风力发电叶片无人机电阻检测的研发
计划开发一套基于无人机方式的风电叶片避雷电阻检测的系统包 括基于无人机 AI 识别技术对风电叶片外部接闪器的自动识别和捕捉、无人机承重范围内挂载电阻检测设备测试导线的挂架和自动吸附装置。
计划开发一套基于无人机方式的风电叶片避雷电阻检测的系统包 括基于无人机 AI 识别技术对风电叶片外部接闪器的自动识别和捕捉、无人机承重范围内挂载电阻检测设备测试导线的挂架和自动吸附装置。
当前工业级无人机在复杂未知环境（如室内、峡谷、城市楼宇）中面临三大核心挑战： 感知可靠性不足：现有避障系统多依赖单一传感器（如视觉或红外），在光照突变、纹理缺失或透明障碍物（玻璃、水面）场景下误判率高。例如，视觉传感器在弱光下失效，激光雷达在雨雾中性能骤降，导致碰撞风险上升。 决策智能化缺失：系统多为被动避障（如“感知-停止”），缺乏对动态障碍物运动轨迹预测能力，无法实现主动、平滑的全局路径重规划。在密集动态环境中（如跟踪10个移动目标），现有算法响应延迟常超过100ms，难以满足实时性要求。 无GPS环境适应性差：在GPS信号缺失时，依赖IMU、视觉里程计等传感器易产生累积误差，导致定位漂移，且SLAM技术在低纹理环境中特征匹配失败率高。 因此，亟需研发一套多传感器融合的自主避障系统，通过异构传感器互补、AI决策算法和实时路径规划，实现复杂环境下的安全自主飞行。
计划开发一套基于无人机方式的风电叶片避雷电阻检测的系统包 括基于无人机 AI 识别技术对风电叶片外部接闪器的自动识别和捕捉、无人机承重范围内挂载电阻检测设备测试导线的挂架和自动吸附装置。
超越“一刀切”的教学内容推送，利用AI技术实现对每位学生学习情况和知识薄弱点的精准诊断，并提供量身定制的学习路径和内容，高效破解学生的“薄弱项”，确保学得会、学得透
传统方法无法满足当前对城市建筑群进行大规模、常态化、精细化安全筛查的迫切需求。需要引入前沿的机器人技术，构建一套自动化、智能化的外墙检测解决方案。需要研发一款适用于高层建筑外墙的智能巡检机器人，实现裂缝、脱落等安全隐患的自动识别与评估。
开发一套具备AI预测性维护能力的物联网设备智能运维系统，实现对设备状态的实时监控、故障预测与自动化运维
开发一套具备AI预测性维护能力的物联网设备智能运维系统，实现对设备状态的实时监控、故障预测与自动化运维
海外知名药企正开展一项全球研究计划，旨在挖掘中国新生儿医学（简称“CARE”）的前沿解决方案，重点关注疾病的早期识别与诊断方向。
构建一套集成了硬件、软件和AI诊断的集成式开发平台，针对大型高附加值产品的运行和验证试验中产生的异响、干涉和结构缺陷问题，提出一个新的测试和诊断方法，大大提升监测效率和准确度，确保如航天器、大型电力设备、整车台架等的可靠性和实时诊断需求。
开发一个专为6-15岁青少年学员设计的，具备拟人化角色、多模态交互能力的AI伴学智能体。它不仅是知识的传授者，更是学员的激励者、答疑伙伴和成长记录者，旨在将枯燥的航空理论知识转化为生动有趣的日常对话与挑战，显著提升学员的完课率、知识掌握度与学习粘性。
建立一套碱性水电解制氢一体化电极设计方案，旨在帮助工程师高效将一体化电极区域流道的设计创新理念转化为实际可用的产品，通过仿真优化，具备在真实的测试环境中进行可靠性和稳定性验证能力。该设计方案可大幅缩短电解制氢电极产品的开发周期。
项目需实现高精度的图形识别，快速准确地识别各类物料、包裹和SKU，要求能同步进行三维立体视觉解析，获取丰富的空间与深度信息。在此基础上，需深度融合人体空间定位、实时姿势追踪及复杂行为识别技术，可精准监控人员、机器人和设备的实时位置、运动轨迹与操作行为，有效保障人机协作安全。
库存可视：所有物资使用率、周转率、闲置率可视，提升库存使用率，盘活资产，采购决策有据可依。 库存可管：盘点周期短，盘点周期需每月提高到数分钟，节省 90%人力。 库存可查：物资可定位，工具设备需在第一时间找到，提升工作效率。
紧抓全球模拟芯片市场，特别是光伏储能、智能电动汽车、AI服务器等千亿美金级市场的战略机遇，聚焦车规级与工业级高标准，攻克以运算放大器、大电源LDO、高速运算放大器为代表的高性能模拟芯片核心技术。致力于实现小体积、高精度、高速度、高带宽等关键性能的突破，完成从设计、流片到测试认证的全流程自主研发，构建具有国际竞争力的车规级模拟芯片产品矩阵，打破国外厂商垄断，为客户提供安全、可靠的国产高端模拟芯片解决方案。
海外知名药企正开展一项全球研究计划，旨在挖掘中国慢性呼吸系统疾病（简称“AIR”）领域的前沿解决方案，重点关注疾病的早期识别与诊断方向。
库存可视：所有物资使用率、周转率、闲置率可视，提升库存使用率，盘活资产，采购决策有据可依。 库存可管：盘点周期短，盘点周期需每月提高到数分钟，节省 90%人力。 库存可查：物资可定位，工具设备需在第一时间找到，提升工作效率。
开发一个专为6-15岁青少年学员设计的，具备拟人化角色、多模态交互能力的AI伴学智能体。它不仅是知识的传授者，更是学员的激励者、答疑伙伴和成长记录者，旨在将枯燥的航空理论知识转化为生动有趣的日常对话与挑战，显著提升学员的完课率、知识掌握度与学习粘性。
探索AI在化学实验设计、执行、分析或管理中的创新应用，推动实验室向更高效、安全、可持续的方向发展。