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

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

人工智能是一项严重依赖数据的技术，数据量的多少会直接影响产品的性能。而医疗数据又具备其特殊性，受到了严格的保护和使用限制。国外由于有健全的数据管理机制和严格的监管，有很多公开数据集，可供研究单位使用，用于推进人工智能技术的发展。这部分公开数据集虽然也可以被我们所使用，但是受到人种差异限制，某些疾病并不适合亚洲人群（比如：欧美人种和亚洲人种存在乳腺类型差异），且欧美疾病发病率和我国也存在差异。我国医疗数据量远远超过国外，但是受到法规等限制，无法进行数据挖掘，严重限制了我国医疗人工智能技术的发展。目前国家鼓励“产、学、研、用”综合发展，也鼓励科技成果转化。但是，医院空有数据，没有技术，无法进行数据挖掘；研究单位和厂家空有技术，缺乏合法高质量的数据，也无法开展相关研究更无从进行产业化。 该项目已获得“人工智能训练标准库的处理与检测方法、系统”发明专利授权（专利号：CN201710546301.8），本专利的目的是能够建立人工智能所需的标准数据库，通过数据和训练库分离和提供标准数据接口的方式，在保证数据安全的前提下，为研发机构和厂家提供研发数据和验证数据，以便促进我国医疗人工智能技术的发展，产生更多原创算法和适合我国国情的产品。

边缘智联网（edge+AI+IOT=eAIOT）综合实验平台是一款集成物联网、嵌入式、移动互联技术、人工智能于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台包括物联网、嵌入式Linux和人工智能（AI），三个部分互相支撑、互为补充。平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与OpenCV计算机视觉库，支持TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE等深度学习端侧推理框架。 实验平台支持图像处理、语音处理、无线通信、传感器原理、RFID等技术的主流算法及应用。提供完整的配套教学教材，实训案例的源码、开发手册等，满足AI和IOT教学实训、应用开发等需求。 本项目实验平台搭载瑞芯微RK3399处理器，不少于9个无线传感器节点，配备11.6寸高清触摸屏、高清相机模块、7麦麦克风阵列和ODB接口。 硬件系统采用DC12V电源适配器安全统一供电，结构为上下两层一体化设计，上层紧固式安装实验所需硬件（非磁吸式安装），实验所需硬件均平铺安装在一整块底板上，下层收纳放置配套线材、配件等设备。 实验平台支持ZigBee、BLE、lorawan、nbiot、RFID等无线网络通信，支持无线传感器网络、物联网人工智能、嵌入式系统开发、RFID射频识别技术等课程实验。同时配备可私有云和公有云部署的“物联网云平台”，配合多种传感器模块，可完成基于物联网云平台的嵌入式无线传感器综合实验。本平台提供嵌入式深度学习框架Tengine，可完成人工智能实验，包含基于深度学习的目标检测实验、基于深度学习的人脸识别实验，可完成声纹识别门禁实验、AI语音智能家居实验、知识图谱和聊天机器人实验等人工智能实验。

2025年4月26日，中国日报网以《全国首家广电视听人工智能学院共建合作签约仪式举行》为题对我校进行了报道。

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。

上海理工大学庄松林院士和顾敏院士领导下的未来光学国际实验室宣布，首次利用机器学习反求设计（machine-learninginversedesign）实现了三维矢量全息（Three-dimensionalvectorialholography）的新概念。 据介绍，这项发明是光学全息技术领域的一次重大突破，其提供的基于机器学习的反求设计可精准且迅速地产生一个或多个任意三维矢量光场，有望应用在超宽带全息显示、超安全信息加密以及超容量光存储、超精确粒子操控等各个领域。 相关研究成果于4月18日凌晨发表在国际顶级学术刊物《科学进展》上。该杂志为《科学》（Science）刊物旗下子刊，是一个涵盖所有学术领域的开放性、综合性科学刊物。 光是一种电磁波，其在介质中传播的同时伴随着电磁和磁场的振荡，被称为光的矢量特性。基于光波的横波特性，光的振荡通常被限制在与其传播方向垂直的二维平面上。近些年，研究发现光的振荡可打破传统二维平面的束缚，通过干涉产生纵向光振荡，即形成第三维光矢量。 在物理学上，通过求解三维麦克斯韦方程可以正向得到一个三维矢量光场分布，但其不可控。一直以来，精确产生任意三维矢量光场是一个世界性难题，因其需要十分复杂的反求设计，超出了人类知识和经验的边界。 顾敏院士指导的科研人员利用机器学习反求设计率先实现了三维矢量全息，可精确地控制三维全息图像中每个像素点的任意三维矢量状态。 “通过机器学习的人工智能新科技，我们首次实现了三维矢量光的操控，并将机器学习的算法延伸到光学全息中去，”顾敏院士说，“这样的操控是全方位的，包括对每个三维矢量光携带的信息进行编码、传输和解码，因而消除了传统二维偏振光的束缚。” 文章第一作者任浩然博士（目前在德国慕尼黑大学从事洪堡博士后研究）说：“机器学习在光学设计中扮演着越来越重要的作用。我们研究证明训练后的人工神经网络可有效地、快速地产生任意三维矢量光场，达到接近百分之百的准确性，极大地提高了光场调控的效率。” 这项发明还为光学全息开辟了一条新道路，首次在全息中证明光的三维矢量状态可以作为独立的信息载体，实现信息的编码和复用。顾敏院士说：“这项发明作为光学全息技术领域的一项重大突破，不仅为下一代超宽带、超大容量、超快速并行处理的光学全息系统奠定了基础，同时也为加深理解光与物质的相互作用（例如粒子操控）提供了一个崭新的平台。” 该项工作得到了墨尔本皇家理工大学（RMIT）人工智能纳米光子学实验室以及计算机科学系的大力支持。