技术产品需求： 模型参数体系构建：需提供水量分配、水质迁移、植物响应、土壤结构及气候条件五类核心参数相关的技术参数清单和参数范围。 多阶段优化方案：需提供模型参数率定和反演的优化算法清单和参数范围，以保障模型准确度。 模型反演与验证：需提供再生水园林绿化灌溉用水配置模型预测值与实测值之间的各项转换系数，以及各个耦合模型的计算公式及精准度，确保模型的决定系数 （R²） ≥ 0.85，模型预测误差 ≤ 0.1 。 成本优化：使用该模型后，灌溉用水成本较传统灌溉模式需降低40%~60%。 应用场景项目介绍： 本项目旨在解决园林绿化行业因缺少科学合理的再生水使用方法，导致再生水使用受限的痛点。尽管再生水在园林绿化中的需求日益广泛，但目前其使用量仅占全市灌溉总用水量的27.82%。现有不规范的灌溉方式可能导致植物死亡和土壤次生盐渍化。本项目将通过对再生水水质、灌溉土壤特性及其相互影响的研究，建立一套再生水绿化灌溉用水指南标准体系，以保障再生水在园林灌溉中的安全应用。

技术产品需求： 技术类型：隐私计算（联邦学习、差分隐私）、多模态AI处理（文本结构化、影像分析）、SM4国密加密、动态权限管控、异构数据融合。 指标参数：联邦学习非IID数据训练准确率≥92%、效率≥500样本/秒；差分隐私ε≤0.3；SM4加密速度≥100MB/s；病历文本结构化率≥98%，影像分析响应≤2秒。 先进性：联邦学习适配病历数据分布差异，多模态融合处理病历文本 / 影像 / 数值，安全与智能协同优化。 应用成效：人工智能 + 电子病历数据服务平台将会辅助医疗诊断效率提升 40%，病历数据泄露率降 95%+，满足等保以及密评需求，支撑疾病预测、药物研发，降低临床误诊率。 应用场景项目介绍： 本项目旨在解决大数据与人工智能时代下，电子病历数据面临的安全隐私和数据孤岛两大核心痛点。当前，未经授权的访问和勒索病毒等对电子病历数据构成严重安全隐患，而多医院、多系统的异构数据也导致应用集成成本高昂。本项目将通过动态加密、权限精细管控和联邦学习等技术，构建一个高效、统一、安全的 AI+ 电子病历数据服务平台，旨在克服数据壁垒，同时保障数据应用的安全合规性。

技术产品需求： 指数模型研究：计划构建“亚奥消费模型”，即“一个模型+N个指数”，包括科学的统计模型及写字楼、文体活动、商业旅游等行业指数，并形成全域数据产品及垂类数据产品。 区域数据汇集：利用可信数据空间技术，形成区域内数据汇集。 AI 技术应用：产品呈现侧与 AI 智能体的结合；数据训练（数据提取、创建索引、向量计算）→ LLM 归纳生成→智能体应用。 应用场景项目介绍： 本项目为响应国家“拉动内需、提振消费”战略及北京市建设国际消费中心城市的部署，北辰集团与北京市朝阳区政府联合成立了亚奥商圈新消费创新联盟。该联盟汇聚了亚奥区域内会展、商业零售、文旅、体育、酒店、交通等核心资源，旨在利用这些业务场景中产生的海量数据，通过数据挖掘与分析，解决传统消费模式中数据孤立、趋势预测不精准等痛点，从而推动亚奥商圈的全面数字化与智能化升级。

技术产品需求： 1. AI 视觉与感知系统 需具备高精度 3D 识别能力，快速、精准地获取待喷涂工件的 3D 几何信息。集成 AI 算法，实现对表面缺陷、喷涂区域边缘的实时检测和精准定位，并实时监测涂层厚度、颜色等关键指标。 2. 智能路径规划与控制 系统能够基于 CAD 模型或 3D 扫描数据，自动生成高效、无干涉的最优喷涂路径和机器人 6 轴姿态，快速适配不同车型结构。控制系统需能根据工件曲率和实时 AI 视觉反馈，动态精准控制喷枪的出漆量、喷幅和气压，确保喷涂均匀性和一致性。 3. 系统集成与兼容 机器人本体需满足防爆、高精度要求。系统需提供标准接口，确保与现有喷房、供漆系统、通风系统等设备无缝对接，并提供直观的人机交互和数字化数据管理功能。 应用场景项目介绍： 本项目面向汽车售后维修的油漆喷涂环节，针对油漆喷涂过程在高温、无尘、高挥发性有机物（VOCs）环境中进行的特点，开发机器人自动化解决方案，以取代人工完成汽车外观面漆的全自动喷涂。

技术产品需求： 1. 超大平面结构智能建造技术 需提供超大平面混凝土防开裂技术，通过数字化手段精细控制施工过程，以提高施工效率和裂缝控制效果。 需提供大跨桁网异形曲面屋盖钢结构精准高效安装技术，保障安装的精准度和效率。 2. 施工碳排放高效监测与控制 需提供复杂施工环境下碳排放高效监测技术及相应的控制方法，为碳排放控制提供科学技术支撑。 3. 智慧工地全流程数字化管控 需开发并使用机场智慧工地管理平台，将 BIM 等信息化管理与工程实践深度结合，实现对工程项目的全流程数字化管控，解决多专业交叉协同管理的难题。 该技术方案需具备可复制性，便于在合肥新桥国际机场 T2 航站楼、济南遥墙机场等其他国家重点工程中进行推广应用。 应用场景项目介绍： 本项目依托太原武宿国际机场 T3 航站楼工程，旨在解决大型机场建设中面临的超大平面混凝土裂缝控制、大跨异形钢结构精准安装、复杂环境碳排放监测以及多专业交叉协同管理等核心难题。通过引入数字化、信息化管理手段，项目力求在设计和施工管理上取得突破，推动大型机场航站楼工程向工业化、智能化、绿色化方向发展，为国家“一带一路”和“十四五”机场建设规划提供重要的技术保障。

技术产品需求： 重点面向以下机构开展合作：各地政府数字化主管部门、具备安防资质的系统集成商、智慧城市综合服务商、政务信息化骨干企业及其他相关行业龙头企业。 合作模式与实施路径：1. 联合市场开拓：与合作伙伴共同开展市场推广活动，共享客户资源，协同推进项目落地。2. 渠道合作共建：通过代理、项目合作等多元化方式，借助合作伙伴渠道网络扩大市场覆盖。3. 示范项目引领：联合打造标杆案例，通过典型示范效应促进后续项目复制推广。 通过建立稳定的战略合作关系，着力提升本地化服务响应速度与实施质量，重点推进安防防控、泛政务应用、平安校园等场景的人工智能技术深度应用。力争在合作期内实现项目落地数量与市场规模的双重突破，打造具有行业影响力的标杆案例，构建可持续发展的合作模式与利益共享机制。 应用场景项目介绍： 本项目聚焦于中国电信人工智能有限公司依托其自研 AI 能力平台，深度赋能国家数字化转型战略下的城市治理和公共服务关键领域。以 AI 技术为核心驱动力，在三大重点领域（安防、泛政务、平安校园）构建智能化解决方案：在安防层面，打造对重点区域的全天候智能监测与异常事件精准预警，推动有效提升公共安全响应效率；在泛政务领域，通过赋能“一网统管”城市治理新模式、并对政务热线进行深度语义分析，精准洞察民生诉求，助力政府科学决策；在平安校园场景，致力于人员与车辆的精细化管理、以及突发事件的智能预警与联动处置，构筑起全方位的校园安全防护体系。 这一系列技术与方案的深度融合，旨在将人工智能转化为切实的生产力，提升城市治理现代化水平与公共服务的智能化、人性化体验，为建设智慧社会提供坚实可靠的科技支撑。 通过将前沿人工智能技术与行业场景深度融合，公司正持续将科技创新成果转化为实实在在的生产力，助力提升城市治理现代化水平，优化公共服务体验，为数字中国建设和智慧社会发展注入动能。

技术产品需求： 1. 车辆跟踪与大数据技术 （1）车辆跟踪算法：需具备基于特征的目标跟踪算法，通过提取车辆的特有属性，实现对车辆的实时、精准定位，确保数据的可靠性和准确性。 （2）位置大数据：要求利用信息处理技术，实现对道路上行驶车辆的位置、瞬时速度及航向角等交通数据的实时采集与分析，从而获取道路的运行状态信息，为车队运营决策提供数据支持。 2. 平台功能与集成 （1）平台需集成协同用车、车辆管理、车务管理、司机管理、数据分析等核心功能，实现对车队全业务流程的统一管理。 （2）需支持多种用车场景（B端用车、私车公用等）的灵活切换，确保用车流程的合理合规，并实现成本透明可控。 应用场景项目介绍： 本项目旨在解决政府和企事业单位在车队管理中存在的管理混乱、运营成本高、效率低下等痛点。传统的车队管理模式难以适应多样的用车需求，且车辆闲置率高、成本不透明。本项目将利用云计算、物联网、大数据和移动互联等技术，搭建一个集协同用车、车辆管理、车务管理、司机管理、数据分析于一体的数字化用车服务平台，从根本上实现车队运营的数字化、高效化与精细化管理。

技术产品需求： 1. 针对运营期地铁盾构隧道的劣化病害演化开展机理研究。 2. 开发适用于隧道曲线轴线的 FRP 多腔拉挤制品，明确其力学性能与设计方法，形成轻量化、高性能的加固结构。目标较传统钢环加固体系减轻自重约 20%，延长服役寿命 15% 以上。 应用场景项目介绍： 本项目聚焦于运营期地铁盾构隧道结构加固，旨在解决传统加固方式（如钢环）存在的自重大、安装困难、成本高等痛点，尤其适用于因长期荷载、地质变化或材料老化导致衬砌变形和裂缝扩展的区段。项目采用FRP（纤维增强复合材料）加固体系，利用其轻质高强、耐腐蚀、可定制化成型的特点，实现不停运或少干扰运营条件下的快速施工。最终将显著提升隧道结构的耐久性和承载能力。

技术产品需求： 1. 数字孪生园区管理系统 主要技术方向为 DTHPM+GIS+IOT+MIS+AI 深度融合物理场景李生虚拟仿真、宏观及微观态势可视化。 2. 智慧物业管理系统 主要技术方向为物联网集成、AIOT、流程自动化（RPA）、移动化。 3. 智慧招商管理系统 主要技术方向为大数据分析、知识图谱、预测性分析、VR/AR展示。 4. 统一综合门户 主要技术方向为门户技术单点登录、数据可视化、自定义仪表盘。 5. 其他要求 所有技术和产品均需要能够提供标准化 API 接口，确保可以与现有系统和未来系统无缝集成。必须构建涵盖物理、网络、数据、应用和管理全方位的安全防护体系，遵循国家数据安全、网络安全隐私安全相关法律法规，确保系统安全可靠。 应用场景项目介绍： 本项目以集团公司所属的甘露园装修改造项目为试点，探索新一代信息技术与园区运营管理的深度融合。当前，集团在园区管理上面临着传统模式带来的管理精细度不足、跨园区数据孤岛、服务模式单一等挑战。项目旨在通过数字化、智能化手段，构建一套可复制、可推广的智慧园区管理系统，率先在甘露园实现落地。最终目标是以点带面，实现集团各所属园区的数据互联、管理协同、服务升级与品牌提升，为集团资产管理和园区运营模式的整体转型奠定坚实基础。

技术产品需求： 1. 多物理量传感接口技术需求：高精度集成温度、湿度、压力、电流等传感接口（温度测量误差≤±0.1℃，相对湿度测量误差≤±0.5%RH，压力测量误差≤±1%FS，电流测量误差≤±1%FS，电压测量误差≤±0.5%FS，倾角测量误差≤±2%FS）；可实现低噪声放大、宽温域补偿、自动校准，支持多通道低功耗ADC（支持微弱信号高保真采集），集成低功耗处理单元，实现边端侧预处理。 2. 低功耗远距离无线增强通信技术需求：高灵敏度射频唤醒与接收（接收灵敏度≤-125dBm@1kbps）；反向散射放大、可重构反向散射；高效率PA（发射功率≥+10dBm）；智能频谱管理、抗雨雪衰减策略、多跳组网。 3. 多源高效取能与能量管理技术需求：弱光低压启动（冷启动电压≤300mV）；光能、射频能、振动能、热能多能量输入；智能能量调度、MPPT效率≥97%；全链路低功耗管理，休眠电流≤1 μA。 4. 安全与系统要求：提供标准 API；数据、网络、设备安全防护体系；适配国网数据安全与隐私保护要求。 应用场景项目介绍： 本项目面向山区、高原、森林等复杂环境下输配电线路运行及杆塔状态监测需求，聚焦现有监测装置在极端天气下存在的“供能不稳、通信不畅、感知不全”三大瓶颈。输配电线路经常遭遇暴雪、冻雨、强风、滑坡等自然灾害，现有监测节点依赖电池供能、通信链路覆盖不足、单参量感知能力有限，难以实现线路的持续在线、实时监测与可靠数据回传。因此，项目拟研制一款集成多物理量精准感知、低功耗远距离通信、多源自供能的无源通信增强监测终端装置，实现复杂环境下输配电线路及杆塔全方位状态监测与灾害预警。