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智能焊接機器人：帶有視覺識別和激光掃描系統，能自動識別待焊接特征，通過視覺識別粗略判斷零部件特征，在此基礎上利用激光掃描精確確定焊接位置，對大型零部件進行自動特征識別和焊接，提高小批量產品的焊接速度和質量。

綜合利用視覺識別、掃碼裝置、數據讀取/傳輸/保存/分析系統、轉運單元控制等模塊有效實現禽類宰殺工廠的智能化生產及管理。

1、生產車間智能制造自動化；2、石墨烯玻璃深加工產品的深度開發3、二代鋼化玻璃防眩板項目的夜間發電及GPS定位功能，使道路防護產業進一步升級，逐步向節能環保、智能、高速型推進。

團隊專注于食品光聲無損速測技術及其智能裝備的研究與開發，以此實現食品安全供應鏈、全場景的批量化在線檢測。 一、項目進展 已注冊公司運營 二、企業信息 企業名稱 安徽合工云控科技有限責任公司 企業法人 劉鑫漢 注冊時間 2020/3/23 注冊所在省市 安徽省宣城市 組織機構代碼 MA2UK7UE-1 經營范圍 自研智能無損檢測系列設備研發、售賣與后期維護 企業地址 安徽省宣城經濟技術開發區薰化路301號合肥工業大學工大學子創客空間 獲投資情況 公司注冊資本500萬元 三、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 劉鑫漢負責人 食品質量與安全 2020-9/2024-6 干曉宇 食品質量與安全 2020-9/2024-6 劉紫琪 食品科學與工程 2020-9/2024-6 涂丁尹 食品質量與安全 2020-9/2024-6 四、指導教師 姓名 學院/所學專業 職務/職稱 研究方向 馬飛 食品與生物工程學院 副教授 食品物理加工與品質智能識別技術研究 徐寶才 食品與生物工程學院 研究員 肉品科學、肉品加工及質量安全控制技術研究 五、項目簡介 中科敏選團隊組建于2020年3月，成員來自食品工程、管理與信息工程等各專業，由學生和相關高水平教授組成。團隊專注于食品光聲無損速測技術及其智能裝備的研究與開發，以此實現食品安全供應鏈、全場景的批量化在線檢測。為推動技術轉化應用，本團隊在2020年3月成立安徽合工云控科技有限公司，并率先與雨潤集團、華泰集團、三只松鼠等食品國家級龍頭企業達成意向合作，享有高校相關專利成果的優先轉化權。 截至目前，公司已經制修訂國家或行業標準9項、參與國家重大研發計劃1項、2022年營業額將突破1000余萬元、與高校共建安徽省首批互聯網+食品現代產業學院。為服務鄉村振興戰略，公司開展各類社會實踐活動10余次、技術宣傳與推廣活動13次、覆蓋12個鄉村、收到來自小崗、黃岡等地感謝和表揚信件多封；團隊成員的服務事跡先后被人民日報、安徽日報等主流媒體的爭相報道，受到團中央傅振邦書記表揚點贊、合影留念。

逸刻暢行面向當前的L2級以下車輛和未來的智能網聯汽車，研發了節能效果顯著，行駛安全性高、操縱靈活性好、架構通用性強的 eGo 智能車速控制系統。 一、項目進展 已注冊公司運營 二、企業信息 企業名稱 南京逸刻暢行暢行科技有限公司 企業法人 李兵兵 注冊時間 2020年11月26日 注冊所在省市 江蘇南京 組織機構代碼 91320115MA23CMHM7L 經營范圍 技術開發、技術咨詢、物聯網技術研發、,新興能源技術研發、軟件開發,智能機器人的研發;人工智能基礎軟件開發:人工智能應用軟件開發 企業地址 南京市江寧區迎翠路7號科創大廈八層樓8010-3 獲投資情況 無 三、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 李兵兵 機械工程學院/車輛工程專業 2020.9/2024.6 劉昊吉 機械工程學院/車輛工程專業 2019.9/2022.6 李志翰 機械工程學院/車輛工程專業 2020.9/2023.6 四、指導教師 姓名 學院/所學專業 職務/職稱 研究方向 莊偉超 機械工程學院/車輛工程專業 車輛工程系主任/副教授 智能網聯汽車 殷國棟 機械工程學院/車輛工程專業 教務處處長/教授 車輛動力學控制 五、項目簡介 逸刻暢行面向當前的L2級以下車輛和未來的智能網聯汽車，研發了節能效果顯著，行駛安全性高、操縱靈活性好、架構通用性強的 eGo 智能車速控制系統。該產品借助網聯通訊獲取的道路坡度、前方交通流和路口信號燈相位等交通信息，可實現對L2級以下車輛實現車速引導。對于未來智能網聯汽車，通過規劃與控制節能車速譜、安全通行和跟馳軌跡，以及控制車輛擋位切換，可以實現不等紅燈一路暢行，在節省行駛能耗的同時延長電動汽車電池壽命。 當前對于安全、節能和舒適駕駛的需求廣泛，本公司產品所涉及的車速規劃是破解需求困境的核心科技，市場上預計存在超2500萬輛車輛和4.5萬億元市場規模。產品主要應用于商用車，以提供在高速場景下的節能和安全車速與擋位控制，同時實現乘用車在城市場景下的舒適性車速控制。公司采用“軟件+硬件+服務”全棧解決方案，面向企業和個人用戶，提供多元技術支持和一站式配套服務。核心業務為智能車速控制系統銷售，包括企業客戶產品前裝，個人用戶產品后裝。此外，盈利來源還包括升級和維護、以及技術服務。營銷方面，通過多渠道曝光深度挖掘客戶資源，并樹立標桿企業形象建立品牌加持。 公司股權結構良好，資金來源渠道豐富，包括股東投入的資本金（實收資本）、債權人投入的資金（短期借款、長期借款）、企業經營凈利潤等，并針對自身的公司特征及其生命周期規律，選擇可行的融資渠道和融資形式，計劃A輪融資2000萬元、釋放10%股權，制定了風險投資資金引入方案。分析企業在技術、市場、管理等方面的風險，將風險劃分為輕微、較低、較嚴重、嚴重四個等級，并結合企業實際情況制定了相應的應對方案。團隊負責人李兵兵創業經驗豐富，各部門總監及專家咨詢團隊均具有豐富的相關技術或從業經驗

復旦大學“基于類腦智能的輿情系統研究”項目組就疫情期間的網絡熱點展開了深入分析。其中由大數據學院魏忠鈺副教授和新聞學院周葆華教授負責的用戶畫像團隊，梳理了新浪微博中群體輿論演化總體態勢及代表性群體的輿論特征，并對輿論引導方式提出了對策和建議。 01 大數據輿論分析：把握民意趨勢、挖掘事件成因 團隊分析了2020年1月15日至2月16日期間與疫情相關的3000萬條微博，依托情感分析、話題聚類等文本挖掘手段準確感知網民的情感傾向轉變和話題動態演化。 數據分析結果顯示，疫情初期的輿論以負面情緒居多。隨著中央全力部署、政府防控措施出臺（實時數據的公布、武漢實行封城管控）、專家學者釋疑解惑（鐘南山院士、張文宏醫生等對疫情的判斷)，正向情感不斷提高。隨后雖然疫情增長率不斷減緩，情感指數仍有變動，多與受疫情觸發的熱點議題相關。 02 群體畫像：精準定位人群、感知個性化訴求 團隊根據用戶的職業、地域等屬性將用戶細分為不同群體，并進行參與度的動態比較，同時對代表性群體的網絡言論進行定點分析，準確感知不同社會群體的心理訴求與價值預期。 對于不同職業的用戶，在疫情爆發初期，自媒體、專業技術人員和學生較為活躍，在事件后期專業技術人員、 自媒體、 企業高管、新聞出版與文化專業人士較為活躍。聚焦于奮戰一線的醫護群體，大多向外界傳遞了一往無前的抗疫精神，也不乏個別事件令其承受巨大壓力，需要更多的社會理解和關愛。另外，由疫情所帶來的經濟影響逐漸蔓延，私營企業主及工薪階層群體面臨巨大壓力，大多顯露出焦慮情緒，需要采取有力措施幫中小企業主紓困解難。 對于不同地域的用戶，參與討論的用戶中廣東、北京用戶占比較高，其次是東南沿海各地，話題的地區“下沉”趨勢明顯。特別地，武漢患者群體作為地域分群角度的特殊主體，通過社交媒體向外界講述自己的親身遭遇，尋求社會救助，使個體訴求進入公共議程，激發了全網對于武漢患者群體命運的同情與共鳴。而隨著國際疫情局勢的不斷緊張，華僑華人群體面臨歧視壓力，需要在下一階段嚴防“輸入”過程中予以妥善引導。 03 事件關聯：警惕次生輿情、完善發聲渠道 疫情期間，不少熱點討論相繼引發了有關社會深層次問題的“次生輿情”，追蹤事件關聯將進一步協助制定危機應對預案。以近期學校實施網課為例，部分學校存在的網課工具攀比化、部分貧困群體的自卑自嘲心理引發討論。而弱勢群體缺少發聲平臺，若忽視其訴求將進一步激發矛盾。因此，各級政府要加強對復工復產復學過程中貧困人群的關心，新聞媒體要加強對弱勢群體的報道撫慰，促進社會溝通與社會公平。 不同的群體聚集于不同的網絡社區之中，輿論表達方式也不盡相同，對分群體輿論特征進行分析使得挖掘群體共鳴更為高效。團隊將進一步推動分群體智能輿論分析和信息匯集平臺建設，探索建立公共危機信息匯集平臺。在中國疫情防控不斷取得階段性成果的同時，團隊還將持續跟進對國際疫情的輿情分析，為網絡空間現代化治理能力的提升賦能。

我國科研團隊首次利用機器學習反求設計（machine-learning inverse design）實現三維矢量全息(Three-dimensional vectorial holography)新技術的相關研究成果發表在國際頂級學術刊物《科學進展》上。該雜志為《科學》(Science)刊物旗下子刊，是一個涵蓋所有學術領域的開放性、綜合性科學刊物。 這項光學全息技術領域的突破性研究，由上海理工大學莊松林院士和顧敏院士領銜的未來光學國際實驗室完成。研究中基于機器學習的反求設計，可精準且迅速地產生一個或多個任意三維矢量光場，有望應用在超寬帶全息顯示、超安全信息加密以及超容量光存儲、超精確粒子操控等各個領域。 光是一種電磁波，其在介質中傳播的同時伴隨著電磁和磁場的振蕩，被稱為光的矢量特性。研究人員介紹，基于光波的橫波特性，光的振蕩通常被限制在與其傳播方向垂直的二維平面上。近些年，科學家研究發現光的振蕩可打破傳統二維平面的束縛，通過干涉產生縱向光振蕩，即形成第三維光矢量。 但精確產生任意三維矢量光場仍是一個世界性難題。在物理學上，通過求解三維麥克斯韋方程可以正向得到一個三維矢量光場分布，但其不可控。顧敏科研團隊利用人工智能的機器學習反求設計，解決了這一難題，率先實現了三維矢量全息，并可精確地控制三維全息圖像中每個像素點的任意三維矢量狀態。 顧敏介紹，這樣的操控是全方位的，包括對每個三維矢量光攜帶的信息進行編碼、傳輸和解碼，因而消除了傳統二維偏振光的束縛。“通過人工智能機器學習的新技術，我們首次實現了三維矢量光的操控，并將機器學習的算法延伸到光學全息中去。” 機器學習在光學設計中扮演著越來越重要的作用。文章第一作者任浩然博士說：“我們研究證明訓練后的人工神經網絡可有效、快速地產生任意三維矢量光場，達到接近百分之百的準確性，極大地提高了光場調控的效率。” 此外，這項發明為光學全息開辟了一條新道路，首次在全息中證明光的三維矢量狀態可以作為獨立的信息載體，實現信息的編碼和復用。顧敏表示，“這項發明不僅為下一代超寬帶、超大容量、超快速并行處理的光學全息系統奠定了基礎，同時也為人們加深理解光與物質的相互作用（例如粒子操控）提供了一個嶄新的平臺。”

本項目的研究成果，能夠幫助出行者在出行之前提前規劃出行路徑，在出行之中選擇最優出行路徑，同時可以獲取實時交通誘導信息、服務信息、事故信息等，提高了出行舒適度和自由度；能夠將快速路交通流合理的分配到路網之中，提高道路利用率，緩解局部區域交通擁擠，提升系統整體運行效益。另外，所開發的系統將車輛、道路和使用者應密結合起來，不僅能夠有效地解決交通擁擠問題，還能對交通事故的應急處理、環境保護和資源的節約等都有顯著的效果，最終有利于交通動態及靜態信息在最大范圍內、最大限度地被交通管理者、出行者、駕駛員所共享，并通過集成挖掘和多方式的交通信息的發布，從而實施整個快速路交通系統的優化運行，實現快速路管理的信息化和智能化。

新型多用途智能伸縮噴灌車主要由三組電動機、懸臂梁、攝像頭、橫向伸縮管道、豎向伸縮裝置、支撐桿電刷、舵機、上電磁水閥、增壓泵、二向閥門、備用水箱、含信號接收裝置的自動控制系統等組成。橫向伸縮管道兩端為對稱設計，采用對稱式懸索實現大范圍牽引伸縮，滿足不同范圍的噴水覆蓋；豎向伸縮裝置位于支撐桿內，豎向伸縮裝置下部與上電磁水閥、增壓泵相連通，通過上部電動機的牽引使豎向伸縮裝置上升或下降，實現不同高度的噴水灌溉；噴灌車搭載有備用水箱，根據需要加入農藥或可溶性化肥，實現“水藥肥”一體化噴灌，噴灌車由車載的自動控制系統根據 GPS 信號控制自動前往指定區域，同時借助車載攝像頭實時圖像校正路線或規避障礙，也可以由專門負責灌溉的人員駕駛至指定的灌溉區域。 該噴灌車通過單片機的自動控制系統控制各個控制元件，實現噴水管道橫向、豎向伸縮以及 360°旋轉，能夠適應不同地形、不同高度農作物的灌溉需求，高效完成各種復雜環境條件下的噴灌任務，提高灌溉水的有效利用率。

主要從事的是挖掘機的液壓閥與挖掘機的非線性控制系統的研究。 主要研究成果：1、攻克了電液比例閥結構設計、制造工藝、精度控制等關鍵技術，解決了中高端裝備中的大流量比例動態控制技術難題。2、研究多路閥閥芯閥體材料和表面質量技術要求，通過調質、沉淀強化熱處理、形變壓縮技術，獲得具有高強度和耐磨性的閥體材料，通過微弧氧化技術、化學復合鍍和化學轉化膜技術，得到高硬度的閥芯材料。3、分析閥體閥芯在傳統表面處理工藝中出現的缺陷和弊端，最終采用激光熔覆的表面改性技術提高閥體閥芯表面性能，解決了高壓大流量沖擊斷裂問題。4、提出了面向多工況的電控液壓挖掘機控制策略研究；搭建了基于挖掘機實物和三維建模軟件的硬件在環挖掘機試仿真驗臺。5、實現了自動化挖掘機鏟斗位置精確控制，提出了通過使用智能算法優化挖掘機控制器的新的控制方法，通過建立仿真模型和試驗證明該控制方法的可行性。