本项目创造性提出符合中药特点的制药工业大脑模型，将中药传统工艺与最新智能技术相融合，改革中药粗放型生产制造方式，建成符合高效能生产优质中成药要求的中药智能制造平台，成为信息化、网络化、智能化制造中成药的开拓者，为中药制药企业高效营运、提质降本、高质量发展提供了关键核心技术体系，实现了科学、严谨、智能、精准管控中药制药过程的技术跨越。   关键技术1：中药制药关键物料属性智能辨识技术 本项目在中医药理论指导下，将现代医学分子实验方法与知识网络分析等智能技术相融合，科学认知中成药临床优势特色和中药产品质量属性。 研发了3种辨识方剂化学物质的新方法，整合方剂药材组成、化学成分、中医证候和临床疗效等知识单元，从方-药-病-证入手，提出三个层次的知识关联网络构建方法。根据“病证结合、方证对应、理法方药一致”研究理念，构建了涵盖药材-证候、药材-疾病、成分-疾病三个层次的方剂关联知识网络。在此基础上，整合中医遣方用药规律、现代分离分析与高通量筛选技术，发展了基于知识发现的方剂活性物质智能认知新策略，研究发现小青龙汤类方宣肺平喘、助阳解表功效物质组以及一系列具有潜在抗病毒活性的方剂活性物质，不仅为诠释方剂组方的科学内涵提供了技术工具，也为智能认知中成药质量属性探索了新路。 以中医气血理论认识心脑血管疾病及2型糖尿病的共同特征，针对疾病发生发展的关键病理环节，以糖脂代谢、血管功能、血液流变等为重点，构建心脑血管疾病共有生物分子网络模型；创新设计靶向PTP1B等关键靶点的荧光探针，用于辨识具有抗脂质累积、改善胰岛素抵抗等生物效应的中药活性物质，在此基础上建立了“成分-靶点-通路-疾病”多层次网络整体分析方法。 以芪参益气滴丸、冠心宁片、丹红注射液等品种为研究载体，通过系统总结中成药化学、生物及临床应用信息，梳理中药生产制造中所涉及的知识实体类、实体类属性及属性数据来源，并详细描述各类实体间的关系，从而构建中药制药知识图谱，科学认知中成药临床特色和中成药质量属性。   关键技术2：中药产品质量多属性同时检测技术 本项目发明了可同时检测中药质量及其生物活性成分的方法以及中药产品化学属性与生物属性同时检测法，并建立了基于深度学习与计算视觉的中药理化属性与生物属性高光谱同时检测法，实现了中药化学-生物属性融合检测、化学-生物-物理属性融合检测以及生物活性多重检测，为多方位快速检测中药产品质量开辟了技术新路。 创新设计中药化学-生物融合检测原理，通过在能够特异性识别生物靶标的肽段上修饰易离子化的标签分子，合成制备靶向质谱响应探针，用于多靶标高灵敏同步检测，再使用DART-MS对中药质谱指纹图谱与多靶酶活性进行融合检测，从而建立了基于质谱响应探针的中药质量多属性同时检测法，可快速、灵敏、准确地同时检测中药产品化学成分一致性与生物活性，相关研究成果发表在国际分析技术领域顶级期刊《Analytical Chemistry》（IF=6.7）。 首次将微流控芯片应用于中成药质量评价，针对心脑血管疾病相关的两个关键靶酶（凝血酶与血管紧张素转化酶），发明并研制出多功能的微流控芯片，将其用于评价芪参益气滴丸等中成药的生物活性，实现了对正常与异常批次产品的准确识别，且效果优于色谱指纹图谱方法。这种微流控芯片不仅可用于评价中药产品生物活性，而且能够同时筛选出中药产品内具有酶抑制活性的化合物。 将新一代人工智能技术与高光谱分析技术相融合，用于智能处理高光谱（可见光和短波近红外）数据，研制出一种可同时检测中药注射剂化学、生物及物理质量属性的在线分析方法。该方法包括一个端到端的多输出深度学习模型和一种新的双尺度异常检测算法，前者以光谱数据为输入，可同时测定多个化学成分含量和生物活性指标；后者通过对图像数据进行边缘检测、角点检测以及曲率计算，能检测出最小直径为60 μm的可见异物，实现了总黄酮、总内酯、抗氧化活性、抗凝血活性、色度及可见异物的同时检测。   关键技术3：中药制药过程多维度智能感知技术 本项目建立了中药制药过程多维度智能感知技术，从不同方位表征制药过程物料信息与时变特性，为智能认知制药过程规律提供关键信息。 采用高光谱和高速摄像等技术获取不均匀药材表面上光学数据，优选数据融合及分类方法，依靠计算机视觉准确感知药材真伪、产地、质量等级；进一步与常规液相色谱检测等技术相结合，从物理性状、指标成分和大类成分等多个维度综合精准感知药材品质。针对致病微生物快速检测，研制了基于SERS的生物传感器，利用拉曼光谱仪快速检测中药产品中微生物，攻克微生物检测时间长、灵敏度低的现场感知难题。 针对提取过程等中药制药关键工序中有效成分时变信息检测，采集并比对正常及异常工况时的提取动态光谱数据，采用机器学习算法建立监测模型，在线实时获取过程中有效成分提出情况，通过提取数据积累，不断提升模型精度，准确感知提取过程工艺品质。 为有效降低异常工况发生率，提出中药制药过程轨迹监测方法，采用Hotelling T2、DModX和主成分得分等多维统计量综合表征过程状态，快速灵敏感知制药过程状态异常；根据状态特征控制后续工况操作参数，提前排除潜在扰动因素，保持过程轨迹始终处于控制限内，攻克了中药生产制造状态无法测控的难题，并成功应用于丹红注射液生产现场。 运用所建立的适用于中药复杂体系并体现整体观的中药制药过程多维度智能感知技术，将制药分析技术从以往的“检测指标成分”创新发展为“监控制药过程状态”，科学测判中药制药过程状态一致性，开创了中药制药过程一致性管控的技术先河。   关键技术4：中药制药过程智能认知与优化技术 本项目在中医药理论指导下，聚焦中药先进制药与信息化融合中的重大技术挑战，创造性提出符合中药特点的制药工业大脑模型以及中成药生产制造知识图谱构建方法，建立了制药过程智能认知与优化技术，打通“信息孤岛”，从而能利用中药工业大数据来发现中药制药知识，提升中药制造智能化程度。 建立药材关键性质和关键过程参数范围与过程产物品质之间的定量关系，明确制药过程对药材质量波动的承受能力大小，建立与之相匹配的投料药材质控标准；进而采用不同批号药材按比例混匀投料等均一化质控手段严控药材关键指标成分含量波动在预设质控标准范围内，显著减少原料批次间差异，从制药过程源头保障了中药质量。   创建了风险分析和统计分析相结合的中药制药关键工艺单元辨析及工艺关键参数辨识技术，提出加权决定系数法综合制药工艺对有效成分含量、风险物质限量和生产效率等的多目标需求，自主开发计算机软件并获软件著作权，为精准设定制药过程控制目标参数提供了有效认知工具。

提出了基于远程脑的服务机器人控制体系和结构；将远程脑服务机器人技术应用于传染病隔离病房，避免医护人员与患者的交叉感染；应用蚁群算法实现了机器人行进过程中的路径规划；识别脑电信号中的电位模式，提取相应的α波特征参数作为实现大脑与外界交流和控制的接口命令；研制了利用α波阻断特性控制外部服务机器人运行的脑机接口系统，实现了脑电信号对服务机器人的实时控制。 成果应用领域: 康复、医疗、社区服务等领域。 预期效益：在抗击“非典”或将来可能发生的高传染性流行性疾病等方面，具有突出的社会效益和明显的经济效益。

本成果包含如下内容：高转换效率的小面积碲化镉太阳电池制造技术，面积为1200mm×600mm 的碲化镉太阳电池组件规模化生产技术，年产30-50MW碲化镉太阳电池生产线及关键设备的设计。 主要技术指标： 组件效率超过12%。 应用范围： 用于太阳能直接发电，建立大规模光伏电站或小型户用光伏发电系统。国家扶持光伏发电系统的建设，每年新建在10GW以上。由于是薄膜太阳电池，出口不会受到限制。 项目目前已进入产业化阶段，成果权属为我校独自拥有。

本发明公开了一种适用于陶瓷PTC装配技术的拉膜与切膜装置。包括送膜机构、拉膜机构和切膜机构，机架上沿薄膜传送方向依次设有送膜机构、切膜机构和拉膜机构，切膜机构包括固定在机架上的压板组件和刀片组件，压板组件安装在刀片组件上方；压板组件包括前撑板气缸、前撑板气缸顶杆、前撑板、压板、后撑板、压板气缸和压板气缸顶块，拉膜机构包括拉膜电机、拉膜丝杆、拉膜滑轨和用于夹膜的拉膜夹板组件。本发明采用自动拉膜、切膜技术，相比手工拉膜、切膜技术，极大提高了生产效率。

三维显示技术是信息显示追求的终极目标，本项目实现的三维光场显示技术是下一代显示屏的主流技术，可应用于三维手机屏，三维电视屏，三维广告屏等多个细分市场领域。本项目三维光场显示技术的主要特点是解决了当前三维显示存在的视差串扰问题，在屏幕前方180度范围内，可在任意位置观看到无串扰和无视差跳变的三维图像。本技术同时解决了当前立体显示长期观看存在视觉疲劳的问题。适用于游戏、广告、电影等多种应用。本项目同时开发了实时的三维场景采集和交互技术，可以实现三维场景的实时三维显示，以及手势、体感等人机交互，可以实现虚实融合显示，结合交互可以实现三维增强现实显示。

传统的机器或机械零件的产品开发模式是必须开发出实物样机或样品，并对其进行静强度或动态性能测试，然后再进行设计修改，这样要重复好几次上述过程，才能设计制造出合格的产品。这需要花费大量的时间与金钱成本，已经跟不上日益变化的市场的需要。本成果采用了先进的虚拟仿真技术，对计算机中的机器的3维几何模型，可容易地进行编辑、修改，并检验其制造的可能性，生产成本，能否容易装配。另外，可以对其3维几何模型附于物理属性，能模拟其工作状态，可进行运动学、动力学、热力学、强度、振动分析仿真，也就是说，在设计阶段(不需要制造出实物)，就可以把握住机器或机械零件的静态与动态性能，最终可以设计制造出低成本、高性能的机器。 该成果适用于任何大中小型机器及其零部件。 本成果已经应用到国内外多家著名公司，如摩托车的动态力学性能的仿真分析,计算机硬盘系统的静态与动态性能的仿真分析,配气机构的动力学优化与分析,大型曲轴车床整机动静态性能分析与优化,渐开线齿轮的精密接触分析与优化。

深圳大学与中兴网信长期保持深入合作，积极探索产学研新模式，通过在健康大数据领域的持续研究与实践应用，为国家健康医疗战略、医学实践及全民健康管理提供大数据驱动的决策支持。在《基于物联网的多维健康数据智能平台关键技术及应用》项目，中兴网信将深圳大学科研成果进行转换，构建了基于物联网的多维健康数据平台，通过便携式智能医疗终端、移动互联端以及大数据云平台，紧密联结患者与医生、医院，有效地缓解医疗资源紧张等问题，通过多维健康数据分析，有效地保障了高危人群健康。项目构建了基于物联网的多维健康数据平台，通过便携式智能医疗终端、移动互联端以及大数据云平台，紧密联结患者与医生、医院，有效缓解医疗资源紧张等问题，通过多维健康数据分析，有效保障高危人群健康。相关技术内容包括基于协同感知技术的智能移动医疗终端及协同滤波研究、基于移动网络切分优化理论的网络优化及安全研究、基于多维异构医疗大数据的分析诊断云平台构建、应用系统开发及成果产业化。项目共发表高水平论文56篇，其中中科院一区论文13篇，ESI高被引论文5篇，获广东省创新创业金博奖、全国创客大赛冠军等奖项。目前项目理论成果与专利技术已应用转化，2016-2018年项目收入6.95亿元，间接经济效益16.31亿元。授权中兴的产品在广东、山西等全国13个省市应用推广，同时在东南亚、非盟等“一带一路”国家与地区推广使用；研发的云伴妇幼平台，2014年起在广东、江西等100多家省市各级医院使用。疫情期间，项目保障慢性病、妇幼等众多高危人群的健康，获得了很好的社会声誉。

西安科技大学自 2006 年开始对基于粉煤灰资源化的矿井防灭火成套技术及装备进行研究。该技术经中国煤炭工业协会组织鉴定，认项目整体上达到国际先进水平。成果于 2012 年 9 月获中国煤炭工业协会二等奖，该项目申请专利 6 项。该技术有效预防治煤自然发火事故，提高矿井防灭火能力。

大气气溶胶，即大气中的悬浮颗粒物。通常所说的PM10（粒径小于10微米，可吸入颗粒物）或者PM2.5（粒径小于2.5微米，可入肺细粒子）是大气气溶胶的重要组成部分。从生成来源上看，大气气溶胶分为一次气溶胶（Primary Aerosols）和二次气溶胶（Secondary Aerosols）。一次气溶胶指自然界或人类活动直接排放的气溶胶粒子；二次气溶胶指通过大气中的物理、化学过程新生成的气溶胶粒子。在大气污染过程中，汽车尾气以及人类其他燃烧过程中产生的氮氧化物、煤炭等含硫燃料燃烧产生的二氧化硫等气体通过参与这些复杂的过程产生二次气溶胶，即“气-粒”转化过程。二次气溶胶是重度霾过程的气溶胶污染物的重要来源。 大气气溶胶以固态、半固态或者液态几种形式的相态而存在，其相态与上述大气中的化学过程有着紧密的联系。气溶胶粒子可以作为大气化学反应的“容器”，在气溶胶表面或内部进行与二次气溶胶生成有关的化学反应。气相分子在不同相态的颗粒物中的传输速率差别很大，固态气溶胶几乎只有表面能发生气相化学反应，而液态气溶胶在颗粒内部也能发生化学反应。因此化学反应加速与液态气溶胶表面积和体积的增大会形成正反馈过程，在液态气溶胶上发生的异相化学反应生成二次气溶胶，对雾霾过程中颗粒物爆发性增长有重要的贡献。因此，对城市气溶胶在边界层内以什么相态存在的空间分布的探测，是研究二次气溶胶生成、演化和扩散所迫切需要的一项技术，对于理解雾霾形成的机理有着重要的意义。 气溶胶的相态与颗粒物的化学组分和环境的相对湿度有关。目前对于颗粒物相态的测量，通常仅限于地面采样观测，缺少垂直空间方向上颗粒物相态的探测手段。在颗粒物浓度相对较高的大气边界层内，垂直方向上相对湿度往往有很大的变化，气溶胶的相态也一定存在很大差异。 北京大学物理学院大气与海洋科学系李成才副教授研究组与北京大学环境科学与工程学院朱彤教授研究组、吴志军研究员研究组共同合作，提出了一种新的利用偏振激光雷达获得气溶胶粒子相态垂直廓线的方法。气溶胶粒子对入射电磁波的散射过程，会造成散射光偏振特性的改变，如果利用线偏振光照射，散射光的偏振度相对于入射光会减小，这种改变称为气溶胶的退偏振能力。利用激光雷达观测的大气退偏振比可以对气溶胶粒子进行分类，例如非球形的冰晶和沙尘具有较大的退偏振比，而近于球形的城市气溶胶细粒子具有较小的退偏振比，区分沙尘与城市细粒子气溶胶的观测技术在国内外已经比较成熟，通常也是激光雷达业务观测的一项主要内容。但是把类似的观测进一步应用于区分城市气溶胶细粒子的特性，国际上尚没有相应的研究结果。通常来说，固态颗粒物形状不规则，而液态颗粒物更趋近于球型，不同相态的粒子退偏振能力存在差异。结合激光雷达垂直观测以及地面颗粒物相态仪的测量，研究组发现，激光雷达观测的城市气溶胶细粒子后向散射退偏振比与气溶胶粒子的弹跳率（与相态相关）具有很好的关系，从而建立了利用气溶胶粒子后向散射退偏振比反演气溶胶相态的参数化方案，并在国际上首次实现了长时间实时连续的气溶胶相态垂直廓线的探测。偏振激光雷达反演气溶胶粒子相态概念图 该研究成果已在线发表在美国化学学会（ACS）主办的环境与生态领域国际顶级期刊Environmental Science & Technology Letters（2018 IF=6.934）上。大气与海洋科学系博士研究生檀望舒为论文第一作者，通讯作者为李成才副教授。北京大学为唯一通讯作者单位。论文评审人之一对论文成果基于高度评价：“......to my knowledge, it is the first time in field studies. Particle phase states have been a hot topic because they can potentially influence the rates of gas-particle partitioning and multiphase reactions. I think this is a timely paper on this topic. The use of lidar depolarization to detect the particle phase states is novel”。