技术产品需求： 1. 数据泛化与统一控制技术 需提供数据泛化工具和自动化脚本工具，能够兼容并统一控制清洁能源东北分公司所属12个场站的多种品牌和类型网络安全设备，实现信息的集中收集与管理。 2. AI 智能降噪与主动防御技术 技术产品需具备智能降噪能力，能够从海量告警信息中精准识别关键网络安全事件，减少误报和漏报；同时，需提供主动防御技术，以应对未知威胁，提升网络安全事件的准确识别率。 3. 网络安全事件 AI 处置模型 要求构建针对电力行业的网络安全事件 AI 处置模型，该模型需具备深度学习和真实环境训练能力，能够实现对常见安全事件的自动研判和处置，缩短事件响应时间，提高运维效率。 4. 一体化管理平台 需提供一套集成了运行监视、配置查看、档案管理、策略调整和安全事务处理等功能的一体化管理平台，实现网络安全运维的集中化、自动化和智能化。 应用场景项目介绍： 本项目拟在清洁能源东北分公司集控中心，依托人工智能技术，建设一套网络安全事件一体化处置系统。该系统旨在应对集控和场站网络安全设备管理中的挑战，通过统一控制和信息收集，实现对不同品牌和类型网络设备的运行监视、配置查看、档案管理及策略调整等功能。 该系统将利用AI技术提升对网络安全事件的识别和处置能力，以实现从被动防御向主动防御的转变，全面提升网络安全运维效率和保障能力。

技术产品需求： 1. 建立大跨度双向曲线钢桁架自由曲面屋盖系统有限元模型及全过程模拟； 2. 施工过程时效模式研究与关键监测指标提出； 3. 考虑实际安装误差的有限元分析模型与施工偏差影响研究； 4. 模块化设计与施工方法的应用与优化； 5. 极端条件下的安全性验证与试验数据支持； 6. 仿真分析与实际施工相结合的精确控制技术 应用场景项目介绍： 本项目源于大型机场航站楼建设中超大面积、双曲斜交空间桁架与金属屋面一体化建造的重大需求。当前，工程面临一系列痛点：钢结构跨度大、高差显著、形态复杂，导致精准安装与协同施工极具挑战；屋面起伏不规则，高空作业多、工序交叉复杂，使得质量安全控制难度倍增。为解决这些难题，本项目需引入一体化施工协同、三维激光扫描、智能监测等关键技术，通过精细化管理与智能化手段，实现高效、安全、高质量建造，形成可复制、可推广的建造范式。

技术产品需求： 1. 依托物联网、人工智能算法，研发面向货物运输需求预测与运力资源匹配的绿色城配智能调度系统，覆盖园区、城市道路运输、社区网点配送，实现订单动态分发、多仓联动协同、多类型运力即时编组。 2. 基于前置仓规划点位、货运流量、车辆停留时间等信息，结合电力供应与土地条件优化选址，研发基于绿色城配车队补能需求特征的能源管理模型和系统，通过智能管理实现预约充电和资源动态调配。 3. 升级 “首发绿色城配货运平台” 安全防控模块，实现人、车、货全要素的动态安全监管与主动风险防控。 应用场景项目介绍： 本项目旨在响应北京市“平时服务、急时应急”物流保供体系建设的重大战略需求。面对绿色智慧立体导向下的完整城配链路，特别是城市运行应急保供配送体系的抗风险能力和整体韧性提升需求，仍存在技术瓶颈。本项目将推动首发绿色物流公司进一步突破和夯实运输服务过程中的智能调度、能源管理、风险防控等关键技术，逐步形成“园区数字化运营+绿色协同运输+全链条风险监管+韧性应急保供”于一体的首发绿色智慧城配体系。

技术产品需求： 1. 全域智能监控与边缘计算 采用“前端智能摄像机+边缘计算网关+后端AI平台”四层架构，实现全域AI视频监控。前端设备需具备AI算力，边缘网关需对视频数据实时分析，确保告警响应时间≤1秒。 2. 智能机器人巡检 需提供人工智能机器人，实现对风场升压站塔的动态区域巡检，自动识别画面中的目标物，并对人员违章、烟火、设备故障等异常情况进行识别与警告。 3. 技术指标与效益 通过视频与红外融合技术，实现设备异常识别率≥98%，周界入侵响应时间≤1秒。该方案的最终效益是解决风场安全痛点，并满足“智能场站、少人值守”的长期发展目标。 应用场景项目介绍： 本项目旨在解决凉城风电场一期工程在安全生产与智能运维方面的痛点。现有 35kV 集电线路光纤光衰严重，导致风机通讯不稳定；风机内部无视频监控；站内视频监控不智能且无智能巡检功能，严重不满足“无视频不作业”的安全生产要求。该项目拟通过光纤升级、新增人工智能视频监控与智能巡检机器人等手段，全面提升风电场的安全预警、智能识别和长期运营水平，实现从传统运维向智能运维的跨越。

技术产品需求： 1. BIM 融合数字孪生技术 数字化施工：基于 BIM 融合数字孪生技术，实现工程的数字化施工。 虚实映射：实现三维模型和相关信息数据的集成，实时反映物理实体的状态和行为，并对实时数据进行辨识，实现工程的虚实映射融合。 2. 多层次动态智能感知、辨识融合变形控制技术 理论与仿真：基于超大深基坑（群）工程围岩与下覆地层结构性能分析，开展物理机制-数据融合混合驱动的仿真技术研究。 风险预测：定量表征深大基坑工程变形、失稳等规律的时空变异性特征，揭示地基-结构非线性相互作用机理，建立基于目标保护的风险预测方法与安全控制技术。 感知手段：通过监测响应图谱、力学理论、工程原位测试、数值模拟等方式实现。 3. 双曲网壳异型钢结构位形控制关键技术 动态感知与控制：通过三维扫描、物联网追踪定位等方式实现多层次动态智能感知、辨识融合变形控制。 施工精度：通过数据归集分析，实现 BIM+ 数字孪生平台实时数据监控，有效安排施工工序，提高双曲网壳等异型钢结构施工安装精度及位形控制精度，解决复杂工程位形控制难度大的难题。 应用场景项目介绍： 本项目以”智驭枢纽”为典范，旨在通过深度融合BIM（建筑信息模型）与多层次动态智能感知、辨识融合技术，解决传统交通枢纽工程在复杂性管理、应急响应速度和运营效率方面存在的不足。项目将通过BIM实现枢纽从设计到运维的全生命周期数字化管理，构建可视化、可模拟、可优化的数字孪生体。多层次动态智能感知技术如同神经网络，自动辨识并整合海量传感器数据，通过高级算法实现枢纽内各系统的无缝协同与智能调度，以显著提升应急响应速度和应对复杂多变环境的能力。

技术产品需求： 开展四足机器人针对热力管沟极端环境适应性研发。 1. 在感知层，集成红外热像仪、可见光相机、激光雷达、多类气体传感器，通过多模态融合算法，实现对“跑冒滴漏”、保温层破损、支墩位移、有毒气体的综合检测。 2. 在决策层，基于 AI 图像识别与深度学习模型，开发智能诊断算法，使机器人能从巡检数据中自动识别故障并预警。 3. 在应用层，开发专用的运维管理平台，实现巡检任务管理、数据可视化和报表生成等功能。 应用场景项目介绍： 本项目针对北京市热力管沟人工巡检存在的安全风险高、效率低、隐患发现滞后等行业痛点，旨在研发一套集“四足机器人本体+多源传感器+智能运维平台”于一体的智慧巡检系统。通过在500米示范管沟内落地验证，以期实现机器人在狭窄、高温、高湿、有毒的复杂环境下，进行自主导航、设备状态识别、气体监测及隐患预警，最终形成一套可复制、可推广的标准化解决方案，全面提升城市生命线基础设施的运维安全与智能化水平。

技术产品需求： 1. 文创产品研发 AI 平台 创意生成模块：需利用自然语言处理和图像识别技术，根据输入的文化元素和主题等关键词，生成海量创意灵感。 设计辅助模块：需提供智能绘图、排版、配色等工具，帮助设计师快速将创意转化为设计稿。 市场分析模块：需通过大数据分析，洞察消费者喜好和需求趋势，为产品定位和设计方向提供数据支持。 2. AI 文创产品核心技术 需集成自然语言处理、情感识别和教育内容推荐等技术，实现与用户的自然对话、给予相应反馈，并提供个性化的内容体验。 3. 技术保障与指标 文化内涵深度学习：需加强 AI 对文化知识的学习，建立完善的文化知识库，提升创意质量，避免文化元素融合冲突。 数据安全：需建立严格的数据安全管理体系，保障消费者数据和企业创意数据的安全。 应用场景项目介绍： 本项目旨在通过搭建文创产品研发 AI 平台，解决传统文创产业在产品研发周期长、创意生成效率低、市场需求洞察不精准等方面的痛点。该平台将整合自然语言处理、图像识别和大数据分析等技术，从创意生成、设计辅助到市场分析，实现全流程的智能化赋能。同时，项目还将开发具有自然语言对话、情感识别和内容推荐等多种功能的 AI 文创产品，实现文化与科技的深度融合，为消费者带来全新的互动体验。

技术产品需求： 1. 多源消费数据智能分析系统 需对接多平台异构消费数据，通过 NLP（自然语言处理）技术自动清洗、整合并提取需求关键词，实现日均处理 100 万条数据，延迟 ≤ 5 分钟，关键词识别准确率 ≥ 90%，最终将需求分析时间缩短至 3 天，并与 ERP 系统无缝对接。 2. 养蜂基地物联网监控与 AI 品质检测系统 物联网监控：在偏远养蜂基地部署低功耗终端，监测温湿度、蜜蜂定位等信息，实现双模通信，上传准确率≥95%，保障原料合格率提升至99%。 AI 品质检测：应用近红外光谱 AI 系统，对蜂蜜水分、果糖等指标进行实时快速检测，精度达到 ±0.2%，检测效率提升 80%，每年节约检测成本 50 万。 3. 沉浸式数字体验与传播系统 VR 模拟体验：开发沉浸式“蜜蜂采蜜”VR 系统，分辨率 2560×1440 ，帧率 ≥ 90fps，延迟 ≤ 20ms，提供高品质的互动体验。 8K 直播展示：搭建 8K 超高清直播展示系统，分辨率 7680×4320，延迟 ≤ 1秒，结合 ≥ 100英寸大屏，每日接待量可达 150 人，有效深化品牌形象。 应用场景项目介绍： 本项目旨在通过数字化技术驱动产品创新与场景拓展，解决传统蜂产品行业在产品单一化、研发缺乏精准需求、品控依赖人工以及品牌营销模式传统等方面的痛点。项目将通过大数据分析、物联网监控、AI品控、VR体验及8K直播等技术，实现从消费者需求洞察到产品研发、生产监控、品质保障、再到体验式营销的全链条数字化升级，最终推动蜂产品从“单一功能”向“场景化、多元化”的转型。

技术产品需求： 1. 多维度数据采集与预处理技术 支持从系统中自动提取批量任务的关键元数据（如任务名称、历史执行时间序列、触发时间点、节假日标记等），并对数据进行清洗、标准化和结构化存储，确保数据质量。 2. 漂移特征挖掘技术：采用时间序列分析算法（如移动平均、指数平滑）识别任务耗时的周期性规律、趋势性变化及特殊事件关联，挖掘任务耗时的动态特征。动态阈值预测技术：基于机器学习模型，根据历史规律与实时数据，自动计算任务耗时的合理阈值范围，并支持动态调整与持续优化。 3. 实时监控与告警功能 实现对批量任务耗时的实时监控，精准识别异常情况并触发告警，减少误报与漏报。 应用场景项目介绍： 本项目聚焦批量任务耗时的动态规律识别与异常检测，构建基于“时间漂移感知”的智能监控体系。通过多维度数据采集与预处理、漂移特征挖掘及动态阈值预测技术，实现对批量任务时效性的精准监控，实时捕捉任务耗时的“隐性漂移”，并精准区分“合理超时”与“异常超时”。同时，系统可输出任务耗时的节假日影响分析、规律性高点预测等衍生洞察，为运维团队优化任务调度策略、调整资源配置提供数据支撑，助力运维模式从“被动救火”向“主动预防”升级。

技术产品需求： 针对医院复杂环境进行数次技术迭代，优化电磁兼容性和系统稳定性，使产品能耗降低30%以上，杀菌效率提升至99.7%。示范区域空气病毒、微生物、颗粒物浓度明显下降，PM2.5一次通过净化效率≥95%，杀菌率≥99.9%，阻力≤15Pa，臭氧≤0.001mg/m³，净化装置滤芯可以水洗后反复使用，降低耗材使用成本。 应用场景项目介绍： 本项目围绕医院空气消毒存在“人机共存难、持续净化效果差、能耗高”的痛点，拟采用“技术研发+场景验证”的合作模式，研发摩擦电纳米消毒净化技术/产品，通过与中央空调的完美结合，实现院内空气质量的提升。技术产品拟在北京儿童医院新建项目、北京中医院新建项目、北京同仁医院二期项目中试用及验证，每个项目总投资约300万元。