工业多模态具身大模型
融资需求：1000-2000万，用于加快细分领域渗透、业务快速增长、团队建设、产品研发及市场拓展。
融资需求：1000-2000万，用于加快细分领域渗透、业务快速增长、团队建设、产品研发及市场拓展。
融资需求：2000万，融资用途主要包括研发投入、团队扩展、市场拓展以及增强抗风险能力等方面。
融资需求：1500-2000万，主要用于技术研发投入、市场扩展、团队建设等方面。
融资需求：300万，用于产品研发（40%）、团队扩充（30%）、市场拓展（30%）。
融资需求：280万，用于技术研发、市场拓展等方面。
随着AI时代的到来，电子产品的热功耗持续攀升，如何有效管理电子产品芯片于峰值功率运行时所产生的热量，成为亟待解决的关键问题。借助储热材料，将峰值功率下生成的热量储存起来，并使之缓慢释放，是一种行之有效的应对策略，这不仅有助于降低芯片所达到的最高温度，还能进一步提升芯片的运算能力，延长其使用寿命，为电子产品的高性能、长续航注入强大动力。
研究如何利用视觉传感器配合AI算法来自动识别放入的食材
基于视频的非接触式健康监测AI算法
根据医院感染管理需要，需对消毒物品进行全流程溯源。通过对消毒物品扫码， 核验，使用确认，使用后核销等过程，规范化消毒物品的管理使用全流程。并与医院现有系统进行连接达到数据共享。因此，该单位迫切需要一种创新的技术方案来实现对消毒物品的全流程溯源，提高工作效率和医院各部门间的沟通效率。
需要完善的农业相关数据采集、处理、分析、决策系统，实现作物长势、产量预估、病虫害防治指导等全产业链数据支持和管理级服务。
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。
融资规模 100万元人民币 出让股权 10% - 20% 资金用途 投放100台终端设备（总成本约50万元），剩余用于运营、渠道合作、系统开发与团队建设。