技术产品需求： 1. 文创产品研发 AI 平台 创意生成模块：需利用自然语言处理和图像识别技术，根据输入的文化元素和主题等关键词，生成海量创意灵感。 设计辅助模块：需提供智能绘图、排版、配色等工具，帮助设计师快速将创意转化为设计稿。 市场分析模块：需通过大数据分析，洞察消费者喜好和需求趋势，为产品定位和设计方向提供数据支持。 2. AI 文创产品核心技术 需集成自然语言处理、情感识别和教育内容推荐等技术，实现与用户的自然对话、给予相应反馈，并提供个性化的内容体验。 3. 技术保障与指标 文化内涵深度学习：需加强 AI 对文化知识的学习，建立完善的文化知识库，提升创意质量，避免文化元素融合冲突。 数据安全：需建立严格的数据安全管理体系，保障消费者数据和企业创意数据的安全。 应用场景项目介绍： 本项目旨在通过搭建文创产品研发 AI 平台，解决传统文创产业在产品研发周期长、创意生成效率低、市场需求洞察不精准等方面的痛点。该平台将整合自然语言处理、图像识别和大数据分析等技术，从创意生成、设计辅助到市场分析，实现全流程的智能化赋能。同时，项目还将开发具有自然语言对话、情感识别和内容推荐等多种功能的 AI 文创产品，实现文化与科技的深度融合，为消费者带来全新的互动体验。

技术产品需求： 1. 多源消费数据智能分析系统 需对接多平台异构消费数据，通过 NLP（自然语言处理）技术自动清洗、整合并提取需求关键词，实现日均处理 100 万条数据，延迟 ≤ 5 分钟，关键词识别准确率 ≥ 90%，最终将需求分析时间缩短至 3 天，并与 ERP 系统无缝对接。 2. 养蜂基地物联网监控与 AI 品质检测系统 物联网监控：在偏远养蜂基地部署低功耗终端，监测温湿度、蜜蜂定位等信息，实现双模通信，上传准确率≥95%，保障原料合格率提升至99%。 AI 品质检测：应用近红外光谱 AI 系统，对蜂蜜水分、果糖等指标进行实时快速检测，精度达到 ±0.2%，检测效率提升 80%，每年节约检测成本 50 万。 3. 沉浸式数字体验与传播系统 VR 模拟体验：开发沉浸式“蜜蜂采蜜”VR 系统，分辨率 2560×1440 ，帧率 ≥ 90fps，延迟 ≤ 20ms，提供高品质的互动体验。 8K 直播展示：搭建 8K 超高清直播展示系统，分辨率 7680×4320，延迟 ≤ 1秒，结合 ≥ 100英寸大屏，每日接待量可达 150 人，有效深化品牌形象。 应用场景项目介绍： 本项目旨在通过数字化技术驱动产品创新与场景拓展，解决传统蜂产品行业在产品单一化、研发缺乏精准需求、品控依赖人工以及品牌营销模式传统等方面的痛点。项目将通过大数据分析、物联网监控、AI品控、VR体验及8K直播等技术，实现从消费者需求洞察到产品研发、生产监控、品质保障、再到体验式营销的全链条数字化升级，最终推动蜂产品从“单一功能”向“场景化、多元化”的转型。

技术产品需求： 1. 多维度数据采集与预处理技术 支持从系统中自动提取批量任务的关键元数据（如任务名称、历史执行时间序列、触发时间点、节假日标记等），并对数据进行清洗、标准化和结构化存储，确保数据质量。 2. 漂移特征挖掘技术：采用时间序列分析算法（如移动平均、指数平滑）识别任务耗时的周期性规律、趋势性变化及特殊事件关联，挖掘任务耗时的动态特征。动态阈值预测技术：基于机器学习模型，根据历史规律与实时数据，自动计算任务耗时的合理阈值范围，并支持动态调整与持续优化。 3. 实时监控与告警功能 实现对批量任务耗时的实时监控，精准识别异常情况并触发告警，减少误报与漏报。 应用场景项目介绍： 本项目聚焦批量任务耗时的动态规律识别与异常检测，构建基于“时间漂移感知”的智能监控体系。通过多维度数据采集与预处理、漂移特征挖掘及动态阈值预测技术，实现对批量任务时效性的精准监控，实时捕捉任务耗时的“隐性漂移”，并精准区分“合理超时”与“异常超时”。同时，系统可输出任务耗时的节假日影响分析、规律性高点预测等衍生洞察，为运维团队优化任务调度策略、调整资源配置提供数据支撑，助力运维模式从“被动救火”向“主动预防”升级。

技术产品需求： 针对医院复杂环境进行数次技术迭代，优化电磁兼容性和系统稳定性，使产品能耗降低30%以上，杀菌效率提升至99.7%。示范区域空气病毒、微生物、颗粒物浓度明显下降，PM2.5一次通过净化效率≥95%，杀菌率≥99.9%，阻力≤15Pa，臭氧≤0.001mg/m³，净化装置滤芯可以水洗后反复使用，降低耗材使用成本。 应用场景项目介绍： 本项目围绕医院空气消毒存在“人机共存难、持续净化效果差、能耗高”的痛点，拟采用“技术研发+场景验证”的合作模式，研发摩擦电纳米消毒净化技术/产品，通过与中央空调的完美结合，实现院内空气质量的提升。技术产品拟在北京儿童医院新建项目、北京中医院新建项目、北京同仁医院二期项目中试用及验证，每个项目总投资约300万元。

技术产品需求： 1. 建立全生命周期营养健康数据库 构建覆盖母婴期至中老年阶段的营养健康数据库，母婴队列数据≥1000对记录（多组学子集≥500），中老年队列≥500人（多组学子集≥100）。 2. 开发可解释的 AI 决策引擎，输出配方建议 研发面向“公众科普”和“专业配方建议”两条能力线的AI大模型，科普模块人工抽检准确率≥90%，专业模块专家盲评合规率≥85%；工程师采纳率≥70%。 3. 验证配方稳定性与功能性 完成≥6个代表性AI配方的小规模制备并第三方检测合格，中试关键营养成分相对偏差<10%，感官评分达到目标人群平均分以上。 4. 北京市合作医院 / 母婴中心示范落地 完成≥1个北京市内示范点部署并完成至少一轮小批试产与应用。用户/临床反馈采集率≥80%。 应用场景项目介绍： 本项目旨在通过构建覆盖母婴至中老年的全人群多模态营养健康数据库，解决传统乳制品行业在产品开发中缺乏精准数据支持、个性化定制能力不足等痛点。项目将利用AI大模型进行健康状况预测与配方设计，并结合柔性制造技术，实现从数据、算法到产品的端到端闭环。该项目将有效推动乳品行业从标准化大规模生产向个性化精准营养转型升级。

技术产品需求： 1. 运行特性建模与控制优化 需研究火电机组在 30%-100%Pe 负荷段的运行特性，建立各种工况下的特征参数模型，以获得更高的 AGC 响应速率和调节精度，并有效减少两个细则考核款。 2. 协调控制策略优化 要求研究辨识主要参数的特征模型，设计针对主汽压力、负荷、水煤风等关键参数的智能协调控制策略，以减小主汽压力等参数的波动。 3. 汽温智能控制 研究过热汽温及再热汽温的智能控制算法，旨在减小汽温波动，从而提高机组的经济效益和运行稳定性。 4. 经济性分析与策略指导 需研究并分析火电厂的运行经济性指标及其相互关系，实现机组经济性动态展示，并提供经营策略指导功能，为电厂运营决策提供数据支持。 应用场景项目介绍： 本项目紧密结合火电厂的数字化转型，围绕智慧电厂建设，致力于通过先进的智能控制技术，解决火电机组在 AGC、一次调频、协调以及汽温控制等方面的优化难题。项目旨在通过在火电机组调节对象特性、系统建模、参数辨识、先进控制和多目标寻优等方面的技术突破，利用预测控制、神经网络及模糊控制等智能算法，全面提升机组的控制精度和响应速度，以适应不断变化的电网需求和市场环境。

技术产品需求： 污染总量估算精度需控制在 ±20% 以内；参数率定需具备可重复性；模拟范围需覆盖典型合流制片区，并能够反应溢流口污染负荷波动大的实际情况。 应用场景项目介绍： 本项目聚焦北京市合流制排水系统溢流污染问题，拟建立适应北京地区合流制排水特点的数学模型，完善参数率定与情景推演方法，形成可复制的溢流污染评估流程。项目依托排水集团在管网运行、监测设施和数据积累方面的基础，结合国内外先进水动力-水质模拟技术与数据分析方法，预计达到行业领先水平。场景方可提供典型合流制排水口监测数据、管网拓扑资料等，并具备研究经费和场地勘查等条件，为方法体系构建与成果应用转化提供保障。

技术产品需求： 研制一套多模态空基边缘集成装备，具备异常同步捕捉能力，实现对基站设备多角度、全域覆盖自动拍摄。 研究多频段异构组网、超低时延遥控、8K视频回传等关键技术，实现毫秒级端到端时延、 99.99% 链路可用度，具备超视距高清视频与AI结果同步回传能力，达到百公里级“零丢帧”目标。 研究开发嵌入式YOLO轻量化AI模型，通过神经架构三合一方法，实现不少于10类基站外部缺陷实时识别，实现大于 90% 识别准确率、小于6min单站分析能力，达到“即拍即判”预期目标，较人工效率下降 50% 。 构建“无人机- 边缘云- 中心云”三级协同智慧运维平台，实现任务自动规划、缺陷实时处理、报告一键生成，具备日处理 ≥5000 站、并发200架无人机管理能力，达到规模化复制推广目标。 应用场景项目介绍： 本项目旨在通过创新模式，实现基站运维的数字化和智能化转型。针对传统通信基站人工巡检效率低、成本高、风险大以及数据主观性强、标准化难等行业痛点，本项目核心是利用无人机挂载智能巡检边缘计算终端，并深度融合多模多频段无线通信技术，对无线政务网站的设备故障、外观、线缆、标签等进行自动化、精细化智能巡检。项目将为“双智专网”基础设施运维领域的规模化商业应用提供关键示范。

技术产品需求： 1. 人用经验和临床实验证据转化 借助人工智能技术，实现诊疗记录的结构化，形成证据转化范式，加速新药临床实验结果汇总和分析进程，缩短临床试验时间。 2. 临床试验设计的智能优化 模拟试验结果：机器学习模型模拟不同试验方案，预测潜在结果，助力研究人员挑选最优设计。 自适应试验设计：基于中期数据实时触发方案调整（样本量再分配、干预措施优化），提升试验灵活性和效率。 3. 患者入组的精准匹配 靶向招募：NLP 技术解析电子病历与非结构化中医病案，3 分钟内完成符合中医辨证标准的患者筛选。 脱落预警：部署的 AI 模型可根据受试者入院信息，预测受试者依从性风险（如交通不便人群），提前制定留驻策略。 应用场景项目介绍： 本项目旨在解决《中药注册分类要求》中“三结合”审评体系的人用经验数据挖掘难题。当前，从诊疗记录到形成临床证据，面临着病历信息非结构化、证据链构建成本高昂、跨机构数据壁垒三重瓶颈。传统方式需要大量人力进行数据标准化提取、回顾性研究与伦理审查。本项目计划通过构建中医电子病历模板和开发自然语言处理（NLP）工具，降低证据转化的边际成本，以实现中药新药研发的提速。

技术产品需求： 1. 智能眼镜定制服务 借助 3D 扫描技术，为顾客打造定制化眼镜产品，顾客可通过触控屏预览设计效果，提升个性化购物体验。 2. 智能眼镜试戴系统 在展示区设置智能眼镜试戴设备，顾客可通过试戴快速找到适合的眼镜款式，系统同步记录试戴数据，为后续推荐提供依据。 应用场景项目介绍： 本项目为满足客户不断增长的需求。大明眼镜公司持续推进门店建设，为客户提供更加个性化的服务和更为高效的购物体验。门店的建设紧紧跟随智慧城市发展理念，大力推进门店数字化转型，引进大数据、物联网、云计算、AR等现代科技。