大健康是未来世界发展的趋势，在未来10年内将产生10万亿美元的产业。我国在近期提出的健康中国，着眼于扩大在线健康服务，依托大数据提出诊断和治疗建议，实现大社区健康管理与大健康服务。实现这一体系的关键，在于各种柔性电子、传感器技术，与物联网、云通信技术，以及大数据与人工智能相结合。 随着经济的发展，人们对于健康的重视程度越来越高，在皮肤表面进行检测人们身体健康状况的柔性传感器，是未来电子科技发展的一个重要方向，将会有巨大的市场前景。在以智能手机为主体的电子元器件的开发日益盛行，开发一种柔性智能传感器，舒服的贴在皮肤表面，这种传感器既能够检测人们生命体征（如血压、心跳、体温、血糖等）的变化，又能够无线连接手机。医院的医生能够通过互联网、云通讯、分布式的监测和管理每个病房的病人的身体状况，既节省大量人力时间成本，又能够及时的检测到病人的生命体征变化；结合无线互联网、云通讯,能实现分布式医护,虚拟空间管理；与大数据与人工智能结合，进行智能健康管理,实现智慧医疗（图1）。 图1 基于柔性传感器的智慧医疗系统 本项目主要应用生物相容的蚕丝材料作为传感单元主要组成部分，以无线蓝牙模块与无源RFID标签作为人机数据交互单元，以大数据为手段对平台进行管理，瞄准柔性电子与智能大数据前沿领域，具有重要的科学意义。具体如下： （1）柔性电子皮肤等智能传感新技术与器件开发 近年来，蚕丝等柔性材料作为医用生物材料渐渐进入人们的视线，具有良好的生物相容性和极佳的力学性能。以此为基础开发柔性电子制造技术，通过柔性材料的光刻、打印等加工技术，制备传感单元。 （2）人体传感信号实时监测的云系统的开发 通过建立皮肤表面传感器无线信号传输技术，实现体温、心跳等信号的远程监测，符合国家精准医疗精神。通过云系统可对老年社区、医院等场所进行智能化、集成化的监控，实现健康的大数据管理。除此以外，也可实现个体的远程诊疗体系。向“健康中国2030”靠拢，依托大数据提出诊断和治疗建议。 （3）将系列传感器材料制备技术与无线信号传输云平台结合，实现个人和医院的对自身和病人的健康指标数据进行检测和管理。以此无线体征检测的平台框架为基础，后续又可以引入更多传感与控制体系，适应场景的多样化。 二、前期研究基础 （1）模仿神经元突触的蚕丝忆阻器 在神经系统中，当神经冲动从轴突传导到末端时，Ca2+离子大量涌入突触前膜引起递质的分泌，从而改变突触后膜的导电性。我们通过仿生该过程，利用Ag+离子在外加电场作用下WK@AuNCs蚕丝蛋白薄膜的迁移行为来模拟阻值渐变和阻值记忆的过程。其电学特性表明其具有独特的突触特性，并具有突触学习能力。 （2）蚕丝基应力传感器—柔性电子皮肤 人体电子皮肤传感器是未来传感器发展的新方向之一，超薄超柔的特性使其可以在人体几乎难以察觉异状的情况下，完成多种生理指标的采集。我们通过研制柔性压力传感器，已在运动检测、发声检测、脉搏检测等方面开展了大量研究。 （3）纤维传感器 可穿戴设备在未来智能装备领域具有广泛的应用前景，而我们平时穿戴的衣物均是由纤维编织而成，智能穿戴设备设计的最高境界为对其本身必须的纤维材料的功能化。我们通过对纤维材料进行改造和设计，制备除了纤维状温度、压力传感器。对纤维传感器进行编织可实现多维度传感，并可适应多种场景，这项工作与传统纺织行业结合开创了尖端智能科技研究新领域。

1 成果简介 本成果涉及一种结合互联网技术的提升机性能智能检测系统，适用于目前国 内外主流的各类提升机，可用于绝缘电阻检测、静载检测、额载检测、动载检测 和滑降速度检测。系统由上位机单元、下位控制单元、传感器与数据采集单元和 机械结构单元构成，采用面向对象的程序语言开发上位机主控制程序，与 PLC 协 同控制系统运行，同时联用网络数据库技术，实现了数据本地、远程双存储，便 于远程监管。本系统安装方便、操作简单，报告可自动生成并打印。 2 关键技术 （1）采用上位机与 PLC 的协同控制技术，使系统能够根据检验员设定的检 测项目和参数，执行不同的检测流程，而无需更改 PLC 内部程序； （2）采用多元数据采集分析技术，同时采集多个测试台的限位开关、接近 开关、位移传感器等元件的实时数据，并整理分析，执行相应决策； （3）采用基于面向对象的数据库开发技术，开发了系统的权限分级模块、 项目管理模块和数据存储模块，实现了数据的存储，保障了设备与数据的安全； （4）结合互联网技术和网络数据库技术，系统的检测数据存储在本地的同 时，远程数据库将同步更新，便于设备的远程监管；372 （5）采用基于 COM 组件的报告打印技术，实现了自动生成 Word 和 Excel 检 测报告的功能，提升了检测效率。 3 项目成熟度 系统研发成功，企业已投入使用。 4 投资期望及应用情况 2018 年最新实施的 GB/T 19155-2017 标准提供了高处作业吊篮用提升机的 性能指标和检验方法，但国内目前还没有满足该标准的提升机性能检测设备，检 验员往往需要通过手工测量得到检测数据并撰写报告，极大地降低了检测效率和 数据可靠性。本套系统的成功研制将极大提升吊篮用提升机的检测效率和精度， 保障提升机产品的质量。 本成果可应用于提升机制造商的产品出厂检验，第三方认证机构的提升 机性能评估。 

李克强总理在2015年提出的“互联网+”行动计划，推动互联网、云计算、大数据等现代信息技术与电子商务、医疗、金融等行业的融合。在2016年发布的《十三五规划》当中，明确实施“互联网+”重大工程成为推动商业模式、服务模式以及管理模式创新的重要引擎。另一方面，国家鼓励搭建互联网资源开放共享平台，在互联网企业不断努力下，形成了大量的互联网服务平台，形成了初具规模的互联网服务市场。我国2017年互联网健康医疗用户规模达1.95亿，电子商务用户5.14亿，在线订票使用人数3.34亿。以信息技术为基础的互联网为用户提供了多种多样的服务资源，发挥了资源整合和配置的重要作用。 相比于传统线下服务平台，互联网用户可选择的服务类型更加丰富，选择行为更加差异化。如何引导用户理性选择服务，促进资源的合理配置成为互联网平台管理和运营的一个挑战。

项目成果/简介:数据采集技术可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。多模态传输技术LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络)在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。       LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa：物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。LoRa （Long Range）:   一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。数据分析技术人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。应用范围:家居智慧控制，提高舒适度：家庭生活状态统计和日常需求预测与推荐；多模态行为分析和数据采集和传输系统；多模态行为数据采集和分析平台；基于LoRaWAN/5G的工厂环境、农业大棚等环境监测系统。技术成熟度:通过中试

一种基于物联网技术的实验室安全管理平台，包括实验平台和安装在所述实验平台上的排风装置；所述排风装置为U形管状结构，一端固定在实验平台上，另一端设置吸风口，所述吸风口位于实验平台正上方，排风装置与吸风口连接端内壁设置环形凸沿，所述环形凸沿上端形成倒圆锥形截面，下端形成正圆锥形截面，环形凸沿上端与下端之间形成圆柱形通道。通过排风装置对实验平台产生的废气或烟雾进行排风时，由于环形凸沿的设置，一方面在可以增大排风抽力，使烟雾快速的吸入吸风口并经环形凸沿的圆柱形通道进入排风装置中，另一方面由于环

重庆邮电大学工业互联网学院建设了基于IPv6/OPC UA的工业互联网平台，平台基于IPv6实现网络互联互通，OPC UA实现信息互联互懂的技术思想，形成了“以边缘网关为桥梁的全网统一设备描述XML、统一即时通信XPP、统一资源管理TR069与统一地址编码IPv6”的全互联制造网络总体架构，达到每个工业品“可寻址、可通信、可控制”的目标。本平台突破了自适应跳信道、精确时间同步、传感网安全等关键技术，核心技术正在形成专利池，相关研究成果得到了国际上的广泛认可，在业界形成了较突出的技术优势。这一平台作为学院的核心研发与教学平台，将促进面向智能制造、智能交通与智能网联汽车、天地一体化多智能体系统协同控制等多个工业互联网平台的建设发展。在未来，重邮工业互联网学院将以建立联合研发平台为纽带，从“双师双能”型教师队伍建设，企业技术人员培训、工程实践实训、科技成果转移转化等多个方面推进校企合作，构建“创新有团队、研发有平台、投入有产出、成果有转化、产业有链条”的协同创新体系。

1 成果简介 本成果涉及一种结合互联网技术的提升机性能智能检测系统，适用于目前国 内外主流的各类提升机，可用于绝缘电阻检测、静载检测、额载检测、动载检测 和滑降速度检测。系统由上位机单元、下位控制单元、传感器与数据采集单元和 机械结构单元构成，采用面向对象的程序语言开发上位机主控制程序，与 PLC 协 同控制系统运行，同时联用网络数据库技术，实现了数据本地、远程双存储，便 于远程监管。本系统安装方便、操作简单，报告可自动生成并打印。 2 关键技术 （1）采用上位机与 PLC 的协同控制技术，使系统能够根据检验员设定的检 测项目和参数，执行不同的检测流程，而无需更改 PLC 内部程序； （2）采用多元数据采集分析技术，同时采集多个测试台的限位开关、接近 开关、位移传感器等元件的实时数据，并整理分析，执行相应决策； （3）采用基于面向对象的数据库开发技术，开发了系统的权限分级模块、 项目管理模块和数据存储模块，实现了数据的存储，保障了设备与数据的安全； （4）结合互联网技术和网络数据库技术，系统的检测数据存储在本地的同 时，远程数据库将同步更新，便于设备的远程监管；372 （5）采用基于 COM 组件的报告打印技术，实现了自动生成 Word 和 Excel 检 测报告的功能，提升了检测效率。 3 项目成熟度 系统研发成功，企业已投入使用。 4 投资期望及应用情况 2018 年最新实施的 GB/T 19155-2017 标准提供了高处作业吊篮用提升机的 性能指标和检验方法，但国内目前还没有满足该标准的提升机性能检测设备，检 验员往往需要通过手工测量得到检测数据并撰写报告，极大地降低了检测效率和 数据可靠性。本套系统的成功研制将极大提升吊篮用提升机的检测效率和精度， 保障提升机产品的质量。 本成果可应用于提升机制造商的产品出厂检验，第三方认证机构的提升 机性能评估

成果简介：随着智能手机、移动通信技术、多媒体技术的不断发展，近年来 涌现出了米聊、TalkBox、微信等语音及时通信工具。语音及时通信工具通 过移动互联网免费传递语音短信的方式，方便了信息输入的同时节约了电话 资费，已经提出就迅速流行起来。可以预见，随着语音及时通信技术和应用 模式的不断成熟，语音及时通信将成为智能手机上的一种主流通信模式。使 用语音信息隐藏技术将保密信息隐藏于语音短信，具有隐蔽性、便利性和安全性等优点。本系统实现具有不可感知性、鲁

针对传统稻麦生长监测不高清、传感单一化、数据气象化、功能同质化、系统孤岛化、研用离散化、服务被动化等问题，创新部署了基于新一代物联网的稻麦产业科技信息服务系统。