所需技术类型：智能制造、人工智能技术、生物信息学技术 需求内容： 开滦医疗健康产业集团（开滦总医院）是一所集医疗、教学、科研、预防、康复于一体的国家首批大型三级甲等综合医院。本项目拟建立开滦生物信息库大数据平台，通过云计算、大数据、人工智能等先进技术，整合政府相关管理部门、各级医疗机构及患者个人的诊疗相关数据，对已有健康信息数据进行深度挖掘和分析，发现其中的潜在模式和规律，实现数据互联融合、开放共享，为医院科研分析、慢病管理、远程服务和管理决策等提供支撑。

所需技术类型：快速响应与数据采集技术、高精度数据记录与误差控制技术、 需求内容： 海泰是光伏组件Tier1名单企业，本项目拟引入人工智能、边缘计算等先进技术，研发小型光伏电站储能能量智慧管理系统，实现就地监控、电池系统管理、数据聚合、协同诊断、安全预警等功能，提高储能系统诊断效率和智能化运营水平，降低业主初始投资成本和后期运维成本。

所需技术类型：传感器技术、数据采集与传输技术、实现项目节约目标相关技术 需求内容： 为解决岩土冻结行业智能化水平低、系统运行效率低、严重依赖人工分析等问题，本项目拟利用人工智能技术，结合过往冻结施工经验，建立科学的智能化冻结分析模型，对岩土性质参数、地温参数、水流速度参数、孔斜参数、冷媒剂参数等进行汇集分析，开发岩土冻结智能分析及调控系统，实现对工程的全过程、全方位智能化管控。

所需技术类型：传感器设计与制造技术、物理量转换技术、能量收集技术、无线通信技术、设备集成技术、建模技术、数据可视化技术 需求内容： 以高速铁路、磁悬浮为代表的重大交通基础设施有高安全性要求，当前行业主要聚焦在生产制造链条，缺少对桥梁全寿命周期的服役性能评价方法及标准。本项目旨在以桥梁支座等附属设施作为关键监测节点，基于物联网监测传感技术、人工智能技术，建立数据采集终端系统，搭建智能评估与预测平台，为桥梁结构健康监测、风险评估、寿命分析和科学养护提供数据支撑，进而构建桥梁附属设施数字孪生系统。

所需技术类型：昆虫识别技术、数据处理与模型训练流程优化技术、实时识别性能优化技术 需求内容： 虫害控制是确保农田健康和粮食生产安全的重要环节，对于提高农业综合生产能力意义重大。由于自然环境的复杂性和害虫种类的多样性，传统病虫害监测依赖人工采集，效率低且容易出错，难以处理和分析海量数据。本项目拟基于公司现有虫情监测系统，通过引入先进的图像识别、机器学习和深度学习等技术，加快升级虫情测报设备、扩展害虫识别模型范围，实现害虫动态的即时监控、精确识别和实时预警。

所需技术类型：参数设置与建模技术、AI 识别技术、检测效率与质量提升技术、机器人技术、检测技术、数据管理与分析技术 需求内容： 消防设备产品传统生产模式高度依赖人工，存在误差大、不合格品追溯难等问题。本项目拟基于公司已有的探测器智能装配线，引入人工智能、机器视觉技术，增强消防设备生产关键环节的视觉识别能力，提升视觉识别的准确性和效率，实现PCBA板元件插装焊接环节快速检测、控制器成品外观及功能智能检测，提升企业生产制造智能化水平。

所需技术类型：数据库技术、数据可视化技术、模板引擎技术、传感器与数据采集技术、实时数据处理与分析技术、预警通知技术 需求内容： 聚力勘探是国内岩土钻掘工程装备研发制造的领军企业，本项目拟建设岩土钻掘工程装备智能生产全流程综合管理系统，涵盖生产数据实时显示、物料库存实时管控、生产环节智能化监管等功能，推动审批、人员、库存和设备高效协同，精准控制生产进度和成本，实现柔性生产、人机协作的远程运维协调，从而提高各环节生产效率、降低生产成本。

所需技术类型：算法与模型技术、系统架构与并发处理技术、性能优化技术 需求内容： 德基机械专注于沥青搅拌站设备的研发制造，拥有自主知识产权的飞越智云工业互联网平台。本项目拟对现有工业互联网平台进行智能化升级，围绕设备智能化操作辅助功能，通过引入AI大模型实现设备使用过程中智能故障监测、沥青物料质量预测，并实时提供设备智能化操作辅助建议，推动沥青物料生产全流程数字化管控。

所需技术类型：弹性算力资源池技术、高并发、高速度计算能力技术、高数据存取准确率与可利用率技术、高并发访问支持技术、数字化供应链平台高可用性技术、智能客服技术 需求内容： 传统供应链管理存在需求预测准确性低、运输成本高、运输时效差、配送网络不健全以及物流信息不透明的情况。为解决以上问题，本项目旨在引用大数据和Al技术，重构传统线性供应链管理流程，打造数智化供应链管理中心，为采供双方提供端到端的供应链管理服务，实现供应商协同、招采协同、仓储物流协同、风险管理协同、数据协同等功能，提升整体供应链运营效率，降低运营成本。

所需技术类型：自然语言处理与深度学习技术、算力支持技术、海外私有云数据中心建设技术、海外公有云服务技术 需求内容： 华通线缆集团是国内电力电缆行业的领军企业，构建形成了全球化生产与销售网络。为满足企业全球业务的供应链计划管理需求，本项目拟在现有ERP和SCM系统基础上，规划建设全球化数据中心，引入人工智能、自然语言模型、态势感知及模拟仿真等先进技术，搭建全球供应链智控系统，实现市场需求预测、智能调度管理、供应链及物流的实时协同，提升全球供应链管理效率，降低运营成本。