2019年上海市科技进步一等奖 超高清视频是继视频数字化、高清化之后的新一轮重大技术革新，将带动视频采集、制作、传输、呈现、应用等产业发生深刻变革。从2K高清晰度电视向4K超高清晰度电视的跨越，对直播系统的采、录、编、播提出了新的要求，如何解决直播中的高清同播录制、实时内容压缩、智能数据管理和鲁棒稳定传输技术难题，成为制约4K超高清电视广播发展的关键瓶颈。 4K超高清编辑处理平台 在国家高技术研究发展计划和上海市科技创新行动重大项目的支持下，上海交大项目组团队在全国率先开启了4K超高清电视直播系统的研究。历经八年与超高清全产业链核心单位进行产学研合作，在超高清一致同播制作、实时并行编码、海量数据存管、无线高效广播和网络传输控制上取得了关键技术突破，形成了4K超高清电视直播系统，并完成全链路技术验证。率先在上海实现了4K超高清直播的有线无线同步播出，为我国4K超高清直播频道开播提供了解决方案，实现了千万用户级的4K超高清电视直播服务。 该直播系统打破了国外技术垄断，促进了超高清网络传输、芯片、显示面板、终端整机及内容制作分发、行业应用等各环节产品的升级换代，有力地支撑了“中国制作2025”国家重大战略的实施，全面促进了我国电视广播产业的高质量发展。项目获国家授权发明专利17项，近三年直接销售逾5.5亿元，新增利润超4千万元，获2017年广播影视科技创新一等奖。

一、项目简介 随着科技进步和社会需求的发展，机器人手/臂除了工业生产，也越来越多用于服务人类的其它各个领域，这必然会使机器人承担比工业中更加多样的操作任务，面临更加多变的工作环境。因此，国内外对非结构自然环境下、具备自主操作能力的机器人的研究十分重视。当前，具备视觉感知能力的机器人已被公认为机器人发展的主流趋势，将视觉与机器人操作相融合，是对人类行为的模拟，由此产生的视觉伺服控制方法为机器人自主操作能力的实现带来了新的思路，代表了机器人的先进控制技术，也是促进机器人智能化发展的一个重要驱动。可以预见，未来的视觉系统将会成为机器人名副其实的眼睛，视觉伺服技术在机器人自主操作中将具有不可替代的作用。 视觉伺服利用视觉传感器提供的环境信息对机器人运动进行实时反馈控制，涉及机器人机械几何设计、运动学和动力学、自动控制理论、计算机视觉图像处理和摄像机标定等,是智能机器人领域中具有重要理论意义的研究课题之一。迄今为止，机器人手/臂的视觉伺服方法在太空遥操作、机器人手术、水果采摘、工业装配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越来越多的应用。然而，现阶段可实际应用的方案主要面向特定的标定环境、模型参数已知，机器人操作是编码定式的，不具备模型未知条件下的自主操作能力，特别是当面向未来的刚-柔-软体共融机器人时，其柔型结构造成的运动模型及参数的变化与不确定性，必然使现有确定模型的研究方法失效。因此，无模型（目标几何模型，手眼标定模型，机器人运动模型）、非结构环境下的自适应操作对机器人提出了新挑战，是机器人手臂(尤其柔型手臂)视觉伺服控制研究的难点与前沿问题，不断深入对非结构环境下、无模型的机器人手/臂视觉伺服控制的研究具有重要的理论和现实意义。 在非结构自然环境下使机器人像人一样协调自适应操作是当今机器人研究领域的一项尚未实现但又令人感兴趣的研究工作。从理论上看，非结构自然环境下实现机器人柔性操作，就当前研究依靠单一的控制器设计是困难的。因此，本项目借鉴人的手眼协调操作是自适应学习过程，涉及智能进化和行为优化，将随机动态规划理论，结合约束规则与最优化控制，探索一种变参手眼关系，实现机器人在非结构自然环境下的自适应操作。 二、前期研究基础 研究团队一直致力于机器人视觉反馈控制的研究。在基础理论研究上，针对无标定视觉伺服控制方案与设计，均提出了一些新型方法，有扎实的理论基础和知识积累，并不断跟踪和深入在无模型视觉伺服控制的方面研究和前沿问题。目前，已经着手在无模型视觉伺服的可靠性、稳定性控制方面做了充分的探索工作：针对机器人无标定全局稳定操作问题，研究了一种鲁棒卡尔曼滤波(RKF)合作Elman神经网络(ENN)的全局稳定视觉伺服控制方法；提出了一种基于网络辅助尔曼滤波状态估计的无标定视觉伺服方法，提高伺服系统的鲁棒性。同时，立足机器人发展前沿，建立了多模特征深度学习抓取系统，在无结构环境下实现了机器人智能抓取与定位。 已发表的与项目相关的主要论文有： [1] 仲训杲,徐敏,仲训昱,彭侠夫.基于多模特征深度学习的机器人抓取判别方法.自动化学报,2016,7(42), pp:1022-1029. (EI) [2] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robots Visual Servo Control with Features Constraint Employing Kalman-Neural-Network Filtering Scheme. Neurocomputing, 2015, 151(3), pp:268-277 (SCI)  [3] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robust Kalman FilteringCooperated Elman Neural Network Learning forVision-Sensing-Based RoboticManipulation with Global Stability. Sensors, 2013, 10(13), pp:13464-13486. (SCI) [4] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhongand Lixiong Lin. Dynamic Jacobian Identification Based on State-Space for Robot Manipulation. Applied Mechanics andMaterials, vols. 475-476 (2014)pp: 675-679.(EI) [5] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhong and Xueren Dong. Multi-Channel with RBF Neural Network Aggregation Based on Disparity Space for Color Image Stereo Matching. IEEE 5th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 10(2012) PP:620-625. (EI) [6]XUNGAO ZHONG, XIAFU PENG, XUNYU ZHONG. NEURAL-BAYESIAN FILTERING BASED ON MONTE CARLO RESAMPLING FOR VISUAL ROBUST TRACKING. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2013, 2(50), pp: 490-496. [7] Xungao Zhong, Xiafu Peng and Xunyu Zhong. Severe-Dynamic Tracking Problems Based on Lower Particles Resampling. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering. 2014, 12(6), pp:4731-4739. [8] Xunyu Zhong, Xungao Zhong and Xiafu Peng. Velocity-Change-Space-based Dynamic Motion Planning for Mobile Robots Navigation. Neurocomputing. 2014, 143(11), pp:153-163. (SCI) [9] Xunyu Zhong, Xungao Zhong, Xiafu Peng. VCS-based motion planning for distributed mobile robots: collision avoidance and formation. Soft Computing,2016,5(20), pp: 1897-1908. (SCI) [10] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于雅可比预测的机器人无模型视觉伺服定位控制, 控制与决策, 已在线发表, 2018. [11] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于图像的机器人非标定视觉反馈控制全局定位方法, 厦门大学学报(自然科学版), 已录用, 2018. 三、应用技术成果 （一）基于多模特征深度学习的机器人抓取判别 研究了多模特征深度学习及其在机器人智能抓取判别中的应用，该方法针对智能机器人抓取判别问题, 研究多模特征深度学习与融合方法. 该方法将测试特征分布偏离训练特征视为一类噪化, 引入带稀疏约束的降噪自动编码 (Denoising auto-encoding, DAE), 实现网络权值学习; 并以叠层融合策略, 获取初始多模特征的深层抽象表达, 两种手段相结合旨在提高深度网络的鲁棒性和抓取判别精确性. 实验采用深度摄像机与 6 自由度工业机器人组建测试平台, 对不同类别目标进行在线对比实验. 结果表明, 设计的多模特征深度学习依据人的抓取习惯, 实现最优抓取判别, 并且机器人成功实施抓取定位, 研究方法对新目标具备良好的抓取判别能力. （二）无标定视觉伺服解决方案及其机器人操作应用 研究了无标定视觉伺服方法及其在机械臂任务操作中的应用。首先提出视觉伺服目标：假设机器人或者摄像节的模型参数未知或者部分未知，视觉伺服的目标是使用摄像节作为传感器，引导机械臂运动，使当前图像特征收敛到期望图像特征，从而完成定位或者跟踪的任务。 手眼协调关系描述。关节图像雅克比矩阵定量描述了机械臂关节变化引起图像特征变化，它是关节-图像映射的局部线性化矩阵。 建立图像雅克比的在线估计器。将关节图像雅克比矩阵的每一个元素作为辅助系统的状态，建立辅助系统的状态方程；摄像机提取到的图像特征作为测量值，建立辅助系统的观测方程。根据Kalman滤波器理论，我们设计了对关节图像雅克比的在线实时估计算法。 构建基于图像矩的目标函数。为了避免传统的基于点特征的缺陷，例如点特征的标记、提取与匹配过程复杂且通用性较差问题。构建基于图像矩的图像特征向量完成视觉伺服任务，来提高视觉伺服系统的稳定性和可靠性。 四、合作企业 厦门万久科技股份有限公司是一家集销售、软件研发、技术服务、加工技术整合为一体的高新技术企业。目前公司的经营范围涉及CNC软件开发及数控系统销售、CNC控制零件销售及专业维修；工艺优化、机台升级与技术改造、工程配电与软件优化、专用机控制系统开发、多轴机的设计与开发、机台精度检测与校正优化服务等。公司是国际知名生产制造企业——富士康的产品供应商和技术服务商。    

一、项目简介 随着AlphaGo及其Zero的相继推出，近年来以神经网络计算为基础的深度学习及相关优化算法已成为人们研究AI的热点。深度学习算法在AlphaGo中的成功应用主要是依赖神经网络监督学习的网络层次及神经元数量提升，而其Zero的应用不同则是在于引进了博弈优化的思想，这就给以并行计算为核心的神经网络优化算法理论研究提供新的思路。 鉴于传统神经网络优化算法面临非全局优化的难题，我们基于吉布斯分布采样优化计算，提出一种以脉冲神经元构成的混合网络结构动力学系统来实现的神经网络全局优化算法，引进纳什平衡理论来优化的神经网络计算方案，并设计一款相应的通用神经网络并行处理器芯片，以新型芯片编程架构模拟人脑功能进行感知、行为和思考新型芯。 二、前期研究基础 本团队主要是由厦门大学福建省集成电路设计工程技术研究中心、厦门大学集成电路设计与测试分析福建省高校重点实验室的教师与学生组成的，主要从事人工智能、网络通讯、集成电路设计、纳米单电子器件等方面的研究工作，并积累了深厚的研究基础。团队首席科学家郭东辉教授十多年前曾在美国加州Berkeley 大学非线性电路实验室访问，从事有关细胞神经网络(CNN)有关课题的研究，先后主持国家自然科学基金项目五项，其中与神经网络研究内容相关的有两项，分别是《视觉神经网络光电集成系统的研究》(批准号：69686004)和《混沌神经网络加密算法及其相应集成电路的设计研究》(批准号：60076015)。 本团队同时也是厦门市集成电路设计公共服务平台的主要技术支撑单位。在厦门市科技重大专项经费的支持下，我们配备了开展模拟及数字SOC 芯片设计所需要的各种EDA 工具和IC 测试设备。此外，厦门集成电路设计公共服务平台也是TSMC、SMIC 等芯片制造厂重要合作伙伴，并与厦门联芯、三安集成等芯片制造厂也有长期的合作协议，可以进行包括射频及功率芯片在内各类模拟及数字SOC 芯片的设计流片。同样，在学校211 和985 经费的支持下，本团队也独立配备了8 台IBM 服务器分别运行MATLAB、OPNET、SPW、ANSYS、Silvaco TCAD 等系统设计与器件工艺仿真工具。本团队所在的微电子与集成电路学科也已列入我校“双一流”建设学科，有关类脑芯片设计相关课题研究所需要的科研环境建设将得到重点支持。特别是厦门联芯公司在量产后，已将本团队作为其先导技术开发的重要合作伙伴，也委托我们开发相应的器件模型及电路工艺库。在厦门火炬高新区及厦门市IC 平台的支持下，厦门联芯公司还可以为我们团队提供免费的MPW流片业务。 自2009年，本团队与福建新大陆电脑股份有限公司签署 “共建SoC联合实验室”以来，基于该平台，每年合作项目经费近百万，同时还完成了多项横向合作项目：面向金融、税控的专用信息处理与控制SoC芯片开发、安全密码算法研究、区块链接技术研究等等，培养了大批优秀的硕士毕业生；厦门市美亚柏科信息股份有限公司是本团队的长期合作伙伴之一。 总之，不管从算法理论研究还是从应用技术开发来看，本课题组已具备相当优秀的研究基础和研究经验，以及显著的前沿技术攻关能力。 三、应用技术成果我们的相关研究成果也得到企业界的重视和肯定，课题组先后承担过如深圳 华为公司首歀交换芯片项目的调度算法设计、福建新大陆首款二维码识别芯片的算法及后端版图综合设计、台湾盛群公司首款32 位处理器及专用处理器编译器开发和厦门元顺公司多款电源管理芯片的设计。最近课题组还为我国某研究机构开发28nm 的低功耗设计流程专门设计一款挂载加可重构解密算法协处理器的32 位通用处理器验证芯片。

该项目发现了饲草类饲料蛋白各组分中C组分是可以消化利用的,更正了国际上认为饲草类饲料中C组分不能消化利用的观点，为饲料蛋白的高效利用提供了新的理论依据。确定了奶牛常用饲料在小肠可消化吸收利用的氨基酸种类、利用效率，为我国养牛产业提供了常用饲料小肠可消化吸收（实际奶牛机体利用水平的）氨基酸数据库。 揭示了蛋氨酸（Met）和赖氨酸（Lys）缺乏时奶牛生产中乳蛋白合成的代谢机制，为氨基酸在奶牛生产中的平衡应用提供了理论依据。提出了奶牛小肠可代谢10 种必须氨基酸的适宜配比，确定了北方典型日粮泌乳早中期奶牛瘤胃保护蛋氨酸（Met）和赖氨酸（Lys）的适宜添加量分别为74g和190g。提出了以小肠可代谢氨基酸为基础的奶牛日粮应用技术1 套，日粮粗蛋白水平降低2个百分点，提高了日粮中氮的利用率，降低了饲料成本，提高了奶产量和乳蛋白，乳蛋白率平均提高0.15个百分点。减少了奶牛粪尿中氮的排放，降低了对环境的污染。

项目成果/简介:2019年上海市科技进步一等奖超高清视频是继视频数字化、高清化之后的新一轮重大技术革新，将带动视频采集、制作、传输、呈现、应用等产业发生深刻变革。从2K高清晰度电视向4K超高清晰度电视的跨越，对直播系统的采、录、编、播提出了新的要求，如何解决直播中的高清同播录制、实时内容压缩、智能数据管理和鲁棒稳定传输技术难题，成为制约4K超高清电视广播发展的关键瓶颈。4K超高清编辑处理平台在国家高技术研究发展计划和上海市科技创新行动重大项目的支持下，上海交大项目组团队在全国率先开启了4K超高清电视直播系统的研究。历经八年与超高清全产业链核心单位进行产学研合作，在超高清一致同播制作、实时并行编码、海量数据存管、无线高效广播和网络传输控制上取得了关键技术突破，形成了4K超高清电视直播系统，并完成全链路技术验证。率先在上海实现了4K超高清直播的有线无线同步播出，为我国4K超高清直播频道开播提供了解决方案，实现了千万用户级的4K超高清电视直播服务。该直播系统打破了国外技术垄断，促进了超高清网络传输、芯片、显示面板、终端整机及内容制作分发、行业应用等各环节产品的升级换代，有力地支撑了“中国制作2025”国家重大战略的实施，全面促进了我国电视广播产业的高质量发展。项目获国家授权发明专利17项，近三年直接销售逾5.5亿元，新增利润超4千万元，获2017年广播影视科技创新一等奖。知识产权类型:发明专利 、 软件著作权技术先进程度:达到国内领先水平成果获得方式:独立研究获得政府支持情况:国家级计划/专项类别:国家高技术研究发展计划、上海市科技创新行动重大项目

按照“顶层设计、节点联动、政策保障”的技术路线，以“生产、流通、消费与处理处置”生命周期全过程相结合的思路，通过关键技术突破和示范工程建设，形成了由“规划集成、清洁生产、废物回收交易、废物资源化、政策管理规范化”五类支撑城市循环经济发展的共性技术支持体系。其中，在城市循环经济规划顶层设计方面，按照投入产出分析技术和空间物质流分析技术，研究编制了《苏州市循环经济发展规划（2008）》；在生产环节，选择试点企业实施了全过程清洁生产以及组团式水热能综合利用网络的示范工程,突破了电子、电力、化工、印染和采选矿五类行业的清洁生产技术，并推广应用到约1000家企业；在流通环节，构建了再生资源交易标准化平台，建立了餐厨垃圾和电子废物等废物回收体系；在消费与处理处置环节，针对东部城市大量产生的废轮胎、餐厨垃圾、焚烧飞灰和电子废物4种典型废物，开发了废旧轮胎常温精细粉碎生产塑化胶粉技术、餐厨垃圾湿热水解资源化处理技术、焚烧飞灰水泥窑煅烧资源化技术、成套化电子废弃物处理和资源化利用技术，并建立相应的规模化示范工程;在政策保障部分，研究提出了循环经济规划、餐厨垃圾、电子废物等回收政策与管理办法，支撑出台了政府绿色采购、清洁生产管理办法等一系列支撑循环经济的地方政策、法规以及管理办法，并在苏州市得到了实施。

西安科技大学自 2006 年开始就矿山应急救援通信技术和装备着手开始研究，现该成果获陕西省科技进步二等奖 1 项，发明专利 1 项，实用新型专利 6 项，发表论文 21 篇；研制成果的 “ 无线 / 有线相结合 ” 的矿山应急救援无线多媒体通信系统及装备，通过现场应急救援实践，系统装备提高救护队员的救援效率，实现了灾区信息的实时准确传送，提高了救灾决策的效率和准确性，有效的避免了救援队员遇到的潜在危险，为科学救灾提供了技术和装备保障。项目研究成果目前成功得完成了数十次矿山事故应急救援，并为煤矿企业挽回巨大经济损失，保障了广大煤矿井下工作人员的人身安全，树立了良好的国际形象，取得的巨大的经济效益和社会效益，推广应用前景广阔。

原子核裂变数据的精确测量是很多核物理应用的先决条件，比如核能、国防、辐射防护、核废料处理、产生稀有同位素等。核裂变物理在超重元素合成、反应堆中微子、中子星融合中的r-process等研究中也不可缺少。特别是走向新一代核能-快中子反应堆，急需锕系核区精确的不同能量中子诱发裂变数据。但是目前实验和理论都无法提供可靠及完整的能量相关裂变数据。 由于涉及中子的实验难度较大，国际上主要的核数据库只有几个能量点的裂变数据。理论上基于微观模型去描述裂变过程非常复杂，是一个涉及多维位能面的大幅度、非绝热的量子动力学过程。目前微观理论对裂变可观测量的描述还有较大误差。 此外基于唯象裂变模型对未知核区和未知能区的外推往往不可靠。 北京大学物理学院裴俊琛研究员课题组首次采用贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network）来评估不完整的裂变产物分布。此前贝叶斯神经网络对原子核质量外推有一些成功的应用，并可以得出推断的误差，但是仍有量子壳效应的疑虑。核裂变过程涉及复杂的位能面，裂变产物分布具有统计特征，比较适合神经网络。 贝叶斯神经网络对不完整核裂变产物的评估 目前核裂变产物的实验测量很难给出完整的产物分布，只能结合模型评估给出完整的裂变产物分布。人们通常基于唯象模型、通过调参数来拟合出产物分布。该工作通过对已有裂变数据库的学习，当实验测量给出不完整的裂变数据时能够推断出完整的裂变产物分布。结果表明，随着中子能量增加，裂变模式逐渐从不对称裂变演化成对称裂变。这说明神经网络能成功抓住部分物理图像。当实验数点很少时，唯象评估模型失效，神经网络仍然可以给出有效的评估和合理的置信区间。贝叶斯神经网络对核裂变产物的评估开辟了一个新的方向，展现了机器学习的一个实际应用范例，将对核数据的定量评估产生重要影响，有望更好地提供应用级的精确核数据。 不同能量的裂变模式演化

1 成果简介在国家重大专项“ 新一代宽带无线移动通信网” 的“ 超高速无线局域网无线接口关键技术研究与验证” 课题支持下，由清华大学牵头，联合中国科学院微电子研究所、工业和信息化部电信传输研究所、海信集团有限公司、中兴通讯股份有限公司、中国电信集团公司、中国科学技术大学六家单位组成产学研用联合的研究团队，开展 IEEE 802.11ac（ 802.11n 的升级演进标准）标准化、实现技术、产业应用的研究，目前已经形成 10 项国内专利，向 IEEE802.11ac 标准化组织提交了标准文稿 22 项，标准草案修改建议 31 项。目前，本团队按照 IEEE802.11ac D1.0 版本的标准草案研制了原型系统，通过该原型系统可以充分地研究和验证IEEE 802.11ac 所采纳的所有关键技术和实现难点。 本团队在任务分工布局之时，高度重视产业化应用，围绕着产业化应用的需求特点，充分发挥联合单位的行业优势，在 802.11ac 系统平台集成化小型化、标准兼容性测试、宽带无线接入应用、与蜂窝通信结合的“ C+W” 应用、高速数字家庭应用等多个方面部署研究，以期推动产业化进程。 本团队的研究工作和成果的特点为：具有自主知识产权优势，原型系统吞吐量高，瞄准的 802.11 技术具有垄断性市场地位。2 应用说明IEEE 802.11ac 的理论极限速率是 6.933Gbps，是当前能够提供最高速无线通信传输速率的技术体制之一。本团队基于已有的研究成果，一方面在拓展传输距离、优化传输效率和节约能耗等方面进行技术攻关，强化技术特点；另一方面，在高速数字家庭和无线物联网网关设计这三个具有广阔应用前景的应用市场进行产业化技术储备。高速数字家庭：无线局域网为广大人民群众浏览互联网提供了极大的便利。随着高清视频、微博等新兴业务的蓬勃发展，以及各式各样的笔记本电脑、 Pad、智能手机等终端的广泛普及，人们需要在享受高质量业务服务的同时，还要希望服务提供具有便捷的特性。 IEEE 802.11ac 无疑是实现高速数字家庭、高清视频分发的最合适的解决方案。无线物联网网关： IEEE 802.15.4 Zigbee 和 IEEE 802.11ah 是当前最有影响力的物联网无线传输协议。基于 IEEE 802.15.4 Zigbee 和 IEEE 802.11ah 的智能感知子系统接入互联网或者移动互联网，需要有物联网网关。而 IEEE 802.11ac 是智能感知子系统接入互联网或者移动互联网的一个有竞争力的解决方案。3.效益分析2010 年，全球 WLAN 芯片销售达到 7.5 亿片， 802.11n 达到 30%。据预测， 2014 年，全球嵌入 Wi-Fi 消费终端零售额规模将超过 2500 亿美元。尽管 Marvell、高通、 Cisco 等大公司在 802.11 系列产品上具有极大的优势，但由于 Wi-Fi 的应用极多，应用场景繁杂，新应用层出不穷（比如物联网网关等），必然可以找寻到属于我们生存与发展的市场。4 合作方式商谈。5 所属行业领域信息领域。