在广州大学，奥威亚的AI分析技术还进行了创新应用，课堂上AI录播赋能线上线下混合式教学；课堂外，AI录播充当“智慧之眼”赋能智能管理。

智慧供热平台产品充分发挥团队供热与计算机交叉融合，基于供热机理模型+人工智能算法的核心思路，搭建了平台的核心引擎，实现了供热系统动态仿真，多热源优化运行调度，供热系统故障诊断与预警，数据在线核查等，满足需求侧调控的智能调控等技术含量高的功能模块，在国内同类型产品中，具有技术研发深度强，业务涵盖广的特点。 一、项目分类 显著效益成果转化 二、成果简介 哈工大智慧供热研发团队整合了暖通、计算机、控制等专业的优势科研力量，依托学校在技术储备方面的雄厚基础，将供热理论、计算机软件、人工智能、自动控制等领域的先进技术相结合，构建了具有鲜明技术特点的智慧供热解决方案，以智慧供热平台为核心的成果技术特色与优势包括： （1）贯穿全生命周期的智慧供热整体服务 供热物理系统是智慧供热的基础条件，智慧供热技术挖掘供热系统的最大潜能，实现高效运行。智慧供热解决方案需对供热系统中的不合理设计及瓶颈之处进行改造，并引入先进的设计方案进行升级。必须将供热系统优化设计与智慧供热平台建设并重，方能实现最佳的建设效果。团队结合多年的技术与工程优势，可围绕智慧供热设计，平台建设，后期运维以及员工培训提供全方位的服务。 （2）平台产品技术优势 人工智能技术需与行业专业理论有机结合方能形成深入有效的解决方案，有效克服了单纯依赖人工智能算法难以解决数据样本不足、数据质量差、模型难以迁移、方法缺乏理论支撑等问题。智慧供热平台产品充分发挥团队供热与计算机交叉融合，基于供热机理模型+人工智能算法的核心思路，搭建了平台的核心引擎，实现了供热系统动态仿真，多热源优化运行调度，供热系统故障诊断与预警，数据在线核查等，满足需求侧调控的智能调控等技术含量高的功能模块，在国内同类型产品中，具有技术研发深度强，业务涵盖广的特点。 （3）建设方案灵活，持续合作性强 由于哈工大智慧供热团队技术研发实力强，且具有持续研发能力，因此无论是平台还是整体建设方案均可充分结合需求方的实际特点进行定制化研发，部分功能模块与创新设备可以按照联合研发的形式开展。 （4）对智慧供热内涵理解更深、平台更符合供热行业未来发展需求 由于哈工大智慧供热团队核心成员主编了《黑龙江省城镇智慧供热技术规程》DB/T2745-2020，在编团体标准《智慧供热技术规程》和《智能阀门》等多部智慧供热相关标准。团队对智慧供热内涵理解的更深，对标准的解读更全面，开发的智慧供热平台软件及相关产品更具有其实用性、先进性、可拓展性，不但能满足市场当前需求，还具有良好的前瞻性。 充分发挥哈工大科技研发力量以及现有成熟的智慧供热平台的应用，为热力企业量身提供符合本地特点的智慧供热总体技术解决方案。通过软件平台的应用实现供热数字化、智慧化和可视化，能够实时获取掌握详细的供热数据，并对供热系统进行优化和控制。此外，平台系统内置了大数据分析和算法程序，让供热具有自感知、自分析、自诊断、自决策、自学习的特点，保障供热温度，降低热损失和水力不平衡，提升居民热舒适性。并基于当前能源与碳排放相关建设的基础，探讨、研究适合智慧能源、智慧/柔性供热减碳化的技术路线，切实做到供热低碳化，为未来零碳社区的建设奠定基础。

产品详细介绍 平台简介   平台优势 1）多要素深度融合 教学理念、教学方法、教学资源、教学过程和教学工具高度融合，为教学实施提供全面支持。相比单个要素优化，多个要素汇聚共同优化将发挥更大的作用。 2）实现教学闭环   平台资源和工具覆盖了课前-课中-课后教学全过程，教师可以一秒备课、精准授课和总结提升，实现教学闭环。 3）测评贯穿全程                                                                                               即时测评系统贯穿教学全过程，让教师及时了解学生的学习情况，调整教学方式，优化教学内容，提升教学质量。 4）家校深度共育   家长可以了解孩子在校的课中学习情况，教师可以了解学生在家的课前/课后学习情况。基于学生学习情况的家校深度互动，让家校共同发力促进学生成长。 5）轻设备低成本 平台硬件学生终端智学小u针对学校教学场景设置，教学功能丰富，娱乐功能全无。设备轻便，价格优势明显，适合大规模普及应用。

习近平总书记提出，将采取更有力的政策和举措，实现“碳达峰 碳中和”目标。工业园区和集中供热能显著减少碳排放量，提升能源利用的综合效率，降低单位GDP能耗，推动基于系统优化集成、能源梯级利用的循环经济发展，但目前普遍存在热用户用热负荷波动大、有水击和网损隐患、扩建改建缺乏科学规划决策支持等特点。 本项目实现了基于数字孪生的智慧供热过程管控：在源侧对热源机组进行模拟仿真、优化分配负荷以及优化供热参数；在网侧实现管网在线水力优化与优化、质量并调以提升灵活性；在荷侧结合热用户的用热特性对负荷进行预测；在储侧对储热系统储放热策略进行优化。提供了“源-网-荷”全过程协同调度与控制的实时优化方案，最终实现供热系统自感知、自分析、自优化、自调节的智慧化运行。 以某热电企业为例，通过成本优化和预测性精确热网调度，从而减少购汽成本和热量损失（综合能效提升1%），按照每年售汽量100万蒸吨，200元/蒸吨计算，每年提升收益约200万元；同时能够及时预测和发现热力系统隐患，保障热网安全、稳定运行，带来巨大的安全效益；此外，预测性调控实现了时间和空间上的供需匹配，在节能的同时保障用户用汽的稳定和质量，从而提升了热用户满意度，具有较好的社会效益。  

华栖云与浙大深度联合，创新智慧教学新模式，将传统课堂搬上云端，实现线上、线下、混合式教学、智慧学习等多样化学习方式，构建集数字化教学组织、实施、分析和评价一体的智慧教学生态。

技术成熟度：技术突破 1.空间目标及星图光学探测仿真系统。由于空间目标探测真实数据获取成本较高，且数据量较少，结果验证困难，团队开发了空间目标及星图光学探测仿真系统。此工作以软件形式呈现，以友好的人机交互界面，根据用户的实际系统参数，提供准确可靠地提供当前时刻空间探测仿真图像，该软件前期经过与stk仿真软件结果比对验证其坐标的准确性，与在轨实测图像进行比对验证其仿真效果的可靠性。目前该软件已经在项目开发过程中广泛使用，为提高系统开发效率、验证算法性能提供有效支撑。 2.空间目标探测感知关键技术及算法体系。该成果以理论及软件开发包形式呈现，团队具备多年的空间探测相关开发经验，并将相关理论及算法构建软件开发包。该SDK开发包基于C++开发，具有较好的泛化能力，具有坐标描述转换、预处理、目标提取、星表制备、星图识别、光学标定、定位定姿定轨等功能，可支撑各层次的空间探测相关开发需求。目前团队基于此SDK开发的顶层软件，采用目标TLE数据库匹配的解决方法，已经完成长光奥闰光电科技有限公司地基望远镜空间目标的感知识别及长光卫星技术股份有限公司的星敏感器在轨图像空间目标自动提取与识别，后续还将采用更多的数据验证完善提升本系统的技术成熟度。 意向开展成果转化的前提条件： 1、长春长光奥闰光电科技有限公司等测站望远镜生产企业，利用本项目的共性技术，实现地基测站的空间目标自动探测感知，为空间安全提供支撑服务。 2、长光卫星技术股份有限公司、吉天星舟空间技术有限公司等遥感卫星公司，通过本技术的转化，可以利用星上光学载荷构建空间态势感知平台，为自身卫星安全提供保障、为国家及其他航天企业的空间安全需求提供数据支撑服务。另外可以在空间光学载荷开发过程中应用空间目标及星图光学探测仿真系统，对光学载荷的精度和鲁棒性进行评估和测试。

建设智教智慧资助系统，通过其高效协同的后台分类处置能力，把高校学工资助事项进行整合和业务流程的约简化处理，运用大数据打通“最后一公里”，将线下的业务操作剥离开实体大厅转化为线上业务，实现高校学生资助工作的无纸化办公，让学生真正实现“最多跑一次”。 管理员可以灵活设定经困生等级（比如一般困难、困难、特别困难等）。 管理教师可以根据学校的经困生管理办法灵活设定经困生认定条件，在对应的条件下可以设置多条困难条件类型及对应的权重值、限制条件。 管理员可以灵活设定经困生申请计划，包括起止时间、对应认定条件、申报条件参数设置、申报对象。 学生通过移动端进行在线填写经困生申请材料，提交后系统可根据管理员设定的经困生等级条件自动给审核人员推荐申请经困生等级并可以手动调整，学生提交后可以实时查看审核进度。 班主任可以根据系统推荐的经困生等级自行根据实际条件进行手动确认等级，并保留推荐等级和班主任确认等级查询痕迹。 经困生认定条件需具备权重分配方案和认定版本的统一联动管理。 二级学院可以根据权限设置批量打包下载学生上传的经困生证明文件，并以学号+姓名方式保存。

研制了大型折展机构、自重构机构及空间机器人系统，提出“机-电-热-控”多重耦合动力学建模、“结构-驱动-控制”相融、自主轨迹规划与智能控制等理论及方法，解决了恶劣太空环境下漂浮基、大挠性、强耦合、变拓扑复杂系统设计、建模与控制等关键难题，为航天器在轨组装与维修维护、轨道垃圾清理等提供技术支撑。成果用于航天型号，获国家技术发明二等奖1项、省技术发明一等奖1项、军队科技进步一等奖2项，出版专著3部。