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。
构建高韧高强材料及工艺模型;砂型铸造工艺条件下，以AISi7Mg系材料为基础，建立关键工艺参数对材料组织和性能影响趋势的模型，实现材料力学性能。
基于太赫兹波的生命体征探测技术的研究及开发
热处理过程对零件的力学性能和尺寸精度起到至关重要的作用，直接影响车辆的安全性和使用寿命。在Air piston的制造过程中，铝制件经过旋压成形后，因材料特性及工艺条件限制，在热处理过程中容易出现尺寸精度
交付KVCache 缩减技术原型，保证推理准确率下，KVCache数据缩减到原来的30%以下，TTFT 延迟下降≥50%，p99 尾延迟下降≥50%，读放大降低≥50%，GPU 缓存命中率≥80%，在不同数据集和模型上评测平均精度下降≤2%，完成原型与浪潮分布式存储AS13000 对接适配。
交付检索增强系统原型，相比使用Milvus 向量数据库作为组件，召回质量(AUC 曲线面积高于Milvus)提升20%；召回性能(QPS高于Milvus)提升50%。完成原型与浪潮分布式存储AS13000 对接适配。
交付基于KVCache 数据索引匹配技术原型，真实业务数据集上，实现TTFT<200ms,TPOP<40ms，支持上下文长度大于200 万字；在不同数据集和模型上评测的平均精度下降≤2%，完成原型与浪潮分布式存储AS13000 对接适配。
推动人工智能与药物研发深度融合，未来三年将构建药物数字孪生与智能设计平台，实现新药物研发从传统试错向预测驱动设计转型。重点任务包括：多尺度药物数据融合、神经网络建模及因果机制解析，形成从目标性能逆向推荐药物成分与工艺的技术链路。
通过智能控制技术和绿色制造理念的应用，降低多功能智能数控切管机的能耗20%以上，同时减少废料产生，符合可持续发展的要求。通过优化的设备结构设计与先进的人工智能算法，实现不同形状和尺寸的管材切割需求，并可以实现自动送料、自动定位、自动切割等自动化操作，提高其生产效率。
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。
聚焦机器学习模型构建高通量止血粘合剂筛选平台，设计并制备器官特异性粘合剂，完成理化、细胞及多种属动物水平验证，产出系统临床前数据集与转化方案，完成AI驱动的器官适应性止血粘合剂开发。
交付智能异构存储引擎系统原型，相较于VAST DASE 等现有异构存储架构，在同等测试条件下，实现延迟降低20%、带宽提升30%的性能，完成原型与浪潮分布式存储AS13000 对接适配。