1. 痛点问题 2020年我国钢材产量超过13亿吨，占全球产量的一半以上，同时我国钢铁消费市场也是全球第一。现代智能化钢厂是钢铁企业未来的重要发展方向，目前国内主流钢厂都在大力布局。但作为智能钢厂的基础和核心，钢铁生产智能设备国内技术能力差距较大，对国外依赖性比较明显。 2. 解决方案 本项目将最新的光电技术与钢厂生产需求深入结合，致力于钢厂关键智能感知设备的研发。目前已完成原理验证和样机开发的智能设备包括：转炉炼钢过程动态监测系统、转炉内壁智能测量扫描设备、辊道辊在线智能监测系统等。项目还有多项智能设备在研。 本项目的转炉炼钢过程动态监测系统，是通过监测炉口火焰光谱和图像信息，经过人工智能计算，得到炼钢过程中钢水温度、元素含量等参数，实现炼钢过程实时动态监测。转炉内壁智能测量扫描设备，是采用激光雷达和数据融合技术，远距离快速智能扫描转炉内壁，实现转炉内壁自动检测。辊道辊在线智能监测系统，是通过对轧钢辊道辊电流实时连续监测和智能分析，有效监测和预防辊异常导致的带钢或铸坯表面损伤。 合作需求 本项目下一步发展需求主要集中在与钢铁和冶金行业相关企业的技术和产品合作，其次是资本投资、政府政策等方面的扶持。需要的外部资源主要是产业的工程化、产品化资源和市场资源。

  植物在重力引导下的生长称为植物的向重力性。根向重力是植物适应陆地环境的重要过程。植物向重力性反应的第一步是感受重力信号。目前，关于重力信号感受的机制有两种假说：一是淀粉平衡石 (statolith) 假说，二是原生质体压力假说。植物根冠的柱状细胞和茎的维管束鞘细胞中存在淀粉体，这些淀粉体被命名为平衡石。中柱细胞和内皮层细胞通过淀粉体的沉降来感受重力变化。生长素在调节植物根系向重力作用中发挥重要作用，但生长素促进重力感知的分子机制及随后的反应尚不清楚。   非损伤微测技术（Non-invasive Micro-test Technology, NMT）是通过测定活体动植物组织、细胞与内/外环境间Ca2+/Cd2+/Na+/K+/NO3-/NH4+/O2...交换量的实时变化，揭示基因功能的一种新技术。目前已被103位诺贝尔奖得主所在单位，以及北大/清华/中科院使用。 应对挑战： 重力研究中对于活体样品基因功能方面的检测手段匮乏 样品检测过程中样品重力变化与检测设备的结合方式是一个难点 重力变化过程中生理指标的实时监测 解决方法： 非损伤重力感知分析系统(GRASS)是基于非损伤微测技术的底层核心技术，是能够检测活体样品基因功能的技术 非损伤重力感知分析系统(GRASS)配有立体可移动旋转样品固定装置，可对样品施加不同方向的重力并能实时检测 非损伤重力感知分析系统(GRASS)能够进行长时间的监测，为重力变化过程中，比较分子、离子流动速率，提供长时间的数据结果 产品介绍 名称：非损伤重力感知分析系统（GRASS） 型号：NMTG-100 品牌：旭月 产地：中国 功能特点 1.基本功能： 检测样品所受重力发生变化时的生理指标变化 配备立体可移动旋转样品固定装置，对样品施加不同方向的重力 检测指标：Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+、Pb2+、Cu2+、O2、H2O2、IAA 2.性能参数： 工作电压：220V 最短检测周期：5s 离子分子浓度测量精度：10-6M 离子分子流速测量精度：10-12mol·cm-2·s-1 传感器最小移动距离：1μm 立体显微成像系统分辨率：1920×1080 3. 软件参数： 操作界面：中文 检测指标模块化可选 离子流速、浓度检测软件模块（包含：Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+ 、Pb2+、Cu2+） 分子流速、浓度检测软件模块（包含：O2、H2O2、IAA） 支持中英文输入、标记与记录 可直接输出流速、浓度数据和折线图，无需额外换算

成果介绍“卫星与无线通信融合系统研发及产业化”就是由东南大学、南京中网卫星通信股份有限公司和江苏大学三家单位合作完成。卫星通信具有覆盖广和不受地域限制的优势，但是受到遮挡以后，信号就会不好，而且通信的成本太高，2M带宽每小时就要花费几千元。而随着3G、4G的普及，地面无线通信已经发展得相当完善，但是在地面基站未覆盖区域，或基站一旦受到洪水、台风、地震等自然灾害破坏时，就无法通信了。正是基于这两个通信系统的特点，我们‘取长补短’，巧妙地将两种通信系统融合起来，研制完成的系统可以根据不同策略自适应地选择地面通信链路或卫星链路”技术创新点及参数他和团队成员克服了很多困难，提出了多项独创性的方法，目前已申请国家发明专利40项（其中24项已经获得授权），编制国家标准3项，发表国内外核心期刊论文61篇（其中SCI收录16篇）。项目研制的卫星与无线通信融合系统实现了规模产业化，部分性能指标处于国际领先水平，并在气象、安监、环保和军队等诸多行业得到极其广泛的应用，得到了政府有关部门和客户的一致好评。市场前景目前本项目的产品已经应用到全国26个省市的18个行业。其中，气象和安监市场占有率达到70[%]，环保市场占有率达到60[%]。产品曾为“神舟系列”飞船的发射和回收提供气象保障，为汶川地震、雅安地震和甘肃舟曲特大泥石流等提供了应急通信服务，为上海世博会和深圳大运会等重大活动提供了气象保障和视频直播服务。产品已经实现直接销售收入8.3亿元，产生的间接经济效益数百亿计。

无线传感器网络，简称 WSN，是由一些具有无线通信、数据采集和处理、协同合作等功 能的无线传感器节点协同组织构成的。WSN 的体系结构划分为应用层、传输层、网络层、数 据链路层和物理层。物理层主要考虑调制方式、信号的传输效率等方面的问题；数据链路层 负责节点接入、多路复用、数据帧检测和差错控制、降低节点间的传输冲突等。 目前，研究较多的传感器网络的路由协议主要有三类：直接通信型、聚簇层次型]和平 面型。本项目通过对平面型路由协议的研究，在分层网络模型的基础上，研究适合 WSN 的路 由选择协议，提出了一种能量按需的多路径路由协议。通过动态地选择汇聚节点，采用基于 能量的多径路由协议可使能量消耗均衡，延长网络寿命，提高数据转发率。 

自主导航技术是移动机器人实现自主化的最为核心的关键技术。在现有的智能工厂环境中，工业AGV等多采用色带、磁钉、磁条、二维码、有反射板激光等自主导航技术，这类方法共同缺点就是需要对使用环境进行大量改造，系统的建设周期较长、维护成本高且难以满足智能工厂对柔性和灵活制造的要求。因此，目前AGV的导航模式逐渐从传统的导航方式转向了基于自然环境和SLAM技术的完全自主导航方式。但是，目前常规的基于激光传感器的定位技术只能达到2-5cm的精度，并且对于环境要求较高，无法满足工业环境高精度、强鲁棒性的要求。针对上述难题，研发了利用激光、视觉、惯性传感器等多模态传感器，在动态、视觉退化、非结构化等自然环境中实现了高精度、高可靠性和高实时性的2D/3D自主定位与导航技术。

无人机全称“无人驾驶飞行器”，（Unmanned Aerial Vehicle）英文缩写为“UAV”，是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。它涉及传感器技术、通信技术、信息处理技术、智能控制技术以及航空动力推进技术等，是信息时代高技术含量的产物。无人机价值在于形成空中平台，结合其他部件扩展应用，替代人类完成空中作业。随着无人机研发技术逐渐成熟，制造成本大幅降低，无人机在各个领域得到了广泛应用，除军事用途外，还包括农业植保、电力巡检、警用执法、地质勘探、环境监测、森林防火以及影视航拍等民用领域，且其适用领域还在迅速拓展。机载处理器是整个无人机系统的核心，处理各种传感器信息进行定位与识别，是智能无人机的“大脑”。飞行控制器接收机载处理器发送来的位置，速度，加速度指令，经过控制器转化成四个螺旋桨电机的转速，控制飞机平衡姿态，完成任务，是智能无人机的“小脑”。

本实用新型公开了一种单目三维实时在线跟踪与定位系统。该系统包括激光测距装置、望远镜、CCD、 三角架、标靶及计算机。激光测距装置固定在望远镜的上方，望远镜被固定在三角架上，CCD 安装在望 远镜成像面上，用于获取标靶的二维图像，与激光测距装置一起通过 USB 数据线将获取的图像传输到 计算机中，并将测量的结果在计算机上显示出来。本实用新型能对目标进行在线跟踪，实时监测目标的 三维微小移动，系统组成简单，应用成本不高，适合在工程建筑变形观测领域推

DWELT系统（动态加权进化的路径追踪技术）首先基于环境的地磁信号、无线信号、视觉信号等，应用机器学习算法进行特征学习与分类，从而实现对于位置、行为、网络、环境的认知；系统基于手机所收集的地磁信号、无线信号、传感器信号、用户状态信息等，结合机器学习算法与认知模型进行多维融合，进而获得用户的准确位置。 系统对硬件依赖性极低，不需部署额外设备，可直接利用场景内的固有信息进行定位。 根据微软室内定位技术大赛和 EvAAL 定位大赛两大权威大赛2011-2018年公开评测数据，DWELT技术全球领先。

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