生物活性软组织的医疗修复具有重大的临床需求。例如乳腺癌居全球女性恶性肿瘤发病第一位，占女性恶性肿瘤的 25%，且以每年超过 20%的速 率增长，特别是在中国，预计 2021 年新发乳腺癌患者将达 250 万人。但是，现 有的人工软组织替代物无法软组织力学与生物功能重建的双重需求。本项目已建 立了完善的可降解软组织支架仿生设计、4D 打印工艺、装备技术体系，以乳房 癌修复、气管软化病为应用开展了临床应用探索，实现了个性化乳腺和气管外支 架的国际/国内首例临床试验(共完成 9 例)。所制造的可降解软组织支架不仅可 实现初期形态与力学性能匹配，后期还可通过患者组织再生与支架降解实现自体 修复，从而为未来软组织医疗修复难题提供创新解决方案。研发的生物 4D 打印 设备与临床应用被 CCTV2、CCTV7、CCTV10、新华社、人民日报、科技日报、陕 西日报等专题报道，产生了良好的社会影响。相关成果 2017 年获得陕西高等学 校科学技术一等奖。 该项目团队是以卢秉恒院士为学术带头人的“增材制造”教育部创新团队 的重要分支，是利用增材制造技术创新软组织医疗修复难题的重要探索。该团队 现有教授 3 人(长江学者特聘教授 1 人、国家自然科学基金优青 1 人)，副教授 2 人，讲师/博士后/专职科研人员 3 人。目前正致力于软组织 4D 打印的技术创 新、临床应用与产业化推广。

人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。

团队研究方向：（1）XR与沉浸场景设计研究；（2）中国风格创新设计研究；（3）基于文化和设计驱动力的品牌战略研究。科研项目：承担国家科技部、文旅部、中宣部、教育部等国家课题多项。承担企事业横向课题几十余项。 1、痛点问题：当前，传统文化产业面临数字化转型挑战。随着时代发展，传统文化元素现代转化存在障碍，品牌力不足，市场潜力未充分挖掘。同时，互联网经济下，时尚节奏加快，传统设计样式及产品迭代效率难以快速响应市场变化和消费者需求。 2、解决方案：成果开发了“文化符号多层次数据调取系统”软件算法，实现文化符号的数字化提取和二次开发。该技术能快速生成多元化设计原型，辅助设计和样品观赏。 3、竞争优势分析：成果在文化符号快速调取和应用方面具显著优势，可降低创新成本，提高生产效率。 4、AI对文化产业作用及市场应用前景：AI技术推动文化产业创新升级，满足消费者对个性化、时尚化产品需求。项目成果应用前景广阔，文旅行业市场规模逐年提升。成果已经在辽宁朝阳喀左的紫砂产业落地应用。 5、知识产权情况：《文化符号多层次数据调取系统》等2项软件著作权，法律状态已登记。

（1）主要功能和应用领域 项目是北京市交通运行监测调度中心牵头多家合作单位共同承担的交通运输部信息化技术研究项目，应用于交通领域。旨在分析重点区域行人导引需求，研发区域行人交互式导引服务技术，在枢纽内行人可能面临决策的关键位置，设置信息导引点，通过智能终端实现定制化、交互式行人导引服务。研发用于行人定位导引的导引点设备、WiFi设备，并进行定制加工，在大型交通换乘枢纽开展测试验证和示范应用，提高导引服务的实时性和精准化水平。研究面向复合目标优化的一体化出行智能决策支持技术，实现面向出行链的多方式无缝衔接和动态诱导。 （2）特色及先进性 在重点区域内为行人提供实时交互式导引信息服务。设计了室内高精度定位算法，提出了基于方向的室内路由导引策略。研发了基于智能终端的室内导引App和枢纽监控系统。可以为用户提供基于目的地、无目的地、多目的地的定位和导引服务。 申请专利2项。 （3）技术指标 导引信息获取时间不超过2秒； 导引差错率小于千分之一，定位精准度受环境影响带来的误差降低20%以上； 建立支持WiFi、蜂窝网等2种以上的无线技术接口的精准定位技术试验网络； 可实现行人在枢纽走行的全过程连续导引。 （4）解决问题与实施效果 项目应用在大型交通枢纽(如机场、火车站等)内实现旅客导引服务，也可以扩展到其他室内区域的导引服务，如大型商场、旅游景区、隧道、矿井等。可以克服GPS无法在室内提供导航服务的问题，与GPS导航结合，可以实现任意场地无缝导引的服务。

成果介绍本项目将静电纺丝、电化学修饰电极两种方法有机结合，从外表面、内容物及整掺杂等方面对基础纳米纤维修饰电极进行功能化，实现功能可控纳米纤维复合材料修饰电极的制备。技术创新点及参数功能可控纳米纤维复合材料修饰电极，从调控“结构”-“效应”角度，构建新型功能可控活性分子固载界面，结合光电传感技术，建立模型。市场前景建立多种癌症、神经性退行性疾病的系列标志物，环境污染物，食品污染物的分析跟踪与评估新模型，一些典型应用案例突破现有技术的瓶颈。

针对秸秆直接还田难、综合利用率低、焚烧污染严重，土壤碳库匮缺、耕地质量提升乏力等“老、大、难”问题，沈阳农业大学率先提出了“秸秆炭化还田”新理论，确立了“以生物炭为核心，以炭化技术为基础，以生物炭基肥料和生物炭基土壤改良剂为主要发展方向，兼顾能源化利用”的技术路线。2005年以来，围绕“生物炭暨秸秆炭化综合利用技术研究与应用”，项目组先后突破了生物炭规模化制备与农业应用关键技术，构建了全产业链技术体系，推动了成果高效转化，为秸秆间接还田开辟了一条新途径。    1. 研发出“半封闭式亚高温缺氧干馏炭化工艺”和“组合式多联产生物质快速炭化设备”，突破了秸秆“低成本、大批量制炭”的产业技术瓶颈。该工艺设备对原料适应能力强、生物炭生产效率高、能耗低，有效解决了农作物秸秆密度低、含水量高、预处理能耗大、炭化效率低等问题。所制备的生物炭含碳量高、孔隙丰富，可广泛用于土壤碳封存、农田温室气体减排、化肥减量增效、耕地质量提升等领域。    2. 开发出生物炭基肥料等系列生物炭基农业投入品，集化肥减量、土壤改良、节本增效等功能于一身，寓土壤改良与土壤利用之中，突破了生物炭规模化田间应用技术瓶颈。综合运用作物学、土壤学、植物营养学、微生物学、生物信息学等方法，系统揭示了生物炭固碳、改土、保肥、持效、促生作用规律与机制。在此基础上，遵循养分归还学说和农田生态系统物质循环规律，发明了以生物炭为载体生产专用肥料、土壤改良剂、水稻育苗基质的技术与方法，开发出以生物炭基肥料为代表的系列生物炭基农业投入品，能够在不增加农民生产成本的情况下实现秸秆间接还田，解决了生物炭直接还田成本高、推广难、市场化程度低等问题，打通了生物炭规模化田间应用“最后一公里”，改变了化学类缓控释肥料只减肥、改土作用不明显、只在当季起作用的局面。    3. 开展了大规模试验示范，构建了“分散制炭、集炭异地深加工”产业模式，实现了成果转化。针对集中处置利用与秸秆等农林废弃物分布广、收储运困难之间的矛盾，构建了“分散制炭、集炭异地深加工”产业模式，将产业链中的运输成本降低约 70%；制定了《生物炭基肥料》农业行业标准并首次发布，突破了制约生物炭技术产业化和行业健康发展的“瓶颈”问题。    截至 2016 年底，项目技术累计推广 1090.2 万余亩，辐射全国 20 余个省（市、自治区）。其中，2014-2016 年，项目技术推广应用 575 万亩，新增销售额 19665.6万元，新增利润 2359.9 万元，节支增收 42890.9 万元。合计新增经济效益 45250.8万元。

oneM2M是欧洲电信标准化协会（ETSI）联络美国、中国、日本和韩国的通信标准化组织，成立国际标准化组织，共同开展物联网业务层国际标准的制定。oneM2M协议是应用层中的上层协议，以HTTP、CoAP、MQTT等协议作为通信载体，将自己的语义封装在HTTP等应用层协议之中。NB-IoT是3GPP针对低功耗广覆盖类业务而定义的新一代蜂窝物联网接入技术，主要面向低速率、低时延、超低成本、低功耗、广深覆盖、大连接需求的物联网业务，NB-IoT物联网协议是低层协议，二者的关系如图1所示。图1 协议体系关系图 基于多协议转换的研究以及系统模型方案的设计与分析，提出NB-IoT设备接入oneM2M的系统模型，如图2所示。NB-IoT设备：搭载了NB-IoT芯片的一套设备，包含了数个传感器。运营商服务器：负责接收NB-IoT设备数据包，并将其存放于平台数据库中。协议转换节点：将NB-IoT设备信息接入oneM2M系统中的核心模块。oneM2M平台：具体保存资源以及对外展现资源的平台。图2 NB-IoT设备接入oneM2M系统模型架构 本成果基于NB-IoT和oneM2M标准，研究构建的工业互联网全系统通用技术，包括基于NB-IoT硬件系统的嵌入式开发及其低功耗的解决方案；NB-IoT终端与运营商云平台系统的协同通信机制；运营商云平台系统与oneM2M企业私有云平台的通信机制；oneM2M工业企业的数据的统一表示，实现工业互联网大数据的深度人工智能应用。

从高增压涡轮增压器设计和发动机高增压匹配两方面进行研发，以基础研究和关键技术突破带动产品研制，突破了四大关键技术难题：在国际上首次提出并发展了高增压跨声速压气机非对称控制扩稳技术，实现了我国增压压气机设计由亚声速到跨声速的技术跨越；提出并发展了基于动态来流的涡轮设计技术，实现了增压涡轮设计由基于稳态来流向基于动态来流的技术跨越；建立了高增压叶轮多物理场耦合设计技术，实现了增压叶轮设计由单向设计向耦合设计的跨越；提出并发展了内燃机增压通流匹配技术，实现了增压由零维、单向匹配向一维、耦合匹配的技术跨越。

该项目发明了基于众核处理器的超大流量喷印数据实时并行处理引擎，实现1.7Gbps 超大流量数码喷印数据的实时处理，喷印速度达到 1055 平方米/小时；发明了基于视频的喷印过程实时监测与控制方法，实时监测 84992 个喷孔的堵塞状态，自适应地对喷印图像实时矫正；发明了基于图像质量评价模型的喷印图像质量缺陷自动检测方法，判定当前喷印图像是否存在缺陷，实时发出报警。项目共授权发明专利 29 项，其中美国发明专利 2 项；获软件著作权 7 项；发表 SCI/EI 论文 27 篇；发布国家纺织行业标准 1 项。行业权威期刊《Digital Textile》认为，该项目成果在喷印速度、喷印色彩等重要指标上达到国际领先水平。项目成果已出口到日本、意大利等 20 多个国家和地区，应用于国内外 200多家企业，近三年实现新增产值 3.07 亿元，出口创汇 9323 万元。行业权威咨询公司 WTiN 2015 年的市场分析报告中，该项目成果喷印的织物占全球市场 13%，为全球第二。

该项目在国家863计划和国家自然科学基金等资助下，创新性地引入了测量平差技术，突破了InSAR大气误差抑制、去相干噪声滤波、复杂形变建模及三维形变测量等关键技术，建立了一套具有自主知识产权的InSAR毫米级形变测量数据处理的成套技术和软件体系。 主要创新点      （1）建立了考虑高程和融合多源资料的高精度 InSAR 大气改正理论与技术体系。突破了常规技术难以融入多源水汽资料、难以控制大范围复杂地形下的大气噪声问题，与国际经典大气水汽插值技术相比，精度提高 50%以上。      （2）提出了基于最小二乘平差的 InSAR 失相关噪声最优滤波的理论与技术体系。兼顾了噪声滤除和条纹信息保持，建立了量化的综合目标函数，形成了一套 InSAR 失 相关噪声抑制技术，与国际经典滤波技术相比，改善 20%以上。      （3）建立了附加约束的 InSAR 地表形变平差理论与技术体系，发明了角反射器约 束的 PSInSAR 技术，解决了传统方法无起算数据的问题；在国际上率先引入物理力学 约束，突破了传统方法地表匀速运动假设的限制，精度显著提高。      （4）提出了融合多源异质 InSAR 的三维形变估计理论与技术体系，构建了 InSAR 方差后验估计技术，解决了 InSAR 观测定权难题；发明了基于卡尔曼滤波的三维形变 序贯平差技术，在国际上率先实现 InSAR 三维形变序列实时估计。