已有样品/n淡水鱼保鲜与精深加工关键技术研究及产业化。　　成果简介：中国是世界淡水鱼生产第一大国，2013年淡水鱼总产量达到2647.8万吨，约占水产品总产量的43%，然而因其腥味重、肌间刺多、鱼肉易腐败、蛋白质易冷冻变性、副产物加工难等原因，致使淡水鱼资源有效利用率低，严重影响了我国淡水产业的可持续发展。该成果针对我国主要淡水鱼加工业存在的技术问题，以草鱼、鲢、鳙、鲤等为对象，系统研究了鱼肉贮藏中品质变化规律与保鲜技术、鱼蛋白胶凝机制与鱼糜制品质构调控技术、鱼肉腥味增强机制与传统鱼制品工业化生产技

研发阶段/n由于信息基础设施建设环境复杂，以卫星移动通信为代表的空天地一体化网络 建设成为首选。中科院计算所无线中心在已有成果的基础上，重点提升卫星终端芯 片的产品化量产能力，实现终端芯片量产，并设计多类型卫星移动通信终端设备及 行业应用解决方案，填补我国卫星移动通信“产业空洞”。截止2017年底，项目成 功实现卫星移动通信终端基带芯片Full Mask量产并推广应用，占领产业链高端核 心器件供给；推出面向行业应用的手持、便携、车载等多型终端解决方案，项目相 关成果目前依托产业化主体中科晶上实现产业

主要技术内容： （1）提出了基于神经网络的多电平 SVPWM 控制技术，研发了基于 FPGA 技术 的多电平 SVPWM 控制器，实现了塑料片材挤出装备驱动电源的高效性。采用神经 网络技术，实现参考电压矢量所在区域判断及矢量作用时间计算，降低了计算量； 将多电平 SVPWM 控制器集成到一片 FPGA 芯片上，为挤出装备用交流电机驱动控 制提供高性能的专用 SVPWM 控制器，可以直接与通用变频器对接。 （2）提出了分离型螺杆结合 CRD 分散混合器的高速螺杆技术，提升了挤出 效率及效果；研发了塑料片材挤出螺杆高频电磁感应加热装置，有效降低了挤出 机运行能耗。将常规三段式螺杆设计成五段式，改变了传统螺杆直径对挤出产量 的限制。在螺杆机筒外壁上缠绕电流线圈，线圈外再包覆隔热层，线圈两端连接 控制线圈电流的高频电源模块；在常规加热瓦加热的基础上，通过电磁感应原理 使螺杆产生热量，使得螺杆及螺杆机筒同时加热，缩短了机筒内聚合物塑化时间、 降低了能耗。（3）提出了面向塑料片材挤出成套装备运行过程的全息生产车间制造物联 感知技术，开发了成套装备运行的全息感知系统。构建了 RFID-WSN 数据采集集 成网络，提出了 LZM - WKPSO 优化算法，在保证覆盖率的前提下使干扰最小；借 鉴昆虫协作机理，提出了基于昆虫协作机理的源节点选择概率算法，最大化降低 了网络能量消耗。（4）提出了塑料片材挤出成套装备多目标柔性资源优化调度模 型，研发了塑料片材挤出装备精益管控软件平台，实现了成套装备的高效能运行。 建立了多目标柔性资源优化调度模型，采用重力粒子群混合优化算法进行求解。 按照 SOA 思想，设计了集成平台；开发了塑料挤出成套装备运行功能模块，并与 底层全息车间无缝集成，形成塑料挤出成套装备精益管控平台。 行业意义： 本项目针对高效能塑料片材挤出装备的关键技术取得了创新性成果，解决了 我国塑料片材挤出装备业目前普遍存在的高能耗、高污染、低附加值、低劳动效 率等问题，提升了塑料片材挤出装备的自动化与信息化水平，促进了塑料片材挤 出装备的自动化、信息化深度融合；完成了塑料挤出装备产业技术上的跨越式发 展，极大地推动了塑料挤出装备产业结构的优化升级，实现了产业结构由高消耗 向高效率的转变。 获奖情况：2015 年获中国商联联合会科学技术进步奖特等奖。 成果的技术指标、创新性与先进性: 目前市场上还没有完全一样的同类产品出现，国外主要有德马克、克虏伯、 巴顿菲尔,日本的住友重工等公司在致力于开发塑胶挤出装备产品，但是他们开 发的还是将单一系统的简单组合，无法从单机与成套装备精益化管控两方面集合 提高系统的能效。由于本项目是从单机关键设备能效优化设计和成套装备精益化 管控能效优化设计两个方面入手，开发料挤出成套装备，产品具有能耗低、效率 高等特点。综上所述，本项目产品目前拥有先入的一定优势，竞争对手在技术方 面无法与本项目产品直接竞争。 本项目产品具有如下技术和性能优势： （1）螺杆的速度从同行的 100 转/分钟提高到 200 转/分钟，挤出量从类技 术的 200kg/h 提升 400kg/h；挤出效率的提升导致能耗降低 10%左右；同类技术 目前直径 105mm 的螺杆需要配置 115KW 左右的电机，而本项目技术只需要配置 90KW 左右的电机，降低了能耗。 （2）螺杆高频感应加热装置使得加热系统能耗降低 15%左右；（4）克服了同类技术在高速混合挤出时混合效果差导致温度不均衡、色差 大等问题，提高了制品的品质； （5）生产工艺数据自动数采率 95%以上； （6）生产效率提高 30%左右；优等品率提高 20%；产能提高 1.5 倍； （7）填补国内针对塑料挤出装备生产过程的精益化生产软件的空白； （8）本项目实现生产流程的闭环优化，现有的 ERP、MES 系统则为开环控制； （9）本项目的软件平台有效提升了塑料挤出成套装备的附加值。 技术的成熟度: 相关技术已经形成产品，在广东达诚机械有限公司及其下游企业进行了产业 化。 项目成果转化造价：130 万元； 投资预算：硬件成本（不包含塑料片材挤出机本体部分）85 万元；软件开发 45 万元。 成果应用范围：塑料包装行业、包装机械行业。 应用案例及单位：成果在广东达诚机械有限公司等行业龙头企业进行了产业 化，并在广东、江浙等地区的 10 多家塑料企业进行了推广应用。 经济和社会效益： 项目成果能够有效降低能耗 25%，提高生产效率 30%左右，使得企业投资效 益大幅度提升。近 3 年来，据不完全统计，累计新增产值约 67206 万元，新增利 润 5040 万元，新增税收 2872 万元。项目成果解决了我国塑料片材挤出装备业目 前普遍存在的高能耗、高污染、低附加值、低劳动效率等问题，提升了塑料片材 挤出装备的自动化与信息化水平，促进了塑料片材挤出装备的自动化、信息化深 度融合；完成了塑料挤出装备产业技术上的跨越式发展，极大地推动了塑料挤出 装备产业结构的优化升级，实现了产业结构由高消耗向高效率的转变。 

主要技术内容： （1）破传统喷雾泵生产设备机械结构设计，采用凸轨、凸轮机构，创新性 研制了高精度、高效率的喷雾泵电化铝壳抓口机、喷头打喷咀机等系列装配设备， 提高了设备的装配精度和效率。提出集成基于等价输入干扰估计器与参数智能辨 识的智能驱动控制技术，成功解决了微型喷雾泵现场设备层不确定干扰、电机参 数的时变性对装备电机控制性能影响问题，提高了生产装备控制的精度及可靠性。 （2）集成 RFID 与 WSN，构建微型喷雾泵生产过程信息采集网络，创新性地 引入混沌粒子群优化算法，优化采集网络节点部署；动态选择通信节点数目，在 获得最大网络覆盖范围的同时，避免节点间的冲突，降低网络能耗，保证了生产 过程数据采集与传输的实时性和可靠性。 （3）创新性提出并实现了微型喷雾泵制造过程多目标资源优化调度技术。 建立生产车间多目标资源优化调度模型，提出基于种群年龄模型的动态粒子数微 粒群优化算法来求解优化问题，并采用层次分析法进行决策，成功实现了微型喷 雾泵生产全流程的精益管控，全面提高了生产质量与资源效率。 （4）创新性研发了一种面向制造全过程的信息集成平台。将生产过程信息、 管理信息等数据高度融合，实现底层物联网到互联网的无缝连接；解决了常规 DCS、MES、ERP 三层架构存在的数据交换困难、系统庞大、功能定制性差、难以354 适用于中小型制造业等缺点，为微型喷雾泵制造装备的自动化和信息化融合提供 了解决方案。 行业意义： 项目通过攻克微型喷雾泵生产装备的自动化与信息化技术融合的关键技 术，突破国外先进技术的壁垒，形成了自主知识产权与技术体系，项目成果提 升了微型喷雾泵加工装备的自动化、信息化水平，符合国家可持续发展战略的 绿色制造技术，可带动和促进化妆品、保健品等领域向高档化的高层次技术方 向发展。 获奖情况：2015 年获中国轻工业联合会科学技术进步奖一等奖。 成果的技术指标、创新性与先进性： （1）引入凸轮、凸轨等机构，并结合等价输入干扰估计器、智能辨识等方 法设计控制策略，从机械和控制两方面进行突破，自动化程度和生产效率高。 （2）集成 RFID 与 WSN，采用混沌粒子群优化算法优化网络节点，动态选 择通信节点数目，降低网络能耗，生产过程数据采集与传输的实时性和可靠性 高。 （3）建立以缩短生产周期、减少机器空转时间、降低产品次品率为等为目 标，采用种群年龄模型的动态粒子数微粒群优化算法求解生产过程优化调度问 题，采用层次分析法进行决策，实现微型喷雾泵生产全流程精益管控。 （4）采用完全不同于传统 DCS、MES、ERP 三层架构的模式，直接面向生 产、管理全过程，开发信息集成平台，自动化和信息化融合度高、适用于中小 型制造业。 技术的成熟度： 相关技术已经形成产品，在无锡圣马科技有限公司及其下游企业进行了产业 化。 应用情况： 针对微型喷雾泵加工装备产业当前普遍存在材料消耗大、能耗高、可靠性差、 加工效率低、品种适应性差等问题，本项目以提高生产装备的自动化与信息化水 平为目的，在装备高性能自动化控制、信息的采集与传输、优化调度、精益管控、 平台建设等方面已经取得了创新性研究成果，并对成果进行了提炼、集成，从 2012 年开始，针对本项目整体技术展开全面推广，应用于江苏、广东等地区的 10 多家轻工装备制造及使用企业。355 应用实践证明了，本项目成果总体技术创新程度高、成熟度高、附加效益显 著，显著提升了我国塑料装备在国际市场具有较强的竞争力，有利于提高我国塑 料装备的设计制造智能化水平，推动了我国塑料制造业的国际化发展。 

针对高浓度难降解废液处理的难点问题，开发了绿色、高效、降解彻底的紫外催化湿式氧化工艺。现阶段，该技术已应用于高浓度危险有机废液、垃圾渗滤液、油墨废水、电镀废水、印染废水等有机废水的处理。

该项目相关技术获2007年度国家技术发明二等奖。南开大学历经12年创制的单嘧磺酯是具有自主知识产权的超高效、低毒、环境友好型麦田除草剂，和目前市场上其他除草剂相比，具有杀草谱宽、安全性好、成本适中等优点，已在全国多数省份大面积推广达120.3万亩。累计社会效益6000多万元。 由南开大学农药国家工程研究中心承担李正名院士主持的天津市科技成果转化项目绿色除草剂单嘧磺酯，示范面积10000亩，在不影响小麦产量前提下，可高效去除杂草。该项目2009年4月通过中期验收，该专利产品的推广对促进

5G+AI 云边一体化智慧出行解决方案，针对道路事故率高、交通拥堵困局、道路交通监管难、公共交通信息阻塞等问题，汇集了5G 通信、AT 算力资源平台、AI 算法、边缘计算网关、车路协同、智慧灯杆、大数据管理平台等诸多软硬件技术成果，具有充分的综合性、创新性、协同性、大集成等特征，同时将 5G、AI、物联网、大数据、云边一体化等技术交互融合，实现交通流感知、交通事件感知、配时方案优化、智慧灯杆、边缘计算网关等功能。 建设进展 研发方向一：网络建设规划南京移动在新港地区优先投入5G建设资源，目前新港开发区范围内，共 规划5G站点114个，其中宏站82个，杆站32个；已开通宏站27个。本项 目规划恒竞路需求站点11个，宏站9个，杆站2个，厂区内部宏站2个，兴 智路需求站点6个，其中宏站2个，杆站4个。 研发方向二：AI云平台研发 南邮信产院投入建设AI云平台，为人工智能提供算力支撑，为算法模型训练提供海量数据和开发环境，为区内 人工智能企业及高校科研人员提供一站式人工智能产业服务，带动人工智能技术的提升。目前已建成。 研发方向三：智慧灯杆+边缘网关 智慧灯杆：场景载体，环境感知等多功能实现。 边缘网关：各个功能互通互联的媒介 目前智慧灯杆进入融合各家设计阶段。 研发方向四:车路协同/无人驾驶交通流感知-实时感知城市交叉口内车流量、速度、排队长度、占有率等数据。交通事件感知-提供停车，逆行，超速，拥堵，变道等事件信息，并提供照片和视频。车路协同-将感知数据下发至无人驾驶车辆，车辆根据获得的信息自动优化行驶路线。配时方案优化-将感知数据直接下发到交通信号机，实时生成交通信号配时方案，下发至交通信号机，实现路口单点自适应控制。 研发方向四：车路协同/无人驾驶建设面向L4级无人驾驶的车路协同系统。主要是车路协同系统车端建设。通信网络建设方面：参与对5G网络的验证，协助验证5G网络与无人驾驶的互联互通。 大数据平台建设方面：其无人驾驶车可以在多场景应用，充当城市各种数据收集的载体。 车路协同云控平台建设方面：承担车路协同云控平台建设。 关注重点 开放性场景定义：一般是指城市基础设施建设运营管理、产业发展、民生服务等领域，对新技术新产品有应用需求的各类工程、项目。通过应用场景开发建设，可以推进新技术新产品的示范应用和迭代升级，助力新技术新产品推广应用。《南京市关于加快应用场景开发建设2021年行动方案》围绕5G+AI云边一体化创新应用示范道路，向全产业链（企业、科研机构等）开放能力。一是路侧基础设施开放，在南京南邮信息产业技术研究院有限公司统筹管理下，开放路侧龙门架、杆位等资源，以及相应的供电 、联网能力，为路侧生态参与者提供宝贵的示范场地；二是数据开放，在保障信息安全和公共隐私的前提下，开放路侧时空全覆盖的结构化与非结构化数据，形成"兴智路数据集"，为产业发展注入珍贵的稀缺数据资源；三是应用开放，建立其他生态参与者加入的申请入口，规范开放"数据集"，通过互联网、展厅等线上线下渠道向全社会展示 5G+AI云边一体化创新应用示范道路的成效。 示范性在中国（南京）智谷的指导下，本项目参与四方集聚各自技术及资源优势，群策群力，协同创新，紧密且高效地推进建设计划；将5G、AI、物联网、大数据、云边一体化等技术交互融合，期望建成经开区人工智能产业方向上的标志性应用场景，树立良好的示范典型。 先进性5G+AI云边一体化创新应用示范道路"项目，针对道路事故率高、交通拥堵困局、道路交通监管难、公共交通信息阻塞等问题；汇集了5G通信、AI算力资源平台、边缘计算网关、车路协同、智慧灯杆、大数据管理平台等诸多软硬件技术成果；与其他单纯的车路协同场景、智慧灯杆场景相比，具有充分的综合性、创新性、协同性、大集成等独特特征和 充分的先进性。

“全面感知、深度融合、多维服务”的淮阴工学院智慧校园建设与应用实践近十年来累计投入 1.98 亿元，围绕新型基础设施、数据中台、智慧教学、智慧科研、智慧管理、智慧服务等方面建成了高水平智慧化数字校园，在学科与信息化融合、网络安全等方面形成鲜明特色。

（一）项目背景 当前，智慧教育具有智能导学、精准推荐、定制辅导、精细评价等特点，已成为国际国内教育信息化发展的趋势。智慧教育的研究主要聚焦于智慧学习环境建设的研究、智能技术支持下的智慧教学研究和机器学习技术支持下的个性化学习研究。智慧教育的出现极大地促进了当前教育中学习空间的重构。在“学习空间”之前，人们通常使用“教学空间”来指代这种场所，将有教学活动的场所均称作教学空间。随着人们对学习过程的理解变化、智慧教育的快速发展以及人们对非正式学习的重视，学习空间逐渐由单一的物理教学空间向包含物理空间、网络空间、移动空间的多元学习空间转变。多元学习空间的提出虽然更多地体现出了“以学生为中心”的倾向，但如何具体衡量多元学习空间对学生学习效果的影响是评价多元学习空间的重要步骤。同时，在多元学习空间具体构建时，面对空间中来源不同、结构多样、数量庞大的多模数据如何进行处理存储、并在保证数据有效性的前提下对教育数据进行隐私保护是多元学习空间需要解决的另一个难点。 （二）项目简介 本项目主要目标是针对信息技术支撑下学习空间多元化、场景复杂、需求多样化，学习者及学习行为呈现出新的特点和规律，研究多元学习空间中学习行为数据化关键技术，构建“云-边缘-物联网”架构的多模态数据存储与处理平台，实现混合式学习环境下学习行为智能感知和数据化，优化学习行为模型，基于实际应用与不同学习目标函数及内容，建立可重复、可预测、可验证的对比数据集，为数据驱动的智慧教育生态构建和教育应用提供核心技术与数据支撑。 （三）关键技术 我们面向智慧教育中准确认知学生的学习状态和行为的大数据需求提出研究方案。本项目实施方案涉及教育学、物联网、云计算、人工智能、隐私保护等多个领域，主要技术路线如图所示： 图 1 技术路线图 其中，项目包括的关键技术主要有以下三点： 1.基于物联网的多模态数据实时智能感知和多时间域数据采集技术 该技术针对学习状态的数据化、特征参数量化问题，设计能够采集多 重学习空间下的智能数据感知物联网系统。主要技术难点在于抽样频率与 识别准确度的平衡、人机交互的变化规律等全新科学问题。 2.学习状态多模态数据解析和智能处理技术 利用智能感知物联网采集实时性的原始学习状态数据，包括面部表情、 脑电信号、头部姿态、交互行为等原始数据，这些数据具有数据量大、模 态多、冗余度高等特点，需要通过智能化的预处理方法转换成可以量化的 状态数据。 3.多层次数据差分隐私保护技术 学习行为数据是学习者被动采集的多方面行为数据，受到日益增长的 具有争议性的数据伦理的制约。该项技术通过数据隐私保护机制实现数据 多层次化的差分隐私安全算法；在保证学习者最大数据隐私性的前提下， 研究满足学习行为分析所需要的数据颗粒度。