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超宽光谱微弱光探测及成像芯片研制
受到技术出口限制等原因，目前，我国的红外探测技术无论是在技术水平、产品性能、灵敏度、应用范围等方面还具有很大的局限。本项目采用新颖量子点纳米材料，制备新型结构高灵敏度光电探测器，以窄带隙IV-VI族半导体纳米材料为光敏感层，研发红外上转换光子探测器，实现对微弱入射光（特别是红外光）进行探测及成像的芯片设计，并用于其他安监和夜视应用研究。实现从紫外到中波红外（20µm）的一体化、超宽谱段的微弱光探测与成像。完成超宽光谱微弱光探测及成像芯片制备，实现红外领域高精尖技术的自主可控及大面积的推广应用，真正实现红外“中国芯”，意义重大、市场广泛。
北京理工大学
2023-05-09
智能芯片驱动 LED 集成化照明模组
基于分布式芯片驱动的 LED 集成化照明模组，将驱动与光源集成为一体化标准模组，克服了开关电源的电解电容寿命瓶颈、可靠性差、成本高等缺点，具有可靠性高、 寿命长、结构简单、模块化设计、安装方便、免维护、智能化、成本低等优点。结合窄带物联网(NB-IoT)、Zigbee、 LoRa 等无线通讯技术，实现了大数据物联网平台的智慧城市照明系统，通过精细化运营管理，可达到 70%的节能减排效果。实现驱动芯片化、模组集成化、通讯无线化、软件智慧化、系统物联化。
中国科学技术大学
2021-04-14
CMOS可视芯片及其衍生产品―电脑眼
由西安交大开元集团自主开发的CMOS可视芯片是目前国际先进、国内领先的视觉芯片，具有集成度高、功能全、体积小、功耗低的特点。以CMOS可视芯片为核心部件的彩色电脑眼是新一代计算机图像输入器件，具有数码相机、电子相册、三维传真、动态录像EMAIL、网络可视电话、视频会议和智能遥控报警等多种功能。该项目已被列入国家高新年技术产业化示范工程。
西安交通大学
2021-01-12
宽带长距离传输光接收集成芯片
本项目针对国内高端光电子器件严重依赖进口的现状问题，自主研制Tb/s级以上 PDM-16QAM的硅基大规模阵列集成相干光接收芯片。根据本研究组在硅基集成光电子器件、偏振控制器件、光混频器等方面的建模仿真、制备测试基础，依托“先进电子材料与器件”校级平台的先进半导体加工能力，制备了高偏振消光比的偏振分束器、偏振旋转器，高相位精度的90度混频器，大带宽高响应度的探测器阵列，高效硅基芯片-光纤耦合，以及可调光功率衰减器。 通过本项目的实施，在硅基光接收集成芯片、高端光电子器件及其大规模集成的关键技术领域有所突破，建立关键工艺技术与器件标准库，形成硅基光电子器件标准加工工艺流程，实现高端光电子器件的自主制备,改变了我国硅基光电子器件技术无偿地向国外转移的历史，缩短我国光子集成技术与国际先进水平的差距，提升我国光通信产业的竞争力。部分成果获得2014年度上海市发明二等奖。
上海交通大学
2021-04-13
芯片封装用抗静电复合材料
ABS塑料是丙烯腈(A)、丁二烯(B)、苯乙烯(S)三种单体的三元共聚物，三种单体相对含量可任意变化，制成各种树脂。ABS塑料是一种原料易得、综合性能良好、价格便宜、用途广泛的“坚韧、质硬、刚性”材料。在机械、电气、纺织、汽车、飞机、轮船等制造工业及化工中获得了广泛的应用。但是普通ABS塑料容易产生静电，严重限制了ABS塑料在精密材料、计算机材料等领域的应用。
研究团队面向半导体工业芯片封装中抗静电需求，制备具有优良导电性能和机械强度的ABS/石墨烯复合抗静电材料，大大拓展了ABS的应用领域。相关研究洪文晶教授曾获教育部自然科学奖一等奖。
技术成熟度
研究团队充分利用石墨烯的导电性，用原位聚合的方法，制备出石墨烯/ABS抗静电复合材料。通过双电测四探针测试仪测试出电导率在1×10-5S.cm-1~1×10-6S.cm-1，具有良好的导电性能。力学性能测试满足产品要求。本技术的技术路线已完全走通，正进一步对生产工艺和成分配比进行优化。
投产条件和预期经济效益
以ABS树脂为原材料，添加石墨烯作为导电剂。利用石墨烯良好的导电性，通过原位聚合的方法将石墨烯与ABS均匀的混合，制备出良好的导电性材料。产品面向精密电子元件的封装和防护，随着我国精密设备和半导体产业的发展，本产品将有广阔的市场空间。
厦门大学
2021-01-12
电动汽车动力电池管理专用芯片
成果与项目的背景及主要用途：
电动汽车作为 21 世纪汽车工业改造和发展的主要方向，目前已从实验开发试验阶段过渡到商品性试生产阶段，世界上许多知名汽车厂家都推出了具有高科技水平的安全或环保型号概念车，目的是为了引导世界汽车技术的潮流。电动汽车动力电池管理专用芯片的开发，电池管理系统作为电池保护和管理的核心部件，不仅要保证电池安全可靠的使用，而且要充分发挥电池的能力和延长使用寿命，作为电池和车辆管理系统以及驾驶者沟通的桥梁，电池管理系统对于电动汽车性能起着关键性的作用。
技术原理与工艺流程简介：
电动汽车动力电池管理专用芯片用于电动汽车动力电池在电压、电流和温度测量，并具备单体电池均衡管理和电池包的保护功能。14 位 Delta-Sigma 型模数转换器，实现高精确度（相对准确度 0.5%）和宽范围线性度。采用 BCD 混合信号工艺，高电压大电流的电路实现。 电路芯片的功能包括多通道电压/电流/温度采样，通讯接口功能，均衡电路控制和驱动功能。核心电路模数转换器 14 位精度，误差增益小于 1%。芯片工作温度-40℃ ~ 125℃。
应用前景分析及效益预测：
考虑到一次性成本和重复性成本，以及客户的承受能力，单套电动汽车电池组管理系统的售价大约为 0.6 万元左右。产业化量产后前 2 年只要销售 1400 套以上，销售收入预计 850 万元左右即可实现盈利。
应用领域：电动车制造业
技术转化条件：
五十平方米以上的办公用房，电脑、工作站若干，相应软件，也可与卡片封装单位共同合作。
合作方式及条件：根据具体情况面议
天津大学
2021-04-11
新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统
新冠肺炎疑似病例基数庞大，给临床一线诊疗带来巨大压力，疫情波及地域广泛，基层医院缺乏经验，面临严峻挑战。由清华大学精密仪器系尤政院士、临床医学院董家鸿院士领导研发的新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统成功通过应用测试，进入临床试用阶段，有望为上述难题提供解决方案。新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统董家鸿介绍，新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统可同步实现智能化影像诊断、临床诊断及临床分型三大功能。该系统包括三大模块，其中影像诊断模块主要基于对新型冠状病毒肺炎初诊病例的珍贵临床资料的大数据分析，使用人工智能算法深度学习该疾病的CT影像特征，实现对新型冠状病毒肺炎影像的智能识别。临床诊断模块则依据卫健委发布的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案(试行第五版)》，结合影像与流行病学、症状及关键检验数据等临床信息，实现智能诊断。临床分型模块通过智能判读呼吸功能参数，“自适应”判断新型冠状病毒肺炎的严重程度。董家鸿谈到，该系统可在短时间内完成大量疑似病例的胸部CT筛查、依据指南进行临床与影像相结合的综合分析，显著提升新型冠状病毒肺炎诊断效能，有望大幅降低临床医师及影像医师的工作负荷。
清华大学
2021-04-10
新冠肺炎影像学AI智能辅助诊断研究
“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。
复旦大学
2021-04-10
旋转机械振动故障分析和诊断技术
在长期为电力行业解决设备重大疑难故障的实践过程中，提出了轴系载荷分配测试、分析和优化调整技术，发展了动平衡和振动故障诊断技术，提高了动平衡效率和振动故障诊断准确率。先后解决了田湾和秦山核电、平圩、宣城、姚孟、福州等40多家电厂100多台、次大型机组重大疑难振动问题。该项成果先后获得江苏省科技进步一等奖和国家技术发明二等奖。
东南大学
2021-04-11
用于肿瘤病理临床诊断的双光子荧光探针
该成果创造性地利用高阶非线性光学材料获取医学临床诊断的关键信息。利用自主发明的双光子荧光探针与双光子光学CT成像的特性，首次获取了可用于癌症病理组织快速临床诊断的荧光图像。该技术是山东大学晶体材料国家重点实验室于晓强教授团队的原创，国际、国内均没有同类工作。
全新的观测技术：基于荧光探针与光学切片成像的肿瘤病理临床诊断技术。
该成果将直接带动三个高附加值的高技术产业：
新材料产业：双光子荧光探针
新设备产业：临床专用双光子荧光显微镜产业
新技术产业：技术人员培训、临床服务产业
符合临床要求的检测流程：
山东大学
2021-05-11