本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。

1、产品介绍 AI人工智能语音与机器视觉应用系统是一款集成AI语音、机器视觉、深度学习基础、嵌入式Linux于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台由实验箱高性能嵌入式主板够成，高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM处理器，标配4GB DDR3内存和16GB闪存，可运行ubuntu、android、linuxqt等多种操作系统，可满嵌入式linux和AI应用开发。 平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与 OpenCV 计算机视觉库，支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度学习端侧推理框架。 提供多种应用外设与丰富的机器视觉、AI语音、深度学习实战应用案例，如语音前处理（声源定位、语音增强、语音降噪、回声消除、声音提取）、语音活体检查、语音唤醒、语音识别、语音合成、自然语言处理、声纹识别门锁、语音智能家居、手写字识别、人脸识别、目标检测、端侧推理框架、图像识别、人体分析 、文字识别、人脸门禁控制、车牌道闸控制、手势家居控制等，通过案例教学让学生掌握计算机视觉与深度学习的基本原理和典型应用开发。 2、产品特点 （1）先进性 性能卓越：搭载AI嵌入式边缘计算处理器RK3399，配备4GB RAM与16GB存储空间，以及6英寸高清电容触摸屏，确保流畅的用户体验。 高效运算：配NPU协处理器模块，专为神经网络模型设计，提供高达8 TOPs@300mW的运算能力。 接口丰富：提供双路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多种嵌入式拓展接口，满足多样化的外设连接需求。 （2）扩展性 定制化设计：所有硬件单元均采用模块化设计，支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 项目套件丰富：提供多种可选的项目套件模块，支持完成多样化的AI应用场景设计和创新。 智能网关平台：智能边缘计算网关平台配备了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在内的常用接口拓展，增强了平台的适应性和灵活性。 （3）包容性 多功能应用：实验平台适用于人工智能、嵌入式系统、物联网、移动互联网、智能硬件等多个学科的实验教学，提供全面的教育资源。 课程与实验：支持包括Python程序设计、嵌入式Linux操作系统、机器视觉技术、自然语言处理、神经网络原理、无线通信、Android应用技术、物联网中间件、AIOT应用实训等在内的丰富课程和实验。 专业融合：平台在硬件设计上实现了物联网、人工智能和嵌入式技术的兼容性，提升了实训设备的复用率，有效解决了学校实训室空间和资金的限制问题。 AI语音与机器视觉应用系统致力于解决学校在开设人工智能课程时面临的师资、教学资源、实训资源、设备以及与行业应用对接的挑战，实现了产学研创一体化的教育模式 3、应用 系统支持多个工业化的应用场景，以智慧家居、智慧停车场、智慧门禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大应用场景，及基于六大应用场景的20多种小AI应用场景。所有的应用场景及业务子项功能，均来自真实的人工智能行业应用。 4、配套 该产品除完整的软硬件系统外,还配备针对设备完整的人工智能实训指导书完整丰富的教学实训素材资源、以及基于设备系统的人工智能教学视频光盘。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。

AI智能称重台用于打造一个按量计算营养数据、提供膳食建议、超量预警、能培养节约意识、光盘行动的节约型数智化健康食堂。 自助取餐，按重计价，按需取餐，就餐者可选择性更多，并且避免就餐者多拿，真正做到光盘行动；可减少80%以上厨余垃圾！ 即拿即走，全程无感体验；系统自动生成订单，形成营养数据报表，提供膳食建议。 减少传统餐厅经营模式下50%的前厅服务人员数量，提升20-22%翻台率和营业额。 

产品详细介绍 微视酷AI英语机考教室将自然语言处理、虚拟现实、图像识别等多项技术应用于K12英语日常听说教学与评测场景，以学生为中心，为学生制定私人化的学习路径，让创客教育渗透在英语日常教学中，让广大学生用户在提升英语成绩的同时，感受高科技的魅力，激发学生的学习兴趣和热情，成为国内英语创客教育的先行者之一。 方案特色 1.顺应中高考英语听说机考发展大势，可用于电脑端、移动端，通过语音识别技术和A I算法提高口语发音的精准度 2.以学生为中心，根据学生的学习状态、学习水平、学习进展调整教学内容，包括听说作业、自主练习、模拟考场等各种场景 解决问题： 1.以较低的成本获得了高质量的教育，让学生公平地接触到最优质的英语教育资源 2.以AI老师代替人工教师，避免重复繁琐的工作，提高教师英语教学效率

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南开大学计算机学院程明明教授团队与北京推想科技有限公司的联合团队，在CT影像智能诊断方面有紧密的合作基础，并在前期研究中取得丰富的成果。 自新冠肺炎疫情爆发以来，相关技术人员深入湖北疫区合作医院，将智能诊断技术用于新冠病毒的筛查。武汉同济医院过去几周实际发生的475例疑似肺炎CT数据当中，人工智能(AI)对于疑似肺炎CT的敏感度为98.32%，对于同时期140例有症状但是确认非肺炎患者的CT特异度为82.14%。该系统为一线医生筛查提供了重要帮助。  武汉同济医院医生正在使用CT影像AI筛查系统 初步实验和应用结果表明，利用各级医院普遍使用的CT影像获取设备，以及人工智能在线筛查系统，有望为新冠病毒防控工作提供智能辅助的双保险，极大提升筛查效率。在与新冠病毒争分夺秒的战役中取得先机。该项目目前已完成具有较强实用性的版本，可以为防疫工作提供实质性辅助。研究团队还在积极探索更高的检测精度和更细致的量化分析技术。 新冠肺炎AI系统具有三大重要功能：快速筛查及预警提示、数字化精准辅助诊断与病程监控、区域疫情实时监控。该系统已在国内包括疫区在内的40家医院应用部署，数据累积8.1万份，为进一步提升系统性能奠定了基础。

小火花AI课是在火花思维强大的课程体系和原创精品课件的基础上，通过AI技术，赋予AI教师观察和读懂孩子操作的能力，提供具有针对性的交互式课堂体验，结合丰富炫酷的即时反馈和激励，让孩子爱上学习。

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