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融资目标：2000万元(出让10%股权,投后估值2亿元)。 第一阶段：400万 2026年 Q1 原型机优化与客样交付保障以及市场拓展； 第二阶段：800万 2026年 Q3 二代设备开发与AI算法与材料库升级； 第三阶段：800万 2027年 Q1 设备升级、设备量产、供应链优化；
该项目通过整合AI视觉动作评估、体能数据化及多模态特征融合技术，解决多源数据运动捕捉分析难、运动表现进行难量化、运动反馈与建议依赖专业指导的难题，填补行业人工智能应用空白。
该项目针对复杂的非结构化动态场景，研发具备多模态交互与自主操作能力的具身智能服务机器人，实现自主环境感知、流畅人机交互、智能决策与自然运动操作规划：1、任务驱动的模块化本体设计与形态协同优化机制。构建标准化接口与协议，结合AI设计和仿真优化，实现机器人的快速适配与性能调整。2、跨模态语义对齐与感知-行为融合的大模型框架。构建VLAM框架，多模态对齐，实现任务理解与动作规划，提升适应与决策能力。3、面向多形态机器人的统一大脑与控制策略迁移机制。融合VLM与MoE构建形态无关的统一决策中枢系统，实现多任务自适应与策略迁移。4、融合域自适应与安全约束的虚实迁移学习框架。构建高保真仿真环境，实现策略迁移与安全强化学习，提升迁移实用性和鲁棒性。5、多模态融合测试平台与全链路评估体系一体化设计。设计集成测试平台，融合多模态感知，构建评估体系，提升集成效率与可重复性。6、任务驱动的端到端应用部署与进化式自适应优化框架。建立全链路集成框架，构建跨平台协同机制，引入反馈闭环优化，加快系统部署转化。7、构建全流程协同的智能数据闭环。构建数据元模型，部署智能化工具链，搭建可视化协同平台，实现多模态数据协同与高效管理。
高效化系统化预测性维护技术
输电系统运行检测的核心需求主要聚焦于保障输电的可靠性、安全性、高效性，及时发现并处理潜在故障隐患，确保电力稳定供应。具体如下： 设备状态监测：实时掌握输电线路、变电站内各类设备（如变压器、断路器、绝缘子、互感器等）的运行状态，包括温度、压力、振动、绝缘性能等参数。例如，利用红外测温技术监测变压器绕组和接头温度，判断是否存在过热故障；通过局部放电检测技术监测绝缘子的绝缘状况，及时发现潜在的绝缘缺陷。 故障诊断与定位：当输电系统发生故障时，能够快速准确地诊断故障类型（如短路、断路、接地等）和故障位置。借助故障录波装置记录故障发生时的电气量变化，结合故障分析算法，实现对故障的精准定位和原因判断，以便维修人员迅速进行抢修，减少停电时间和损失。 电能质量监测：监测输电线路中的电压偏差、频率偏差、谐波含量、电压波动与闪变等电能质量指标。电能质量问题会影响电力设备的正常运行和使用寿命，通过实时监测，及时采取措施进行调整和治理，确保为用户提供高质量的电能。 负荷监测与预测：实时监测输电线路的负荷情况，掌握电力需求的变化趋势。运用数据分析和预测模型，对未来一段时间的负荷进行预测，为电力调度和电网规划提供依据，合理安排发电计划和输电容量，避免出现过负荷或低负荷运行情况，保障电网的安全稳定运行。 环境监测与适应性评估：考虑输电系统所处的自然环境因素，如气象条件（温度、湿度、风速、雷击等）、地理环境（地形地貌、地质条件等）对输电设备的影响。安装气象监测设备和地质监测传感器，实时获取环境数据，评估环境因素对输电系统运行的影响程度，提前采取防护措施，如安装避雷装置、防风加固设施等，提高输电系统的环境适应性和抗灾能力。 通信与数据传输：建立稳定可靠的通信网络，确保监测数据能够及时、准确地传输到监控中心。采用有线通信（如光纤通信）和无线通信（如 4G/5G、卫星通信）相结合的方式，保障数据传输的连续性和实时性。同时，对传输的数据进行加密处理，防止数据泄露和篡改，确保数据安全。 系统集成与智能化管理：将各个监测子系统进行集成，实现数据的统一管理和分析。利用大数据、人工智能、云计算等技术，对海量监测数据进行深度挖掘和分析，实现对输电系统运行状态的智能评估和故障预警，提高运维管理的智能化水平和决策的科学性 。 分享
开发基于新型软电离质谱技术的聚合物结构检测技术，包括精确分子量与分子量分布分析、精细化学结构分析。
随着全球人口老龄化加剧（中国60岁以上人口已达2.64亿，占比18.7%），老年人跌倒已成为重大健康威胁——全球每10秒就有一名老人因跌倒受伤，30%导致骨折或残疾。现有防护技术存在明显缺陷： 传统传感器方案局限性：基于可穿戴设备（如加速度计）的方法易误判日常动作（如弯腰、坐下）为跌倒，误报率高达30%，且设备佩戴不便，用户依从性差。 视觉识别技术瓶颈：单一RGB相机方案受光照变化、遮挡干扰，难以精准捕捉跌倒动态特征；而深度学习模型需大量训练数据，真实跌倒场景数据集稀缺。 实时性与隐私矛盾：云端处理方案延迟高，无法满足跌倒后秒级响应需求，且全程传输视频数据存在隐私泄露风险。 因此，亟需研发一套轻量化、高精度、低延迟的跌倒检测系统，通过优化姿态识别算法与边缘计算架构，实现非接触式实时监测，突破现有技术瓶颈。
基于太赫兹波的生命体征探测技术的研究及开发
希望结合合成生物学与人工智能技术，构建一个高效、智能的菌株设计与改造平台。核心需求是利用AI模型预测和优化生物合成途径，大幅提升我们开发新型高性能生物基材料（如微生物聚酯、新型多糖）的效率和成功率，解决传统“试错法”研发周期长、成本高的行业痛点，实现从分子设计到高产菌株构建的智能化闭环。
开发一种基于物联网的智能化环境污染物在线监测平台，用于实时监测空气与水中的PM2.5、VOCs、重金属等有害物质。平台需集成多参数传感器、无线数据传输与AI分析功能，实现污染源定位、趋势预测与自动预警，助力环保监管与企业合规管理，提升监测效率与响应速度。
在温室大棚无土栽培模式下，月季植株的生长环境（光照、温湿度、养分供给等）受人工调控呈相对稳定状态，但萌芽期根部仍会萌发 5-8 个枝丫、花芽及嫩芽，部分芽体在生长周期中会发育为 10-20cm 的枝条。为实现养分精准分配、优化冠层通风透光条件、保障切花品质的均一性，需针对芽体及枝条实施分阶段精准修剪干预。基于此，提出温室无土栽培专用 AI 机器人自动修剪系统的研发需求： 该系统需具备实时感知能力，可识别不同生长阶段（萌芽期、幼枝期）的月季嫩芽与枝条，通过智能算法解析其数量、高度、生长态势、空间分布及健康状态；结合单株保留 4-5 个健壮芽体 / 枝条的核心标准，以及弱枝、矮枝、竞争劣势枝条的剔除规则，驱动机械臂搭载适配末端执行器（如微型剪切装置、电热灼烧组件），分别完成嫩芽疏除与枝条修剪作业。系统需满足无土栽培环境下的操作精度要求，避免损伤保留植株组织，实现修剪过程的高效化、标准化，降低人工成本投入，提升月季栽培的精细化管理水平与花卉品质一致性。