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深度学习处理器研发及产业化
已有样品/n重点突破智能终端深度学习处理器芯片设计，研发并改进CNN、RNN 等深度学 习算法和技术，设计并研发Alex、Caffe、Torch等常用的深度学习架构。深度学习 处理器芯片支持CNN/DNN/MLP等主流深度学习神经网络算法，基于深度学习处理器 芯片的智能设备可运行手写数字识别等任务；深度学习处理器芯片处理imagenet测 试集图像分类任务达到30帧/s，芯片面积不超过60平方毫米，单芯片功耗不超过 20W，所研发的芯片性能功耗比超过目前智能终端所使用的主流CPU的100倍。最终 在
中国科学院大学
2021-01-12
柑橘提质增效栽培技术研发与示范
可以量产/n成果简介：该项目自主研发并首创了椪柑开心形整枝、柑橘缩冠改造、防治果面伤害、无核椪柑丰产等技术，在机制效应研究的基础上在湖北柑橘产区得到全面推广，使得柑橘产量、品质和效益显著提升。同时在引进的基础上，结合我国柑橘产区实际消化创新了起垄栽培、覆膜增糖、隔年交替结果、留树保鲜、椪柑简易设施等技术，研究明确了其作用机制，实现了在湖北柑橘产区规模化的示范推广，在柑橘提质增效上成效显著。不仅具有适应性强、简单使用、增产增质增效明显的特点，同时各技术之间又可以互相组合，形成提质栽培集成技术。研究成果
华中农业大学
2021-01-12
组织保存关键技术研究与设备研发
大型器官移植是 20 世纪人类医学科技的重大进展，它能有效治疗终末期疾病。器官保存是器官移植的三大支柱技术之一。然而国内许多医院在做器官移植手术时是将供体器官和器官保存液放在冰块环境下，器官很难实现恒温保存，对手术成功率及移植后器官的生命周期会造成极大的冲击。为此，课题组研制了人体器官恒温保存装置，它以压缩式制冷系统和半导体制冷器互相配合的方式实现制冷，可以使器官保存液的温度维持在±0.2℃的范围之内。在国家大力提倡发展生物样本库、促进和规范健康医疗大数据应用发展
上海理工大学
2021-01-12
高稳定量子点荧光粉的研发
上海交通大学
2021-04-13
装配式建筑专用套筒灌浆料的研发
：套筒灌浆连接技术具有性能优异、降低自重、 成本低廉、施工方便等优点，是建筑产业化预制构件连接的关 键，对装配式结构整体性和抗震性等性能有重要影响。 灌浆料是套筒灌浆连接技术的核心。套筒灌浆料的性能优 劣对确保套筒连接技术的安全性起着至关重要的作用。本项目 研发一种用于装配式建筑的套筒灌浆料，其组成简单、性能优 良、成本低廉，可以解决现有的套筒灌浆料成本较高、性能不 稳
合肥工业大学
2021-04-14
Greenwind nano新风机的研发与产业化
项目从2015年起步，已完成两代成熟的空气净化器产品：Greenwind一代内循环式空气净化器，Greenwind nano二代外进气式新风机。曾获江苏省科技厅颁发的高新技术产品认定证书（161202G0249N）。目前正在开发第三代产品：基于二代产品，加装温度湿度传感器，氧气浓度传感器，实时监测室内温度湿度、氧气浓度。基于大数据分析，得到最舒适的温湿度比值，智能控制加湿器与空气净化器，将空气净化与体感舒适结合。空气净化器使用Wifi连接云端，实现移动设备端的实时监测和开关。
南京大学
2021-04-14
稀土高韧性高耐磨火车轮毂的研发
采用稀土高韧性车轮与传统车轮相比，可提高寿命 2 倍，同时与铁路轨道线路匹配，降低摩擦力和磨耗比，为国家节省大量车轮和钢轨材料，节能环保。 产品抗拉强度达到 800MPa, 布氏硬度大于 HB300，延伸率大于 6%，使用寿命达到传统车轮的 2 倍。
扬州大学
2021-04-14
高档数控机床滚动功能部件共性技术研发
针对滚珠丝杠副、直线导轨副等滚动功能部件，建立了针对性强、可推广、能指导产品创新开发的基础理论体系。自主研发14台套试验台，填补了国内空白，开展了相关性能检测与可靠性试验，建立了产品精度和性能基础数据库。开发了基于用户的滚珠丝杠副和滚动导轨副设计选型软件，建立了关键零件、关键工序稳定生产的工艺参数数据库。 1、建立了高精度非接触式滚道型面误差的测量技术体系，成功研制相关检测设备，解决了丝杠外滚道和螺母内滚道型面误差高精度测量难题，填补国内空白。 2、研发滚珠丝杠副寿命试
南京理工大学
2021-04-14
GPS/BDS卫星授时芯片研发及产业化
卫星导航系统具有定位和授时功能，该项目专注于普通民用卫星授时市场，研发卫星授时专用芯片。由于省去了定位计算，与常用的卫星导航芯片相比，在授时应用时，该芯片的成本、功耗均可节约75%以上。芯片支持GPS和BDS，授时精度优于20ms，可广泛应用于普通家用电子钟、车载电子钟、电子广告牌、计时收费设备、智能电表、工业自动化控制及智慧农业等领域。 芯片可提供24个时区格林威治时间，无需用户进行时区换算；提供年月日时分秒星期及中国的阴历，免去了万年历的换算；具有守时功能，无需额外授时电路；提供
北京交通大学
2021-04-14
AI机器学习技术加速功能新材料的研发
1.痛点问题
新材料的设计与研发往往面临挑战：急需的新材料难以快速筛选设计，而设计出的新材料又难以找到高效且低成本的合成配方，拥有合成配方的新材料又会面临规模化的长周期探索。根据国家工业和信息化部对30余家大型骨干企业调查结果显示，130种关键材料中，有32%国内完全空白、54%虽能生产，但性能稳定性较差、只有14%左右可以完全自给，亟需新思路来解决我国新材料研发难题。本项目着眼于新材料研发，希望通过创建目前业内空白的智能化新材料研发范式，引领行业智能材料开发自动化服务与工艺的开发。
在数字化、智能化浪潮中，国家和各行业的产业界都非常看重科研的智能化升级。通过持续的交流与调研，我们发现许多企业和研发团队目前对智能研发存在大量潜在需求，而智能研究服务与工艺的同类竞品极少。因此，清华智研将作为一家高新科技企业，以AI赋能研发（AIEmpoweringResearch&Development）为使命，组建国际顶尖水平团队，向国内引进并自主开发世界前沿的AIforScience技术，打造世界级的AI未来实验室（World-ClassAIFutureLab）。
2.解决方案
本技术为新材料研发数字化智能服务平台，可在材料研发过程中对各个尺度以及不同研发阶段下进行智能化的加速及分析服务。以各种人工智能算法为核心，如主动学习算法，图神经网络，卷积神经网络等，我们根据不同材料体系的尺度包括三大方面：1.针对分子及晶体等微观尺度的功能材料研发，设计智能化的深度学习系统。2.针对二维功能材料及其功能性器件、催化剂、膜材料等宏观尺度，设计智能化的深度学习系统。3.针对功能材料研发的表征仪器等平台尺度，设计智能化的系统解决方案。这些智能化解决方案能极大地加速新材料尤其是碳中和相关材料的研发速度，从而大大地降低研发成本与时间，为企业获得有竞争优势的科研壁垒。
自动化和人工智能助力未来智能实验室的方方面面，从样品制备（称量固体、添加液体、超声处理.等)，到合成（分配液体，控制温度，混合，测量pH值，干燥等)、表征（气相色谱，高效液相色谱，分光光度法等)，通过自动化/机器人的辅助，可以有效提高可重复性，提高信噪比，加快实验速度。通过人工智能技术，将实验数据转换为可操作的智能指导，快速浏览并利用复杂的数据，提升认知能力。
智能化研发平台
3.合作需求
拟成立公司推动该项成果的产业化进程，希望对接
1）工程化、产品化所需的资源；
2）新能源、新材料领域合作企业。
清华大学
2022-09-23