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南京航空航天大學唐敦兵、臧鐵鋼教授團隊與艾隆科技合作研制的全自動智能中藥煎煮系統項目在無錫投入運行，這套由南航團隊研發的自動化生產線采用全自動、標準化、流水線式處理，從處方到配送，全程信息可跟蹤追溯能提高中藥制成效率。使用該系統的無錫星洲醫藥有限公司智能煎藥服務中心自動化生產線產量可達每天3000張處方。這套全自動智能中藥煎煮系統從研發、生產過程監督、現場調試均由唐敦兵、臧鐵鋼教授團隊負責，它徹底改變了傳統中藥煎煮模式。該系統由南航無錫研究院設計完成，在醫院開出處方后，無需病人回家自己煎煮，而是采用集中化個性化煎煮模式，經由自動上藥、自動取蓋上蓋、自動輸送、自動加水浸泡、自動煎煮等環節制作成成藥，成藥通過快遞系統投遞到客戶。該系統通過互聯網等現代技術，智能中藥煎煮中心將配備了計算機控制系統的煎藥設備聯結起來，從而實現計算機終端控制，并能實現煎藥過程實時監控，與醫院管理系統、患者之間形成了良性的互動和交流。該系統最大的特點就是在通過現代化流水作業方式保證高效率的同時，也保留了傳統重要煎煮的工藝，比如有“一煎”“二煎”，每煎分“武火”“文火”。高效率和傳統工藝是一個矛盾，新的方案使兩者得到了平衡，是利用現代生產技術對傳統中醫藥煎煮過程的升華。  點擊查看原文

業界首個針對AI在極端和對抗環境下的算法安全性檢測與加固的工具平臺“對抗樣本”成新型病毒，算法安全問題亟待解決隨著人工智能技術的高速發展，人工智能在諸多場景正逐漸替代或協作著人類的各種勞動，它們可以成為人類的眼睛、耳朵、手臂甚至大腦。其中，機器視覺作為AI時代的基礎技術，其背后的AI算法一直是各科技巨頭和創業公司共同追逐的熱點。然而在機器視覺諸多主流應用場景的背后，往往也藏著由技術性缺陷導致的算法安全風險。例如，在一些訓練數據無法覆蓋到的極端場景中，自動駕駛汽車的識別系統可能出現匪夷所思的決策，危害乘車人的人身安全。從2016年至今，Tesla、Uber等企業的輔助駕駛和自動駕駛系統就都曾出現過類似致人死亡的嚴重事故。并且這類極端情形也可能被惡意制造并利用，發動“對抗樣本攻擊”，去年7月，百度等研究機構就曾經通過3D技術打印出能讓自動駕駛“無視”的障礙物，讓車輛面臨撞擊風險。而以上攻擊之所以能成功，主要是機器視覺和人類視覺有著很大的差異。因此可以通過在圖像、物體等輸入信息上添加微小的擾動改變(即上述故意干擾的“對抗樣本”)，就能導致很大的算法誤差。此外，隨著AI的進一步發展，AI算法模型將運用金融決策、醫療診斷等關鍵核心場景，這類AI“漏洞”的威脅將愈發凸顯出來。近年來，包括清華大學人工智能研究院院長張鈸院士、前微軟全球執行副總裁沈向洋等均提倡要發展安全、可靠、可信的人工智能以及負責任的人工智能，其中AI的安全應用均是重點方向。而且，AI安全作為新興領域，在開源社區、工具包的加持下，對抗樣本等攻擊手段日益變得復雜，相關防御手段的普及和推廣卻難以跟上。并且對抗樣本等算法漏洞檢測存在較高的技術壁壘，目前市面上缺乏自動化檢測工具，而大部分企業與組織不具備該領域的專業技能來妥善應對日益增長的惡意攻擊。從安全測評到防御加固，RealSafe讓AI更加安全可控就如網絡安全時代，網絡攻擊的大規模滲透誕生出殺毒軟件，RealAI團隊希望通過RealSafe平臺打造出人工智能時代的“殺毒軟件”，幫助企業高效應對人工智能時代下算法漏洞孕育出的“新型病毒”。目前，RealSafe平臺主要支持兩大功能模塊：模型安全測評、防御解決方案。其中，模型安全評測主要為用戶提供AI模型安全性評測服務。用戶只需接入所需測評模型的SDK或API接口，選擇平臺內置或者自行上傳的數據集，平臺將基于多種算法生成對抗樣本模擬攻擊，并綜合在不同算法、迭代次數、擾動量大小的攻擊下模型效果的變化，給出模型安全評分及詳細的測評報告(如下圖)。目前已支持黑盒查詢攻擊方法與黑盒遷移攻擊方法。防御解決方案則是為用戶提供模型安全性升級服務，目前RealSafe平臺支持五種去除對抗噪聲的通用防御方法，可實現對輸入數據的自動去噪處理，破壞攻擊者惡意添加的對抗噪聲。根據上述的模型安全評測結果，用戶可自行選擇合適的防御方案，一鍵提升模型安全性。另外防御效果上，根據實測來看，部分第三方的人臉比對API通過使用RealSafe平臺的防御方案加固后，安全性可提高40%以上隨著模型攻擊手段在不斷復雜擴張的情況下，RealSafe平臺還持續提供廣泛且深入的AI防御手段，幫助用戶獲得實時且自動化的漏洞檢測和修復能力。準確度99.99%也難逃被“惡意干擾”，RealSafe高效應對算法威脅 考慮到公眾對于對抗樣本這一概念可能比較模糊，RealSafe平臺特意選取了公眾最為熟知的人臉比對場景(人臉比對被廣泛用于金融遠程開戶、刷臉支付、酒店入住登記等場景的身份認證環節)提供在線體驗。并且，為了深入研究“對抗樣本”對人臉比對系統識別效果的影響，RealAI 團隊基于此功能在國內外主流 AI 平臺的演示服務中進行了測試。實測證明，“對抗樣本”可以極大的干擾人臉比對系統的識別結果，而測試的這幾家互聯網公司平臺開放的人臉比對API或SDK，幾乎覆蓋了目前市面上很多中小型企業在落地人臉識別應用時的選擇，如果他們的人臉比對技術存在明顯的安全漏洞，意味著更廣泛的應用場景將存在安全隱患。因此，為了幫助更大范圍內的企業高效應對算法威脅，RealSafe平臺具備以下兩大優勢：·  組件化、零編碼的在線測評：相較于ART、Foolbox等開源工具需要自行部署、編寫代碼，RealSafe平臺采用組件化、零編碼的功能設置，免去了重復造輪子的精力與時間消耗，用戶只需提供相應的數據即可在線完成評估，學習成本低，無需擁有專業算法能力也可以上手操作。·可視化、可量化的評測結果：為了幫助用戶提高對模型安全性的概念，RealSafe平臺采用可量化的形式對安全評測結果進行展示，根據模型在對抗樣本攻擊下的表現進行評分，評分越高則模型安全性越高。此外，RealSafe平臺提供安全性變化展示，經過防御處理后的安全評分變化以及模型效果變化一目了然。從數字世界到物理世界 RealAI落地更多安全周邊產品隨著機器學習模型不斷的升級演化，“對抗樣本”已經演變成一種新型攻擊手段，并且逐漸從數字世界蔓延到物理世界：在路面上粘貼對抗樣本貼紙模仿合并條帶誤導自動駕駛汽車拐進逆行車道、胸前張貼一張對抗樣本貼紙在監控設備下實現隱身……因此，除了針對數字世界的算法模型推出安全評測平臺，RealAI團隊也聯合清華大學AI研究院圍繞多年來積累的領先世界的研究成果落地了一系列AI攻防安全產品，為更多場景保駕護航。比如通過佩戴帶有對抗樣本圖案的“眼鏡”，黑客可以輕易破解商用手機的面部解鎖，通過在胸前張貼特制花紋實現在AI監控下的“隱身”，以及通過在車輛上涂裝特殊花紋躲避AI對車輛的檢測。發現類似新型漏洞的同時，RealAI也推出相應的防御技術，支持對主流AI算法中的安全漏洞進行檢測，并提供AI安全防火墻對攻擊AI模型的行為進行有效攔截。人工智能的大潮滾滾而來，隨之而來的安全風險也將越來越多樣化，尤其近年來因AI技術不成熟導致的侵害風險也頻頻發生，可以說，算法漏洞已逐漸成為繼網絡安全、數據安全后又一大安全難題。所幸的是，以RealAI為代表的這些頂尖AI團隊早已開始了AI安全領域的征程，并開始以標準化的產品助力行業降低應對安全風險的門檻與成本。此次上線RealSafe人工智能安全平臺是RealAI的一小步嘗試，但對于整個行業而言，這將是人工智能產業邁向健康可控發展之路的一大步。?

一、項目簡介 聲紋識別是人工智能的核心技術，可廣泛應用于司法、社保、銀行等領域的身份認證，但還存在跨信道、噪聲、短語音等技術瓶頸，需要持續研發改進。 二、前期研究基礎 有超過15年的研究積累（實驗室網址：speech.xmu.edu.cn），已研發dnn i-vector, x-vector等核心算法，達到國際一流水平，應用開發也積累了豐富的經驗，在STEW-1、POATi、OLR2017等國內外評測名列前茅。 三、應用技術成果 課題組研發的文本相關說話人識別系統，已應用到全國10個省市的司法社區矯正平臺。課題組與合作企業研發的文本無關聲紋采集與輔警系統，應用到廈門110接處警系統。課題組研發的基于i-vector的大規模聲紋檢索系統，應用到市場調查電話錄音的篩查中，處理語音超過50萬條，有效降低人工成本，受到客戶的好評。 四、合作企業 廈門天聰智能軟件有限公司是一家成立于2005年的高新技術企業、公安部聲紋識別行業標準制定單位，專業從聲紋識別、語音技術和人工智能軟件的研發和銷售。經過13年的發展，天聰公司已成為國內領先的語音聲紋識別技術開發商。天聰公司被認定為“高新技術企業”和“軟件企業”，獲得軟件著作權6項、授權和受理專利9項、科技鑒定成果1項、制定聲紋標準1項。天聰聲紋識別技術及產品已成功應用于司法鑒定、社區矯正、市場調查、公安刑偵、社保養老等領域，其中社區矯正聲紋識別系統市場占有率第一。

農產品智能分選機，屬于農產品產后商品化處理裝備。該生產 線適用于球形、準球型、錐形農產品（如馬鈴薯、胡蘿卜、蘋果、梨、花生等） 在線快速品質檢測于與分級。融合計算機視覺、圖像處理、自動控制等多項核 心技術。通過采集果蔬外觀圖像，由計算機根據大小、顏色和形狀等特征參數 進行檢測并控制機械裝置實現自動分級。該技術已授權發明專利 1 項、實用專 利 5 項、軟件著作權 3 項。該生產線分級參數齊全，精度高、能有效地減少勞 動力，提高生產率。 技術指標：智能分級設備能對果蔬，根據多個指標綜合進行分級，按照國 標要求對果蔬的大小、果形、顏色、部分缺陷進行動態檢測與分級；分級等級 數為 2~8 級，根據大小分級的精度達±2 mm，分級竄果率小于 5%；智能分級設 備機械效率高，每通道可分級處理 1.8~2 萬個/h 果，可以雙通道并行作業，單 臺設備最大生產率能達 4 萬個/h 果。

aiXcoder是一款全新的智能編程機器人產品，它采用與程序員一起“結對編程”的方式為程序員提供服務，從而提高程序員的編程效率。在aiXcoder的輔助下，程序將擺脫傳統的編程模式，不再需要“逐字逐句”編寫程序。

智能壓電纖維復合材料通過對單層平行排列壓電纖維的復合，能有效抑制壓電陶瓷沿三維方向的壓電效應，增強機電效應的方向性，優化單向驅動性能；作為復合材料，結構整體性大幅提高，很好地克服了壓電陶瓷的脆性問題，并能有效避免因局部纖維失效而影響整體器件的問題。智能壓電纖維復合材料可進行大幅度彎曲和扭轉，適宜應用于包括曲面在內的多種工作主體結構，因而極大地拓寬了壓電器件的應用領域。智能壓電纖維復合材料集傳感、驅動和控制功能于一體，可以廣泛應用于飛行器的智能蒙皮、自適應機翼、裝備的振動噪聲控制和結構健康監測等領域，對有效提高武器裝備和飛行器性能、提升生存能力和延長服役壽命等方面具有非常重要的意義。 本項目針對振動對高性能飛行器等武器裝備的關鍵性能、服役壽命的明顯制約，發展厚度薄、重量輕、柔韌度好、機電效應方向性強、驅動力和變形量大的智能壓電纖維復合材料，填補國內在該技術領域的研究空白，突破西方對該技術和產品的封鎖，為智能材料和結構在我國航空、航天、武器裝備及民用工業領域的應用提供技術支撐。

智能汽車鑰匙識碼儀是一臺專門用于汽車鑰匙的編碼檢測的智能化專用設備。主要應用于汽車鑰匙、鎖具生產企業，它通過計算機數字圖像處理技術、判別鑰匙匙形的特征點，以確定鑰匙的機械編碼，通過射頻讀碼器讀出鑰匙內電子芯片的ID號組成電子碼，通過其他標準的輸出設備（如條形碼打機，激光打標機等）輸出。 技術功能 由于汽車鑰匙的加工制造時是隨機產生，而且產品上 無任何編碼標記，這給后序裝配、物流、檢驗都帶來困難，我們這臺鑰匙編碼儀通過對鑰匙的匙形的圖像檢測可以直接得到匙形的編碼，可以通過條形碼打印，輕而易舉的得到鑰匙的編碼，并可以進入企業的物流數據庫。隨著21世紀的到來，汽車鑰匙越來越多的加入了電子安全芯片，我們這臺儀器增加了射頻讀碼器，這樣可以同時讀出汽車鑰匙的機械碼和電子芯片的ID號和電子碼，并通過條形碼打印機輸出。該儀器可以在線檢測、輸出一般每套汽車鑰匙檢測在3秒左右。 儀器的市場前景 隨著我國汽車工業的大力發展，世界各國的國際汽車知名制造企業在我國紛紛創辦合資企業，使得在我國有了各式國際品牌的汽車，由于各汽車的品牌體系的不同，其汽車鑰匙的編碼體系也各不相同，現在和未來的一段時間，汽車鑰匙的生產廠家將無法改變目前的這種現狀，而汽車總裝廠的配件需要國產化，汽車鑰匙的配套生產廠家為了這塊市場，只能建造不同品牌汽車的鑰匙流水線，因而給我們儀器帶來了廣闊的市場空間。我們已經在上海大眾的桑塔納（B4）、帕沙特（B5）、POLO、上汽領御、上海通用的君越、景程、斯帕克以及菲亞特、標致、長城等車型的汽車鑰匙生產線上都配備了我們的儀器，隨著汽車市場的不斷繁榮，新的車型不斷推出，我們的智能汽車鑰匙識碼儀前景將越來越美好。

成果針對傳統瓦斯報警系統調校工作量大、維護成本高、誤報警率高、抗干擾能力差等不足，以 AVR 單片機為核心研制了一種礦用微型瓦斯報警器，開發了礦井瓦斯濃度數據采集、零點漂移自動校正、傳感器非線性補償、報警控制以及上位通信自動標定控制等功能模塊，實現了瓦斯報警器的數字化、智能化和自動化。實驗結果表明：系統性能穩定，功耗低，抗干擾性好，標定更準確，調試簡單，大大降低了其維護成本，具有廣泛的應用推廣前景。該成果已申報實用新型專利 2 項，發表高水平學術論文 10 余篇。

已有樣品/n智能化紅茶發酵裝置，專利號201420382563.7。　　本實用新型公開了一種智能化紅茶發酵裝置，它包括發酵箱體、與發酵箱體連通的加熱箱、與加熱箱進氣口連通的送風電機、與送風電機連通的超聲波加濕裝置、設置于加熱箱上的控制電路、與加熱箱出氣口連通的抽風電機，加熱箱一側的外壁上設有顯示屏、鍵盤和單片機系統板，加熱箱內還設有發酵載物臺、溫濕度傳感器、氣壓傳感器、對流電機和輔助超聲波加溫裝置，溫濕度傳感器和氣壓傳感器均與單片機系統板連接，對流電機和輔助超聲波加溫裝置均位于發酵載物臺的下方，加熱

本實用新型提供了一種嵌入式智能遙控系統，其用于多個電器的遠程控制，其包括無線傳輸單元、無線接收單元、數據存儲單元以及智能遙控單元；所述無線傳輸單元將輸入的指令信號通過無線網絡的方式發送至所述無線接收單元，所述無線接收單元接收到所述指令信號并轉發至所述的數據存儲單元，所述數據存儲單元接收到指令信號并完成轉換，提取存儲的指令數據，并發送至所述智能遙控單元，所述的智能遙控單元接收到所述指令數據，并執行對應的操作。本實用新型通過無線傳輸單元傳輸各種電器的相關指令，依次通過無線接收單元、數據存儲單元獲得控制指