系统地研发和掌握了智能自主机器人高精度运动控制、环境感知与地图构建、多视角目标识别与跟踪、自主定位、导航和路径规划、仪表智能识别以及自动报警、高效人机交互等核心技术和整套系统集成能力。 一、项目分类 重大科学前沿创新 二、成果简介 系统地研发和掌握了智能自主机器人高精度运动控制、环境感知与地图构建、多视角目标识别与跟踪、自主定位、导航和路径规划、仪表智能识别以及自动报警、高效人机交互等核心技术和整套系统集成能力。主持研制的铁路牵引变电站巡检机器人实现工程化，在西成客专成功、北京地铁试运行并辐射到地铁牵引供电、动力发电等设施的安全监控与运营维护和智慧农业应用。铁路变电所智能机器人巡检系统主要由智能巡检机器人、铁路变电所智能机器人监控中心、数据的智能处理和机器人充电房等部分组成，具备完全的自主知识产权;具有与铁路牵引供电SCADA系统无缝连接功能，是引领无人值守牵引变电站新模式的核心装备之一，该机器人系统解决了铁路变电站巡检自动化程度低，人工劳动强度大的问题，同时谱系化该机器人可为城市轨道变电站巡检提供新模式。

（一）项目背景 人工智能技术快速发展，“无人车”“无人船”“无人机”等大量无人装备应运而生并运用于实战。无人装备具有“空间多维、全天候、非对称、非接触、非线性”等作战运用特点，改变了战争构成要素、作战观念、组织形态和保障模式，颠覆了行业模式，重新定义了人们的生活方式。无人装备对未来社会影响和改变必将是整体性和革命性的，存在着无限的发展和应用空间。 智慧化，是无人装备发展的必然趋势。实时感知、动态组网、自主控制、智能决策、自我学习等是未来智慧无人装备必须具备的能力，而这一切能力的赋予，离不开支持智能应用的高级综合电子及基础软件的支持。无人装备中计算系统的性能、可靠性、智能化、交互性等能力的高低是决定或制约无人装备智慧化水平的重要因素，因此，必须围绕未来无人装备的发展趋势与需求，研究满足要求的国产智能计算系统，为无人装备提供智能算力支撑。 （二）项目简介 针对未来无人装备对高性能、高可靠、智能计算能力的需要。研究了基于国产处理器、加速器和基础软件的智能计算系统，重点突破了国产器件系统安全认证、高性能、高可靠综合电子架构、异构资源统一开发环境、异构资源自适应管理、系统多级容错重构、面向领域的轻量化网络模型设计、智能应用容器化开发部署等关键技术。研制了出满足无人装备智能应用的高可靠、高性能、高可用、高安全、标准接口的国产计算系统原理样机，并通过航天领域场景验证测试。 （三）关键技术 如下图所示，围绕无人装备智能应用，需要分别从高性能、高可靠硬件构成、高效平台管理、高可用应用接入和高效算法设计开发等方面分别展开研究。平台硬件层主要包括系统硬件身份认证技术、异构硬件资源统一组件服务技术，解决系统级硬件身份认证和异构资源统一表征和管理问题，为高安全、高性能异构计算奠定技术基础；平台管理层主要包括可重构计算架构、任务资源自组织协同与动态自演化策略、面向节点协同的动态集群构建、系统多级容错模型、多目标多约束下的任务资源最优匹配算法，为无人装备智能应用提供高性能、高可靠的计算平台；高可用应用接入主要包括异构资源统一开发环境构建、系统感知的智能编译优化以及自动代码生成等内容，支撑系统综合调试，满足系统高可用要求；高效算法设计主要包括面向领域的智能应用开发流程设计、基于硬件感知的神经网络自动设计及联合压缩等技术。

同济大学电子与信息工程学院康琦教授团队面向复杂工业过程智能运维，深度融合物联网、大数据、人工智能等技术，设计开发了高集成度与模块化的边缘计算平台。该技术采用云-边-端一体化的系统架构设计，结合迁移学习、演化计算等智能技术，构建了可持续学习的通用网络进化框架，针对不同应用场景，通过模型与算法的模块化管理与轻量化学习，可实现边缘侧模型定制与部署，全面感知系统动态，自适应环境与工况变化，实现无人值守的工业过程在线学习、智能控制与持续优化，显著降低运行成本，提升企业经济效益。 边缘计算平台架构 目前该技术已经获得相关授权发明专利6项，面向钢铁冶炼、汽车制造、污水处理、轨道交通等领域，在多个省市的节能控制与运营优化相关智能化工程项目中得到了推广应用，平均节能达30%，经济效益明显。基于该平台技术对城市污水处理厂生物曝气过程进行自适应软测量建模与学习优化控制，实现了多目标联合优化的在线智能监控系统，年平均节电超过27%。对大型制造企业的多车间冷源系统实现了全自动在线优化与智能控制，系统能效提升一倍，年平均节电36.9%。

★软件具有国家版权局颁发的软件著作权登记证书。 ★软件具有省级或国家级检测机构出具的软件产品登记测试报告。 #操作手册国家版权局颁发的文字作品登记证书。 ★多元智能量表提供国家版权局颁发的文字作品登记证书。 多元智能评估与训练套装是由多元智能评估与训练软件、软件嵌入终端、多元智能评估道具及其道具柜等构成。 1.软件部分： 多元智能评价与训练软件：包含评价对象信息管理、多元智能综合评价、多元智能评价报告、系统管理等功能模块。 软件整体功能有： （1）通过“多元智能评定量表”进行主观测量，自动生成八项智能主观评价报告，内含八项智能柱状图，可直观查看各智能得分情况； （2）客观评价项目的得分可自动保存于系统中，生成客观评价报告； （3）多元智能客观评价题由八项智能共75个大题，146个小题组成。在题目类型上，多元智能客观评价题分为：实际操作与上机题二种类型。多元智能客观评价共分为八个部分——言语语言智能、数理逻辑智能、视觉空间智能、身体运动智能、音乐节奏智能、人际交往智能、自我意识智能、自然观察智能。每一项智能的客观评价满分为11分。测试完后，可在多元智能客观评价报告中查询分数。含有八大智能的训练项目，每一项客观评价项目的题目既可以作为评估使用，也可以作为训练项目使用。如语言智能评价活动中的词语联想、绕口令、讲故事、语义推理等；数理逻辑智能的五子棋flash游戏、数独游戏、侦探破案、逻辑推理题等；音乐智能的音乐感知、乐器演奏、唱歌表演等；视觉空间智能的空间想象、自由绘画、方位感觉、色彩辨别等；身体运动智能的学跳舞、钓鱼游戏、钩花、盲人摸步等；人际交往智能的看图片分析情境、角色扮演、声音辨别、陌生拜访等；自我意识智能的自画像、曼陀罗彩绘、典型人物性格分析、我的未来等；自然观察智能的动植物分类、辨认和组织人体器官模型、自然现象、实物综合观察等；                                                 （4）系统可以对主观评价得分与客观评价得分进行换算统计，生成综合评价分析报告； （5）系统可以将主客观评价的原始得分导出成表格、进行后续的分析研究工作； 2.硬件部分： （1）多元智能客观评价操作手册1本：为教师设计的系统专用的操作手册，包括系统需知、背景理念介绍、操作流程、具体的评价题目和评价方法等内容。另配有软件使用手册1本。 （2）客观评价项目活动道具柜2个：含有每一项智能评价项目所使用到的道具，通过道具的实际操作实现客观打分，含有非洲鼓、七巧板、吉他、磁魔方、电子琴等多种道具。 （3）32寸嵌入式流线型一体化操作台，配有无线键鼠。

        技术成熟度：技术突破         针对船舶机械设备减振降噪需求，提出了结构振动信息作为性能指标的主动减振控制策略。解决了船舶复杂应用环境下，主动减振技术“减振不一定降噪”的难题。攻克超低频、高出力密度主动减振系统执行机构的分析方法和设计关键技术，研发了系列化的电磁式作动器和主被动复合减振器，应用于船舶主机、辅机和管路系统振动抑制。突破了现有主动执行机构低频作动能力的瓶颈，发明了准零刚度作动器，有效覆盖国外探测技术的频率下限，解决了新一代船舶对超低频线谱振动和水下辐射噪声控制的迫切需求。提出了稳定性高、收敛速度快、扩展性强的主动减振核心控制算法并形成工程应用软件。突破了参考输入线谱增强、多频振动均衡控制、控制输出饱和抑制等一系列核心关键技术，解决了主动减振技术实船应用的稳、快、准的难题。研发了首套兼具工作过程自监测、运行故障自诊断、控制效果自评估功能的集成化、模块化主动控制系统，实现了主动减振系统100%国产化。解决了船舶机械设备主动减振系统关键部件自主可控难题。         意向开展成果转化的前提条件：船舶机械设备减振降噪

流域模型 GWLF 平台介绍：通用流域污染负荷模型（简称 GWLF 模型）是 1987 年由美国康奈尔大学提出的一种半分布式、半经验式 流域模型算法，主要用于在中尺度流域(几百～万 km2 左右)模拟水文 及污染物负荷通量，可以提供逐月的模拟结果并对关键断面（如国家、 省级考核断面，跨区域（跨行政区）分界断面，生态补偿断面）污染 源构成进行来源解析。其所需数据类型及数据量与我国的水环境、水 资源管理部门所能提供的数据类型相匹配，保证了该模型在我国流域 管理中的适用性和可达性，为流域尺度或区域尺度（一般市级行政区 域大小为几百～万 km2）水环境及水资源规划、决策与管理提供可靠 支持。该模型为美国 TMDL 计划实施推荐流域模型之一。利用该模 型所得结论可以进一步加工分析并结合 GIS 等空间分析软件，得出时 图 1：南开大学国家环境保护 城市空气颗粒物污染防治重点实验 室“颗粒物来源解析及污染防治技 术研究与应用”城市分布图空差异分析结果，为区域或城市水环境管理急需的决策提供支持与建 议。

数据是企业的重要资源，数据质量则是体现其价值的关键。大多数企业已建立的众多的基础专业数据库、信息资源管理系统，并完成的数据仓库建设，但是对数据与信息的质量、新数据是否上来以及上来及时性等缺乏有效的监控手段；同时，已有信息资源往往被分散的保存着，其管理维护乃至数据库的变更都难以掌控。本系统基于元数据、元结构、元知识模拟专家对于数据与信息资源的管理策略，利用机器学习、自然语言处理以及知识库技术，实现了基础数据资源监控与管理，建立了基础数据资源动态监控与质量巡检系统。系统主要功能包括： 元数据管理 建立和管理包含所有基础数据库结构信息的元数据库，使对各个基础库中的最新数据项和数据项变更历史等有一个全面的掌控；同时也为今后建立在基础库之上的应用和对数据库的维护打下良好的基础。 重要基础数据的采集监控 对各基础数据库中的重要数据是否及时采集入库及基础数据的删除进行定期的监控，并对监控的结果给出相关结论报表，以便及时了解各基础库数据的数据增删情况。 数据质量巡检子系统 定期地对各基础数据库中的重要数据项进行质量检查，监控各数据项中的数据是否满足给定的规则条件，对于不符合条件的数据通过提供的预警机制进行预警。 本技术可用于通信、能源、交通、政府、国家中医药管理局、医疗机构、冶金行业、石油石化等行业。