良好的市场前

业界首个针对AI在极端和对抗环境下的算法安全性检测与加固的工具平台“对抗样本”成新型病毒，算法安全问题亟待解决随着人工智能技术的高速发展，人工智能在诸多场景正逐渐替代或协作着人类的各种劳动，它们可以成为人类的眼睛、耳朵、手臂甚至大脑。其中，机器视觉作为AI时代的基础技术，其背后的AI算法一直是各科技巨头和创业公司共同追逐的热点。然而在机器视觉诸多主流应用场景的背后，往往也藏着由技术性缺陷导致的算法安全风险。例如，在一些训练数据无法覆盖到的极端场景中，自动驾驶汽车的识别系统可能出现匪夷所思的决策，危害乘车人的人身安全。从2016年至今，Tesla、Uber等企业的辅助驾驶和自动驾驶系统就都曾出现过类似致人死亡的严重事故。并且这类极端情形也可能被恶意制造并利用，发动“对抗样本攻击”，去年7月，百度等研究机构就曾经通过3D技术打印出能让自动驾驶“无视”的障碍物，让车辆面临撞击风险。而以上攻击之所以能成功，主要是机器视觉和人类视觉有着很大的差异。因此可以通过在图像、物体等输入信息上添加微小的扰动改变(即上述故意干扰的“对抗样本”)，就能导致很大的算法误差。此外，随着AI的进一步发展，AI算法模型将运用金融决策、医疗诊断等关键核心场景，这类AI“漏洞”的威胁将愈发凸显出来。近年来，包括清华大学人工智能研究院院长张钹院士、前微软全球执行副总裁沈向洋等均提倡要发展安全、可靠、可信的人工智能以及负责任的人工智能，其中AI的安全应用均是重点方向。而且，AI安全作为新兴领域，在开源社区、工具包的加持下，对抗样本等攻击手段日益变得复杂，相关防御手段的普及和推广却难以跟上。并且对抗样本等算法漏洞检测存在较高的技术壁垒，目前市面上缺乏自动化检测工具，而大部分企业与组织不具备该领域的专业技能来妥善应对日益增长的恶意攻击。从安全测评到防御加固，RealSafe让AI更加安全可控就如网络安全时代，网络攻击的大规模渗透诞生出杀毒软件，RealAI团队希望通过RealSafe平台打造出人工智能时代的“杀毒软件”，帮助企业高效应对人工智能时代下算法漏洞孕育出的“新型病毒”。目前，RealSafe平台主要支持两大功能模块：模型安全测评、防御解决方案。其中，模型安全评测主要为用户提供AI模型安全性评测服务。用户只需接入所需测评模型的SDK或API接口，选择平台内置或者自行上传的数据集，平台将基于多种算法生成对抗样本模拟攻击，并综合在不同算法、迭代次数、扰动量大小的攻击下模型效果的变化，给出模型安全评分及详细的测评报告(如下图)。目前已支持黑盒查询攻击方法与黑盒迁移攻击方法。防御解决方案则是为用户提供模型安全性升级服务，目前RealSafe平台支持五种去除对抗噪声的通用防御方法，可实现对输入数据的自动去噪处理，破坏攻击者恶意添加的对抗噪声。根据上述的模型安全评测结果，用户可自行选择合适的防御方案，一键提升模型安全性。另外防御效果上，根据实测来看，部分第三方的人脸比对API通过使用RealSafe平台的防御方案加固后，安全性可提高40%以上随着模型攻击手段在不断复杂扩张的情况下，RealSafe平台还持续提供广泛且深入的AI防御手段，帮助用户获得实时且自动化的漏洞检测和修复能力。准确度99.99%也难逃被“恶意干扰”，RealSafe高效应对算法威胁 考虑到公众对于对抗样本这一概念可能比较模糊，RealSafe平台特意选取了公众最为熟知的人脸比对场景(人脸比对被广泛用于金融远程开户、刷脸支付、酒店入住登记等场景的身份认证环节)提供在线体验。并且，为了深入研究“对抗样本”对人脸比对系统识别效果的影响，RealAI 团队基于此功能在国内外主流 AI 平台的演示服务中进行了测试。实测证明，“对抗样本”可以极大的干扰人脸比对系统的识别结果，而测试的这几家互联网公司平台开放的人脸比对API或SDK，几乎覆盖了目前市面上很多中小型企业在落地人脸识别应用时的选择，如果他们的人脸比对技术存在明显的安全漏洞，意味着更广泛的应用场景将存在安全隐患。因此，为了帮助更大范围内的企业高效应对算法威胁，RealSafe平台具备以下两大优势：·  组件化、零编码的在线测评：相较于ART、Foolbox等开源工具需要自行部署、编写代码，RealSafe平台采用组件化、零编码的功能设置，免去了重复造轮子的精力与时间消耗，用户只需提供相应的数据即可在线完成评估，学习成本低，无需拥有专业算法能力也可以上手操作。·可视化、可量化的评测结果：为了帮助用户提高对模型安全性的概念，RealSafe平台采用可量化的形式对安全评测结果进行展示，根据模型在对抗样本攻击下的表现进行评分，评分越高则模型安全性越高。此外，RealSafe平台提供安全性变化展示，经过防御处理后的安全评分变化以及模型效果变化一目了然。从数字世界到物理世界 RealAI落地更多安全周边产品随着机器学习模型不断的升级演化，“对抗样本”已经演变成一种新型攻击手段，并且逐渐从数字世界蔓延到物理世界：在路面上粘贴对抗样本贴纸模仿合并条带误导自动驾驶汽车拐进逆行车道、胸前张贴一张对抗样本贴纸在监控设备下实现隐身……因此，除了针对数字世界的算法模型推出安全评测平台，RealAI团队也联合清华大学AI研究院围绕多年来积累的领先世界的研究成果落地了一系列AI攻防安全产品，为更多场景保驾护航。比如通过佩戴带有对抗样本图案的“眼镜”，黑客可以轻易破解商用手机的面部解锁，通过在胸前张贴特制花纹实现在AI监控下的“隐身”，以及通过在车辆上涂装特殊花纹躲避AI对车辆的检测。发现类似新型漏洞的同时，RealAI也推出相应的防御技术，支持对主流AI算法中的安全漏洞进行检测，并提供AI安全防火墙对攻击AI模型的行为进行有效拦截。人工智能的大潮滚滚而来，随之而来的安全风险也将越来越多样化，尤其近年来因AI技术不成熟导致的侵害风险也频频发生，可以说，算法漏洞已逐渐成为继网络安全、数据安全后又一大安全难题。所幸的是，以RealAI为代表的这些顶尖AI团队早已开始了AI安全领域的征程，并开始以标准化的产品助力行业降低应对安全风险的门槛与成本。此次上线RealSafe人工智能安全平台是RealAI的一小步尝试，但对于整个行业而言，这将是人工智能产业迈向健康可控发展之路的一大步。