技术产品需求： 开发作业现场安全监管系统，实现作业现场安全感知的可视化展示（包括现场位置、围栏范围、人员位置、人员健康状态、现场环境等），异常情况报警，实现多级指挥管控。 研制作业现场智能一体机，实现作业现场组网、与作业动态监测数据及周边100米固有传感器进行互联，并通过本地边缘端计算实现实时报警等功能，可连续工作10小时；设备重量：≤20kg。 研制作业现场智能安全树，实现作业现场的可视化呈现、作业现场电子围栏防护、作业现场激光监测甲烷浓度、人员授予管理以及声光报警等功能。定位精度：8h；数据存储时间：2个月；防爆等级：ExicIBT4；重量≤2kg；工作时间：≥10小时。 研制智能安全帽，实现人员定位、视频通话、语音对讲、SOS报警等功能，帽衬需要实现佩戴人员心率血氧监测。定位精度：10h；防爆等级：Exib II CT4Gb。 研发智能四合一检测仪，实现现场检测氧气、一氧化碳、硫化氢、甲烷气体浓度，并实时数据上传。电源续航能力：>10小时；防爆等级：Exib II BT4Gb。 应用场景项目介绍： 本项目旨在通过技术手段，从根本上解决燃气作业现场在安全风险感知、不安全行为识别和应急管理方面的痛点。传统的安全监管模式缺乏实时、全面的数据支撑，导致预警不及时、响应滞后。本项目将集成互联网、局域网、物联网等技术，通过智能感知设备对作业现场的环境和人员状态进行实时监控，并利用AI视频识别技术对不安全因素进行智能分析与预警，最终构建一个燃气作业安全监管系统，实现政企应急联动的可视化多级管控。

技术产品需求： 软件方面需求：建设多源资源库系统；基于多源资源库，训练一个教育垂类大模型；实现“数字课堂”核心业务场景所需的功能；基于垂类大模型，实现个性化教和学；应用层实现，包括教师端、学生端和家长端等。 硬件方面需求：电泳显示技术（EPD），类纸屏生产制造能力，64位架构移动应用场景处理器，手机/平板电脑类软硬件开发制造能力，电磁笔研发制造能力，电容触控屏研发制造能力，锂电池设计生产能力，手机平板模具开发制造能力，包装设计制造能力等。 应用场景项目介绍： 本项目旨在构建一个基于“一人一辅”教育大模型的“智学伴”数智教联体，以解决传统教育中存在的标准化服务与个性化需求之间的矛盾。该系统以“1（大模型）+N（场景）+N（终端）”为生态架构，通过整合多模态资源并构建知识图谱，实现学生、教师、家长、学校及管理者五大群体的智能互联与高效协同。通过AI多端协同与安全审核，打造“五端联动”体系，从根本上推动教育从标准化向个性化智能服务升级。

技术产品需求： 多技术融合能力：技术产品需深度融合动态视觉、智能感知和时频分析等多种技术，能够采集风机基础的服役性态特征数据。 不停机诊断能力：仪器需具备在风机正常运行状态下进行数据采集和损伤诊断的能力，确保对生产无干扰。 损伤评估与分级：系统需能够根据采集的数据，自动对风机基础的损伤进行分级评价，并提供相应的运维分级管控建议。 便携性与易用性：硬件产品应具备便携式特点，方便运维人员携带和操作，并提供直观的用户界面。 风险预警与干预：系统应具备及时发现基础损伤并发出预警的功能，为运维人员提供提前干预的依据，以避免安全事故。 应用场景项目介绍： 本项目旨在解决风机基础运维中长期存在的生产与检测矛盾。针对风机基础损伤后逐渐倾斜并可能诱发重大安全事故的痛点，现有实时监控技术成本高昂，而定期检测又必须停机，影响生产效率。项目拟融合两种技术优势，开发一款便携式、低成本的智能诊断仪器，使运维人员能够在风机不停机的状态下，对基础损伤进行快速、准确的评估，从而实现风机基础运维的低成本投入与生产零干扰。

技术产品需求： 高精度智能巡检能力：技术产品需具备高精度图像识别与红外测温能力，能够对表计、指示灯状态进行精准识别，并对设备异常进行实时判断与报警，以减少漏巡、错记等问题，保障数据反馈的准确性。 跨场景适应性与效率：需提供单台智能四足机器人，替代传统多台专用机器人，实现对延庆光伏电站31.08MW装机容量区域的室内外复杂地形全覆盖，并能对逆变器、箱变、主变等设备开展开关分合闸等操作，实现人工巡视频次从三天一次减至半月一次，工作量降低80%。 远程集中管控与数据服务：要求构建一体化管控架构，支持单站、区域、集控等多种运维模式，并能自动生成缺陷报表与巡检报告，实现与站内监控系统联动，最终达成变电站巡检的无人化、数字化与智慧化管控。 应用场景项目介绍： 本项目旨在解决传统变电站巡检中，人工巡检风险高、效率低以及不同环境需使用多台机器人等痛点。项目核心依托一台智能四足巡检机器人，打造集“设备智能巡检+数据智能分析+远程集中管控”为一体的解决方案。该机器人能够胜任室内外复杂地形巡检，跨越障碍，实现单台设备覆盖数万平米的广阔区域，从而替代传统分工模式，大幅提升巡检效率、降低运维成本。

技术产品需求： 模型参数体系构建：需提供水量分配、水质迁移、植物响应、土壤结构及气候条件五类核心参数相关的技术参数清单和参数范围。 多阶段优化方案：需提供模型参数率定和反演的优化算法清单和参数范围，以保障模型准确度。 模型反演与验证：需提供再生水园林绿化灌溉用水配置模型预测值与实测值之间的各项转换系数，以及各个耦合模型的计算公式及精准度，确保模型的决定系数 （R²） ≥ 0.85，模型预测误差 ≤ 0.1 。 成本优化：使用该模型后，灌溉用水成本较传统灌溉模式需降低40%~60%。 应用场景项目介绍： 本项目旨在解决园林绿化行业因缺少科学合理的再生水使用方法，导致再生水使用受限的痛点。尽管再生水在园林绿化中的需求日益广泛，但目前其使用量仅占全市灌溉总用水量的27.82%。现有不规范的灌溉方式可能导致植物死亡和土壤次生盐渍化。本项目将通过对再生水水质、灌溉土壤特性及其相互影响的研究，建立一套再生水绿化灌溉用水指南标准体系，以保障再生水在园林灌溉中的安全应用。

技术产品需求： 技术类型：隐私计算（联邦学习、差分隐私）、多模态AI处理（文本结构化、影像分析）、SM4国密加密、动态权限管控、异构数据融合。 指标参数：联邦学习非IID数据训练准确率≥92%、效率≥500样本/秒；差分隐私ε≤0.3；SM4加密速度≥100MB/s；病历文本结构化率≥98%，影像分析响应≤2秒。 先进性：联邦学习适配病历数据分布差异，多模态融合处理病历文本 / 影像 / 数值，安全与智能协同优化。 应用成效：人工智能 + 电子病历数据服务平台将会辅助医疗诊断效率提升 40%，病历数据泄露率降 95%+，满足等保以及密评需求，支撑疾病预测、药物研发，降低临床误诊率。 应用场景项目介绍： 本项目旨在解决大数据与人工智能时代下，电子病历数据面临的安全隐私和数据孤岛两大核心痛点。当前，未经授权的访问和勒索病毒等对电子病历数据构成严重安全隐患，而多医院、多系统的异构数据也导致应用集成成本高昂。本项目将通过动态加密、权限精细管控和联邦学习等技术，构建一个高效、统一、安全的 AI+ 电子病历数据服务平台，旨在克服数据壁垒，同时保障数据应用的安全合规性。

技术产品需求： 指数模型研究：计划构建“亚奥消费模型”，即“一个模型+N个指数”，包括科学的统计模型及写字楼、文体活动、商业旅游等行业指数，并形成全域数据产品及垂类数据产品。 区域数据汇集：利用可信数据空间技术，形成区域内数据汇集。 AI 技术应用：产品呈现侧与 AI 智能体的结合；数据训练（数据提取、创建索引、向量计算）→ LLM 归纳生成→智能体应用。 应用场景项目介绍： 本项目为响应国家“拉动内需、提振消费”战略及北京市建设国际消费中心城市的部署，北辰集团与北京市朝阳区政府联合成立了亚奥商圈新消费创新联盟。该联盟汇聚了亚奥区域内会展、商业零售、文旅、体育、酒店、交通等核心资源，旨在利用这些业务场景中产生的海量数据，通过数据挖掘与分析，解决传统消费模式中数据孤立、趋势预测不精准等痛点，从而推动亚奥商圈的全面数字化与智能化升级。

技术产品需求： 1. AI 视觉与感知系统 需具备高精度 3D 识别能力，快速、精准地获取待喷涂工件的 3D 几何信息。集成 AI 算法，实现对表面缺陷、喷涂区域边缘的实时检测和精准定位，并实时监测涂层厚度、颜色等关键指标。 2. 智能路径规划与控制 系统能够基于 CAD 模型或 3D 扫描数据，自动生成高效、无干涉的最优喷涂路径和机器人 6 轴姿态，快速适配不同车型结构。控制系统需能根据工件曲率和实时 AI 视觉反馈，动态精准控制喷枪的出漆量、喷幅和气压，确保喷涂均匀性和一致性。 3. 系统集成与兼容 机器人本体需满足防爆、高精度要求。系统需提供标准接口，确保与现有喷房、供漆系统、通风系统等设备无缝对接，并提供直观的人机交互和数字化数据管理功能。 应用场景项目介绍： 本项目面向汽车售后维修的油漆喷涂环节，针对油漆喷涂过程在高温、无尘、高挥发性有机物（VOCs）环境中进行的特点，开发机器人自动化解决方案，以取代人工完成汽车外观面漆的全自动喷涂。

技术产品需求： 1. 超大平面结构智能建造技术 需提供超大平面混凝土防开裂技术，通过数字化手段精细控制施工过程，以提高施工效率和裂缝控制效果。 需提供大跨桁网异形曲面屋盖钢结构精准高效安装技术，保障安装的精准度和效率。 2. 施工碳排放高效监测与控制 需提供复杂施工环境下碳排放高效监测技术及相应的控制方法，为碳排放控制提供科学技术支撑。 3. 智慧工地全流程数字化管控 需开发并使用机场智慧工地管理平台，将 BIM 等信息化管理与工程实践深度结合，实现对工程项目的全流程数字化管控，解决多专业交叉协同管理的难题。 该技术方案需具备可复制性，便于在合肥新桥国际机场 T2 航站楼、济南遥墙机场等其他国家重点工程中进行推广应用。 应用场景项目介绍： 本项目依托太原武宿国际机场 T3 航站楼工程，旨在解决大型机场建设中面临的超大平面混凝土裂缝控制、大跨异形钢结构精准安装、复杂环境碳排放监测以及多专业交叉协同管理等核心难题。通过引入数字化、信息化管理手段，项目力求在设计和施工管理上取得突破，推动大型机场航站楼工程向工业化、智能化、绿色化方向发展，为国家“一带一路”和“十四五”机场建设规划提供重要的技术保障。

技术产品需求： 重点面向以下机构开展合作：各地政府数字化主管部门、具备安防资质的系统集成商、智慧城市综合服务商、政务信息化骨干企业及其他相关行业龙头企业。 合作模式与实施路径：1. 联合市场开拓：与合作伙伴共同开展市场推广活动，共享客户资源，协同推进项目落地。2. 渠道合作共建：通过代理、项目合作等多元化方式，借助合作伙伴渠道网络扩大市场覆盖。3. 示范项目引领：联合打造标杆案例，通过典型示范效应促进后续项目复制推广。 通过建立稳定的战略合作关系，着力提升本地化服务响应速度与实施质量，重点推进安防防控、泛政务应用、平安校园等场景的人工智能技术深度应用。力争在合作期内实现项目落地数量与市场规模的双重突破，打造具有行业影响力的标杆案例，构建可持续发展的合作模式与利益共享机制。 应用场景项目介绍： 本项目聚焦于中国电信人工智能有限公司依托其自研 AI 能力平台，深度赋能国家数字化转型战略下的城市治理和公共服务关键领域。以 AI 技术为核心驱动力，在三大重点领域（安防、泛政务、平安校园）构建智能化解决方案：在安防层面，打造对重点区域的全天候智能监测与异常事件精准预警，推动有效提升公共安全响应效率；在泛政务领域，通过赋能“一网统管”城市治理新模式、并对政务热线进行深度语义分析，精准洞察民生诉求，助力政府科学决策；在平安校园场景，致力于人员与车辆的精细化管理、以及突发事件的智能预警与联动处置，构筑起全方位的校园安全防护体系。 这一系列技术与方案的深度融合，旨在将人工智能转化为切实的生产力，提升城市治理现代化水平与公共服务的智能化、人性化体验，为建设智慧社会提供坚实可靠的科技支撑。 通过将前沿人工智能技术与行业场景深度融合，公司正持续将科技创新成果转化为实实在在的生产力，助力提升城市治理现代化水平，优化公共服务体验，为数字中国建设和智慧社会发展注入动能。