晶硅太阳电池生产仿真实训让学员以车间技术人员的身份参与整条晶硅太阳电池产线的生产工作。学员可以按标准生产流程操作车间生产设备、检测生产样品以及对电池生产进行工艺仿真，从而深刻了解整个太阳电池生产流程以及关键工艺参数。 一.1.1. 场景设计 场景由制绒车间、扩散车间、后清洗车间、PECVD镀膜车间、丝网印刷车间和分选包装车间六大场景组成。场景素材从多个真实工厂采集而来，高保真还原车间设备与生产流程 场景模型主要包括：洁净车间、制绒机、自动上下料机、硅片、电子天平、分光光度计、电源柜、水冷机、空压机、化学液柜、电脑，键盘、鼠标、扩散炉、石英舟、插片房、传递窗、纯水箱、石英舟清洗槽、防毒面具、试验台、缓冲垫、防化服、源瓶、气柜、硅桨、方阻测试仪，万用表，石墨舟、PECVD镀膜机、舟车、烘箱、全自动丝网印刷机、网版、刮刀、搅拌机、桨料、夹具、接触电阻测试仪、烧结炉、IV分选仪、硅片盒、五格花蓝等... 一.1.2. 互动设计 第一人称视角控制主角场景漫游，学员可以在三维空间中自由活动和观察场景中的物体。 拾取物体操作采用3D空间实际抓取的方式，没有采用一般游戏中的背包栏方式，而当需要同时拾取多个物体时则提供3维工具用于装放，采取这种方式会更加接近现实，使学员更真实的体验实际工具的存放及使用的技巧。 各生产车间按照真实生产流程设计实训生产任务，完成当前任务后才能进入下一个任务，每个任务记录完成时间以及工艺仿真结果 缩略地图实时显示角色位置与任务点位置 第一人称视角与特写观察视角无缝平滑撤换 机器与设置仿真控制，通过机器控制面板设置工艺参数，控制启动生产，检测生产结果 表单填写与作业报告生成 使用仪器与设备检测生产样品 操作规程与关键知识点主动提示学习 原理动画演示

本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。

        研发团队针对NASICON型结构钠离子电池正极材料面临的瓶颈问题，通过新颖的合成方法和材料晶体结构设计理念，成功开发了具有自主知识产权的长寿命、高功率和低成本的钠离子电池及其超稳定的正极材料。材料合成方法简单，反应条件温和，不需要特殊设备，目前已完成实验室中试，具备了公斤级的制备能力。成果具有高的振实密度，可实现高体积能量密度，具有非常优秀的实用化潜力。         意向开展成果转化的前提条件：中试放大及产业化工艺开发资金支持