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1. 痛點問題 化學工業是我國國民經濟的支柱產業，集中于生產基礎和大宗化工原料，而面向高端制造業和戰略性新興產業的產品，其比重不足10%。化工產業正受到國外技術壁壘和國內消費結構升級及生態環境保護要求提高的多重壓力，需要加快轉型升級，邁向高端化和綠色化。 針對傳統醫藥中間體、精細化工生產設備技術革新的研究方向，微反應器和微流控技術的研究和應用成為國內外研究機構的研究熱點。微反應器和微流控技術自上世紀九十年代提出，就受到學術界和產業界的廣泛關注。微反應連續化生產技術是一項在新世紀中具有革命性的技術，是生物、化學、化工等交叉前沿的方向；2009年，25家國際著名跨國公司和研究機構將微化工技術列入化工產業發展新方向，聯合啟動了構建所謂靈活、快速、未來化工廠的“F3計劃”。醫藥中間體、精細化工產品由于產量小，目前普遍采用傳統的反應釜等設備，單批次生產，存在原料利用率低、污染排放量大,生產過程安全性較差，難以適應可持續發展的需要。解決醫藥中間體、精細化工生產的環保、安全、效率等問題，是目前廣大中小型生產企業實現跨越式發展的關鍵。 2. 解決方案 微反應器/微流控技術：以微結構元件為核心，在微米或亞毫米受限空間內進行的流動、傳遞和反應過程，它通過減小體系的分散尺度強化混合、分散與傳遞，提高過程可控性和效率，以“數量放大”為基本準則，將實驗室成果可靠地運用于工業過程，實現大規模生產。 目前，微反應器/微流控技術已經從研究階段向工業化生產階段發展，相關技術及產品的應用正處于快速增長的階段，在生物醫藥、化妝品、環保等領域，都有著廣泛的應用需求。采用微反應器成套技術，在實現化學品生產的連續化同時，具有低能耗，高效率，低排放，高安全性等一系列優勢。 1) 本項成果基于微化工技術，結合先進的生產裝備自動化技術，提供面向生物醫藥制造領域的綠色高效的微流控技術生產方案。 2) 同時，結合先進智能制造技術，可以構建全自動的集成化工藝平臺，實現智能化、綠色化的生產工藝及裝備的整體應用。

美國Lake Shore 350控溫儀 產品介紹：   美國Lake Shore 350控溫儀是LakeShore公司*一個新一代的溫度測量和控制解決方案，具有很多先jin的特點，可以提供豐富的功能和可靠的服務，成為世界低溫測量領域的領導產品。350控溫儀有四個溫度計輸入通道、四個控制輸出和1W低噪音加熱功率。兩個獨立的、輸出功率分別為100W和W的加熱器輸出通道可以與四路輸入溫度計中的任何一路相關聯，在PID模式下實現閉環控制。被改善的自動調節功能可以使350自動的計算PID參數，這樣您可以花費很少的時間來調整控溫儀參數，節約更多的時間用于您的試驗。 美國 Lake Shore 350控溫儀支持各種LakeShore公司制造的工業上*先jin的低溫溫度傳感器產品，包括硅二極管、電阻、熱電偶溫度計。控溫儀的自動調節功能使其可以完成從300mK和15K的連續控溫和測溫，當溫度超出了使用溫度計的量程時，Zone調節功能可以自動切換溫度計輸入通道。報警、延遲及±10 V 模擬輸出可以幫助控溫儀實現二級控制功能。 Lake Shore控溫儀低溫測量控制儀器CE認證 LakeShore另一項重要的*新是增加了輸入溫度計的標簽功能，這樣就減少了猜測工作或者說對每個溫度計位置的判斷工作。為了能完成越來越多和要求越來越高的測量工作，控溫儀的易用性和從世界上任何地方都可以保持連接成為其關鍵的屬性。帶有標準以太網、USB、IEEE 488、和直觀的菜單結構與邏輯，在350的設計中考慮了使用的高效性、連接的可靠性及易于使用的特點。當你需要離開你的實驗室，以太網確保你總是能連接到你的實驗。新的直觀的前面板設計、鍵盤布局、圖形顯示和LED顯示器增加350前面板用戶界面的友好性。 在許多應用中，無與*比的350可以取代好幾塊低溫儀表，節省了時間，金*和實驗室空間。350控溫儀可以傳遞更多的反饋、進行更嚴格的控制，提供更快的循環周期，能跟上日益復雜的溫度測量和控制應用要求。它對于一般用途的先jin實驗室是理想的選擇。使用350在您的實驗室，讓它更好的滿足您的要求。 Lake Shore控溫儀低溫測量控制儀器CE認證 主要特點 • 使用合適的負溫度系數溫度計，*低溫度可以到300mK • 四路溫度計輸入，四個獨立的控制輸出 • 兩路PID控制，100W和W,負載為或25Ω • 自動修訂PID參數 • 使用ZONE功能，自動切換傳感器的輸入通道，進行連續測量，溫度范圍從300mK到15K •用戶可以給每路的傳感器輸入通道加標簽 •以太網、USB、IEEE-488接口 •支持硅二極管、電阻、熱電偶溫度傳感器 •控溫儀帶電流帶翻轉功能，可以消除電阻型溫度傳感器的熱電動勢誤差 •模擬輸出±10V、報警、延時 •CE認證   溫度控制 美國 Lake Shore 350是當今zui強大的控溫儀，可提供總計1W的加熱功率，具有測量可靠性高、效率高、產出高等特點，在整個溫度范圍內都可以進行精*的控制溫度。兩個獨立的輸出功率分別為100W和W的加熱器輸出通道可以與四路輸入溫度計中的任何一路相關聯，精*的控制輸出計算依據溫度設定點和控制傳感器的反饋。參數可在較寬范圍內調整，使350適用于實驗室普遍使用的低溫制冷系統和小型高溫爐。為了更好的控溫，PID控制參數可以手動設置或者通過自動功能自動修改控制參數。自動ZONE 功能可以計算PID參數，并提供PID參數建立ZONE表格。設定點的ramp功能可以提供連續、平滑的設定點變換，無需擔心設定點過沖或花費過多的穩定時間。此功能與Zone功能配合使用，可以自動進行傳感器輸入通道切換，根據zone中的10個激勵電流量程來變換傳感器的激勵電流，這樣350控溫儀可以完成從300mK到15K的連續測溫和控溫。 控制回路1和2是可變的直流恒流源。回路1連接25Ω加熱器可提供100W的功率，或連接Ω加熱器提供W的功率. 回路2連接25Ω或Ω加熱器可提供W的功率.回路3和4是可變的直流電壓源，提供2個±10V的模擬輸出。在手動控制下，模擬電壓的輸出能作為其它應用的電壓源。 溫度限制設定保護了控溫儀免受損壞。每一個輸入通道可以設定溫度限制值，如果任一個輸入通道的溫度超過了設定的溫度限制值，所有的輸入通道將被關閉。   接口 美國Lake Shore 350帶有以太網、串行USB口、IEEE-488接口。此外有數據收集功能，幾乎每一個功能都可以通過儀器的計算機接口來控制。用戶可以下載LakeShore公司提供的Curve Handler軟件，這樣就可以方便容易的將校準曲線直接通過軟件寫入到350控溫儀的記憶芯片中。      

5G+AI 云邊一體化智慧出行解決方案，針對道路事故率高、交通擁堵困局、道路交通監管難、公共交通信息阻塞等問題，匯集了5G 通信、AT 算力資源平臺、AI 算法、邊緣計算網關、車路協同、智慧燈桿、大數據管理平臺等諸多軟硬件技術成果，具有充分的綜合性、創新性、協同性、大集成等特征，同時將 5G、AI、物聯網、大數據、云邊一體化等技術交互融合，實現交通流感知、交通事件感知、配時方案優化、智慧燈桿、邊緣計算網關等功能。 建設進展 研發方向一：網絡建設規劃南京移動在新港地區優先投入5G建設資源，目前新港開發區范圍內，共 規劃5G站點114個，其中宏站82個，桿站32個；已開通宏站27個。本項 目規劃恒競路需求站點11個，宏站9個，桿站2個，廠區內部宏站2個，興 智路需求站點6個，其中宏站2個，桿站4個。 研發方向二：AI云平臺研發 南郵信產院投入建設AI云平臺，為人工智能提供算力支撐，為算法模型訓練提供海量數據和開發環境，為區內 人工智能企業及高校科研人員提供一站式人工智能產業服務，帶動人工智能技術的提升。目前已建成。 研發方向三：智慧燈桿+邊緣網關 智慧燈桿：場景載體，環境感知等多功能實現。 邊緣網關：各個功能互通互聯的媒介 目前智慧燈桿進入融合各家設計階段。 研發方向四:車路協同/無人駕駛交通流感知-實時感知城市交叉口內車流量、速度、排隊長度、占有率等數據。交通事件感知-提供停車，逆行，超速，擁堵，變道等事件信息，并提供照片和視頻。車路協同-將感知數據下發至無人駕駛車輛，車輛根據獲得的信息自動優化行駛路線。配時方案優化-將感知數據直接下發到交通信號機，實時生成交通信號配時方案，下發至交通信號機，實現路口單點自適應控制。 研發方向四：車路協同/無人駕駛建設面向L4級無人駕駛的車路協同系統。主要是車路協同系統車端建設。通信網絡建設方面：參與對5G網絡的驗證，協助驗證5G網絡與無人駕駛的互聯互通。 大數據平臺建設方面：其無人駕駛車可以在多場景應用，充當城市各種數據收集的載體。 車路協同云控平臺建設方面：承擔車路協同云控平臺建設。 關注重點 開放性場景定義：一般是指城市基礎設施建設運營管理、產業發展、民生服務等領域，對新技術新產品有應用需求的各類工程、項目。通過應用場景開發建設，可以推進新技術新產品的示范應用和迭代升級，助力新技術新產品推廣應用。《南京市關于加快應用場景開發建設2021年行動方案》圍繞5G+AI云邊一體化創新應用示范道路，向全產業鏈（企業、科研機構等）開放能力。一是路側基礎設施開放，在南京南郵信息產業技術研究院有限公司統籌管理下，開放路側龍門架、桿位等資源，以及相應的供電 、聯網能力，為路側生態參與者提供寶貴的示范場地；二是數據開放，在保障信息安全和公共隱私的前提下，開放路側時空全覆蓋的結構化與非結構化數據，形成"興智路數據集"，為產業發展注入珍貴的稀缺數據資源；三是應用開放，建立其他生態參與者加入的申請入口，規范開放"數據集"，通過互聯網、展廳等線上線下渠道向全社會展示 5G+AI云邊一體化創新應用示范道路的成效。 示范性在中國（南京）智谷的指導下，本項目參與四方集聚各自技術及資源優勢，群策群力，協同創新，緊密且高效地推進建設計劃；將5G、AI、物聯網、大數據、云邊一體化等技術交互融合，期望建成經開區人工智能產業方向上的標志性應用場景，樹立良好的示范典型。 先進性5G+AI云邊一體化創新應用示范道路"項目，針對道路事故率高、交通擁堵困局、道路交通監管難、公共交通信息阻塞等問題；匯集了5G通信、AI算力資源平臺、邊緣計算網關、車路協同、智慧燈桿、大數據管理平臺等諸多軟硬件技術成果；與其他單純的車路協同場景、智慧燈桿場景相比，具有充分的綜合性、創新性、協同性、大集成等獨特特征和 充分的先進性。

“全面感知、深度融合、多維服務”的淮陰工學院智慧校園建設與應用實踐近十年來累計投入 1.98 億元，圍繞新型基礎設施、數據中臺、智慧教學、智慧科研、智慧管理、智慧服務等方面建成了高水平智慧化數字校園，在學科與信息化融合、網絡安全等方面形成鮮明特色。

（一）項目背景 當前，智慧教育具有智能導學、精準推薦、定制輔導、精細評價等特點，已成為國際國內教育信息化發展的趨勢。智慧教育的研究主要聚焦于智慧學習環境建設的研究、智能技術支持下的智慧教學研究和機器學習技術支持下的個性化學習研究。智慧教育的出現極大地促進了當前教育中學習空間的重構。在“學習空間”之前，人們通常使用“教學空間”來指代這種場所，將有教學活動的場所均稱作教學空間。隨著人們對學習過程的理解變化、智慧教育的快速發展以及人們對非正式學習的重視，學習空間逐漸由單一的物理教學空間向包含物理空間、網絡空間、移動空間的多元學習空間轉變。多元學習空間的提出雖然更多地體現出了“以學生為中心”的傾向，但如何具體衡量多元學習空間對學生學習效果的影響是評價多元學習空間的重要步驟。同時，在多元學習空間具體構建時，面對空間中來源不同、結構多樣、數量龐大的多模數據如何進行處理存儲、并在保證數據有效性的前提下對教育數據進行隱私保護是多元學習空間需要解決的另一個難點。 （二）項目簡介 本項目主要目標是針對信息技術支撐下學習空間多元化、場景復雜、需求多樣化，學習者及學習行為呈現出新的特點和規律，研究多元學習空間中學習行為數據化關鍵技術，構建“云-邊緣-物聯網”架構的多模態數據存儲與處理平臺，實現混合式學習環境下學習行為智能感知和數據化，優化學習行為模型，基于實際應用與不同學習目標函數及內容，建立可重復、可預測、可驗證的對比數據集，為數據驅動的智慧教育生態構建和教育應用提供核心技術與數據支撐。 （三）關鍵技術 我們面向智慧教育中準確認知學生的學習狀態和行為的大數據需求提出研究方案。本項目實施方案涉及教育學、物聯網、云計算、人工智能、隱私保護等多個領域，主要技術路線如圖所示： 圖 1 技術路線圖 其中，項目包括的關鍵技術主要有以下三點： 1.基于物聯網的多模態數據實時智能感知和多時間域數據采集技術 該技術針對學習狀態的數據化、特征參數量化問題，設計能夠采集多 重學習空間下的智能數據感知物聯網系統。主要技術難點在于抽樣頻率與 識別準確度的平衡、人機交互的變化規律等全新科學問題。 2.學習狀態多模態數據解析和智能處理技術 利用智能感知物聯網采集實時性的原始學習狀態數據，包括面部表情、 腦電信號、頭部姿態、交互行為等原始數據，這些數據具有數據量大、模 態多、冗余度高等特點，需要通過智能化的預處理方法轉換成可以量化的 狀態數據。 3.多層次數據差分隱私保護技術 學習行為數據是學習者被動采集的多方面行為數據，受到日益增長的 具有爭議性的數據倫理的制約。該項技術通過數據隱私保護機制實現數據 多層次化的差分隱私安全算法；在保證學習者最大數據隱私性的前提下， 研究滿足學習行為分析所需要的數據顆粒度。

高校科技成果盡在科轉云

自疫情發生以來，對于勞動密集型的制造業企業來說，盡可能減少工人聚集和交叉接觸成為企業復工復產的重要保障。但在生產經營活動中，必要的溝通、協同、信息互通和反饋指導不可避免，這其中涉及了離散制造的多個部門（銷售、采購、計劃、生產、倉庫、財務等）、多個生產工序以及多個工種。北大信息技術高等研究院智能工廠實驗室利用工業領域企業級數據中臺的優勢，全面整合企業生產經營環節的關鍵數據，并利用數據智能對齊、行業知識圖譜等關鍵技術，實現面向制造業的全流程可溯源的透明管控線上生產鏈，迅速幫助企業集中獲得每一個線下關鍵生產環節的實時進度，并且能夠細化到訂單、生產設備、運行情況等細節，同時根據挖掘算法提供有效的智能輔助決策建議，在高效保障生產經營管控的同時，最大化地減少不必要的人員聚集，實現數據中臺的指揮室作用，快速實現復工復產，有效提升生產效能。 擬解決的核心問題： 1、無法在生產環境外遠程下單，下單效率低； 2、工廠遠程管控困難，無法掌握訂單的詳細生產進度，并預測交期，難以面向JIT及時交貨； 3、對生產缺少全維度統計掌握，需要跨系統反復查詢； 4、在線實時分析困難，缺少必要的預測輔助參考； 5、生產環節無法自下而上進行反饋； 6、多源異構數據融合困難； 7、缺少人工智能的輔助決策。 預期實施效果： 1、移動端遠程下單，基于混合云架構，實現內外網數據互通； 2、移動端跟單進度，多源異構數據融合，實現生產環節全流程線上實時可見； 3、生產數據實時監控，關鍵指標實時匯總，實現工作進度量化可見； 4、形成線上閉環數據看板，在線輔助指導生產經營； 5、沉淀大數據資產，形成工業領域企業級數據中臺； 6、實現訂單生產智能逾期預警、訂單銷量智能預測、原材料動態庫存優化。