南京大学电子智慧型服务机器人创新研究院融合AI+5G技术，研发出智慧服务机器人“小融”代替银行大堂经理，实现客户业务办理流程自动化，与中国工商银行合力开展智慧银行建设，在避免人人接触同时实现业务快速办理，提高了服务效率。智慧服务机器人“小艾”代替医院导医人员完成导诊、分诊等工作，有效避免了原有医护人员与患者直接接触而发生交叉感染的可能，降低病毒传播的风险。

技术优势智慧水利大数据平台项目成果包括- -套软件产品“水文与水库大坝安全监测大数据平台”和两类算法，即“水库入库流量预测算法”和“智能水库防洪调度算法”。1)水文与水库大坝安全监测大数据平台:该平台基于传感器网络采集水库水文信息和大坝的各个核心区域的压力、位移、沉降等信息，基于大数据分析技术和可视化方法，设计实现了一种面向水库大坝安全监测的可视分析软件平台。2)水库入库流量预测算法:水库入库流量预测是精细化水库调度的基础，现有的基于水文模型的库流量预测方法对流域的适应能力较弱，预测精度难以满足精细化调度的应用需求。该项目基于历史水文数据，采用深度学习技术，对水库的入库流量进行滚动预测。结合智能化的时间序列决策方法，能够实现对水库的智能化管理调度。3)智能水库防洪调度算法:汛期的水库防洪调度是水库管理中面临的重要问题。该项目针对水库防洪调度中的上下游安全问题建立多目标优化模型，采用计算智能方法对模型求解获得精细化的水库防洪调度方案。与现有工程实践中基于规则的水库防洪调度不同，该方法不依赖于水利专家的经验，能够提供更加精细化的水库防洪调度方案。智慧水利大数据平台——功能模块图大坝安全检测指挥中心数据大屏——水库大坝一张图系统主要功能模块应用前景随着水利信息化的发展，物联网技术、人工智能技术和大数据技术的广泛应用，智慧水利逐渐成为可能，智慧水利大数据平台的建设正处于蓬勃发展的历史时期。该研究成果面向水库管理中的信息化和智能化问题展开研究，提供了基于物联网的大坝数据采集，基于大数据处理和可视分析技术的大坝安全监测和基于计算智能技术的水库入库流量预测与智能水库防洪调度解决方案。项目研究成果包括科研成果论文和软件产品，研究成果成熟度较高,具备良好的市场转化潜力。

智慧灯杆是未来智慧城市建设的重要组成部分，可为智慧城市提供必备的供电资源、发达的通信网络及无线网络等，节省供电线路建设、支撑杆建设等。系统集成摄像头、充电桩、语音播报、应急呼叫、LED显示屏、PM2.5/温湿度/噪音检测仪等设备。 智慧灯杆是基于互联网、物联网、云平台、智能控制、传感及视频流分析等技术，为城市综合管理提供规范、高效的智能化解决方案。 当前主流智慧灯杆多采用添加各类传感器的方式，实现功能的扩展，该方法造成工程成本、维护工作量增加及自身防盗难以保障等问题。因

智慧公路物联网系统通过在公路广泛部署低成本的集成多种传感器的具有通信功能的智慧无线信标产品实时获取路况信息，实现车流量、车速、车型的实时精准时空统计，通过设备的广泛部署实现高精度、大范围的精准监测，为智能交通系统高效管理与养护提供交通与环境态势的精准监测、识别和态势预测，为交通决策提供科学依据与数据支持。其次针对公路场景下定位误差较大等问题，采用 GPS 定位、惯性导航与物联网感知设备结合的新型多重组合定位方法，通过车路协同实现车道级的高精定位，优化车辆偏离预警等功能，为车辆提供准确的位置信息及导航与综合服务功能。最后通过车路协同环境下车载终端、路侧多源异构传感器协作环境数据采集、多维度感知融合与超视距全局环境态势构建，实现智能交通系统全息实时交通、路况环境感知及智能网联汽车超视距精准环境感知与精准定位。智慧公路物联网系统旨在突破制约高速公路智能车路协同系统集成应用的重大共性关键技术，开展典型示范应用，提升高速公路的智能化水平和服务品质，促进全国范围大规模推广。 目前，如图 1 所示，技术成果已经研发出第三版样机。样机已经小批量生成并在齐鲁高速、长安大学测试场进行了实际部署测试。此外，项目组正在对第三版样机进行改造升级，全力打造稳定性更强功能更加丰富的第四版样机。 图 1 第一版样机；第二版样机；第三版样机 主要技术指标 1. 节能增收 20% 通过对城市边缘交通环境及流量等数据的智能分析，优化灯光使用场景。该系统在满足车辆日夜间安全行车条件下，工程综合节能可达 20%。 2. 交通流量增加 20% 通过对交通运行安全风险预警及控制策略处理模块将路段监测数据汇总后，根据车流密度、速度、流量、各级风险事件结合其它传感器数据，包括上游主线流量、匝道流量、公路气候数据、环境数据、消防系统数据等，进行大数据综合分析研判。 构建算法模型，自动制定和优化的控制策略，通过智能预警发布及综合自动管控系统进行预警发布和综合自动管控。为管理者实时预警的同时，将预警、诱导信息和控制指令自动发布于上游路段、匝道区段的可变信息标志、可变限速标志、车道线主动发光标志等，对交通流速及交通流量进行有效调控及诱导。综合评估能增加 20% 交通流量。 3. 减少交通事故 30% 任何异常事件报警被触发时，系统同时依据预案自动将异常事件联动灯光预警、可变信息标志、可变限速标志、车道指示标志等自动发布预警给司乘人员，实现对车流车速的动态调控和诱导，增加公路通容量，减少交通拥堵，防止二次事故和连环事故的发生。 实践证明，采用该系统，至少可以降低公路安全事故 30%，同时提高交通流量，进而降低交通污染，均衡交通流平顺性，信息的及时推送，降低驾驶员驾驶紧张感，提高了驾驶员的舒适性，可以整体有效提高交通运输设施安全水平及服务水平。 4. 100% 信息覆盖 全自动监测传感器都可以实现对整条公路的全面信息覆盖。 5. 对接智能网联驾驶 a. 提供智能网联车实时交通图，推荐进场事件和速递协调； b. 告知智能网联车辆风险，实时定位公路中的驾驶风险，将这些风险传达给下游智能网联车辆； c. 为智能网联车提供车道级交通数据，警告即将来到的交通拥堵； d. 识别相关车道的驾驶风险，促使智慧驾驶车辆提前做出反应； e. 为智能网联驾驶提供超视距感知、恶劣天气环境下的精准感知，促进智能网联车早日实现大规模商用。

按照联合国标准，1999年我国已进入人口老龄化社会，目前中国老人超过2亿，且每年以近800万的速度增加，中国正在跑步进入老龄化，有关专家预测，到2050年，中国老龄人口将达到总人口的30%。健康管理平台以“关爱老人”为出发点，利用云计算、移动互联网、物联网等各种信息化技术和手段，整合社区现有的各类服务资源，通过系统平台为社区老人和居民提供一个健康、安全、方便、快捷的家居环境。关爱老人系统不仅能实时监护老人的身体健康并慢病预警，还能让老人足不出户的实现各种生活需求服务活动，如医疗咨询、健

基于RFID射频识别技术，结合互联网、AI智能、大数据处理等，针对高校图书馆管理现状，从读者、图书、管理、设备、应用等多维度进行方案设计，打造具有高校特色的智慧图书馆解决方案，有效提升校园图书阅读量，为图书管理者提供高校的管理工具。

智慧校园解决方案整体上遵循以下的原则进行规划。 以平台为框架，无缝集成学校已建和今后新建的业务应用系统。 在符合国家教育部和行业标准的体系指导下，建设本校的数字化校园数据标准，以数字化校园平台为框架，无缝集成学校已建和新建的业务应用系统，促进数据利用的最大化。把数据交换集成、用户管理、统一身份认证、业务数据整合、信息资源展示等都融合起来，以标准、数据、应用、用户作为重点要素为主线进行规划和建设。 遵循全面规划、分步实施的原则，为学校的数字化校园持续建设打下良好基础。 遵循全面规划、分步实施的原则，在充分保障学校现有投资（业务系统、服务器设备等）下，制定数字化校园的信息标准，建设数字化校园基础平台，以及各系统之间的接口标准与规范，对今后业务系统的建设与整合打下建设的基础。 先进性原则 系统设计采用先进的数字化校园理念、先进技术和先进的系统工程方法。建设一个可持续发展的、具有先进性、开放性的大学数字化校园。 扩展性原则 系统架构设计合理，考虑对于未来的发展，设计充分考虑今后扩展的要求。包括与其它应用系统之间的互联以及系统的扩容能力等，在满足现有系统互联的前提下，能够很好的适应未来信息系统增长的需要。 系统安全性原则 在系统软设计与建设中，充分考虑系统的安全，包括数据安全、网络安全，传输安全，管理安全等。 高校数字校园建设规划，以人为本、面向服务、信息互通、数据共享，能提供及时、准确、高效、随时随地的校园信息化服务，“提供满足跨部门的业务管理、面向全校用户便捷的信息服务”。通过“管理化+服务化”的思路帮助学校实现由传统应用系统以管理为核心，转向前端以服务为核心。实现学校各类资源的整合和配置优化，提高学校的管理水平和办学效率，使高校信息化应用达到较高水平。

“互联网+教育”的智慧教育，整体解决方案提供商，教育信息化服务运营商。

搭建智慧校园平台建立学校统一数据标准、用户认证、应用接入标准、空间门户，以网络学习空间为支点，融合智慧教学、智慧教研、教育治理、智慧评价、智慧服务应用，打造特色智慧校园体系。 家校互通、学校门户、智慧评价、网络学习、校园安全、网络学习空间、智能互联、校本资源库、智慧教学。