药物研发具有周期长、投入大、风险高的特点，探索人工智能技术在药物发现与研发中的应用，可大幅提高药物研发效率。本项目拟建设全流程Al创新药研发平台，搭建应用于生物计算领域的超级计算机集群，开发基于深度学习的超大规模蛋白预训练模型、图神经网络靶点预测模型、分子生成模型、高通量虚拟筛选及化合物成药性预测模型，实现生物医药领域小分子创新药的精准设计与开发。

本公司是一家建筑、建材的企业，是经国家相关部门批准注册的企业，主营高分子套装门、免漆套装门。中国是木材消费大国，对木材需求量巨大，所需要的材料也越来越多元化。随着市场上高端定制家居门的不断增加，对木门木材的质量、性能、视觉效果等方面提出更高要求的消费者越来越多，而城市居住环境需求对木门的风格、色调、使用感等也有不同的定制需求，所以说一直以来畅销的木门种类、样式都是与市场无法割裂的。同时，作为客户、物业、开发商的连锁客户纷各类采购需求制定，如公寓、小区、写字楼、商场等特殊场所所需的各类环保、防火等特殊技术要求都会对木门的材料和工艺提出更高要求，更加注重环保、可持续发展和造型美观。因此我公司希望随着国内木门市场的不断扩大以及客户、物业、公司等需求定制的不断增加，能够将木门的材料和工艺进行升级，以适应当今市场的需求。

本公司主营果树、花卉、林木、农作物、中药材种植与销售，家禽、家畜、水产养殖与销售，苗木培育，农业科技开发、技术服务及信息咨询。桑椹作为一种富含营养、口感独特的水果，近年来在食品、保健品及医药领域展现出巨大的开发潜力。然而，在推进桑椹深加工和产品开发的过程中，仍面临着一系列挑战与问题。当前市场上桑椹品种繁多，但品质不一，部分品种存在产量低、抗病性差等问题。因此，需要加强对优良品种的选育和改良，提高桑椹的整体品质。由于缺乏统一的种植标准和管理规范，不同产区的桑椹品质差异较大，影响了后续深加工产品的稳定性和一致性。推广标准化种植技术，提高种植管理水平，是解决这一问题的关键。希望联合科研院所共同开发桑椹深加工和产品开发，在种植技术与管理、保鲜与加工技术、产品创新与研发、品牌建设与市场拓展、产业化水平与加工能力、资金投入与设施建设等方面均面临一定的问题和挑战。只有通过不断努力和创新，才能克服这些困难，推动桑椹深加工行业的持续健康发展。

建筑物料的智能供应和仓储调度决策是实现智能建筑工地的核心内容，传统人工管理模式难以实现物料按照施工进度进行智能调度管控。为解决以上问题，本项目拟引入“大模型+多代理”技术，搭建基于自然语言人机对话、多代理协同决策的仓储物料供应系统，实现场内物料智能调配决策、自动运输调度、仓储存量及采购预警等自动供需决策功能，全面提升建筑仓储的物流效率、降低运营成本，保证建材质量。

本公司是国家认定的高新技术和集成电路生产企业，致力于高性能半导体材料的外延研发和生产，主要产品为各种规格型号的硅基外延片、氮化镓和碳化硅外延片。可广泛应用于清洁能源、新能源汽车、航空航天、汽车、计算机、平板电脑、智能手机、家电等领域。目前公司需要6英寸高性能SiC外延技术研究，共同开展对外延缺陷的研究，识别有害缺陷，并研究有害缺陷诱生机理，有效控制缺陷产生，推进碳化硅材料的国产化应用。研制出6英寸高性能SiC外延片，满足该外延片在器件领域的应用。产品达到小批量出货能力。

基于目前钢铁行业板形板廓检测及综合控制的行业共性难题和国外进口在线检测设备的技术壁垒，充分利用唐钢新区新建2050线热连轧机较好的硬件设备和融合工业互联网.大数据.5GAI等数字化前沿技术，构建虚拟板形板廓仪实现智能检测，及决策控制策略，实现板形板廓的高精度.动态闭环控制，助力钢铁行业向“信息化.模型化.智能化”的转型升级。

本公司是一家专用汽车生产与销售的公司，主营业务包括13米、11.5米等仓栏式半挂车，低平板半挂车，自卸车。目前需要为生产的汽车减重，去除或减少一些不必要的装置，不能对车辆的性能和安全性产生影响，需要确保在合理范围内进行减重，并保持车辆的稳定性和安全性。希望在汽车轻量化领域找到符合的机构或企业合作，通过简化车辆的设计，减少不必要的零部件和结构，或采用轻量化设计的发动机和其他车辆零部件，在保证汽车的强度和安全性能的前提下,尽可能地降低汽车的整体质量,提高汽车的动力性,减少能源消耗，从而减轻车辆的整体重量。

在矿产资源勘探和矿山灾害巡查引入四足机器人，利用光纤传感与感知技术，确保足式机器人的地下信号通讯与协同巡查监测；通过搭载无人机，航拍未知区域地形并回传图像，帮助四足机器人快速识别最优路线，结合机器人足关节的感知功能，使机器人自主避障、选择落点，完成矿山多地形行走、跨越、爬行、跳跃、涉水等动作，实现指定地点的矿产资源勘探和近距离灾害巡查；通过搭载机械臂、小型取样设备、背包架、岩石识别相机，替代勘探者完成勘探取样与样品背负任务。

推动钢铁供应链绿色发展成为行业共识，钢铁产品碳足迹中有30%-40%的碳排放来自上游工业品的生产。本项目拟开发钢铁上游大宗工业品绿色供应链碳数据管理平台，建立碳足迹模型及碳数据因子库，融合集成不同运输方式模型，实现上游企业统一管理、PCR的管理、产品碳足迹报告的统一管理。通过对上游大宗工业品碳排放进行统一核算，智能化分析供应链各阶段、环节的碳排放核算，明确碳排放重点环境，指导企业绿色生产制造及绿色采购。

医学行业存在循证证据搜索困难、转化率及报告生成效率低、科研水平不足、医学科普率低等问题。本项目拟依托公司现有大模型进行算法能力优化升级，聚焦医学知识搜索、医学知识分析等服务功能，通过引入搜索排序模型加速和调优技术、外部算力资源，开展模型智能搜索、排序以及RAG等技术难题攻关，优化模型长文本生成能力及精准度，建立全流程的AI医疗服务解决方案，大幅提升医疗行业的临床实践及科研效率。