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新冠肺炎常規(guī)通過病史、CT等進(jìn)行病情評估，但重癥病房應(yīng)用超聲不便，還需要評估重癥患者的心臟等多器官，然而操作者絕大多數(shù)不是專業(yè)超聲醫(yī)生，這為如何在治療重癥患者的過程中更好地發(fā)揮超聲的作用提出了難題。深圳國際研究生院袁克虹團(tuán)隊(duì)與深圳華聲醫(yī)療技術(shù)股份有限公司合作，用人工智能技術(shù)賦能5G超聲設(shè)備，增添采集心肺關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)切面的導(dǎo)航以及關(guān)鍵參數(shù)的自動測量等功能，輔助醫(yī)生對重癥病人進(jìn)行動態(tài)評估和治療。 袁克虹團(tuán)隊(duì)與深圳華聲醫(yī)療技術(shù)股份有限公司1月中旬組成研發(fā)團(tuán)隊(duì)，在已有合作工作的基礎(chǔ)上，針對新冠肺炎重癥患者臨床超聲的迫切需求開展聯(lián)合攻關(guān)，半個(gè)月就獲得了較好的成果。該技術(shù)從2月初開始在武漢協(xié)和西院等多家醫(yī)院使用，在一定程度上輔助了醫(yī)生對重癥患者進(jìn)行疾病的動態(tài)評估和治療指導(dǎo)。 目前該技術(shù)正由國家感染性疾病臨床研究中心（深圳市第三人民醫(yī)院）牽頭開展進(jìn)一步研究，將完善和改進(jìn)現(xiàn)有功能，優(yōu)化遠(yuǎn)程診斷流程，實(shí)現(xiàn)超聲為醫(yī)生治療重癥患者提供更智能、更可靠、更專業(yè)的幫助。

數(shù)據(jù)采集技術(shù) 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運(yùn)動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數(shù)據(jù)。可將不同的傳感器集成在智能手環(huán)、腳環(huán)、腰帶等可穿戴設(shè)備中，以實(shí)現(xiàn)加速度、角速度和生理等數(shù)據(jù)的采集；物體和環(huán)境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術(shù)，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環(huán)境傳感器有聲音傳感器、磁力計(jì)、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實(shí)現(xiàn)各種環(huán)境信息的采集。 多模態(tài)傳輸技術(shù) LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網(wǎng)絡(luò)) 在LPWAN技術(shù)出現(xiàn)以前，通信技術(shù)已經(jīng)有多種類別，短距離的有wifi、藍(lán)牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術(shù)按照功耗與傳輸距離這兩個(gè)維度劃分的話可以發(fā)現(xiàn)在功耗低、距離遠(yuǎn)這個(gè)范圍的技術(shù)還欠缺，而LPWAN技術(shù)的出現(xiàn)正好彌補(bǔ)了這個(gè)短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權(quán)頻譜的LoRa、SigFox等技術(shù)；另一類是工作于授權(quán)頻譜的基于蜂窩組網(wǎng)的通信技術(shù)，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠(yuǎn)距離、大量連接的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用而設(shè)計(jì)。 最具前景的LPWAN技術(shù)——NB-IoT和LoRa： 物聯(lián)網(wǎng)（IoT）應(yīng)用需要考慮諸多因素，例如節(jié)點(diǎn)成本、網(wǎng)絡(luò)成本、電池壽命、數(shù)據(jù)傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術(shù)可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術(shù)具有不同的技術(shù)和商業(yè)特性，也是最有發(fā)展前景的兩個(gè)低功耗廣域網(wǎng)通信技術(shù)。這兩種LPWAN技術(shù)都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點(diǎn)，都適合低功耗物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。 LoRa （Long  Range）:     一個(gè)LoRaWAN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中包含了終端、基站、NS(網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器)、應(yīng)用服務(wù)器這四個(gè)部分。基站和終端之間采用星型網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌捎贚oRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節(jié)點(diǎn)可以同時(shí)發(fā)送信息給多個(gè)基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協(xié)議數(shù)據(jù)做轉(zhuǎn)發(fā)處理，將LoRaWAN數(shù)據(jù)分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構(gòu)建基于蜂窩網(wǎng)絡(luò)，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網(wǎng)絡(luò)、UMTS網(wǎng)絡(luò)或LTE網(wǎng)絡(luò)。NB-IoT是IoT領(lǐng)域一個(gè)新興的技術(shù)，支持低功耗設(shè)備在廣域網(wǎng)的蜂窩數(shù)據(jù)連接。NB-IoT支持待機(jī)時(shí)間長、對網(wǎng)絡(luò)連接要求較高設(shè)備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點(diǎn)：一是廣覆蓋，將提供改進(jìn)的室內(nèi)覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現(xiàn)有的LTE網(wǎng)絡(luò)增益提升20dB，覆蓋面積擴(kuò)大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個(gè)扇區(qū)能夠支持10萬個(gè)連接，支持低延時(shí)敏感度、超低的設(shè)備成本、低設(shè)備功耗和優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機(jī)時(shí)間可長達(dá)10年；四是更低的模塊成本，企業(yè)預(yù)期的單個(gè)接連模塊不超過5美元。 數(shù)據(jù)分析技術(shù) 人工智能研究的各個(gè)分支，包括專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、進(jìn)化計(jì)算、模糊邏輯、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。2012年以后，得益于數(shù)據(jù)量的上漲、運(yùn)算力的提升和機(jī)器學(xué)習(xí)新算法（深度學(xué)習(xí)）的出現(xiàn)，人工智能開始大爆發(fā)。機(jī)器學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)人工智能的方法，深度學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)是用大量的數(shù)據(jù)來“訓(xùn)練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)如何完成任務(wù)。深度學(xué)習(xí)本來并不是一種獨(dú)立的學(xué)習(xí)方法，但由于近幾年該領(lǐng)域發(fā)展迅猛，一些其特有的學(xué)習(xí)手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡(luò)），因此越來越多的人將其單獨(dú)看作一種學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)的各種算法已成為行為識別主要應(yīng)用的技術(shù)，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實(shí)現(xiàn)對被監(jiān)護(hù)者摔倒等異常行為的檢測。

神經(jīng)遞質(zhì)作為神經(jīng)元與神經(jīng)元及神經(jīng)元與細(xì)胞之間溝通的媒介分子，介導(dǎo)了發(fā)育、信息感知，運(yùn)動及大腦的高級認(rèn)知功能。隨著生化分離純化技術(shù)的發(fā)展以及人們對大腦精細(xì)結(jié)構(gòu)的進(jìn)一步了解，現(xiàn)如今已發(fā)現(xiàn)有幾十種重要的神經(jīng)遞質(zhì)。而神經(jīng)系統(tǒng)在時(shí)間和空間上的高度復(fù)雜性對研究特定神經(jīng)遞質(zhì)的動態(tài)變化及其功能提出了極大的挑戰(zhàn)。本項(xiàng)目成功構(gòu)建了一系列新型的基因編碼的神經(jīng)遞質(zhì)熒光探針，可實(shí)現(xiàn)對特定神經(jīng)遞質(zhì)動態(tài)變化的靈敏檢測。該類熒光探針利用大多數(shù)已知的神經(jīng)遞質(zhì)所對應(yīng)的特異性G蛋白偶聯(lián)受體（GPCR）與循環(huán)重排的熒光蛋白（cpGFP）融合，利用循環(huán)重排熒光蛋白的熒光強(qiáng)度變化來指示GPCR的激活，進(jìn)而反應(yīng)外源神經(jīng)遞質(zhì)的濃度變化（圖一）。我們命名該類熒光探針為GRAB探針，即為GPCR Activation Based Sensor的縮寫。

非線性失真是5G通信系統(tǒng)和其他新興多載波通信系統(tǒng)的主要失真來源，而數(shù)字預(yù)失真代表著線性化方法發(fā)展趨勢。目前，數(shù)字預(yù)失真方法均采用了對非線性器件輸出信號的包絡(luò)特性進(jìn)行直接線性化的簡單思路。由于有源非線性器件（如射頻功放）存在最大輸出功率的限制，故此種原理的線性化算法在高能信號區(qū)會造成輸出有效增益的明顯下降，也就是難以同時(shí)滿足低功率損失和高線性化效果的要求。這不但造成了低下的電源利用效率，并且造成我國對進(jìn)口大功率射頻器件的依賴。 針對5G通信非線性失真研究的理論空白，申請人率先完成了非線性失真信號微觀分析法，首次揭示了億萬個(gè)隨機(jī)交調(diào)項(xiàng)間的定量關(guān)系，推導(dǎo)出了系統(tǒng)參數(shù)和非線性頻譜間簡潔的多項(xiàng)式表達(dá)關(guān)系，并將仿真速度提高1100倍。針對目前射頻電路預(yù)失真方法的原理性缺陷，申請人建立的多級精細(xì)化數(shù)字信號預(yù)失真方法實(shí)現(xiàn)了在低功率損耗的條件下取得高度線性化效果，此方法可提高功放的功率利用率，降低我國對大功率射頻功放的進(jìn)口依賴。

項(xiàng)目成果/簡介:數(shù)據(jù)采集技術(shù)可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運(yùn)動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數(shù)據(jù)。可將不同的傳感器集成在智能手環(huán)、腳環(huán)、腰帶等可穿戴設(shè)備中，以實(shí)現(xiàn)加速度、角速度和生理等數(shù)據(jù)的采集；物體和環(huán)境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術(shù)，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環(huán)境傳感器有聲音傳感器、磁力計(jì)、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實(shí)現(xiàn)各種環(huán)境信息的采集。多模態(tài)傳輸技術(shù)LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網(wǎng)絡(luò))在LPWAN技術(shù)出現(xiàn)以前，通信技術(shù)已經(jīng)有多種類別，短距離的有wifi、藍(lán)牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術(shù)按照功耗與傳輸距離這兩個(gè)維度劃分的話可以發(fā)現(xiàn)在功耗低、距離遠(yuǎn)這個(gè)范圍的技術(shù)還欠缺，而LPWAN技術(shù)的出現(xiàn)正好彌補(bǔ)了這個(gè)短板。       LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權(quán)頻譜的LoRa、SigFox等技術(shù)；另一類是工作于授權(quán)頻譜的基于蜂窩組網(wǎng)的通信技術(shù)，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠(yuǎn)距離、大量連接的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用而設(shè)計(jì)。最具前景的LPWAN技術(shù)——NB-IoT和LoRa：物聯(lián)網(wǎng)（IoT）應(yīng)用需要考慮諸多因素，例如節(jié)點(diǎn)成本、網(wǎng)絡(luò)成本、電池壽命、數(shù)據(jù)傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術(shù)可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術(shù)具有不同的技術(shù)和商業(yè)特性，也是最有發(fā)展前景的兩個(gè)低功耗廣域網(wǎng)通信技術(shù)。這兩種LPWAN技術(shù)都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點(diǎn)，都適合低功耗物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。LoRa （Long Range）:   一個(gè)LoRaWAN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中包含了終端、基站、NS(網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器)、應(yīng)用服務(wù)器這四個(gè)部分。基站和終端之間采用星型網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌捎贚oRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節(jié)點(diǎn)可以同時(shí)發(fā)送信息給多個(gè)基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協(xié)議數(shù)據(jù)做轉(zhuǎn)發(fā)處理，將LoRaWAN數(shù)據(jù)分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT構(gòu)建基于蜂窩網(wǎng)絡(luò)，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網(wǎng)絡(luò)、UMTS網(wǎng)絡(luò)或LTE網(wǎng)絡(luò)。NB-IoT是IoT領(lǐng)域一個(gè)新興的技術(shù)，支持低功耗設(shè)備在廣域網(wǎng)的蜂窩數(shù)據(jù)連接。NB-IoT支持待機(jī)時(shí)間長、對網(wǎng)絡(luò)連接要求較高設(shè)備的高效連接。NB-IoT具備四大特點(diǎn)：一是廣覆蓋，將提供改進(jìn)的室內(nèi)覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現(xiàn)有的LTE網(wǎng)絡(luò)增益提升20dB，覆蓋面積擴(kuò)大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個(gè)扇區(qū)能夠支持10萬個(gè)連接，支持低延時(shí)敏感度、超低的設(shè)備成本、低設(shè)備功耗和優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機(jī)時(shí)間可長達(dá)10年；四是更低的模塊成本，企業(yè)預(yù)期的單個(gè)接連模塊不超過5美元。數(shù)據(jù)分析技術(shù)人工智能研究的各個(gè)分支，包括專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、進(jìn)化計(jì)算、模糊邏輯、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。2012年以后，得益于數(shù)據(jù)量的上漲、運(yùn)算力的提升和機(jī)器學(xué)習(xí)新算法（深度學(xué)習(xí)）的出現(xiàn)，人工智能開始大爆發(fā)。機(jī)器學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)人工智能的方法，深度學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)是用大量的數(shù)據(jù)來“訓(xùn)練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)如何完成任務(wù)。深度學(xué)習(xí)本來并不是一種獨(dú)立的學(xué)習(xí)方法，但由于近幾年該領(lǐng)域發(fā)展迅猛，一些其特有的學(xué)習(xí)手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡(luò)），因此越來越多的人將其單獨(dú)看作一種學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)的各種算法已成為行為識別主要應(yīng)用的技術(shù)，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實(shí)現(xiàn)對被監(jiān)護(hù)者摔倒等異常行為的檢測。應(yīng)用范圍:家居智慧控制，提高舒適度：家庭生活狀態(tài)統(tǒng)計(jì)和日常需求預(yù)測與推薦；多模態(tài)行為分析和數(shù)據(jù)采集和傳輸系統(tǒng)；多模態(tài)行為數(shù)據(jù)采集和分析平臺；基于LoRaWAN/5G的工廠環(huán)境、農(nóng)業(yè)大棚等環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)。技術(shù)成熟度:通過中試

2017年7月11日，北京郵電大學(xué)溫向明教授研究團(tuán)隊(duì)受邀赴日內(nèi)瓦參加ITU-T SG13全會，代表北京郵電大學(xué)、OAI軟件聯(lián)盟及開源5G中法聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，全程展示了全球首個(gè)5G網(wǎng)絡(luò)服務(wù)化切片管理編排原型系統(tǒng)，并提交了SBA 5G網(wǎng)絡(luò)切片標(biāo)準(zhǔn)化提案。該系統(tǒng)是5G網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)的核心部分，可實(shí)現(xiàn)靈活的網(wǎng)絡(luò)切片管理、業(yè)務(wù)動態(tài)編排及彈性伸縮，可有效應(yīng)對5G網(wǎng)絡(luò)中場景多樣化、業(yè)務(wù)動態(tài)化和網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)化的挑戰(zhàn)。5G切片管理編排原型系統(tǒng)得到了與會設(shè)備商、運(yùn)營商及研究機(jī)構(gòu)的廣泛關(guān)注。溫向明教授研究團(tuán)隊(duì)將加強(qiáng)與國內(nèi)外重要運(yùn)營商展開深層次的合作，提升在國際標(biāo)準(zhǔn)化組織的影響力，共同推動5G網(wǎng)絡(luò)切片管理編排的標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程，占領(lǐng)5G網(wǎng)絡(luò)切片管理編排及網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)的制高點(diǎn)，加速推動5G網(wǎng)絡(luò)切片管理編排系統(tǒng)在運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)的商用。

（一）項(xiàng)目背景 當(dāng)前以硅、砷化鎵為代表的第一和二代半導(dǎo)體接近其物理極限，以氮化鎵、碳化硅為代表的第三代半導(dǎo)體是當(dāng)前國際競爭熱點(diǎn)，也是我國發(fā)展自主核心半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)、實(shí)現(xiàn)換道超車的難得機(jī)遇。氮化鎵（GaN）特別適合制作高頻、高效、高溫、高壓的大功率微波器件，是下一代通信、雷達(dá)、制導(dǎo)等電子裝備向更大功率、更高頻率、更小體積和抗惡劣環(huán)境（高溫抗輻照）方向發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。 目前氮化鎵基射頻器件已接近于商用，需解決從走出實(shí)驗(yàn)室到小量中試的最后“1 公里”，重點(diǎn)攻克其在可靠性工藝和量產(chǎn)穩(wěn)定性的瓶頸。 以氮化鎵、碳化硅為代表的第三代半導(dǎo)體是當(dāng)前國際競爭熱點(diǎn)，也是我國發(fā)展自主核心半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)、實(shí)現(xiàn)換道超車的難得機(jī)遇。 半導(dǎo)體作為信息時(shí)代的“糧食”，將成為 5G 基建、特高壓、城際高鐵和城際軌道交通、新能源汽車充電樁、大數(shù)據(jù)中心、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等“新基建”七大領(lǐng)域發(fā)展的支柱性產(chǎn)業(yè)。而氮化鎵為代表的寬禁帶半導(dǎo)體先進(jìn)電子器件，憑借其高效、高壓、高溫等優(yōu)勢，將在“新基建”中大放異彩，可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)半導(dǎo)體器件的技術(shù)瓶頸，滿足更高性能器件要求。 （二）項(xiàng)目簡介 5G 要求更高的數(shù)據(jù)傳輸速率，發(fā)射機(jī)的效率會出現(xiàn)指數(shù)級的下降。這種下降可以使用包絡(luò)跟蹤技術(shù)來修復(fù)，該技術(shù)已經(jīng)在較新的 4G/LTE 基站以及蜂窩電話中采用。基站中的包絡(luò)跟蹤需要高速，高功率和高電壓，這些只有使用 GaN 技術(shù)才能實(shí)現(xiàn)。諸如 GaN 助力運(yùn)營商和基站 OEM 等實(shí)現(xiàn)了 5Gsub-6-GHz 和 mmWave 大規(guī)模 MIMO 的目標(biāo)。 GaN 可以說為 5Gsub-6-GHz 大規(guī)模 MIMO 基站應(yīng)用提供了眾多優(yōu)勢：1、在 3.5GHz 及以上頻率下表現(xiàn)良好，對比其他產(chǎn)品優(yōu)勢明顯。2、GaN 的特性能轉(zhuǎn)化為高輸出功率，寬帶寬和高效率。采用 DohertyPA 配置的 GaN 在 100W 輸出功率下的平均效率達(dá)到 50%至 60%，明顯降低了發(fā)射功耗。3、在高頻和寬帶寬下的效率意味著大規(guī)模 MIMO 系統(tǒng)可以更緊湊。4、可在較高的工作溫度下可靠運(yùn)行，這意味著它可以使用更小的散熱器。 根據(jù) Strategy Analytics 的數(shù)據(jù)，預(yù)計(jì) 5G 移動連接將從 2019 年的 500 萬增長到 2023 年的近 6 億。所以需求還將不斷上漲。 根據(jù)Strategy Analytics的數(shù)據(jù)，預(yù)計(jì)5G移動連接將從2019年的500萬增長到2023年的近6億。所以需求還將不斷上漲。 Efficient Power Conversion 的首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Alex Lidow 討論5G時(shí)也說道：“基站中的包絡(luò)跟蹤需要高速，高功率和高電壓，這些只有使用GaN技術(shù)才能實(shí)現(xiàn)。根據(jù)Yole Development公司發(fā)布的2018年度報(bào)告數(shù)據(jù)顯示，隨著全球整體數(shù)據(jù)流量的激增，我國5G產(chǎn)業(yè)將迎來大規(guī)模的需求增長。預(yù)計(jì)到2022年，我國5G基站規(guī)模將達(dá)到千億市場，5G基站數(shù)量將達(dá)百萬個(gè)。所以未來氮化鎵基射頻器件是5G通信基站收發(fā)端的核心。 氮化鎵基射頻器件是華為和中興發(fā)展 5G 通信產(chǎn)業(yè)的核心器件，西安電子科技大學(xué)氮化鎵射頻器件研究團(tuán)隊(duì)自 2016 年起就與華為西安研究所、中興西安研究所等國內(nèi)主流5G通信公司協(xié)同攻關(guān)開展氮化鎵基射頻器件的研究，目前承擔(dān)的流片服務(wù)項(xiàng)目合計(jì)約 500 萬元。 2017 年，西安電子科技大學(xué)與西安市高新區(qū)、西電電氣集團(tuán)等聯(lián)合成立“陜西半導(dǎo)體先導(dǎo)技術(shù)中心”，中心致力于推動陜西第三代半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展，促進(jìn)以氮化鎵為代表的射頻器件、功率器件等加速產(chǎn)業(yè)化，2019 年團(tuán)隊(duì)向陜西半導(dǎo)體先導(dǎo)技術(shù)中心轉(zhuǎn)讓專利 35 項(xiàng)，作價(jià) 2000 萬元，雙方正在聯(lián)合推進(jìn)搭建第三代半導(dǎo)體中試平臺，平臺將會立足西安，服務(wù)全國，提升氮化鎵基射頻器件量產(chǎn)工藝可靠性，實(shí)現(xiàn)相關(guān)技術(shù)成果轉(zhuǎn)化。 （三）關(guān)鍵技術(shù) 本項(xiàng)目由西安電子科技大學(xué)作為技術(shù)攻關(guān)的主要單位，制定技術(shù)路線，保障國家重大科技專項(xiàng)“高效 GaN 微波功率器件及可靠性研究”和“5G 移動通信 GaN 芯片可靠性機(jī)理研究”研究，與華為和中興聯(lián)合開展工程合作項(xiàng)目實(shí)施，加快解決器件工藝可靠性工程問題，重點(diǎn)開展氮化鎵微波功率與太赫茲器件工程技術(shù)研究，突破高性能低缺陷外延材料生長、高效率高可靠氮化鎵微波功率器件工藝技術(shù)等關(guān)鍵瓶頸問題，協(xié)助規(guī)模量產(chǎn)高效率 S-Ku 波段典型氮化鎵功率器件和模塊、5G 基站核心射頻模塊。

萬物有聲科技關(guān)注聲音后期制作中的擬音技術(shù)，用“AI+聲音”的基本構(gòu)想，致力于將擬音技術(shù)與人工智能結(jié)合，以聲音資源庫為核心資源，以視頻動作識別和聲音識別自動配音技術(shù)為核心技術(shù)。 一、項(xiàng)目進(jìn)展 創(chuàng)意計(jì)劃階段 二、負(fù)責(zé)人及成員 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 入學(xué)/畢業(yè)時(shí)間 金若熙 公共管理學(xué)院/企業(yè)管理專業(yè) 2021 趙洋 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院/軟件工程專業(yè) 2018/2022 王美琳 管理學(xué)院/會計(jì)學(xué)專業(yè) 2018/2022 譚惠文 經(jīng)濟(jì)學(xué)院/國際商務(wù)專業(yè) 2021 郭夢妍 藝術(shù)與考古學(xué)院/視覺傳達(dá)專業(yè) 2019/2023 徐舒婷 光華法學(xué)院/法學(xué)專業(yè) 2019/2023 布音塔娜 管理學(xué)院/工商管理專業(yè) 2018/2022 崔靖樂 光華法學(xué)院/法學(xué)專業(yè) 2020/2024 陶振宇 傳媒與國際文化學(xué)院/傳播學(xué)專業(yè) 2020/2024 三、指導(dǎo)教師 姓名 學(xué)院 職務(wù)/職稱 研究方向 王婧 傳媒與國際文化學(xué)院 副教授，博導(dǎo) 聲音研究、感官研究、表演學(xué)研究、藝術(shù)人類學(xué) 四、項(xiàng)目簡介 萬物有聲科技關(guān)注聲音后期制作中的擬音技術(shù)，用“AI+聲音”的基本構(gòu)想，致力于將擬音技術(shù)與人工智能結(jié)合，以聲音資源庫為核心資源，以視頻動作識別和聲音識別自動配音技術(shù)為核心技術(shù)。團(tuán)隊(duì)首次將人工智能與擬音技術(shù)相結(jié)合，以技術(shù)助力后期制作的同時(shí)，關(guān)注擬音技術(shù)中的情感注入和人文關(guān)懷，優(yōu)化聲音后期制作行業(yè)的資源配置，提高后期制作的生產(chǎn)效率；同時(shí)降低部分場景的聲音后期制作門檻，豐富聲音的應(yīng)用場景，將擬音技術(shù)的高質(zhì)量聽覺體驗(yàn)引入在線音頻、影視后期、游戲等多個(gè)領(lǐng)域。 團(tuán)隊(duì)首先對傳統(tǒng)擬音師積累于硬盤中的無序聲音資源進(jìn)行了細(xì)化的分類和打標(biāo)，對其進(jìn)行數(shù)字化編碼，完成了高質(zhì)量聲音資源庫的打造，為喜愛創(chuàng)作視聽產(chǎn)品的用戶提供高質(zhì)量的聲音資源。本庫聲音均采用影視制作標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)配以智能簡潔的檢索系統(tǒng)，改善了同類產(chǎn)品中標(biāo)簽分類模糊雜亂、檢索困難、音質(zhì)參差不齊的不足；同時(shí)配合專業(yè)后期配音教程與作品分享，做到“既以魚又以漁”，延伸產(chǎn)品價(jià)值。 其次，團(tuán)隊(duì)將自動配音技術(shù)與海量音源庫相結(jié)合，開發(fā)有聲數(shù)字化聲音數(shù)據(jù)庫，團(tuán)隊(duì)將進(jìn)一步完善和細(xì)化聲音資源庫。同時(shí)深耕算法的研究和迭代，實(shí)現(xiàn)后期擬音的進(jìn)一步智能化，該技術(shù)的應(yīng)用場景將向?qū)I(yè)視頻后期轉(zhuǎn)型，著重開發(fā)其在專業(yè)視頻后期聲音制作中的應(yīng)用。