（萬元）

聯(lián)系方式

1.成就大局

（1）智能系統(tǒng)1套：建成“凸輪軸AI全流程智造系統(tǒng)”，蘊(yùn)含：①基于可選配置的產(chǎn)品參數(shù)化設(shè)計(jì)大模型；② 造作工藝知識(shí)決策大模型；③ 切削工藝參數(shù)優(yōu)化大模型；④ 智能倉儲(chǔ)與物流調(diào)度大模型
。成立設(shè)計(jì)智能校核平臺(tái)、工藝智能推演系統(tǒng)、工藝參數(shù)大數(shù)據(jù)優(yōu)化系統(tǒng)、產(chǎn)線數(shù)字孿生管控平臺(tái)、WMS/WCS智能倉儲(chǔ)治理系統(tǒng)各1套
。

（2）示范產(chǎn)線1條： 建成一條基于上述AI系統(tǒng)的船用凸輪軸數(shù)智化集成示范產(chǎn)線1條，實(shí)現(xiàn)從設(shè)計(jì)輸入、工藝籌備、造作執(zhí)行到智能倉儲(chǔ)物流的全流程AI賦能利用；建成高密度智能立體庫1座
。

（3）知識(shí)產(chǎn)權(quán)：申請發(fā)現(xiàn)專利3-4項(xiàng)，頒發(fā)學(xué)術(shù)論文1-2篇，假造企業(yè)技術(shù)規(guī)范與鉆研匯報(bào)各1套
。

2.關(guān)鍵績效指標(biāo)

（1）提質(zhì)指標(biāo)：加工尺寸精度、表表粗糙度一致性顯著提升，工藝參數(shù)經(jīng)大模型優(yōu)化后產(chǎn)品合格率不變至98%以上；倉儲(chǔ)正確率達(dá)95%，實(shí)現(xiàn)賬實(shí)一致
。

（2）增效指標(biāo)：新品定造設(shè)計(jì)周期縮短30%，工藝假造與換型調(diào)試周期縮短40%；實(shí)現(xiàn)凸輪軸出產(chǎn)線24幼時(shí)不間斷運(yùn)行，均勻設(shè)備利用率提升50%；智能倉儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)庫存周轉(zhuǎn)率提升30%以上
。

（3）降本指標(biāo)：出產(chǎn)操作人員由16減至5人，用工成本降落68%；刀具損耗、能耗、耗材成本經(jīng)大模型優(yōu)化綜合降落15%以上
。通過智能倉儲(chǔ)，倉庫空間利用率提升300%以上
。

（4）科研指標(biāo)：實(shí)現(xiàn)AI大模型在產(chǎn)品參數(shù)化設(shè)計(jì)、工藝知識(shí)建模、造作參數(shù)關(guān)聯(lián)優(yōu)化、多智能體倉儲(chǔ)調(diào)度四風(fēng)雅向利用基礎(chǔ)鉆研，模型可自主進(jìn)建迭代、具備行業(yè)復(fù)用能力
。

（5）經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)：項(xiàng)目建成后兩年內(nèi)，通過產(chǎn)能開釋與品質(zhì)提升，實(shí)現(xiàn)新增銷售收入不低于3000萬元
。

（6）“雙招雙引”指標(biāo)：引進(jìn)人為智能、數(shù)智造作、智慧物流專業(yè)人才4-5人；帶頭AI算法、工業(yè)軟件企業(yè)在皖合作≥2家，形成可復(fù)造規(guī)劃，帶頭省內(nèi)1-2 家造作企業(yè)對標(biāo)利用，集聚產(chǎn)業(yè)鏈配套資源
。

1.合作單元類型

但愿與在“人為智能+復(fù)雜設(shè)備造作”領(lǐng)域擁有深厚理論基礎(chǔ)和壯大工程實(shí)際能力的高校、科研院所或企業(yè)合作
。優(yōu)先選擇：

高校/科研院所：在高端設(shè)備造作、人為智能、數(shù)字孿生等方向有有關(guān)鉆研成就，占有有關(guān)領(lǐng)域博士點(diǎn)或省部級以上沉點(diǎn)嘗試室
。

企業(yè)：在工業(yè)AI平臺(tái)、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析、智能節(jié)造、智慧物流（WMS/WCS/AGV）等領(lǐng)域有自主產(chǎn)品和成熟解決規(guī)劃，具備將前沿AI模型工程化、產(chǎn)品化的能力
。

激勵(lì)“企業(yè)+高?！倍喾浇Y(jié)合揭榜，形成從原創(chuàng)算法到工程落地、再到行業(yè)驗(yàn)證的齊全創(chuàng)新鏈條
。

2.對專家及團(tuán)隊(duì)要求

揭榜方須組建一支跨學(xué)科、強(qiáng)實(shí)際的高水平團(tuán)隊(duì)，主題成員不少于6人，團(tuán)隊(duì)掌管人應(yīng)擁有博士學(xué)位或高級職稱，在工業(yè)智能造作領(lǐng)域有有關(guān)鉆研基礎(chǔ)，能正確把握項(xiàng)目科學(xué)問題與技術(shù)方向，曾主持國度級/省部級或有關(guān)產(chǎn)學(xué)研項(xiàng)目優(yōu)先
。揭榜團(tuán)隊(duì)必須熟悉工業(yè)大模型訓(xùn)練、非結(jié)構(gòu)化文檔深度進(jìn)建、產(chǎn)品參數(shù)化建模、PMI工藝信息鑒別、造作多源數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析、工藝參數(shù)智能尋優(yōu)；熟悉高端設(shè)備定造化設(shè)計(jì)、軸類零件加工工藝，具備復(fù)雜設(shè)備行業(yè)大模型落地研發(fā)經(jīng)驗(yàn)
。

3.合作攻關(guān)要求

選取“揭榜掛帥”模式，2年內(nèi)實(shí)現(xiàn)四大AI大模型搭建、訓(xùn)練迭代與產(chǎn)線集成落地；能利用我方汗青設(shè)計(jì)、工藝、造作、倉儲(chǔ)數(shù)據(jù)發(fā)展模型訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)智能校核、工藝智能天生、參數(shù)優(yōu)化、智能倉儲(chǔ)調(diào)度職能開發(fā)；按要求產(chǎn)出專利、論文、知識(shí)庫、鉆研匯報(bào)等既定成就
。

4.其他要求

熟悉省級科技項(xiàng)目治理與結(jié)題要求，可共同發(fā)展中期評估、結(jié)題驗(yàn)收；能結(jié)合我方發(fā)展示場工藝試驗(yàn)、模型迭代調(diào)試，了了知識(shí)產(chǎn)權(quán)、資金投入、成就歸屬與推廣權(quán)限；提供不變技術(shù)支持與人才造就，愿意共同推動(dòng)成就在省內(nèi)表船舶造作行業(yè)復(fù)造推廣，助力“雙招雙引”與產(chǎn)業(yè)升級
。

（一）理論與技術(shù)查核指標(biāo)

1.說明吸波資料（蘊(yùn)含吸波預(yù)浸料、吸波蜂窩、吸波膠膜、TPMS吸波超資料）組分、結(jié)構(gòu)、工藝等參數(shù)耦合對電磁參數(shù)的影響法規(guī)，明確5種以上吸波資料最優(yōu)參數(shù)區(qū)間，形成齊全的機(jī)理分析匯報(bào)1份
。

2.構(gòu)建吸波預(yù)浸料、吸波蜂窩、吸波膠膜、專屬TPMS吸波超資料數(shù)據(jù)集，其中TPMS吸波超資料有效樣本數(shù)據(jù)量≥2000組，數(shù)據(jù)涵蓋資料配比、結(jié)構(gòu)參數(shù)、電磁機(jī)能、力學(xué)機(jī)能全維度參數(shù)
。

3.研發(fā)專用AI智能設(shè)計(jì)模型，模型機(jī)能預(yù)測精度≥95%，多指標(biāo)優(yōu)化迭代效能較傳統(tǒng)試錯(cuò)設(shè)計(jì)提升80%以上，可實(shí)現(xiàn)寬頻、輕量化、高不變機(jī)能的協(xié)同優(yōu)化
。

4.形成一套齊全的AI賦能資料-結(jié)構(gòu)-職能一體化設(shè)計(jì)步驟，設(shè)計(jì)流程尺度化、參數(shù)可控、可復(fù)用，突破傳統(tǒng)分步設(shè)計(jì)技術(shù)瓶頸
。

5.通過該設(shè)計(jì)步驟優(yōu)化得到3款以上吸波預(yù)浸料、吸波蜂窩、吸波膠膜，在2-18GHz領(lǐng)域內(nèi)，有效吸波帶寬（反射損耗≤-10dB）不低于4GHz；3款以上新型TPMS吸波超資料結(jié)構(gòu)，有效吸波帶寬（反射損耗≤-10dB）覆蓋2-40GHz主流頻段，其中強(qiáng)吸收寬帶≥30GHz
。

6.研發(fā)一套可能自動(dòng)數(shù)據(jù)采集、智能校準(zhǔn)的吸波資料測試裝置
。

7.利用上述資料造備一件及以上邊緣結(jié)構(gòu)職能件產(chǎn)品，并實(shí)現(xiàn)RCS測試，形成測試分析匯報(bào)
。

（二）成就產(chǎn)出查核指標(biāo)

1.頒發(fā)SCI論文5篇及以上
。

2.申請國度發(fā)現(xiàn)專利5項(xiàng)及以上
。

3.形成齊全的技術(shù)鉆研匯報(bào)1份
。

4.造備的邊緣結(jié)構(gòu)件RCS了局切合當(dāng)下主流產(chǎn)品指標(biāo)要求
。

（三）工程利用查核指標(biāo)

1.實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)步驟工程化落地，可直接領(lǐng)導(dǎo)熱壓成型、3D打印、精密成型等工藝造備高機(jī)能吸波資料試樣，仿真設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)與嘗試實(shí)測數(shù)據(jù)誤差≤10%
。所研發(fā)的吸波資料可適配航空航天、精密電子電磁防護(hù)蹬爪用場景，寬角度入射（0°～60°）前提下仍維持不變吸波機(jī)能，環(huán)境適應(yīng)性優(yōu)良
。

造備的邊緣結(jié)構(gòu)件RCS測試了局切合當(dāng)下主流產(chǎn)品指標(biāo)要求
。

本項(xiàng)目面向全國公開揭榜，優(yōu)先支持產(chǎn)學(xué)研用深度融合的創(chuàng)新結(jié)合體，激勵(lì)“高校+企業(yè)”結(jié)合申報(bào)，揭榜方須為國內(nèi)注冊的獨(dú)立法人單元
。高校及科研院所需為跨學(xué)科鉆研團(tuán)隊(duì)，占有電磁職能資料、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)等有關(guān)省級及以上沉點(diǎn)嘗試室或工程技術(shù)鉆研中心；企業(yè)需具備吸波資料研發(fā)、出產(chǎn)或利用經(jīng)驗(yàn)，占有美滿的中試及檢測平臺(tái)，能提供項(xiàng)目所需場地、設(shè)備及配套資金
。申報(bào)單元無不良科研信譽(yù)紀(jì)錄，近3年無沉大安全變亂及知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛，財(cái)政治理造度健全、資金保險(xiǎn)能力優(yōu)良
。項(xiàng)目掌管人需擁有有關(guān)專業(yè)博士學(xué)位及高級職稱，從事吸波資料10年以上或電磁超資料鉆研5年以上，主持過國度級及以上有關(guān)科研項(xiàng)目；主題團(tuán)隊(duì)不少于5人，鉆研領(lǐng)域覆蓋資料造備、電磁機(jī)能表征及吸波機(jī)理探索、電磁仿真、機(jī)械進(jìn)建、增材造作等領(lǐng)域
。揭榜方需純熟把握CST、COMSOL、HFSS等仿真軟件，有TPMS結(jié)構(gòu)吸波資料鉆研基礎(chǔ)者優(yōu)先，占有資料造備及電磁機(jī)能測試全套設(shè)備，且與3D打印企業(yè)有不變合作
。結(jié)合申報(bào)單元須簽勘誤式合作和談明確各方權(quán)責(zé)，揭榜方需承諾提供足額自籌資金及各項(xiàng)保險(xiǎn)，項(xiàng)目成就優(yōu)先在安徽省內(nèi)轉(zhuǎn)化利用
。

一、成就大局

1.一套智能化精準(zhǔn)康復(fù)算法系統(tǒng)：蘊(yùn)含基于GNN的個(gè)別化腦網(wǎng)絡(luò)分型模型、基于DRL的關(guān)環(huán)動(dòng)態(tài)調(diào)控優(yōu)化模型、基于可詮釋狀態(tài)空間模型的預(yù)后預(yù)測模型
。

2.一個(gè)多模態(tài)神經(jīng)數(shù)據(jù)融合與智能調(diào)控原型平臺(tái)：集成EEG、fMRI、DTI、TMS及認(rèn)知訓(xùn)練的數(shù)據(jù)采集與實(shí)時(shí)反饋調(diào)控職能
。

3.一套卒中康復(fù)智能過問臨床操作規(guī)范：涵蓋數(shù)據(jù)采集尺度、模型使用指南及安全規(guī)范
。

4.一支醫(yī)工交叉創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)：引進(jìn)或造就AI+康復(fù)交叉高檔次人才不少于3人
。

二、關(guān)鍵績效指標(biāo)

（一）提質(zhì)指標(biāo)（技術(shù)機(jī)能與臨床成效）

1.神經(jīng)分型精準(zhǔn)度：基于GNN的個(gè)別化腦網(wǎng)絡(luò)分型模型對三類亞型（結(jié)構(gòu)危險(xiǎn)主導(dǎo)型/職能解耦主導(dǎo)型/認(rèn)知-活動(dòng)環(huán)路共損型）的分類正確率≥85%
。

2.調(diào)控戰(zhàn)術(shù)優(yōu)化效力：深度強(qiáng)化進(jìn)建戰(zhàn)術(shù)在虛構(gòu)康復(fù)環(huán)境中收斂所需的迭代步數(shù)較隨機(jī)搜索降低≥60%；臨床驗(yàn)證中，優(yōu)化后的動(dòng)態(tài)調(diào)控規(guī)劃相比傳統(tǒng)固定參數(shù)規(guī)劃，上肢FMA-UE評分改善率提升≥30%
。

3.預(yù)后預(yù)測機(jī)能：預(yù)后預(yù)測模型AUC≥0.85，校準(zhǔn)誤差≤0.10；可詮釋性熱力爭臨床接受度評分（由5名以上康復(fù)醫(yī)師盲評）≥4.0/5.0
。

4.評估效能提升：從多模態(tài)數(shù)據(jù)采集到天生康復(fù)建議匯報(bào)總耗時(shí)≤45分鐘
。

（二）降本指標(biāo)（醫(yī)療資源節(jié)約）

1.人均評估成本降低：單患者全周期康復(fù)評估的人力成本較傳統(tǒng)模式降低≥40%
。

2.無效過問削減：基于精準(zhǔn)分型與預(yù)測，削減無效康復(fù)周期≥30%
。

3.設(shè)備使用效能提升：通過智能化調(diào)杜纂?yún)?shù)優(yōu)化，單臺(tái)設(shè)備日均有效醫(yī)治人次提升≥25%
。

（三）增效指標(biāo)（康復(fù)效能與社會(huì)效益）

1.康復(fù)周期縮短：患者達(dá)到一樣職能改善所需康復(fù)周期縮短20%-30%
。

2.模型運(yùn)行效能：單患者全流程推算運(yùn)行功夫≤10分鐘（尺度GPU工作站）
。

3.可推廣性驗(yàn)證：在至少2家分歧層級醫(yī)療機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)表部驗(yàn)證，模型機(jī)能衰減≤5%
。

（四）“雙招雙引”指標(biāo)

1.招商引資：項(xiàng)目執(zhí)行期內(nèi)吸引不少于1家企業(yè)簽定技術(shù)開發(fā)或成就轉(zhuǎn)化意向和談；預(yù)計(jì)未來3-5年帶頭潛在市場規(guī)?！?000萬元
。

2.招才引智：引進(jìn)或造就博士/博士后檔次AI+康復(fù)交叉人才≥3人；與至少1家高；蚩蒲謝槌閃⒔岷銑⑹允；頒發(fā)SCI4論文≥3篇，申請發(fā)現(xiàn)專利≥2項(xiàng)，軟著≥1項(xiàng)
。

（五）預(yù)期經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益

本項(xiàng)目將推動(dòng)卒中康復(fù)從經(jīng)驗(yàn)化向精準(zhǔn)化、智能化轉(zhuǎn)型，顯著提升康復(fù)療效、降低醫(yī)療資源虧損、縮短患者回歸周期，添補(bǔ)省內(nèi)甚至國內(nèi)涵“多模態(tài)神經(jīng)數(shù)據(jù)融合+AI驅(qū)動(dòng)關(guān)環(huán)調(diào)控”領(lǐng)域的技術(shù)空缺，為后續(xù)產(chǎn)業(yè)化落地及區(qū)域醫(yī)療中心建設(shè)提供主題技術(shù)儲(chǔ)蓄與人才支持
。

1.優(yōu)先合作單元類型

本項(xiàng)目面向基礎(chǔ)利用鉆研，優(yōu)嚇纂高校、科研院所、三甲醫(yī)院、醫(yī)療智能技術(shù)企業(yè)發(fā)展合作，沉點(diǎn)聚焦神經(jīng)科學(xué)、精神病學(xué)、康復(fù)醫(yī)學(xué)、生物醫(yī)學(xué)工程、智能算法、多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像處置等領(lǐng)域
。要求揭榜方團(tuán)隊(duì)具備扎實(shí)的神經(jīng)環(huán)路微觀機(jī)造、神經(jīng)可塑性、腦網(wǎng)絡(luò)分析基礎(chǔ)鉆研能力，熟悉無創(chuàng)神經(jīng)調(diào)控、認(rèn)知康復(fù)、腦機(jī)接口有關(guān)技術(shù)道理與鉆研步驟
。

2.團(tuán)隊(duì)技術(shù)要求

揭榜方應(yīng)具備多模態(tài)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)處置、智能特點(diǎn)提取、信號分析與建模的技術(shù)堆集，可能支持微觀神經(jīng)特點(diǎn)挖掘、腦網(wǎng)絡(luò)建模、關(guān)環(huán)調(diào)控參數(shù)優(yōu)化等關(guān)鍵研發(fā)工作；需具備發(fā)展前瞻性臨床隊(duì)列鉆延注神經(jīng)影像評估、神經(jīng)電生理檢測的平臺(tái)前提與倫理審批資質(zhì)
。優(yōu)先選擇近 3 年內(nèi)承擔(dān)過腦卒鐘注神經(jīng)調(diào)控、腦科學(xué)有關(guān)省級及以上科研項(xiàng)目，或在微觀神經(jīng)機(jī)造、智能康復(fù)領(lǐng)域頒發(fā)高水平論文的團(tuán)隊(duì)
。

3.合作指標(biāo)

揭榜方應(yīng)可能不變投入鉆研人員、設(shè)備與技術(shù)支持，嚴(yán)格遵守科研誠信與項(xiàng)目治理規(guī)范，與申報(bào)單元協(xié)同發(fā)展微觀機(jī)造解析、技術(shù)步驟研發(fā)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析及成就總結(jié)，共同推動(dòng)項(xiàng)目高質(zhì)量實(shí)現(xiàn)，產(chǎn)出擁有代表性的基礎(chǔ)鉆研成就與可復(fù)用的基礎(chǔ)利用步驟，支持腦卒中神經(jīng)康復(fù)領(lǐng)域的基礎(chǔ)鉆研與技術(shù)創(chuàng)新
。

揭榜方在AI代理模型研發(fā)方面具備以下主題能力：團(tuán)隊(duì)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輕量化、物理信息驅(qū)動(dòng)深度進(jìn)建、多指標(biāo)優(yōu)化等領(lǐng)域占有豐碩經(jīng)驗(yàn)，可能獨(dú)立承擔(dān)光學(xué)、聲學(xué)、空氣品質(zhì)三大領(lǐng)域AI代理模型的構(gòu)建、訓(xùn)練、驗(yàn)證與迭代優(yōu)化工作
。具體如下：

（1）深度進(jìn)建算法基礎(chǔ)扎實(shí)：在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型架構(gòu)上擁有深刻的算法研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，可能針對分歧物理場問題的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)適配的代理模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
。

（2）模型輕量化與邊緣部署能力：面向車載嵌入式利用場景，應(yīng)把握模型剪枝、量化、知識(shí)蒸餾等輕量化技術(shù)，可能將AI模型壓縮至適合邊緣端推理的規(guī)模，滿足產(chǎn)等第毫秒級實(shí)時(shí)響應(yīng)需要
。

（3）物理信息融合建模經(jīng)驗(yàn)：熟悉物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）、神經(jīng)算子（DeepONet、FNO）等AI4S前沿步驟，可能將物理約束融入模型訓(xùn)練過程，提升模型的表推能力和物理可信度
。

（4）產(chǎn)學(xué)研協(xié)同基
。已與奇瑞及有關(guān)鉆研院成立了優(yōu)良的合作基礎(chǔ)，對車載光學(xué)、聲學(xué)、空氣品質(zhì)等領(lǐng)域的工程需要有深刻相識(shí)，可能高效對接工程場景，確保算法研發(fā)與現(xiàn)實(shí)利用縝密結(jié)合
。

（5）學(xué)術(shù)水平：結(jié)合或獨(dú)立申報(bào)發(fā)現(xiàn)專利12項(xiàng)、獲得推算機(jī)軟件著述權(quán)3項(xiàng)、合作頒發(fā)論文2篇
。

項(xiàng)目執(zhí)行過程中，揭榜方將重要掌管AI代理模型的主題算法研發(fā)工作，蘊(yùn)含多物理場仿真數(shù)據(jù)的預(yù)處置與特點(diǎn)提取、代理模型架構(gòu)設(shè)計(jì)與訓(xùn)練、模型精杜纂加快比驗(yàn)證，以及面向現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品的模型輕量化與嵌入式部署
。申報(bào)單元掌管提供兩大基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)的建設(shè)支持、嘗試數(shù)據(jù)采集、物理樣機(jī)驗(yàn)證及產(chǎn)品落地推廣
。雙方將成立協(xié)同研發(fā)機(jī)造，定期發(fā)展技術(shù)互換與結(jié)合攻關(guān)，確保項(xiàng)目定期高質(zhì)量實(shí)現(xiàn)
。

以下為合作供給商要求：

（1）車聯(lián)生態(tài)尺度嘗試室建設(shè)能力

需具備汽車行業(yè)嘗試室及展臺(tái)展廳建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，可能實(shí)現(xiàn)車聯(lián)生態(tài)尺度嘗試室的設(shè)計(jì)、施工、設(shè)備集成與調(diào)試，實(shí)現(xiàn)客戶履歷及開發(fā)臺(tái)架測試區(qū)、生態(tài)產(chǎn)品展示區(qū)、競品分析及數(shù)據(jù)貯存區(qū)三大職能區(qū)的

？榛ㄉ
。蘊(yùn)含：具備

？榛故咎萇杓頗芰?、多形诇愩^鋁屑頗芰，提供競品分析所需設(shè)備，部署支持CAN/WiFi/藍(lán)牙/4G等多種通訊和談的軟硬件平臺(tái)及整車電器接口轉(zhuǎn)接平臺(tái)，并實(shí)現(xiàn)場地施工、設(shè)備裝置調(diào)試、操作培訓(xùn)及售后質(zhì)保服務(wù)
。

（2）車載光嘗試室干凈室及光學(xué)設(shè)備集成能力

供給商須同時(shí)具備干凈室建設(shè)與光學(xué)測試設(shè)備供給的雙沉能力
。在干凈室建設(shè)方面，須具備微振動(dòng)節(jié)造能力，能實(shí)現(xiàn)環(huán)境振動(dòng)頻譜實(shí)測與仿真，確保嘗試區(qū)滿足VC-D/E尺度；具備非標(biāo)空調(diào)箱設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)控溫顛簸≤±0.1℃及控濕精度切合工藝需要；占有ISO 5級以上干凈室建設(shè)業(yè)績，并能集成化學(xué)過濾器以嚴(yán)控氨氣與VOCs；同時(shí)具備超純水、特氣管路及全暗室遮光設(shè)計(jì)與施工能力
。在光學(xué)測試設(shè)備及元器件供給方面，可能提供齊全、機(jī)能不變的光學(xué)系統(tǒng)元器件及有關(guān)設(shè)備，并具備實(shí)時(shí)的售后反饋能力
。

（3）項(xiàng)目整體執(zhí)行能力

供給商應(yīng)建設(shè)專職項(xiàng)目經(jīng)理，具備項(xiàng)目治理和協(xié)調(diào)能力，可能依照項(xiàng)目打算實(shí)現(xiàn)嘗試室建設(shè)、設(shè)備到貨、裝置調(diào)試及驗(yàn)收工作
。

1.主題成就大局：建成自主可控的AI4S賦能氘代藥物創(chuàng)新研發(fā)專用服務(wù)平臺(tái)1套，蘊(yùn)含AI智能推算

？欏⑼凰匭в冀馕瞿

？欏㈦壞闃悄萇稈∧

？欏⒊梢┬栽げ餑

？樗拇籩魈庵澳；形成1套平臺(tái)配套的尺度化操作手冊與技術(shù)規(guī)范；獲得1-2個(gè)成藥性優(yōu)異的氘代衍生物候選化合物；申請氘代藥物設(shè)計(jì)與AI4S平臺(tái)有關(guān)發(fā)現(xiàn)專利≥1項(xiàng)；頒發(fā)SCI一區(qū)學(xué)術(shù)論文1-2篇；形成齊全的AI4S推算-嘗試驗(yàn)證全鏈條鉆研數(shù)據(jù)集1套
。

2.技術(shù)機(jī)能指標(biāo)（提質(zhì)）：平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)氘代藥物研發(fā)全流程的一站式AI4S智能服務(wù)，單工作推算響應(yīng)功夫不超過24幼時(shí)，支持至少10個(gè)并發(fā)用戶同時(shí)接見使用；構(gòu)建的AI4S智能推算框架，實(shí)現(xiàn)氫/氘同位素效應(yīng)原子級精準(zhǔn)表征，氘代位點(diǎn)預(yù)測正確率較傳統(tǒng)CADD步驟提升50%以上，動(dòng)力學(xué)同位素效應(yīng)（KIE）量化相對誤差≤10%；篩拔獲得的氘代衍生物關(guān)鍵位點(diǎn)氘代率≥98%，較母藥代謝半衰期耽擱≥30%，靶點(diǎn)選擇性提升≥2倍，骨髓抑造等靶向有關(guān)毒性降低≥30%
。

3.降本增效指標(biāo)：徹底扭轉(zhuǎn)氘代藥物“試錯(cuò)式”研發(fā)模式，氘代位點(diǎn)虛構(gòu)篩選周期較傳統(tǒng)高通量篩選模式縮短50%以上，候選化合物合成與嘗試驗(yàn)證批次削減≥60%，氘代藥物早期研發(fā)綜合成本降低≥40%；平臺(tái)可向省內(nèi)生物醫(yī)藥企業(yè)、高校院所盛開共享，實(shí)現(xiàn)AI4S智能推算能力的普惠化利用，大幅提升氘代創(chuàng)新藥研發(fā)效能
。

4.“雙招雙引”與人才造就指標(biāo)：引進(jìn)AI4S與藥物研發(fā)交叉領(lǐng)域高端人才≥1名，造就青年科研骨干≥2名、有關(guān)專業(yè)鉆研生≥3名；結(jié)合人為智能領(lǐng)域頭部企業(yè)或科研院所搭建產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新平臺(tái)1個(gè)，實(shí)現(xiàn)技術(shù)成就轉(zhuǎn)化前期對接，為后續(xù)產(chǎn)業(yè)化落地奠定基礎(chǔ)
。

本項(xiàng)目為AI4S（人為智能賦能科學(xué)鉆研）與生物醫(yī)藥交叉領(lǐng)域的技術(shù)攻關(guān)與平臺(tái)搭建項(xiàng)目，牽頭單元張家界醫(yī)科大學(xué)為本次場景創(chuàng)新的業(yè)主單元，聚焦氘代藥物研發(fā)場景提出明確的AI4S平臺(tái)建設(shè)需要，自身不具備人為智能大模型開發(fā)、平臺(tái)全鏈條工程化落地與持久運(yùn)維能力，需結(jié)合具備有關(guān)技術(shù)能力的單元合作實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目攻關(guān)
。揭榜方需與牽頭單元形成技術(shù)互補(bǔ)、產(chǎn)學(xué)研深度協(xié)同，具備支持項(xiàng)目全流程施杏注平臺(tái)開發(fā)落地與持久運(yùn)維的研發(fā)能力和配套前提，具體要求如下：

1.合作單元資質(zhì)要求：?優(yōu)嚇纂兩類單元發(fā)展合作，一是國內(nèi)藥學(xué)、人為智能、推算化學(xué)領(lǐng)域優(yōu)勢凸起的高校、科研院所，需占有省級及以上沉點(diǎn)嘗試室/工程技術(shù)鉆研中心等研發(fā)平臺(tái)，在氘代藥物設(shè)計(jì)合成、AI4S分子仿照、藥物臨床前評價(jià)領(lǐng)域有扎實(shí)鉆研堆集與高水平成就，具備平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)、系統(tǒng)開發(fā)與職能驗(yàn)證能力，可支持平臺(tái)主題技術(shù)迭代與職能驗(yàn)證；二是人為智能、創(chuàng)新藥研發(fā)領(lǐng)域的高新技術(shù)企業(yè)，人為智能企業(yè)需具備自主可控的智能算力資源、AI for Science專用算法開發(fā)能力及生物醫(yī)藥垂類模型訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)，具備AI服務(wù)平臺(tái)開發(fā)、云部署與運(yùn)維能力，可保險(xiǎn)平臺(tái)不變上線運(yùn)行與持久服務(wù)能力；創(chuàng)新藥企業(yè)需具備氘代藥物合成、中試放大能力，占有規(guī)范的藥物研發(fā)系統(tǒng)，可推動(dòng)平臺(tái)成就的產(chǎn)業(yè)化落地
。

2.專家及團(tuán)隊(duì)要求：?主題團(tuán)隊(duì)需覆蓋人為智能（深度進(jìn)建、分子圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、天生式AI）、藥物化學(xué)、推算化學(xué)、藥理學(xué)、平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)、軟件工程開發(fā)等主題領(lǐng)域，主題專家需具備有關(guān)領(lǐng)域副高級及以上職稱或一致行業(yè)水平，在AI4S算法開發(fā)、氘代藥物研發(fā)領(lǐng)域占有3年以上鉆研經(jīng)驗(yàn)，已獲得系列高水平學(xué)術(shù)成就或產(chǎn)業(yè)化成就；主題團(tuán)隊(duì)需蘊(yùn)含平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)、軟件工程開發(fā)有關(guān)專業(yè)人員，具備大型科研服務(wù)平臺(tái)開發(fā)與落地經(jīng)驗(yàn)；團(tuán)隊(duì)成員需具備跨學(xué)科協(xié)同研發(fā)能力，有AI4S與藥物研發(fā)交叉項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，可能保險(xiǎn)項(xiàng)目全周期不變投入，與牽頭單元協(xié)同實(shí)現(xiàn)技術(shù)攻關(guān)、平臺(tái)搭建測試、成就驗(yàn)證與轉(zhuǎn)化落地全流程工作
。

一、成就大局

本項(xiàng)目預(yù)期形成四大類成就：

1.主題產(chǎn)品成就：實(shí)現(xiàn)AI賦能型高感度高反映AMOLED觸控芯片研造，選取臺(tái)積電或世界先進(jìn)造程流片，實(shí)現(xiàn)240Hz觸控采樣率、≥45dB信噪比、≥10指多點(diǎn)觸控，提供芯片樣品、量產(chǎn)證明及第三方檢測匯報(bào)
。

2.技術(shù)平臺(tái)成就：構(gòu)建覆蓋防水觸控、NFC共存抗滋擾的AI觸控算法IP庫，具備平臺(tái)化復(fù)用能力，提供IP復(fù)用匯報(bào)；搭建高靠得住性測試驗(yàn)證平臺(tái)，支持-20℃~80℃、濕度85%RH環(huán)境下300幼時(shí)陸續(xù)不變運(yùn)行，出具第三方測試匯報(bào)
。

3.知識(shí)產(chǎn)權(quán)成就：新增知識(shí)產(chǎn)權(quán)18項(xiàng)，其中Ⅰ類知識(shí)產(chǎn)權(quán)（發(fā)現(xiàn)專利及布圖設(shè)計(jì)）14項(xiàng)、軟件著述權(quán)4項(xiàng)，形成“步驟+結(jié)構(gòu)+實(shí)現(xiàn)”三位一體的立體化知識(shí)產(chǎn)權(quán)；ね
。

4.產(chǎn)業(yè)合作成就：與京東方、維信諾等面板龍頭企業(yè)簽定配套合作和談或供貨合同
。

二、關(guān)鍵績效指標(biāo)

1.在提質(zhì)方面：芯片主題腸能達(dá)國際先進(jìn)水平，觸控采樣率≥240Hz，信噪比≥45dB，支持≥10指多點(diǎn)觸控
。復(fù)雜環(huán)境下，通過AI分類算法實(shí)現(xiàn)細(xì)雨至中雨防水觸控誤判率≤1%，通過AI驅(qū)動(dòng)滋擾抑造算法，實(shí)現(xiàn)NFC共存場景觸控鑒別率≥99.8%
。芯片可在-20℃~80℃、濕度85%RH環(huán)境下陸續(xù)不變運(yùn)行300幼時(shí)，電容采樣精度變動(dòng)≤±1%
。突破國表技術(shù)壟斷，實(shí)現(xiàn)高端產(chǎn)品國產(chǎn)化代替
。

2.在降本方面：實(shí)現(xiàn)高端AMOLED觸控芯片國產(chǎn)化代替，相比進(jìn)口規(guī)劃降低下游面板企業(yè)采購成本約30%以上
。AI算法IP庫具備平臺(tái)化復(fù)用能力，新終端適配周期縮短50%以上，削減沉復(fù)開發(fā)投入
。

3.在增效方面：測試驗(yàn)證平臺(tái)（集成AI輔助驗(yàn)證

？椋┲С諹ART/USB/I?C/SPI多接口，實(shí)現(xiàn)24幼時(shí)陸續(xù)數(shù)據(jù)采集與斷點(diǎn)續(xù)傳，芯片驗(yàn)證周期縮短約40%
。添補(bǔ)安徽省高端AMOLED觸控芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域空缺，帶頭智能終端、穿戴設(shè)備等下游產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展，提升我省新型顯示產(chǎn)業(yè)鏈自主可控水平
。

4.在“雙招雙引”方面：人才引育上，引育“雙一流”碩士及以上學(xué)歷專業(yè)人才5人以上，組建以高檔次人才為主題的攻堅(jiān)團(tuán)隊(duì)
。產(chǎn)業(yè)貢獻(xiàn)上，項(xiàng)目產(chǎn)業(yè)化后累計(jì)新增產(chǎn)值5000萬元以上，新增利稅800萬元以上
。未來三至五年，依附本項(xiàng)目形成的算法IP庫和測試驗(yàn)證平臺(tái)，向車規(guī)級觸控芯片、柔性折疊屏觸控芯片等方向延長拓展，構(gòu)建覆蓋消費(fèi)電子、汽車電子、物聯(lián)網(wǎng)終端等多場景的觸控芯片產(chǎn)品矩陣
。

一、合作單元類型

但愿與以下類型的高校、科研院所或企業(yè)發(fā)展合作：

高校類：設(shè)立集成電路學(xué)院、人為智能學(xué)院等對口學(xué)院，在集成電路設(shè)計(jì)、人為智能算法、信號處置等領(lǐng)域擁有較強(qiáng)科研實(shí)力的國內(nèi)沉點(diǎn)高校，優(yōu)先思考安徽省內(nèi)高校（如中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)、岳陽工業(yè)大學(xué)、安徽大學(xué)）或長三角地域高校
。

科研院所類：在新型顯示、觸控技術(shù)、人機(jī)交互領(lǐng)域擁有深厚堆集的科研院所，如中科院有關(guān)鉆研所、省級新型顯示創(chuàng)新平臺(tái)等
。

企衣糞：在觸控芯片測試驗(yàn)證、AI算法開發(fā)、嵌入式軟件等領(lǐng)域擁有技術(shù)優(yōu)勢的企業(yè)，或具備車規(guī)級芯片認(rèn)證經(jīng)驗(yàn)的機(jī)構(gòu)
。

二、要求

1.學(xué)科領(lǐng)域：集成電路設(shè)計(jì)、人為智能/機(jī)械進(jìn)建算法、信號處置、嵌入式軟件
。

2.團(tuán)隊(duì)水平：在觸控芯片、人機(jī)交互或有關(guān)領(lǐng)域有3年以上研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，主持過省部級以上科研項(xiàng)目者優(yōu)先
。

3.帶頭人要求：擁有副高級以上職稱或博士學(xué)位，在有關(guān)領(lǐng)域頒發(fā)過高水平論文或占有主題發(fā)現(xiàn)專利
。

4.團(tuán)隊(duì)配置：建議形成“算法+芯片+軟件”的齊全技術(shù)梯隊(duì)，不少于3人
。

5.AI4S能力：具備將AI技術(shù)利用于物理信號處置、模式鑒別或自適應(yīng)節(jié)造的現(xiàn)實(shí)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)
。

1.成就大局

平臺(tái)：高通量嘗試驅(qū)動(dòng)的催化劑智能創(chuàng)造平臺(tái) 1 套，含百通路并行合成裝置、高通量急劇評價(jià)裝置及全流程數(shù)據(jù)自動(dòng)采集系統(tǒng)
。

軟件：AI 催化劑建模與輔助分析引擎 1 套，具備數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)能 預(yù)測、自動(dòng)進(jìn)建推薦職能
。

數(shù)據(jù)庫：無機(jī)金屬氧化物催化劑尺度化數(shù)據(jù)庫 1 個(gè)，有效數(shù)據(jù)紀(jì)錄 ≥20000 條，涵蓋合成參數(shù)、表征數(shù)據(jù)、評價(jià)了局
。

新催化劑/工藝：新型高效無機(jī)金屬氧化物催化劑≥2 種，優(yōu)化后催化工藝包≥2 項(xiàng)
。

知識(shí)產(chǎn)權(quán)： 申請發(fā)現(xiàn)專利≥4 項(xiàng)，登記軟件著述權(quán)≥1 項(xiàng)，頒發(fā)學(xué) 術(shù)論文≥2 篇
。

技術(shù)規(guī)范：面向精密化工催化劑的高通量嘗試主導(dǎo)智能研發(fā)規(guī)范 1 套，具備行業(yè)推廣價(jià)值
。

2.關(guān)鍵績效指標(biāo)

（1）提質(zhì)指標(biāo)

1）單批次催化劑合成通量≥100 種，較傳統(tǒng)步驟提升90 倍以上

2）單批次催化劑評價(jià)通量≥100 個(gè)樣品，較傳統(tǒng)設(shè)備提升 10 倍以上

3）評價(jià)全流程周期≤168 幼時(shí)，含樣品造備、測試、數(shù)據(jù)采集

4）數(shù)據(jù)庫尺度化率 100%，同平臺(tái)、同批次、同檢測步驟

（2）降本指標(biāo)

1）相比傳統(tǒng)試錯(cuò)法，研發(fā)成本降低≥30%

2）嘗試次數(shù)削減≥50%

3）選取國產(chǎn)高通量設(shè)備，設(shè)備投資成本較進(jìn)口降低90%

4）年降本增效≥2000 萬元

（3）增效指標(biāo)

1）研發(fā)周期縮短≥50%，從 5-8 年壓縮至 2-3 年

2）酯化反映收率提升≥5 個(gè)百分點(diǎn)

3） 甲基酚合成轉(zhuǎn)化率≥97%

4） 甲基酚合成選擇性≥90%

5）放大一致性：轉(zhuǎn)化率降落≤10 個(gè)百分點(diǎn)，選擇性降落≤5 個(gè)百 分點(diǎn)

（4）“雙招雙引”指標(biāo)

1）引進(jìn)高端人才≥3 名（催化科學(xué)、智能節(jié)造、AI 算法方向等）

2）造就企業(yè)復(fù)合型人才≥10 名（AI+催化）

3）校企結(jié)合造就鉆研生≥15 名

4）校企成立結(jié)合嘗試室/研發(fā)中心≥1 個(gè)

5）企業(yè)禮聘高校專家照拂≥2 名

6）形成可推廣研發(fā)規(guī)范 ?1 套，向省內(nèi)化工企業(yè)推廣≥3 家

7）進(jìn)行技術(shù)培訓(xùn)/互換會(huì)≥2 場，培訓(xùn)本地技術(shù)人員≥50 人次

8）新增就業(yè)≥10 人（研發(fā)、測試、技術(shù)支持等）

1.合作類型

但愿與擁有高通量嘗試設(shè)備集成能力、催化劑數(shù)據(jù)集建設(shè)能力的高 校、科研院所、企業(yè)發(fā)展合作，優(yōu)先支持擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)國產(chǎn)高通量 設(shè)備供給能力或承擔(dān)過國度省部級資料基因工程項(xiàng)主張單元
。激勵(lì)產(chǎn)學(xué) 研結(jié)合體揭榜
。

2.技術(shù)能力要求

（1）高通量嘗試設(shè)備集成能力

應(yīng)具備百通路級 （≥100 單元）無機(jī)金屬氧化物催化劑并行合成設(shè) 備的集成經(jīng)驗(yàn)或供給能力；具備催化劑高通量急劇篩選評價(jià)裝置的研造 或供給能力，單批次評價(jià)通量不低于 100 個(gè)樣品，評價(jià)溫度室溫— 1000℃ , 空氣可控
。主題設(shè)備應(yīng)擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，具備在化工企業(yè)現(xiàn) 場部署、調(diào)試和持久運(yùn)行的工程經(jīng)驗(yàn)
。主題設(shè)備及配套軟件獲得省市級 “首臺(tái)套 ”、“三新”、“首版次 ”軟件者優(yōu)先
。

（2）催化數(shù)據(jù)庫建設(shè)能力

熟悉催化領(lǐng)域的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯優(yōu)化、自動(dòng)進(jìn)建等步驟；具備 處置晶體結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和嘗試數(shù)據(jù)的現(xiàn)實(shí)經(jīng)驗(yàn)
。已建設(shè)催化資料數(shù)據(jù)庫、已 將 AI模型與高通量嘗試平臺(tái)結(jié)合形成關(guān)環(huán)迭代的現(xiàn)實(shí)案例者優(yōu)先
。

（3）交叉學(xué)科團(tuán)隊(duì)
。

主題團(tuán)隊(duì)需覆蓋催化化學(xué)、化學(xué)工程、數(shù)據(jù)庫建設(shè)、推算機(jī)科學(xué)三 個(gè)方向，項(xiàng)目掌管人應(yīng)擁有高級職稱或博士學(xué)位，在催化劑高通量嘗試 有 5 年以上鉆研經(jīng)歷
。

1.成就大局

（1）AI4S軟件平臺(tái)：建成1套企業(yè)級AI4S金屬粉體智能研發(fā)與質(zhì)量決策平臺(tái)，蘊(yùn)含粉體數(shù)據(jù)治理、物理信息圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測、自動(dòng)進(jìn)建嘗試推薦、逆天生設(shè)計(jì)、圖像 AI 質(zhì)檢、質(zhì)量分級、異常預(yù)警、客戶驗(yàn)證數(shù)據(jù)回流等

？櫚鈉笠導(dǎo)禔I系統(tǒng)；

（2）示范產(chǎn)線：建成1條AI輔助金屬粉體研發(fā)與造備示范線；

（3）新產(chǎn)品：針對航空航天、汽車、3C消費(fèi)電子、具身智能機(jī)械人、低空經(jīng)濟(jì)等高端造作領(lǐng)域，形成≥6款A(yù)I開發(fā)高機(jī)能金屬粉體產(chǎn)品；

（4）知識(shí)產(chǎn)權(quán)：申請發(fā)現(xiàn)專利3—5件，軟件著述權(quán)2-3項(xiàng)；

（5）尺度規(guī)范：造訂企業(yè)尺度或集體尺度1-2項(xiàng)；

（6）客戶驗(yàn)證：實(shí)現(xiàn)不少于10家下游增材造作客戶的利用驗(yàn)證
。

2.關(guān)鍵績效指標(biāo)

本項(xiàng)目以“AI4S賦能增材造作高機(jī)能合金粉體研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化”為主題，涉及資料、造作、AI、檢測等多學(xué)科交叉
。為實(shí)現(xiàn)技術(shù)關(guān)環(huán)與產(chǎn)業(yè)化落地，擬與以下兩類科研單元及企業(yè)發(fā)展深度合作
。揭榜單元團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)具備“資料推算+AI算法+工業(yè)嘗試”三位一體的協(xié)同能力，成員在各自領(lǐng)域有5年以上獨(dú)立鉆研或工程實(shí)際，且近3年有內(nèi)容性跨學(xué)科合作成就
。優(yōu)先選擇已與企業(yè)共建結(jié)合嘗試室或承擔(dān)過場景創(chuàng)新項(xiàng)主張團(tuán)隊(duì)，確保項(xiàng)目成就可落地、可查核
。

1.擬合作的高校與科研院所

（1）資料科學(xué)與工程/粉末冶金方向

在資料科學(xué)與工程、增材造作等沉點(diǎn)學(xué)科與領(lǐng)域?yàn)锳+學(xué)科的擁有沉要影響力的高；蜃暄興，要求牽頭掌管報(bào)答教授，在鋁基、鈦基、鐵基、鎳基高溫合金資料設(shè)計(jì)與3D打印領(lǐng)域擁有10年以上研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，承擔(dān)過國度級資料基因組或增材造作專項(xiàng)，熟悉氣霧化、等離子霧化等造粉工藝，具備SEM、EBSD、氧氮?dú)浞治龅缺碚髂芰?
。

（2）人為智能與推算機(jī)科學(xué)方向

需在物理信息圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯不確定性建模、自動(dòng)進(jìn)建、多工作進(jìn)建、逆天生模型和機(jī)械視覺檢測等設(shè)計(jì)方面有堆集的高；蜃暄興，掌管多模態(tài)數(shù)據(jù)底座建設(shè)、自動(dòng)進(jìn)建嘗試設(shè)計(jì)、AI預(yù)測模型（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、物理約束模型）、多指標(biāo)優(yōu)化算法開發(fā)
。主題參加人員需在機(jī)械進(jìn)建、數(shù)據(jù)挖掘或科學(xué)智能（AI4S）方向有高水平論文及開源項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，熟悉自動(dòng)進(jìn)建、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多工作進(jìn)建，有與資料/造作領(lǐng)域交叉合作的成功案例
。

（3）機(jī)械視覺與圖像處置方向

需占有推算機(jī)視覺、圖像處置優(yōu)勢學(xué)科的高；蜃暄興，掌管粉體顯微圖像的顆粒宰割、特點(diǎn)提
。ㄇ蛐味?、卫星粉、空心粉谍x⑷鋇慵觳庥脛柿糠旨賭Ｐ涂，主題成員在圖像宰割、指標(biāo)檢測、異常檢測方向有扎實(shí)工作，熟悉SEM/光學(xué)圖像特點(diǎn)，具備部署輕量化AI模型至質(zhì)檢系統(tǒng)的能力
。

（4）增材造作工藝與仿真方向

需在增材造作數(shù)值仿照、工藝優(yōu)化方面有堆集的高；蜃暄興，掌管打印工藝有限元仿照、熱－力耦合推算、組織演化相場仿照、打印工藝參數(shù)優(yōu)化，主題成員精通有限元軟件（如ANSYS、ABAQUS、Flow-3D）或自研代碼，有激光粉末床熔融/定向能量沉積仿照經(jīng)驗(yàn)，可能將仿真與機(jī)械進(jìn)建結(jié)合
。

2.擬合作的企衣糞型

（1）增材造作設(shè)備與工藝服務(wù)企業(yè)

需是金屬3D打印設(shè)備廠商或?qū)I(yè)打印服務(wù)商，掌管提供打印驗(yàn)證平臺(tái)，共同實(shí)現(xiàn)粉體打印工藝庫建設(shè)與后處置造杜著化
。為項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)“粉體－工藝－機(jī)能”關(guān)環(huán)驗(yàn)證，加快AI推薦工藝的產(chǎn)業(yè)化落地
。

（2）下游利用企業(yè)

需是航空航天、3C消費(fèi)電子、汽車、機(jī)械人、低空飛行器等領(lǐng)域的關(guān)鍵零部件造作企業(yè)，掌管提供典型零部件打印需要與驗(yàn)證場景，對AI優(yōu)化后的粉體進(jìn)行利用評價(jià)，為項(xiàng)目明確產(chǎn)業(yè)化指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)客戶驗(yàn)證與市場牽引
。

搭建1套濕電子化學(xué)品配方產(chǎn)品 ELN 系統(tǒng)（潤晶岳陽定造版），系統(tǒng)響應(yīng)功夫≤3 秒，貝葉斯優(yōu)化算法運(yùn)行響應(yīng)功夫≤5 秒；實(shí)現(xiàn)嘗試數(shù)據(jù)多維度 AI 檢索，檢索正確率≥98%；貝葉斯優(yōu)化

？榧傲憒階I訓(xùn)練平臺(tái)支持研發(fā)人員自主構(gòu)建預(yù)測模型并持續(xù)迭代優(yōu)化，通過模型預(yù)測使研發(fā)嘗試效能提升≥30%，配方研發(fā)周期縮短≥20%；成立統(tǒng)一研發(fā)數(shù)據(jù)尺度，實(shí)現(xiàn)100%數(shù)據(jù)同源與安全加密傳輸，構(gòu)建超十萬篇專利及研發(fā)文件的結(jié)構(gòu)化知識(shí)庫，實(shí)現(xiàn)配方原料、物質(zhì)結(jié)構(gòu)等信息分鐘級精準(zhǔn)檢索，文件調(diào)研周期由天/周級縮短至幼時(shí)級
。

成就大局：

實(shí)現(xiàn) ELN 系統(tǒng)及貝葉斯優(yōu)化

？槿妝鏡鼗低巢渴，形成對應(yīng)系統(tǒng)操作手冊；構(gòu)建潤晶（岳陽）研發(fā)數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫，形成蝕刻液有關(guān)配方研發(fā)定造化算法模型；出具項(xiàng)目驗(yàn)收匯報(bào)、系統(tǒng)試運(yùn)行匯報(bào)、利用成效評估匯報(bào)等成就文件，形成可復(fù)造、可推廣的智能研發(fā)解決規(guī)劃
。

預(yù)期產(chǎn)業(yè)化利用：

系統(tǒng)在潤晶（岳陽）內(nèi)部全面落地，覆蓋 Cu/Al/Ag/IXO 蝕刻液、剝離液、顯影液等全品類新產(chǎn)品配方研發(fā)場景，沉淀的智能研發(fā)治理模式可向集團(tuán)半導(dǎo)體子公司復(fù)造推廣，助力濕電子化學(xué)品產(chǎn)品配方數(shù)字化、智能化升級，推動(dòng)新資料研發(fā)成就急劇轉(zhuǎn)化落地
。項(xiàng)目將直接提升潤晶（岳陽）主題產(chǎn)品市場競爭力，預(yù)計(jì)新增產(chǎn)值超千萬元，新增稅收超百萬元，同時(shí)為岳陽集成電路、新型顯示產(chǎn)業(yè)提供主題資料研發(fā)智能化支持，帶頭產(chǎn)業(yè)鏈高低游協(xié)同創(chuàng)新，助力岳陽打造世界級 “芯屏” 產(chǎn)業(yè)集群，為處所經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展貢獻(xiàn)主題動(dòng)能
。

1.揭榜方須具備校企協(xié)同研發(fā)能力，優(yōu)嚇纂安徽大學(xué)等本地高檔院校、科研院所成立深度合作關(guān)系，可聯(lián)動(dòng)院校算力資源、資料化工、人為智能專業(yè)科研力量結(jié)合攻關(guān)，依附產(chǎn)學(xué)研融合模式實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)開發(fā)、算法優(yōu)化與知識(shí)庫搭建工作，保險(xiǎn)項(xiàng)目技術(shù)落地適配企業(yè)現(xiàn)實(shí)研發(fā)場景
。

2.項(xiàng)目主題團(tuán)隊(duì)需兼具電子化學(xué)品研發(fā)、工業(yè)軟件搭建、人為智能算法研發(fā)雙沉專業(yè)布景
。團(tuán)隊(duì)須建設(shè)濕法電子化學(xué)品、蝕刻液配方研發(fā)領(lǐng)域資深技術(shù)專家，精通濕電子資料個(gè)性、配方研發(fā)流程與行業(yè)研發(fā)規(guī)范；同時(shí)占有專業(yè)AI算法、大數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)庫開發(fā)技術(shù)人員，純熟把握貝葉斯優(yōu)化算法、智能檢索模型、零代碼平臺(tái)搭建技術(shù)
。

3.團(tuán)隊(duì)具備工業(yè)級ELN電子嘗試系統(tǒng)定造開發(fā)、本地化部署實(shí)操經(jīng)驗(yàn)，可能滿足系統(tǒng)3秒內(nèi)響應(yīng)、算法5秒內(nèi)運(yùn)行的機(jī)能指標(biāo)；可獨(dú)立搭建高精準(zhǔn)度AI檢索系統(tǒng)，保險(xiǎn)檢索正確率達(dá)標(biāo)
。技術(shù)人員可自主實(shí)現(xiàn)預(yù)測模型搭建、迭代優(yōu)化，依附算法實(shí)現(xiàn)研發(fā)效能、配方周期優(yōu)化指標(biāo)
。團(tuán)隊(duì)需熟悉化工研發(fā)數(shù)據(jù)規(guī)范、數(shù)據(jù)加密與同源治理系統(tǒng)，具備大規(guī)模專利文件結(jié)構(gòu)化梳理、專業(yè)知識(shí)庫搭建能力，可實(shí)現(xiàn)海量資料急劇檢索調(diào)取
。同時(shí)可能按尺度假造系統(tǒng)手冊、各類驗(yàn)收評估匯報(bào)，輸出尺度化、可復(fù)用推廣的智能研發(fā)規(guī)劃，保險(xiǎn)項(xiàng)目各項(xiàng)成就規(guī)范交付，整體技術(shù)實(shí)力可支持項(xiàng)目全數(shù)指標(biāo)順利達(dá)標(biāo)驗(yàn)收
。

1.成就大局（強(qiáng)化 AI4S 機(jī)理成就）

建成乳業(yè)全鏈路AI4S 科研與智能治理平臺(tái)1 套，覆蓋品質(zhì)溯源、工藝預(yù)警、設(shè)備運(yùn)維、數(shù)據(jù)治理、需要分析五大主題

？；

形成乳業(yè) AI4S 微觀機(jī)理鉆研執(zhí)行規(guī)范與可復(fù)造解決規(guī)劃 1 套；

構(gòu)建乳品品質(zhì)成因機(jī)理圖譜、工藝參數(shù)耦合機(jī)理模型、設(shè)備劣化機(jī)理模型、消費(fèi) – 配方適配機(jī)理模型、數(shù)據(jù)融合決策模型；

形成乳業(yè) AI4S 利用技術(shù)規(guī)劃 1 套，申請軟件著述權(quán) 2-3 項(xiàng)、發(fā)現(xiàn)專利 1-2 項(xiàng)（含微觀機(jī)理建模有關(guān)）；

造就乳業(yè) AI4S 科研與利用骨干人才 8-10 名
。

2.關(guān)鍵績效指標(biāo)

質(zhì)量管控：關(guān)鍵節(jié)造點(diǎn) AI 監(jiān)控覆蓋率 100%，異常預(yù)警正確率≥95%，產(chǎn)品合格率不變在 99.95% 以上，原料奶質(zhì)量指標(biāo)持續(xù)優(yōu)于國度與歐盟尺度；

降本增效：綜合能耗降落≥15%，奶源損耗降低≥3%，人為紀(jì)錄與統(tǒng)計(jì)工作量削減≥80%，治理報(bào)表生功效能提升≥80%；

消費(fèi)服務(wù)：公家號溯源覆蓋率 100%，AI 健康照拂響應(yīng)實(shí)時(shí)率≥99%，用戶中意度≥90%，過敏風(fēng)險(xiǎn)提醒正確率≥95%；

產(chǎn)品創(chuàng)新：AI每季度輸出AI4S產(chǎn)品創(chuàng)新科學(xué)匯報(bào)≥1 期，支持新品迭代周期縮短≥20%；

產(chǎn)業(yè)帶頭：引進(jìn)AI4S有關(guān)技術(shù)團(tuán)隊(duì)1—2個(gè)，帶頭產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同數(shù)字化升級，項(xiàng)目執(zhí)行后年新增產(chǎn)值≥2000萬元
。

項(xiàng)目建成后，形成 “機(jī)理模型訂閱 + 平臺(tái)服務(wù) + 定造化運(yùn)維” 可持續(xù)運(yùn)營模式，對表輸出乳業(yè) AI4S 解決規(guī)劃，支持省內(nèi)乳企低成本復(fù)用，實(shí)現(xiàn)技術(shù)服務(wù)化、模式可復(fù)造；項(xiàng)目成就在曦強(qiáng)乳業(yè)全面部署利用，形成乳業(yè) AI4S 示范標(biāo)桿
。

1.合作單元類型

優(yōu)先選擇人為智能、工業(yè)軟件、智慧農(nóng)業(yè)、食品智能造作、AIGC、數(shù)字人、AI4S 科研機(jī)構(gòu)等高新技術(shù)企業(yè)或高校院所；沉點(diǎn)遴選具備乳業(yè) / 食品微觀機(jī)理建模、天生式 AI 算法、AI4S 干濕關(guān)環(huán)、食品智能造作成功案例的單元；需精準(zhǔn)把握乳業(yè)微觀科學(xué)問題，提供定造化 AI4S 解決規(guī)劃，激勵(lì)產(chǎn)學(xué)研結(jié)合攻關(guān)
。

2.專家及團(tuán)隊(duì)領(lǐng)域與水平要求

團(tuán)隊(duì)覆蓋AI 大模型、AI4S 科延注微觀機(jī)理建模、數(shù)字人、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、乳業(yè)利用、食品科學(xué)、生物發(fā)酵等領(lǐng)域；掌管人擁有 5 年以上 AI 項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，主持過省級以上 AI4S 或食品基礎(chǔ)科學(xué)鉆研項(xiàng)目；占有高級職稱或教授級專家 1-2 名，主題技術(shù)人員≥10 人
。

揭榜方需具備 AI4S 科研主題能力：純熟把握文件智能挖掘、微觀機(jī)理建模、干嘗試仿照、濕嘗試驗(yàn)證、數(shù)據(jù)關(guān)環(huán)迭代、可詮釋 AI技術(shù)，占有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，具備全流程交付能力
。

服務(wù)保峻峭求：共同實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目施杏注驗(yàn)收、成就轉(zhuǎn)化與示范推廣，按 “揭榜掛帥” 流程推動(dòng)，確保高質(zhì)量交付；提供持久技術(shù)支持與運(yùn)維服務(wù)，助力乳業(yè) AI4S 科研成就轉(zhuǎn)化與行業(yè)賦能；知識(shí)產(chǎn)權(quán)雙方協(xié)商共享，曦強(qiáng)乳業(yè)占有永遠(yuǎn)使用權(quán)；形成安徽省乳業(yè) AI4S 微觀機(jī)理鉆研處所尺度建議稿，支持全行業(yè)推廣利用，帶頭安徽奶業(yè)整體智能化與 AI4S 水平升級
。

一、總體指標(biāo)

項(xiàng)目面向神經(jīng)疾病與心靈疾病的康復(fù)診療場景，縈繞“神經(jīng)信號泛化性差、神經(jīng)特點(diǎn)映射禁絕、關(guān)環(huán)過問與個(gè)性化不及”三類主題問題，構(gòu)建AI4S驅(qū)動(dòng)的“感知—認(rèn)知—決策—反饋”智能關(guān)環(huán)系統(tǒng)
。通過融合腦機(jī)接口、多模態(tài)神經(jīng)生理感知、表骨骼節(jié)造與AI4S“干濕關(guān)環(huán)驗(yàn)證”技術(shù)，形成具備統(tǒng)一腦電解碼、神經(jīng)機(jī)造自動(dòng)挖掘、個(gè)別化康復(fù)天生和真實(shí)場景關(guān)環(huán)迭代能力的智能康復(fù)技術(shù)系統(tǒng)和產(chǎn)品
。

二、成就大局

1.技術(shù)成就

（1）AI4S神經(jīng)生理法規(guī)挖掘算法：構(gòu)建1套AI4S神經(jīng)生理法規(guī)挖掘工具鏈，實(shí)現(xiàn)不少于2個(gè)場景原型驗(yàn)證，其中蘊(yùn)含康復(fù)機(jī)械人場景和心靈疾病輔助診療場景


？蹈椿等順【笆迪幟緣縝囊饌技?、状虜r籃脫盜販蠢≈С；心靈疾病輔助診療場景實(shí)現(xiàn)腦電狀態(tài)評估、療效跟蹤或輔助過問支持
。工作自動(dòng)天生候選機(jī)造如果、候選特點(diǎn)、訓(xùn)練指標(biāo)；形成可追憶的嘗試日志、模型版本、參數(shù)紀(jì)錄和評估匯報(bào)
。

（2）基于腦機(jī)接口的活動(dòng)意圖智能解碼系統(tǒng)：通過AI4S技術(shù)，研造實(shí)現(xiàn)1套基于非侵入式EEG信號模態(tài)的高魯棒性的活動(dòng)意圖智能解碼系統(tǒng)，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合精度≥90%，腦電信號鑒別正確率≥75%，集成解碼算法≥3種，活動(dòng)意圖解碼正確率≥90%，跨被試泛化機(jī)能較傳統(tǒng)深度進(jìn)建基線相對提升≥5%；訓(xùn)練反饋時(shí)延≤500 ms，關(guān)鍵場景在線推理時(shí)延≤200ms；可節(jié)造表部設(shè)備≥4種，可有效解除噪聲滋擾≥3類，抗滋擾能力達(dá)到工業(yè)級尺度（適應(yīng)≤80dB噪聲環(huán)境）
。

（3）腦狀態(tài)評估與個(gè)性化過問決策系統(tǒng)：融入AI4S技術(shù)，研造1套面向智能康復(fù)場景的腦狀態(tài)評估與個(gè)性化過問決策系統(tǒng)，其中多模態(tài)數(shù)據(jù)融合精度≥90%，訓(xùn)練狀態(tài)評估效能均勻提升≥20%，支持不少于3類腦狀態(tài)或認(rèn)知參加模式鑒別，與傳統(tǒng)評估了局一致性≥80%；構(gòu)建基于長短期影象網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的長時(shí)程動(dòng)態(tài)狀態(tài)追蹤算法，對腦狀態(tài)與感情狀態(tài)演化法規(guī)進(jìn)行建模，實(shí)現(xiàn)陸續(xù)腦狀態(tài)量化評分映射
。系統(tǒng)可基于動(dòng)態(tài)追蹤了局自動(dòng)天生個(gè)別化過問與訓(xùn)練參數(shù)建議，輸出個(gè)別化戰(zhàn)術(shù)規(guī)劃≥2種
。

2.知識(shí)產(chǎn)權(quán)

（1）學(xué)術(shù)成就：頒發(fā)有關(guān)論文≥6篇
。

（2）專利：申請發(fā)現(xiàn)專利≥2項(xiàng)、實(shí)用新型專利≥5項(xiàng)
。

（3）軟著：軟件著述權(quán)累計(jì)≥3項(xiàng)
。

三、關(guān)鍵績效指標(biāo)

1.場景驗(yàn)證指標(biāo)：實(shí)現(xiàn)不少于2個(gè)場景原型驗(yàn)證，其中蘊(yùn)含康復(fù)機(jī)械人場景和心靈疾病輔助診療場景


？蹈椿等順【笆迪幟緣縝囊饌技?、状虜r籃脫盜販蠢≈С；心靈疾病輔助診療場景實(shí)現(xiàn)腦電狀態(tài)評估、療效跟蹤或輔助過問支持
。

2.專業(yè)技術(shù)人才造就：實(shí)現(xiàn)AI4S工具利用、腦機(jī)接口素養(yǎng)能力培訓(xùn)≥100人次
。依附場景組織學(xué)術(shù)互換≥1次
。

3.產(chǎn)業(yè)協(xié)同與“雙招雙引”：帶頭企業(yè)研發(fā)投入不少于600萬，持久拉動(dòng)產(chǎn)值超過2000萬
。引進(jìn)人為智能、腦機(jī)接口方向碩博人才≥2名
。

為高效推動(dòng)本項(xiàng)目落地，解決“神經(jīng)信號泛化性差、神經(jīng)特點(diǎn)映射禁絕、康復(fù)規(guī)劃短缺個(gè)別化”三個(gè)主題問題，本項(xiàng)目擬選取“揭榜掛帥”模式，面向具備人為智能、腦機(jī)接口等有關(guān)技術(shù)優(yōu)勢的科研機(jī)構(gòu)、新型研發(fā)機(jī)構(gòu)或有關(guān)創(chuàng)新平臺(tái)，發(fā)展結(jié)合攻關(guān)與協(xié)同創(chuàng)新，具體要求如下：

1.單元資質(zhì)方面：遴選聚焦科技成就轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)化落地的科研機(jī)構(gòu)、新型研發(fā)機(jī)構(gòu)或有關(guān)創(chuàng)新平臺(tái)等作為揭榜主體
。揭榜單元應(yīng)擁有較強(qiáng)的科研組織、工程驗(yàn)證和成就轉(zhuǎn)化能力，具備服務(wù)區(qū)域產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新、推動(dòng)科技成就轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化和支持企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新的綜合平臺(tái)基礎(chǔ)
。

2.技術(shù)能力方面：揭榜單元需具備成熟的腦機(jī)接口系統(tǒng)研發(fā)、人為智能算法開發(fā)能力，具備神經(jīng)電信號加強(qiáng)、腦信號編解碼和神經(jīng)影像融合分析的系統(tǒng)鉆研基礎(chǔ)，可為發(fā)展腦信號質(zhì)量提升、神經(jīng)信息解析等提供直接支持，關(guān)鍵主題技術(shù)處于全國當(dāng)先水平，有關(guān)成就擁有成功落地利用經(jīng)驗(yàn)
。

3.產(chǎn)學(xué)研用經(jīng)驗(yàn)方面：揭榜單元需具備醫(yī)工交叉創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)和人為智能、腦機(jī)接口有關(guān)國度級科研項(xiàng)目參加經(jīng)驗(yàn)，熟悉人為智能、腦機(jī)接口、智能康復(fù)及腦健康診療等領(lǐng)域的技術(shù)研發(fā)與利用轉(zhuǎn)化流程；擁有承擔(dān)國度級、省部級科研項(xiàng)目及發(fā)展醫(yī)工協(xié)同創(chuàng)新的基礎(chǔ)，具備結(jié)合嘗試室建設(shè)、橫向合作、技術(shù)轉(zhuǎn)化或企業(yè)孵化經(jīng)驗(yàn)，可能支持項(xiàng)目從算法鉆延注系統(tǒng)集成參與景驗(yàn)證的全鏈條執(zhí)行
。

4.團(tuán)隊(duì)前提方面：揭榜團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)結(jié)構(gòu)合理、優(yōu)勢互補(bǔ)，主題成員應(yīng)覆蓋人為智能算法、腦機(jī)接口、神經(jīng)工程、醫(yī)學(xué)影像、智能康復(fù)、臨床驗(yàn)證和工程轉(zhuǎn)化等方向；團(tuán)隊(duì)掌管人或主題骨干應(yīng)在有關(guān)領(lǐng)域擁有較高學(xué)術(shù)影響力和項(xiàng)目組織能力，可能兩全跨學(xué)科協(xié)同攻關(guān)，保險(xiǎn)項(xiàng)目定期實(shí)現(xiàn)
。

5.合作模式方面：揭榜單元需與申報(bào)單元成立不變協(xié)同機(jī)造，共同發(fā)展需要凝練、數(shù)據(jù)采集、模型研發(fā)、系統(tǒng)集成、場景驗(yàn)證和成就優(yōu)化，聚焦AI4S在康復(fù)助殘領(lǐng)域的利用轉(zhuǎn)化，結(jié)合推動(dòng)科研成就市場化、產(chǎn)業(yè)化落地，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)學(xué)研用深度融合
。

本項(xiàng)目通過上述產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同創(chuàng)新模式，推動(dòng)智能康復(fù)與腦健康輔助診療領(lǐng)域創(chuàng)新場景的開發(fā)與示范利用，確保項(xiàng)目指標(biāo)達(dá)成，為安徽省AI4S賦能產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供新范式
。

（一）成就大局

1.技術(shù)平臺(tái)：建成1套基于“AI+機(jī)械人”多智能體自主嘗試系統(tǒng)的中藥現(xiàn)代化共性技術(shù)平臺(tái)（三源融合數(shù)據(jù)庫+AI幼模型專家決策群+多戰(zhàn)術(shù)設(shè)計(jì)+自動(dòng)化嘗試關(guān)環(huán)），具備組分精準(zhǔn)操控、臨床價(jià)值急劇挖掘等主題職能，支持多種類急劇適配與遷徙
。

知識(shí)產(chǎn)權(quán)：申請發(fā)現(xiàn)專利不少于5項(xiàng)（涵蓋AI算法、機(jī)械人節(jié)造、中藥利用步驟等）；登記軟件著述權(quán)不少于3項(xiàng)
。

2.成就利用：以葛酮通絡(luò)膠囊為示范種類，形成“關(guān)鍵藥效組分群”質(zhì)控新尺度1項(xiàng)；實(shí)現(xiàn)至少2項(xiàng)新適應(yīng)癥的臨床前鉆研，提交IND申請或增長職能主治申請；獲批至少1項(xiàng)臨床批件
。

3.人才造就：引進(jìn)國度級/省級高檔次人才不少于2人；組建AI+中醫(yī)藥交叉學(xué)科創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)；造就碩博士/技術(shù)骨干不少于10人；新增研發(fā)崗位不少于20個(gè)；新增就業(yè)崗位不少于50個(gè)
。

4.平臺(tái)建設(shè)：爭創(chuàng)省級/國度級“AI+中醫(yī)藥”沉點(diǎn)嘗試室或工程鉆研中心
。

（二）關(guān)鍵績效指標(biāo)

本項(xiàng)主張牽頭單元安徽九方造藥有限公司為需要提出方及產(chǎn)業(yè)化承接方； 意向合作單元如下：

1.高

？蒲性核：優(yōu)先選擇國內(nèi)頂尖“雙一流”高校主題科研單元，深耕人為智能與生物醫(yī)藥機(jī)械人交叉創(chuàng)新領(lǐng)域，具備從多智能體協(xié)同節(jié)造、知識(shí)圖譜推理、機(jī)械進(jìn)建算法到推算機(jī)視覺感知的全鏈條底層技術(shù)原創(chuàng)與系統(tǒng)化攻關(guān)能力；自主把握嘗試室機(jī)械人平臺(tái)設(shè)計(jì)、自動(dòng)化嘗試平臺(tái)集成與高通量篩選系統(tǒng)主題技術(shù)，占有成熟干濕嘗試關(guān)環(huán)工程化落地經(jīng)驗(yàn)，可獨(dú)立實(shí)現(xiàn)復(fù)雜性命科學(xué)自動(dòng)化嘗試系統(tǒng)的頂層設(shè)計(jì)、算法迭代、硬件集成與系統(tǒng)優(yōu)化，能與牽頭單元縝密協(xié)同，構(gòu)建并落地 AI 驅(qū)動(dòng) — 機(jī)械人執(zhí)行 — 數(shù)據(jù)關(guān)環(huán) — 模型迭代的全流程技術(shù)系統(tǒng)，支持項(xiàng)目從規(guī)劃設(shè)計(jì)到系統(tǒng)驗(yàn)證的全鏈條突破；

2.中藥學(xué)及基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)鉆研機(jī)構(gòu)：在現(xiàn)代中藥、藥理學(xué)、系統(tǒng)生物學(xué)、網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)等領(lǐng)域擁有深厚鉆研基礎(chǔ)，熟悉中藥復(fù)雜組分系統(tǒng)的藥效評價(jià)與機(jī)造解析步驟；具備多組學(xué)（基因組、蛋白質(zhì)組、代謝組）數(shù)據(jù)分析能力；有 AI+中醫(yī)藥交叉鉆研經(jīng)驗(yàn)，或承擔(dān)過國度級中藥現(xiàn)代化有關(guān)項(xiàng)目者優(yōu)先
?？赡転楦鹜ńj(luò)膠囊的組分精準(zhǔn)操控、靶點(diǎn)鑒別、新適應(yīng)癥挖掘提供專業(yè)支持；

3.臨床醫(yī)療機(jī)構(gòu)或臨床試驗(yàn)CRO公司：在腦血管疾病，出格是缺血性腦卒中及卒中有關(guān)疾病的預(yù)防、醫(yī)治與康復(fù)方面擁有豐碩的臨床經(jīng)驗(yàn)和較高的學(xué)術(shù)影響力；具備組織多中心臨床試驗(yàn)的能力，占有成熟的臨床鉆研網(wǎng)絡(luò)和受試者資源；可能針對本項(xiàng)目挖掘的新適應(yīng)癥及優(yōu)化后的產(chǎn)品，發(fā)展高質(zhì)量的臨床驗(yàn)證鉆研，加快從嘗試室成就向臨床利用轉(zhuǎn)化，為產(chǎn)品升級提供高級別循證醫(yī)學(xué)證據(jù)
。擁有藥物臨床試驗(yàn)機(jī)構(gòu)（GCP）資質(zhì)或承擔(dān)過國度級腦卒中臨床鉆研項(xiàng)目者優(yōu)先；

4.本項(xiàng)主張專家團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)為多學(xué)科交叉團(tuán)隊(duì)，至少涵蓋以下領(lǐng)域：

（1）人為智能領(lǐng)域：具備多智能體系統(tǒng)、強(qiáng)化進(jìn)建、知識(shí)圖譜、 天然說話處置等主題技術(shù)研發(fā)能力；

（2）機(jī)械人自動(dòng)化領(lǐng)域：具備生物醫(yī)藥自動(dòng)化嘗試系統(tǒng)設(shè)計(jì)與集成能力；

（3）中藥學(xué)/藥理學(xué)領(lǐng)域：熟悉中藥成分分析、藥效評價(jià)、機(jī)造鉆研步驟；

（4）系統(tǒng)生物學(xué)/生物信息學(xué)領(lǐng)域：具備多組學(xué)數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)鉆研經(jīng)驗(yàn)；

（5）團(tuán)隊(duì)掌管人應(yīng)擁有高級職稱或相當(dāng)水平，在有關(guān)領(lǐng)域有 5 年以上鉆研經(jīng)驗(yàn)；主題成員應(yīng)承擔(dān)過國度級/省級沉大科研項(xiàng)目，擁有 AI+生物醫(yī)藥交叉鉆研成功案例者優(yōu)先，擁有海表鉆研經(jīng)歷或國際合作經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先
。

1.硬件系統(tǒng)：建成首套齊全的“AI+高通量原代細(xì)胞出產(chǎn)智慧嘗試室”，蘊(yùn)含自動(dòng)化細(xì)胞造就系統(tǒng)、自動(dòng)化藥敏檢測系統(tǒng)、自動(dòng)化多組學(xué)檢測系統(tǒng)、自動(dòng)化液氮存儲(chǔ)系統(tǒng)及配套機(jī)械臂，實(shí)現(xiàn)真正意思上的“無人值守”智慧嘗試室
。

2.軟件平臺(tái)：開發(fā)一套集數(shù)據(jù)采集、治理、存儲(chǔ)、追憶與AI分析于一體的智能化數(shù)據(jù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)全流程數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控與關(guān)環(huán)節(jié)造，躲避人為操風(fēng)格險(xiǎn)，提高樣本數(shù)據(jù)正確性，有效提升新藥研發(fā)的精準(zhǔn)杜纂效能
。

3.知識(shí)產(chǎn)權(quán)：獲得軟件著述權(quán)1-2項(xiàng)
。

4.以本項(xiàng)目平臺(tái)為基礎(chǔ)，對表服務(wù)20家以上機(jī)構(gòu)
。

5.造就一支不少于10人的高水平AI+生物技術(shù)學(xué)科人才團(tuán)隊(duì)
。

（一）合作單元類型

但愿與在性命科學(xué)自動(dòng)化設(shè)備研發(fā)、人為智能算法、生物信息學(xué)分析等領(lǐng)域擁有當(dāng)嚇著勢的企業(yè)、高；蚩蒲性核⒄購獻(xiàn)
。優(yōu)先思考具備以下前提的單元：

企業(yè)：擁有自動(dòng)化產(chǎn)線設(shè)計(jì)、智能造作系統(tǒng)集成經(jīng)驗(yàn)的科技型企業(yè)，具備AI算法開發(fā)、大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)建設(shè)經(jīng)驗(yàn)的企業(yè)優(yōu)先
。

高校/科研院所：在人為智能、模式鑒別、生物信息學(xué)或合成生物學(xué)領(lǐng)域占有國度級沉點(diǎn)嘗試室或工程中心的高校院所
。

（二）對專家及團(tuán)隊(duì)要求

團(tuán)隊(duì)布景：團(tuán)隊(duì)成員應(yīng)具備交叉學(xué)科布景，主題成員需在、細(xì)胞生物學(xué)、自動(dòng)化節(jié)造、推算機(jī)視覺、機(jī)械進(jìn)建或生物信息學(xué)領(lǐng)域有深厚的理論功底和豐碩的工程實(shí)際經(jīng)驗(yàn)
。

技術(shù)水平：在AI算法領(lǐng)域，應(yīng)擁有處置生物醫(yī)學(xué)圖像、多模態(tài)數(shù)據(jù)（基因、蛋白、影像）的成熟經(jīng)驗(yàn)；在自動(dòng)化領(lǐng)域，應(yīng)具備復(fù)雜系統(tǒng)集成（如機(jī)械臂、液體工作站、造就箱聯(lián)動(dòng)）的成功案例
。團(tuán)隊(duì)掌管人應(yīng)主持過國度級或省部級沉大科技項(xiàng)目，并占有與生物醫(yī)藥企業(yè)合作的經(jīng)歷
。

合作模式：可能與項(xiàng)目牽頭單元縝密合作，共同攻克技術(shù)難點(diǎn)
。但愿揭榜方可能派駐主題技術(shù)人員參加結(jié)合研發(fā)，共同進(jìn)行軟件算法開發(fā)、系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)試等工作，并在數(shù)據(jù)尺度造訂、模型驗(yàn)證等方面提供專業(yè)支持
。

成就指標(biāo)：

1.獲得1-2個(gè)擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的TTX特異性結(jié)合載體（化合物或資料），包封率≥85%，載藥量≥10%

2.實(shí)現(xiàn)1個(gè)寵物鎮(zhèn)痛藥候選造劑（口服液或注射液）的齊全處方及造備工藝
。

3.開發(fā)1套基于AI的載體-藥物虛構(gòu)篩選模型及軟件，集成數(shù)據(jù)治理、算法服務(wù)、資源調(diào)度、可視化及匯報(bào)生成功能；

4.形成1套用于預(yù)測TTX復(fù)合物犬/貓?bào)w內(nèi)藥代動(dòng)力學(xué)的推算機(jī)仿照系統(tǒng)

5.申請發(fā)現(xiàn)專利4項(xiàng)
。

6.造訂企業(yè)尺度1項(xiàng)（寵物鎮(zhèn)痛藥質(zhì)量節(jié)造尺度）

7.實(shí)現(xiàn)寵物藥的IIT一項(xiàng)
。

降本與增效：

研發(fā)效能提升：與傳統(tǒng)嘗試篩選相比，AI模型將載體篩選周期從12-18個(gè)月縮短至4-6個(gè)月，成本降低50%以上，造劑工藝批間差距≤5%，制品率≥95%

產(chǎn)業(yè)化與“雙招雙引”：

項(xiàng)目執(zhí)行期內(nèi)（2年）實(shí)現(xiàn)針對慢性疼痛適應(yīng)癥的鉆研者提議臨床鉆研（IIT）登記1項(xiàng)
。

引進(jìn)AI算法、藥物造劑、獸醫(yī)藥理方向省級以上高檔次人才至少2名
。

與至少1家省表或境表頭部寵物藥企或CRO機(jī)構(gòu)達(dá)成技術(shù)合作或成就轉(zhuǎn)化意向
。

帶頭新增就業(yè)不少于15人
。

（一）合作單元類型

但愿與在人為智能與合成生物學(xué)交叉領(lǐng)域擁有凸起優(yōu)勢的高；蚩蒲性核⒄購獻(xiàn)
。合作單元應(yīng)具備生物造作、藥物遞送等方面的鉆研堆集，同時(shí)在機(jī)械進(jìn)建、過程建模等人為智能領(lǐng)域擁有較強(qiáng)的算法開發(fā)能力，具備“干濕結(jié)合”的鉆研能力，可能將推算設(shè)計(jì)與嘗試驗(yàn)證、工業(yè)出產(chǎn)有效銜接
。優(yōu)先選擇與安徽省內(nèi)企業(yè)已有研發(fā)基礎(chǔ)、熟悉生物造作或生物醫(yī)藥行業(yè)需要、可能急劇響應(yīng)產(chǎn)業(yè)化利用的科研團(tuán)隊(duì)
。

（二）專家及團(tuán)隊(duì)要求

團(tuán)隊(duì)掌管人應(yīng)在生物造作、藥物模型構(gòu)建領(lǐng)域有持久堆集，主持過國度級或省部級沉大科研項(xiàng)目，具備嘗試室成就向產(chǎn)業(yè)化轉(zhuǎn)化的現(xiàn)實(shí)經(jīng)驗(yàn)，可能兩全生物學(xué)、工程學(xué)和信息科學(xué)等多方向協(xié)同攻關(guān)
。

團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)在以下三個(gè)方向擁有顯著優(yōu)勢：

1.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品篩選與優(yōu)化

具備高通量篩選、誘變育種或定向進(jìn)化等方面的現(xiàn)實(shí)利用經(jīng)驗(yàn)，善于TTX特異性載體資料的篩選與優(yōu)化，可能成立載體結(jié)構(gòu)特點(diǎn)與包封率、載藥量、不變性等關(guān)鍵機(jī)能之間的關(guān)聯(lián)模型，領(lǐng)導(dǎo)高效載體的理性設(shè)計(jì)
。

2.體表開釋與體內(nèi)PK智能建模方向

具備在線/急劇檢測技術(shù)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)（如光譜、波譜等），把握過程數(shù)據(jù)建模步驟，可能針對關(guān)鍵參數(shù)成立急劇檢測或預(yù)測模型
。具備機(jī)械進(jìn)建、深度進(jìn)建算法開發(fā)能力，擅利益理多變量功夫序列數(shù)據(jù)，開發(fā)智能節(jié)造或預(yù)測模型，如體表開釋行為的急劇檢測與建模，以及基于體表開釋曲線預(yù)測犬/貓?bào)w內(nèi)藥代動(dòng)力學(xué)行為（體內(nèi)表有關(guān)性IVIVC模型）
。

3.數(shù)字孿生與工藝放風(fēng)雅向

可能將機(jī)理模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型相結(jié)合，構(gòu)建過程混合模型，具備模型在線更新和校對技術(shù)，在本項(xiàng)目中用于造劑工藝（如凍干、無菌過濾）的數(shù)字孿生建模與工藝放大預(yù)測
。

（三）合作內(nèi)容與方式

揭榜方重要掌管以下工作：

AI載體篩選平臺(tái)建設(shè)：發(fā)展載體結(jié)構(gòu)-機(jī)能數(shù)據(jù)挖掘、關(guān)聯(lián)模型成立、候選載體預(yù)測與評價(jià)，篩選出擁有高包封率（≥85%）和高載藥量（≥10%）的TTX特異性結(jié)合載體
。

體內(nèi)表有關(guān)性預(yù)測模型開發(fā)：利用遷徙進(jìn)建或物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等步驟，成立體表開釋行為到犬/貓?bào)w內(nèi)藥代動(dòng)力學(xué)參數(shù)的映射模型，實(shí)現(xiàn)虛構(gòu)生物等效性評估
。

合作方式可采取結(jié)合攻關(guān)、技術(shù)征詢、人才結(jié)合造就等多種大局
。項(xiàng)目采取“揭榜掛帥”機(jī)造，揭榜方需承諾投入相應(yīng)技術(shù)力量，定期實(shí)現(xiàn)各項(xiàng)鉆研工作，合作成就優(yōu)先在企業(yè)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)化利用
。

（一）關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)

1.篩選出5～20個(gè)優(yōu)選序列進(jìn)行生物學(xué)驗(yàn)證，別離實(shí)現(xiàn)針對金黃色葡萄球菌、痤瘡丙酸桿菌、馬拉色菌等分歧致病菌的靶向抗菌肽研發(fā)

2.開發(fā)的靶向抗菌肽針對皮膚微生態(tài)影響顯著優(yōu)于傳統(tǒng)抗菌肽及抗生素

（二）成就大局

1.知識(shí)產(chǎn)權(quán)：申請國度發(fā)現(xiàn)專利2項(xiàng)
。

2.技術(shù)匯報(bào)與數(shù)據(jù)：產(chǎn)出天蠶素A和菌絲霉素衍生的高活性抗菌肽先導(dǎo)分子及其嘗試驗(yàn)證匯報(bào)
。

3.推動(dòng)不少于2條高潛力候選分子與造藥企業(yè)達(dá)成合作意向或技術(shù)授權(quán)
。

4.項(xiàng)目成就直接或間接帶頭新增產(chǎn)值不低于400萬元
。

（三）提質(zhì)、降本、增效

通過AI精準(zhǔn)設(shè)計(jì)，顯著提升候選抗菌肽的廣譜抗菌活性與安全性，降低傳統(tǒng)隨機(jī)突變導(dǎo)致的活性和毒性不成控風(fēng)險(xiǎn)；成立AI預(yù)測與嘗試活性之間的回歸模型，提升后續(xù)研發(fā)的預(yù)測正確性
。與傳統(tǒng)濕嘗試篩選相比，將候選分子篩選成本降低（削減無效合成與沉復(fù)嘗試）；將新型抗菌肽候選分子發(fā)現(xiàn)周期壓縮，研發(fā)效能提升2～3倍；單個(gè)項(xiàng)目可產(chǎn)出上千條高質(zhì)量虛構(gòu)候選序列，濕嘗試驗(yàn)證通量提升
。

（四）“雙招雙引”及產(chǎn)業(yè)帶頭

1.人才招引：依附項(xiàng)目引進(jìn)AI造藥、推算生物學(xué)、多肽化學(xué)等領(lǐng)域人才1～2名，造就復(fù)合型技術(shù)骨干3名
。

2.產(chǎn)業(yè)賦能：項(xiàng)目成就將直接賦能大健康和生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)
。篩選出的強(qiáng)靶向性、高活性、低毒性抗菌肽序列，可作為優(yōu)質(zhì)皮膚表用原料，利用于醫(yī)用敷料、祛痘、敏感肌建護(hù)及術(shù)后抗習(xí)染等日化與醫(yī)療器械領(lǐng)域
。通過技術(shù)成就轉(zhuǎn)化，有效代替?zhèn)鹘y(tǒng)抗生素，推動(dòng)我省綠色生物造作產(chǎn)業(yè)發(fā)展，輻射帶頭下游原料藥合成、職能性護(hù)膚品加工等生物醫(yī)藥全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展
。

（一）合作單元類型

意向揭榜方應(yīng)為擁有獨(dú)立法人資格的高校、科研院所、科技型企業(yè)，在皮膚醫(yī)學(xué)、藥學(xué)、推算生物學(xué)、結(jié)構(gòu)生物學(xué)等領(lǐng)域具備深厚學(xué)術(shù)積淀且占有國度級/省部級科研平臺(tái)的高校、科研院所、科技型企業(yè)參加
。

（二）專家及團(tuán)隊(duì)要求

1.鉆研方向

團(tuán)隊(duì)須具備以下主題方向的鉆研堆集：

（1）AI4S與推算生物學(xué)：深度把握大分子三維結(jié)構(gòu)預(yù)測、全原壯輾視柔性對接、生物膜特異性脂質(zhì)自由能精算等前沿算法；擁有驅(qū)動(dòng)大說話模型、擴(kuò)散概率模型（如 BoltzGen、Boltz-2等架構(gòu)）發(fā)展萬級以上超大規(guī)模多肽序列受控天生的實(shí)操經(jīng)驗(yàn)
。

（2）職能性多肽理性設(shè)計(jì)與沉組造作：擁有抗菌肽（AMPs）作用機(jī)造解析、界面匹配質(zhì)量（ipTM）優(yōu)化及基于工程酵母（如畢赤酵母系統(tǒng)）的排泄表白與密碼子理性優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)
。

（3）皮膚微生態(tài)與創(chuàng)面藥理學(xué)：把握皮膚常見致病菌（金黃色葡萄球菌、痤瘡丙酸桿菌、馬拉色菌）的造就及生物活性評價(jià)技術(shù)，熟悉多肽在復(fù)雜創(chuàng)面理化微環(huán)境下的降解動(dòng)力學(xué)
。

具備以下方向者優(yōu)先：在沉組彈性蛋白（Elastin）、膠原蛋白（Collagen）等護(hù)膚類職能多肽的AI序列優(yōu)化、空間構(gòu)象解析、細(xì)胞表基質(zhì)（ECM）建護(hù)及沉組表白領(lǐng)域具備深厚鉆研堆集與產(chǎn)業(yè)化轉(zhuǎn)化經(jīng)驗(yàn)者
。

2.人才配置

團(tuán)隊(duì)領(lǐng)武士物：須擁有有關(guān)專業(yè)博士學(xué)位，在生物信息學(xué)、基因組學(xué)或AI驅(qū)動(dòng)的生物醫(yī)藥/功效蛋白設(shè)計(jì)領(lǐng)域擁有扎實(shí)的科研功底；作為掌管人主持過國度級科研項(xiàng)目（如國度天然科學(xué)基金）、省天然科學(xué)基金項(xiàng)目或教育廳沉大/沉點(diǎn)科研項(xiàng)目，以及作為第一作者或通訊作者頒發(fā)過護(hù)膚類蛋白設(shè)計(jì)及功效評價(jià)的有關(guān)SCI論文
。

梯隊(duì)結(jié)構(gòu)：團(tuán)隊(duì)主題成員不少于5人，應(yīng)涵蓋AI算法、分子動(dòng)力學(xué)仿照、合成生物學(xué)沉組發(fā)酵、藥效與細(xì)胞毒性評價(jià)等方向，分工明確
。

人員數(shù)量：直接參加本項(xiàng)主張研發(fā)人員不少于10人，其中博士或副高及以上職稱人怨丶比不低于40%
。

3.科研資源

應(yīng)具備以下平臺(tái)或能力：

（1）高機(jī)能推算資源：占有支持大規(guī)模深度進(jìn)建模型推理、散布式受控采樣及全原子動(dòng)力學(xué)仿照的高機(jī)能GPU推算集群或推算節(jié)點(diǎn)
。

（2）合成生物學(xué)與多肽/蛋白造備平臺(tái)：具備工程菌株基因高拷貝整合、自動(dòng)節(jié)造高密度發(fā)酵罐補(bǔ)料發(fā)酵能力，以及完整的蛋白質(zhì)/多肽分離純化（超濾截留/造備型 HPLC）與高分辨質(zhì)譜（LC-MS/MS）定性定量鑒定設(shè)備
。

（3）生物活性評價(jià)平臺(tái)：占有二級生物安全（BSL-2）嘗試室，可發(fā)展特定致病微生物（金葡菌、痤瘡菌、馬拉色菌）的抑菌動(dòng)力學(xué)（MIC/MBC）及人角質(zhì)形成細(xì)胞（HaCaT）的選擇性細(xì)胞毒性評價(jià)試驗(yàn)
。

4.研發(fā)實(shí)力

團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)擁有以下能力：

（1）團(tuán)隊(duì)近四年在生物信息、人為智能、多肽或沉組職能蛋白領(lǐng)域頒發(fā)過高水平SCI論文不少于3篇，或占有有關(guān)發(fā)現(xiàn)專利；

（2）具備齊全的項(xiàng)目治理系統(tǒng)和質(zhì)量節(jié)造能力，可能按時(shí)交付階段性成就；

（3）可能針對本項(xiàng)主張四項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)難題提出創(chuàng)新性、可行性兼?zhèn)涞募夹g(shù)規(guī)劃
。

（三）優(yōu)先支持前提

具備以下前提者優(yōu)先思考：團(tuán)隊(duì)主題成員曾作為掌管人或骨干參加過國度沉點(diǎn)研發(fā)打算、省沉點(diǎn)研發(fā)打算或企業(yè)沉大橫向技術(shù)攻關(guān)項(xiàng)目
。

一、主題成就

本項(xiàng)目縈繞電纜護(hù)套高分子資料基礎(chǔ)鉆延注高機(jī)能護(hù)套資料設(shè)計(jì)、護(hù)套擠塑過程優(yōu)化和出產(chǎn)質(zhì)量在線鑒別，沉點(diǎn)交付以下主題成就：

（1）?AI輔助高機(jī)能電纜護(hù)套資料篩選與機(jī)能評價(jià)數(shù)據(jù)庫：成立企業(yè)自有護(hù)套資料配方與機(jī)能數(shù)據(jù)庫，覆蓋耐低溫、低煙無鹵阻燃、耐寒抗老化等機(jī)能數(shù)據(jù)，形成1套AI輔助配方篩選系統(tǒng)
。

（2）?護(hù)套厚度精準(zhǔn)節(jié)造與物料成本AI分析系統(tǒng)：建設(shè)1套護(hù)套厚杜纂物料成本AI分析系統(tǒng)，接入MES、米沉系統(tǒng)、能耗采集、線邊倉等數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)擠塑輔助調(diào)節(jié)、物料超耗預(yù)警和訂單級成本異常追憶
。

（3）?AI視覺計(jì)米誤差賠償與過程質(zhì)量異學(xué)問別系統(tǒng)：建設(shè)1套AI視覺計(jì)米與質(zhì)量異學(xué)問別系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)線纜活動(dòng)狀態(tài)鑒別、計(jì)米誤差賠償、繞包異學(xué)問別和過程質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警
。

（4）知識(shí)產(chǎn)權(quán)：申請發(fā)現(xiàn)專利2項(xiàng)、實(shí)用新型專利3項(xiàng)，軟件著述權(quán)2-4項(xiàng)

二、關(guān)鍵績效指標(biāo)

項(xiàng)目建成后，縈繞電纜護(hù)套高分子資料基礎(chǔ)鉆延注AI輔助配方篩選、護(hù)套厚杜纂物料成本管控、AI視覺計(jì)米及過程質(zhì)量鑒別，設(shè)置以下關(guān)鍵績效指標(biāo)：

在護(hù)套資料篩選方面，將成立不少于30組資料配方及機(jī)能數(shù)據(jù)的企業(yè)自罕見據(jù)庫，形成1套AI輔助配方篩選系統(tǒng)，推薦不少于2組候選配方并實(shí)現(xiàn)幼試或中試驗(yàn)證；候選資料低溫機(jī)能較現(xiàn)用資料有所提升，氧指數(shù)不低于28%，煙密度降低或達(dá)到有關(guān)尺度要求
。在耐寒抗老化方面，將推薦不少于2組優(yōu)化配方并實(shí)現(xiàn)加快老化驗(yàn)證；候選資料拉伸強(qiáng)度維持率不低于12.5%，斷裂伸長率維持率不低于180%，低溫彎曲試驗(yàn)不開裂
。

在護(hù)套厚杜纂物料成本管控方面，系統(tǒng)接入不少于3類關(guān)鍵數(shù)據(jù)源，實(shí)現(xiàn)物料超耗、厚度冗余和成本異學(xué)問別；資料損耗降低3%—5%，沉點(diǎn)訂單物料異學(xué)問別正確率不低于95%，人為成本核算和異常排查功夫降低30%以上
。

在AI視覺計(jì)米與過程質(zhì)量鑒別方面，實(shí)現(xiàn)不少于2類典型線纜規(guī)格現(xiàn)場驗(yàn)證；計(jì)米誤差降低5%以上，典型缺點(diǎn)鑒別正確率不低于95%，異常預(yù)警響應(yīng)功夫節(jié)造在0.5秒以內(nèi)
。項(xiàng)目執(zhí)行后，提升京儀股份護(hù)套資料自主研發(fā)、AI配方篩選、過程智能節(jié)造和質(zhì)量在線鑒別能力，形成可復(fù)造推廣的AI賦能資料研發(fā)與智能造作利用示范
。

三、產(chǎn)業(yè)帶頭與“雙招雙引”

項(xiàng)目執(zhí)行期內(nèi)，造就內(nèi)部AI利用與運(yùn)維人才不少于10人
。打造AI賦能電纜造作的創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)新場景，形成可復(fù)造、可推廣的標(biāo)桿成就，闡揚(yáng)示范帶作為用，引領(lǐng)線纜產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、高質(zhì)量發(fā)展
。

1.企衣糞合作對象：優(yōu)先面向人為智能、AI4S、資料信息學(xué)、高分子資料、機(jī)械視覺、工業(yè)軟件、智能造作等領(lǐng)域的科技型企業(yè)發(fā)展合作
。合作企業(yè)應(yīng)具備AI算法研發(fā)、工業(yè)現(xiàn)場部署、軟硬件系統(tǒng)集成和項(xiàng)目交付能力，可能縈繞AI4S、高分子資料、資料配方篩選、阻燃耐寒抗老化資料、擠塑工藝優(yōu)化、機(jī)械視覺計(jì)米與質(zhì)量鑒別等場景提供成熟解決規(guī)劃或工程化落地經(jīng)驗(yàn)，并具備有關(guān)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)、軟件著述權(quán)、專利或典型利用案例
。

2.高校與科研院所：激勵(lì)與人為智能、高分子資料、資料信息學(xué)、阻燃耐候資料、資料成型加工、工業(yè)大數(shù)據(jù)、機(jī)械視覺等方向擁有鉆研基礎(chǔ)的高校和科研院所發(fā)展合作
。合作單元應(yīng)具備深度進(jìn)建模型訓(xùn)練、工業(yè)視覺檢測、多源數(shù)據(jù)融合、工藝參數(shù)建模、智能節(jié)造優(yōu)化等方面的科研能力，可能為項(xiàng)目提供算法研發(fā)、模型優(yōu)化、技術(shù)驗(yàn)證和人才支持
。

3.專家團(tuán)隊(duì)要求：項(xiàng)目掌管人應(yīng)擁有人為智能、智能造作、工業(yè)軟件或自動(dòng)化節(jié)造有關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，具備較強(qiáng)的技術(shù)組織、項(xiàng)目治理和產(chǎn)業(yè)化落地能力
。主題團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)涵蓋高分子資料、資料配方設(shè)計(jì)、資料機(jī)能測試、AI算法、資料數(shù)據(jù)建模、機(jī)械視覺、擠塑工藝和工業(yè)軟件開發(fā)等方向
。

4.合作模式：項(xiàng)目采取“企業(yè)提出場景需要、揭榜方提供技術(shù)規(guī)劃、雙方結(jié)合開發(fā)驗(yàn)證、現(xiàn)場集成利用”的合作模式
。揭榜方掌管AI資料篩選步驟、配方優(yōu)化模型、資料機(jī)能預(yù)測步驟、視覺鑒別算法、數(shù)據(jù)接口和利用系統(tǒng)建設(shè)；京儀股份掌管出產(chǎn)場景、資料試造、擠塑驗(yàn)證、檢測數(shù)據(jù)和產(chǎn)品利用驗(yàn)證
。項(xiàng)目成就可憑據(jù)合作約定形成專利、軟著、利用示范和后續(xù)產(chǎn)業(yè)化推廣成就
。

一、成就大局

1.主題軟件系統(tǒng)與模型：實(shí)現(xiàn)“食管癌動(dòng)態(tài)自適應(yīng)放AI輔助系統(tǒng)”1 套，內(nèi)含基于AI

的影像加強(qiáng)與沉建

？欏⒍嗍畢喟星拔＜捌鞴僮遠(yuǎn)椿

？欏⑷諍系賾蛺氐愕姆縵

預(yù)測

？榧白允視Υ蛩閿嘔

？
。提供適配基層的輕量化部署包
。

2.數(shù)據(jù)庫構(gòu)建：建成含多時(shí)相CT/MRI、影像沉建前后對比數(shù)據(jù)的安徽省食管癌多中心尺度化數(shù)據(jù)庫（≥200例）
。

3.知識(shí)產(chǎn)權(quán)與尺度：申請影像沉建、靶區(qū)勾畫有關(guān)發(fā)現(xiàn)專利3-4項(xiàng)，軟件著述權(quán)3-4項(xiàng)，

頒發(fā)SCI/中文主題論文2-3篇
。參加造訂省級放療AI利用規(guī)范1項(xiàng)
。

4.示范與平臺(tái)：建成省級食管癌智能放療示范基地1個(gè)，搭建云端-邊緣協(xié)同服務(wù)平臺(tái)，

實(shí)現(xiàn)省級-基層醫(yī)院的數(shù)據(jù)互聯(lián)與模型迭代
。

二、關(guān)鍵績效指標(biāo)（聚焦臨床評估尺度）

（一）提質(zhì)指標(biāo)：嚴(yán)格切合幾何學(xué)、劑量學(xué)與臨床尺度

1.影像質(zhì)量保險(xiǎn)：AI 影像沉建

？樾柙諼夼潿允菹率迪治庇叭コ攵嗄Ｌ唬–BCT

至打算 CT），沉建后圖像用于勾畫的 DSC 值提升不低于 10%
。低劑量圖像沉建速度

達(dá)到實(shí)時(shí)級別
。

2.幾何學(xué)一致性（主題勾畫指標(biāo)）：

2.1 大體腫瘤體積/臨床靶區(qū)：經(jīng)過自適應(yīng)AI系統(tǒng)勾畫，醫(yī)治分次間大體腫瘤體積的 DSC 值中位數(shù)必須≥0.87，臨床靶區(qū)DSC值中位數(shù)≥0.84；形變顯著的食管下段及胃食管結(jié)合部， 其DSC值不得低于0.75
。當(dāng)初次自動(dòng)勾畫DSC低于0.6時(shí)，系統(tǒng)須自動(dòng)觸發(fā)人為復(fù)核與建改預(yù)警
。

2.2 整體一致性：通過融合全局與部門特點(diǎn)、引入三維空間陸續(xù)性約束，解除斷續(xù)、孔洞

等謬誤，確保宰割了局的體積有關(guān)性與滑潤度切合醫(yī)生評價(jià)
。

3.劑量學(xué)正確性（臨床接受閾值）：

3.1 絕對劑量差距：基于 AI 勾畫與資深醫(yī)生勾畫天生的兩份放療打算，危及器官（肺、 心臟、脊髓）的最大點(diǎn)劑量或均勻劑量差距<1Gy
。

3.2 體積劑量差距：危及器官接受的關(guān)鍵劑量體積指標(biāo)（如肺 V20、V5，心臟 V30）差距<1%
。

3.3 靶區(qū)劑量覆蓋度（V95%）差距無統(tǒng)計(jì)學(xué)意思，確保醫(yī)治質(zhì)量不因勾畫方式扭轉(zhuǎn)而受損
。

（二）降本與增效

1.效能提升：經(jīng)影像加強(qiáng)及自動(dòng)勾畫后，單例打算總體設(shè)計(jì)功夫從3-5天縮短至30分鐘內(nèi)
。自動(dòng)勾畫了局經(jīng)醫(yī)生輕微批改率低于30%，效能提升75%以上
。

2.資源下沉：基層醫(yī)院食管癌患者本地醫(yī)治率提升至80%以上，省級中心有關(guān)接診壓力

降低40%
；頰呷司且攪樸枚戎С黿檔50%
。

3.削減并發(fā)癥開銷：因靶區(qū)遺漏導(dǎo)致的復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)降低40%，嚴(yán)沉放射性肺炎、心包炎發(fā)

生率相對降落30%，對應(yīng)人均醫(yī)治用度削減超5000元
。

（三）“雙招雙引”

1.人才造就：引進(jìn)醫(yī)學(xué)AI、醫(yī)學(xué)物理領(lǐng)域高檔次人才3-5名，為基層定向培訓(xùn)能操作 AI

系統(tǒng)的物理師/技師不少于20 名
。

2.技術(shù)推廣：成立“AI 影像沉建-動(dòng)態(tài)勾畫-地域特點(diǎn)融合”的技術(shù)系統(tǒng)，推廣至省表食管癌高發(fā)地域至少 2 家醫(yī)療中心，打造可復(fù)造的尺度化范式
。

本項(xiàng)目面向安徽省食管鱗癌放療的臨床痛點(diǎn)，研發(fā)起態(tài)自適應(yīng) AI 輔助系統(tǒng)
?，F(xiàn)誠邀擁有高水平研發(fā)實(shí)力及醫(yī)工融合經(jīng)驗(yàn)的單元揭榜
。具體要求如下：

一、總體要求

揭榜單元須具備雄厚的醫(yī)學(xué)人為智能研發(fā)實(shí)力，占有美滿的醫(yī)工交叉團(tuán)隊(duì)
。近三年內(nèi)涵多

模態(tài)影像深度進(jìn)建、醫(yī)療 AI 系統(tǒng)輕量化部署等方向有扎實(shí)的鉆研基礎(chǔ)與顯著成就
。優(yōu)先支持

產(chǎn)學(xué)研醫(yī)結(jié)合體揭榜，能整合算法、臨床、器械及基層推廣資源
。

二、主題技術(shù)研發(fā)能力

動(dòng)態(tài)靶區(qū)與器官宰割技術(shù)：需把握面向多時(shí)相 CT/MRI 的非剛性配準(zhǔn)、幼樣本及弱監(jiān)督進(jìn)建算法
。具備開發(fā)高精度（Dice≥0.88，Hausdorff 距離≤5mm）的食管癌原發(fā)灶、淋趨附及心臟、脊髓、肺、臂叢等危及器官自動(dòng)宰割模型的能力，能應(yīng)對腫瘤退縮導(dǎo)致邊緣吞吐、空腔形成等極端情況
。

多模態(tài)、多維度數(shù)據(jù)融合技術(shù)：具備處置影像組學(xué)、劑量組學(xué)、基因組學(xué)（如 TP53、CDKN2A）、臨床養(yǎng)吩燉估及盛行病學(xué)數(shù)據(jù)（腌造、熱燙飲食）等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)
。能構(gòu)建數(shù)據(jù)與知識(shí)雙驅(qū)動(dòng)的可詮釋性 AI 模型，實(shí)現(xiàn)個(gè)別化腫瘤退縮率預(yù)測（誤差<15%）、放射性肺炎/心包炎風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測（AUC>0.8）及生計(jì)預(yù)測（C-index>0.7）
。

輕量化與邊緣推算技術(shù)：精通模型剪枝、量化、知識(shí)蒸餾等壓縮技術(shù)，具備將 AI 模型適配至縣級醫(yī)院通例 CPU/低端 GPU 推算設(shè)備的能力
。占有云端-邊緣協(xié)同系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，能實(shí)現(xiàn)脫敏數(shù)據(jù)下的離線推理與在線模型迭代，保險(xiǎn)數(shù)據(jù)安全與系統(tǒng)不變性
。

可詮釋性 AI 與交互系統(tǒng)開發(fā)：具備開發(fā)把穩(wěn)力熱力爭、類似病例檢索、特點(diǎn)貢獻(xiàn)度分析（如Shapley 值）等可視化詮釋

？櫚哪芰
。能設(shè)計(jì)零培訓(xùn)職守的敦睦交互界面，并支持醫(yī)生在線交互式建改與探查
。

三、團(tuán)隊(duì)與設(shè)施前提

人才行列：應(yīng)組建蘊(yùn)含醫(yī)學(xué) AI 算法專家、軟件工程師在內(nèi)的跨學(xué)科主題團(tuán)隊(duì)
。項(xiàng)目掌管人應(yīng)有博士學(xué)位，在人為智能方向有肯定影響力
。

研發(fā)設(shè)施：具備高機(jī)能 GPU 推算集群、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與安整系統(tǒng)及軟件開發(fā)測試環(huán)境
。具備或可接入放療打算系統(tǒng)、醫(yī)用加快器等真實(shí)設(shè)備進(jìn)行算法驗(yàn)證
。

項(xiàng)目治理：有承擔(dān)國度級或省部級沉大科研項(xiàng)主張治理經(jīng)驗(yàn)，能確保在項(xiàng)目周期內(nèi)實(shí)現(xiàn)所有技術(shù)指標(biāo)與查核指標(biāo)，并共同實(shí)現(xiàn)財(cái)政審計(jì)
。

四、地域與協(xié)同要求

優(yōu)先思考在安徽省內(nèi)設(shè)有研發(fā)的單元
。揭榜方須承諾與需要方（我院）深度合作，共享數(shù) 據(jù)、模型及鉆研成就，共同推動(dòng)我省食管癌放療技術(shù)同質(zhì)化發(fā)展
。