本项目核心技术获中国轻工业联合会科学技术进步奖二等奖。 1、项目简介 本项目所指复杂装备主要为复杂动力机械装备及其关键零部件，如汽轮机、压缩机等。 本项目针对复杂装备制造企业技术准备时间长、效率低、制造过程模式自动化程度低、协调能力差、信息共享度和集成度不高、信息孤岛现象等实际情况，研发了集数字化设计、制造和智能化监控管理为一体的设计制造管理系统。项目重点突破了复杂装备智能化制造过程和工艺参数优化、工艺工装设计自动化、数控机床生产的数字监控管理智能化、基于短距离无线通讯(Zigbee)技术的生产信息双向传输、自适应在线排产优化等关键技术，为研发设计制造集成管理系统提供了技术支撑。 2、创新要点 （1）将开放式装配建模技术应用于产品的研发中，创立了模型的 UML 表达方式、装配体特征、装配配合公差分析和系统的装配层次分析等，完成了产品的结构设计、零件与装配的联动设计、装配仿真分析，并建立了产品及其关键部件的数字样机。开放式装配建模方法更有效地指导产品由整体构思到样机设计的整个过程。 （2）提出了面向数字化预装配的分层干涉检测算法，该方法把干涉检测过程分为粗检测、半精检测、精确检测三层，通过逐层检测，大大加快了干涉检测的速度，提高了检测的精确度，有助于预装配中优化装配序列的快速生成。 （3）基于虚拟产品开发管理技术 VPDM，研究并解决了机械装备虚拟数字样机开发中的数据交叉、耦合和冗余问题； （4）基于工程知识和多视觉特征模型，提出了一种装配优化序列规划方法。利用直接装配关系图表达产品几何信息、设计信息、制造信息和装配信息等，通过产品特性和操作环境的评价因素，构建装配先后关系，从可行装配序列中选择最优装配序列，更好地帮助设计师完成装配设计并做出正确决定。缩短了产品研发时间，保证产品准时投放市场。 3、效益分析 目成果广泛应用于多家装备制造企业，其中 4 家企业利用该技术提高生产效率 20%~30%，按时交货率从 63％左右提高到 90％以上。近三年企业总计新增利润 6.1663 亿元，新增税收 3.3804 亿元，新增销售 28.058 亿元。减少了 80%以上的生产管理人员 4、推广情况（已推广企业） 本项目成果已在无锡透平叶片有限公司、无锡压缩机股份有限公司、江苏南方机电股份有限公司、无锡市安迈工程机械有限公司等生产企业得到成功应用。 授权专利： 1.数控机床刀具的在线管理方法 201010129780.1 2.车间加工设备群加工运行优化的方法 200910031198.9 3.数控机床监控方法 201110430626.2

以大丝束碳纤维（≥12K）为原料，通过自主碳纤维展宽、织造专利技术制备碳纤维展宽织物。该织物最大优势是轻薄（面密度≤80g/m2）、扁平（展宽纱宽度 8-20mm），该纤维低屈曲，具有低成本、高性能特性。该产品可替代传统 3K200g/m2 的碳纤维产品，用于无人机、高档装饰面板、体育休闲器材、高致密 C/C复合材料等领域。 关键技术 （1）创新要点 （2）产品性能/技术指标 知识产权及项目获奖情况 （1）一种用于宽幅扁平碳纤维丝束的连续定型工艺ZL201010519415.1 （2）一种适用于无弯曲织物织造的夹头 ZL201310303000.4 （3）一种适用于无弯曲织物织造的送经装置 ZL201310302349.6 （4）一种无弯曲织物织造的纬纱递进装置 ZL201310302920.4 项目成熟度 成熟度 5 级 投资期望及应用情况 应用于碳纤维复合材料行业。 

本项目核心技术获中国轻工业联合会科学技术进步奖二等奖。 1、项目简介 本项目所指复杂装备主要为复杂动力机械装备及其关键零部件，如汽轮机、压缩机等。 本项目针对复杂装备制造企业技术准备时间长、效率低、制造过程模式自动化程度低、协调能力差、信息共享度和集成度不高、信息孤岛现象等实际情况，研发了集数字化设计、制造和智能化监控管理为一体的设计制造管理系统。项目重点突破了复杂装备智能化制造过程和工艺参数优化、工艺工装设计自动化、数控机床生产的数字监控管理智能化、基于短距离无线通讯(Zigbee)技术的生产信息双向传输、自适应在线排产优化等关键技术，为研发设计制造集成管理系统提供了技术支撑。 2、创新要点 （1）将开放式装配建模技术应用于产品的研发中，创立了模型的 UML 表达方式、装配体特征、装配配合公差分析和系统的装配层次分析等，完成了产品的结构设计、零件与装配的联动设计、装配仿真分析，并建立了产品及其关键部件的数字样机。开放式装配建模方法更有效地指导产品由整体构思到样机设计的整个过程。 （2）提出了面向数字化预装配的分层干涉检测算法，该方法把干涉检测过程分为粗检测、半精检测、精确检测三层，通过逐层检测，大大加快了干涉检测的速度，提高了检测的精确度，有助于预装配中优化装配序列的快速生成。 （3）基于虚拟产品开发管理技术 VPDM，研究并解决了机械装备虚拟数字样机开发中的数据交叉、耦合和冗余问题； （4）基于工程知识和多视觉特征模型，提出了一种装配优化序列规划方法。利用直接装配关系图表达产品几何信息、设计信息、制造信息和装配信息等，通过产品特性和操作环境的评价因素，构建装配先后关系，从可行装配序列中选择最优装配序列，更好地帮助设计师完成装配设计并做出正确决定。缩短了产品研发时间，保证产品准时投放市场。 3、效益分析 目成果广泛应用于多家装备制造企业，其中 4 家企业利用该技术提高生产效率 20%~30%，按时交货率从 63％左右提高到 90％以上。近三年企业总计新增利润 6.1663 亿元，新增税收 3.3804 亿元，新增销售 28.058 亿元。减少了 80%以上的生产管理人员 4、推广情况（已推广企业） 本项目成果已在无锡透平叶片有限公司、无锡压缩机股份有限公司、江苏南方机电股份有限公司、无锡市安迈工程机械有限公司等生产企业得到成功应用。 授权专利： 1.数控机床刀具的在线管理方法 201010129780.1 2.车间加工设备群加工运行优化的方法 200910031198.9 3.数控机床监控方法 201110430626.2 

本项目获 2019 年国家技术发明二等奖 淀粉加工用酶是食品工业用量最大的酶制剂。目前我国淀粉加工关键酶制剂匮乏或被国外垄断，导致一些淀粉加工技术难以实现或优势不足，因此亟需开发 具有自主知识产权的酶制剂，构建淀粉加工关键酶共性技术的研发体系。 

成果简介： 本成果苗期地膜回收装备——1MSM-1000型玉米/棉花苗期地膜回收机，利用地膜在苗期比较完整、抗拉性较好的优势，能够完成我国超薄残膜(0.006～0.008mm)的回收，与作物收获后残膜回收相比，提高了地膜收净率，同时解决了收膜率与伤苗率之间的矛盾。该机具能够实现连续收膜作业，技术先进、作业效率高、价格低廉。创新点如下： 实现了在残膜收起的同时避免对幼苗的伤害；能很好地完成起膜、脱膜和抖土作业，在保证不伤苗、不伤膜的情况下

2020年2月15日，同济大学牵头建设的上海自主智能无人系统科学中心新冠肺炎疫情防控科研攻关团队研发的第一套疫情防控智能识别系统（Tongji NCP-AIS），在同济大学四平路校区大门口开始试运行，可快速识别人流中个体感染者的风险。 科研团队利用人工智能、大数据、人脸识别、温度识别、动作识别等技术，可实现人脸识别、心率监测、呼吸监检测、门禁联动、门禁数据智能更新、咳嗽检测和语音播报，让人工智能技术在疫情防控期间发挥更大的作用，减轻学校相关管理人员的工作，实现疫情期间高效的校园安全管理。系统针对大规模人群，可以自动发现体温不正常个体，实现拍照和跟踪，以及提醒功能。

上海交通大学电子信息与电气工程学院俞凯教授联合苏州思必驰信息科技有限公司开发了“疫情防控机器人”。依托语音识别、合成、理解和对话管理等人工智能（AI）技术，结合新研发的疫情排查对话逻辑和话术，机器人根据设定向社区居民主动宣教疫情防控知识，遇不适居民还会提醒就医。 2020年1月27日起，“疫情防控机器人”供社区和有关部门免费使用，已为江苏、山东、重庆、湖北、北京、浙江、四川、湖南、上海等多地提供服务，对话机器人自动接通10余万户，访问结果直接生成数据报表供社区。

陈乐尧和黄麓升两位老师与湖南萌境智能三维技术有限公司联合开发的是一款3D打印设备，该产品已进入可靠性实验阶段，取得了阶段性的成果。有望在今年推向市场，实现首台套销售。 该产品是在两位老师的通力合作下，通过自主设计机械电气等结构，自主开发控制程序，经过近三年的刻苦攻关完成的。3D打印技术是一个新兴高科技产业，市场正在快速成长，方兴未艾。针对公司本身的产业布局，我们较早地联合湖南萌境智能开展了3D打印设备的研发，也期待这个产品成为萌境智能未来的盈利产品。在目前抗疫的关键时刻，陈乐尧老师还指导公司设计了多款疫情防控急需产品，并利用SLS技术快速打印出来。这些产品可以解决医护人员口罩佩戴时间久了之后勒耳朵的问题。同时，双方还在积极合作研究新型的护目镜产品。

智能疫情防控机器人由上海交通大学电子信息与电气工程学院俞凯教授联合苏州思必驰信息科技有限公司开发。依托语音识别、合成、理解和对话管理等人工智能（AI）技术，结合新研发的疫情排查对话逻辑和话术，机器人根据设定向社区居民主动宣教疫情防控知识，遇不适居民还会提醒就医。 1月27日起，“疫情防控机器人”供社区和有关部门免费使用，已为江苏、山东、重庆、湖北、北京、浙江、四川、湖南、上海等多地提供服务，对话机器人自动接通10余万户，访问结果直接生成数据报表供社区。

1 概述 本产品核心技术指标分为四个维度：线控技术、无人驾驶技术、通讯技术、云控技术。线控技术是底层核心技术，线控子系统系统可以做到100ms内高精度控制响应；通讯技术是规划化的前置条件，可以进行低延时远程画面回传，实现远程驾驶双备份；无人驾驶是单车载体的控制中心，基于主流无人驾驶系统Apollo二次开发，接口丰富；云控技术是构建园区场景大脑，实现多车状态的实时监测。 2 优势与特点 （1）基于Apollo开源平台，软件开发门槛低 （2）整合底盘与感知套件，硬件开发门槛低 （3）“车+云”研发模式，降低工程门槛 （4）可适配多种规格底盘，满足多样需求 3 主要应用案例 序号 应用单位 应用时间 备注 1 吉林大学（校园无人配送） 2019年12月   2 北京经济技术开发区（亦庄） 2020年1月   3 北京理工大学国防科技园智能示范 2020年9月