项目背景：随着国家政策的引导，城市的发展，各种建 设工程规模不断扩大，如何搞好现场施工现场管理，降低事 故发生频率，杜绝各种违规操作和不文明施工现象一直是施 工企业、政府管理部门关注的焦点。利用现代科技，AI 识别 技术，优化监控手段，实现对工地现场的各类问题实现实时 的、全过程的、不间断的监管。目前在工地智慧监管方面， 已经实现了对人员安全帽、危险区域的入侵等方面的视频监 控及 AI 分析，但是在对施工周边围挡监控、施工现场地面 硬化监控、施工现场物料堆放覆盖监控、施工现场出入车辆 清洗状况监控，AI 分析系统无法到达准确及有效的分析。需 要通过建立有效的数据模型，应用 AI 分析算法，实现对以 上问题的准确分析。 所需技术需求简要描述：1.AI 人工智能机器视觉分析 “深度学习”技术，实现视频分析、视频编解码等技术。2. 采用深度学习，高效识别准确率超 99.5%，支持目标大小阈 值设定，对光线、极端天气等不同应用场景环境适应性强， 检测速度快，运算成本低。  对技术提供方的要求:1.具有成功的 AI 识别、深度学习 方面的成功案例。2.对人工智能、大数据分析具有深入的研 究。3.技术方案成熟可靠稳定有创新思维，不涉及知识产权 侵犯。 

2025年3月21日，中国教育在线就业服务平台官方微信公众号“就业桥服务中心”以《就业桥运用AI技术助力天津市大学软件学院春招“抢人”获天津日报等媒体报导》为题对我校进行了报道。

一、产品概述 文香行为分析系统支持人工智能技术，实时洞察教学场景变化，通过智能行为分析盒可以自动抓拍并分析教师和学生的行为活动，并自动生成报告，例如：举手人数、低头人数、情绪占比率统计分析等，对课堂教师和学生行为进行分析，了解学生对学习的状态。通过人工智能及大数据个性化精准分析，从单一到多元，从封闭到开放，助力学校个性化教学的发展。对学校基础信息管理和学生行为相关数据进行收集，并将采集到的数据进行数字化存储，为智慧学校建设提供重要资源。 二、产品特点 课表一键导入 课表一键导入 多种可视化图表 智能统计分析 三、智能行为分析盒 无嗓音：采用嵌入式ARM架构，无风扇设计，使用时无噪音 支持本地输出：HDMI支持本地输出查看分析画面，画面中标注实时分析结果 网络视频流接入：支持不小于2路网络视 频流接入，实现教师、学生行为实时分析 标准接口对接：采用1路千兆网口，支持标 准的HTTP接口，与学校信息化系统对接 适应大场景分析：支持云台巡视功能，可 在行为分析盒配置巡视，适应大场景分析 安全供电：为保证产品使用安全，行为分 析盒采用12V安全供电

以名师资源为支撑，提供语文学科特色教师培养、个性化学习、作文智能评阅等特色功能模块，是覆盖小、初、高三个学段全版本教材语文的智能解决方案。

AI中台院致力于利用AI技术驱动教育变革，携手全球高水准人工智能科学家及教育领域顶尖人才，专注在计算机视觉、智能语音、自然语言处理和数据挖掘等前沿技术在教育行业的应用及创新。 基于好未来海量教育数据及优质的师资资源，AI中台不断取得前沿核心技术研发突破，并在语音技术、视觉理解、知识图谱等AI能力持续积累的基础上，实现多项技术的产品化应用，打造了包括AI课堂、教学过程评估、口语表达能力评测、作业拍搜批改等创新产品解决方案，覆盖“教、学、测、练、评”各教学环节。

斑马AI课，是专为2-8岁孩子提供多学科在线学习的智能教育平台，由猿辅导在线教育出品，腾讯投资。现拥有英语、数学思维、语文等多个学科AI课程产品。课程通过趣味AI课+专业老师同步辅导的全新教学模式，个性化规划学习路径，全面提升学习效率，助力孩子的全面发展。

1.痛点问题 新材料的设计与研发往往面临挑战：急需的新材料难以快速筛选设计，而设计出的新材料又难以找到高效且低成本的合成配方，拥有合成配方的新材料又会面临规模化的长周期探索。根据国家工业和信息化部对30余家大型骨干企业调查结果显示，130种关键材料中，有32%国内完全空白、54%虽能生产，但性能稳定性较差、只有14%左右可以完全自给，亟需新思路来解决我国新材料研发难题。本项目着眼于新材料研发，希望通过创建目前业内空白的智能化新材料研发范式，引领行业智能材料开发自动化服务与工艺的开发。 在数字化、智能化浪潮中，国家和各行业的产业界都非常看重科研的智能化升级。通过持续的交流与调研，我们发现许多企业和研发团队目前对智能研发存在大量潜在需求，而智能研究服务与工艺的同类竞品极少。因此，清华智研将作为一家高新科技企业，以AI赋能研发（AIEmpoweringResearch&Development）为使命，组建国际顶尖水平团队，向国内引进并自主开发世界前沿的AIforScience技术，打造世界级的AI未来实验室（World-ClassAIFutureLab）。 2.解决方案 本技术为新材料研发数字化智能服务平台，可在材料研发过程中对各个尺度以及不同研发阶段下进行智能化的加速及分析服务。以各种人工智能算法为核心，如主动学习算法，图神经网络，卷积神经网络等，我们根据不同材料体系的尺度包括三大方面：1.针对分子及晶体等微观尺度的功能材料研发，设计智能化的深度学习系统。2.针对二维功能材料及其功能性器件、催化剂、膜材料等宏观尺度，设计智能化的深度学习系统。3.针对功能材料研发的表征仪器等平台尺度，设计智能化的系统解决方案。这些智能化解决方案能极大地加速新材料尤其是碳中和相关材料的研发速度，从而大大地降低研发成本与时间，为企业获得有竞争优势的科研壁垒。 自动化和人工智能助力未来智能实验室的方方面面，从样品制备（称量固体、添加液体、超声处理.等)，到合成（分配液体，控制温度，混合，测量pH值，干燥等)、表征（气相色谱，高效液相色谱，分光光度法等)，通过自动化/机器人的辅助，可以有效提高可重复性，提高信噪比，加快实验速度。通过人工智能技术，将实验数据转换为可操作的智能指导，快速浏览并利用复杂的数据，提升认知能力。 智能化研发平台 3.合作需求 拟成立公司推动该项成果的产业化进程，希望对接 1）工程化、产品化所需的资源； 2）新能源、新材料领域合作企业。