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1.痛點問題 新材料的設計與研發往往面臨挑戰：急需的新材料難以快速篩選設計，而設計出的新材料又難以找到高效且低成本的合成配方，擁有合成配方的新材料又會面臨規模化的長周期探索。根據國家工業和信息化部對30余家大型骨干企業調查結果顯示，130種關鍵材料中，有32%國內完全空白、54%雖能生產，但性能穩定性較差、只有14%左右可以完全自給，亟需新思路來解決我國新材料研發難題。本項目著眼于新材料研發，希望通過創建目前業內空白的智能化新材料研發范式，引領行業智能材料開發自動化服務與工藝的開發。 在數字化、智能化浪潮中，國家和各行業的產業界都非常看重科研的智能化升級。通過持續的交流與調研，我們發現許多企業和研發團隊目前對智能研發存在大量潛在需求，而智能研究服務與工藝的同類競品極少。因此，清華智研將作為一家高新科技企業，以AI賦能研發（AIEmpoweringResearch&Development）為使命，組建國際頂尖水平團隊，向國內引進并自主開發世界前沿的AIforScience技術，打造世界級的AI未來實驗室（World-ClassAIFutureLab）。 2.解決方案 本技術為新材料研發數字化智能服務平臺，可在材料研發過程中對各個尺度以及不同研發階段下進行智能化的加速及分析服務。以各種人工智能算法為核心，如主動學習算法，圖神經網絡，卷積神經網絡等，我們根據不同材料體系的尺度包括三大方面：1.針對分子及晶體等微觀尺度的功能材料研發，設計智能化的深度學習系統。2.針對二維功能材料及其功能性器件、催化劑、膜材料等宏觀尺度，設計智能化的深度學習系統。3.針對功能材料研發的表征儀器等平臺尺度，設計智能化的系統解決方案。這些智能化解決方案能極大地加速新材料尤其是碳中和相關材料的研發速度，從而大大地降低研發成本與時間，為企業獲得有競爭優勢的科研壁壘。 自動化和人工智能助力未來智能實驗室的方方面面，從樣品制備（稱量固體、添加液體、超聲處理.等)，到合成（分配液體，控制溫度，混合，測量pH值，干燥等)、表征（氣相色譜，高效液相色譜，分光光度法等)，通過自動化/機器人的輔助，可以有效提高可重復性，提高信噪比，加快實驗速度。通過人工智能技術，將實驗數據轉換為可操作的智能指導，快速瀏覽并利用復雜的數據，提升認知能力。 智能化研發平臺 3.合作需求 擬成立公司推動該項成果的產業化進程，希望對接 1）工程化、產品化所需的資源； 2）新能源、新材料領域合作企業。

智慧校園是大數據時代、人工智能時代發展的產物,藍鴿AI一體化智慧校園以物聯網為基礎，充分應用5G/人工智能技術經過一體化的設計

流域模型 GWLF 平臺介紹：通用流域污染負荷模型（簡稱 GWLF 模型）是 1987 年由美國康奈爾大學提出的一種半分布式、半經驗式 流域模型算法，主要用于在中尺度流域(幾百～萬 km2 左右)模擬水文 及污染物負荷通量，可以提供逐月的模擬結果并對關鍵斷面（如國家、 省級考核斷面，跨區域（跨行政區）分界斷面，生態補償斷面）污染 源構成進行來源解析。其所需數據類型及數據量與我國的水環境、水 資源管理部門所能提供的數據類型相匹配，保證了該模型在我國流域 管理中的適用性和可達性，為流域尺度或區域尺度（一般市級行政區 域大小為幾百～萬 km2）水環境及水資源規劃、決策與管理提供可靠 支持。該模型為美國 TMDL 計劃實施推薦流域模型之一。利用該模 型所得結論可以進一步加工分析并結合 GIS 等空間分析軟件，得出時 圖 1：南開大學國家環境保護 城市空氣顆粒物污染防治重點實驗 室“顆粒物來源解析及污染防治技 術研究與應用”城市分布圖空差異分析結果，為區域或城市水環境管理急需的決策提供支持與建 議。

流域模型 GWLF 平臺介紹：通用流域污染負荷模型（簡稱 GWLF模型）是 1987 年由美國康奈爾大學提出的一種半分布式、半經驗式流域模型算法，主要用于在中尺度流域(幾百～萬 km2 左右)模擬水文及污染物負荷通量，可以提供逐月的模擬結果并對關鍵斷面（如國家、省級考核斷面，跨區域（跨行政區）分界斷面，生態補償斷面）污染源構成進行來源解析。其所需數據類型及數據量與我國的水環境、水資源管理部門所能提供的數據類型相匹配，保證了該模型在我國流域管理中的適用性和可達性，為流域尺度或區域尺度（一般市級行政區域大小為幾百～萬 km2）水環境及水資源規劃、決策與管理提供可靠支持。該模型為美國 TMDL 計劃實施推薦流域模型之一。利用該模型所得結論可以進一步加工分析并結合 GIS 等空間分析軟件，得出時空差異分析結果，為區域或城市水環境管理急需的決策提供支持與建議。

西湖大學周強實驗室利用冷凍電鏡技術成功解析此次新冠病毒的受體——ACE2的全長結構。這是世界上首次解析出ACE2的全長結構。相關研究內容于北京時間2月19日凌晨3點左右在預印版平臺bioRxiv上線。這也是西湖大學承擔的浙江省新型冠狀病毒肺炎防治應急科研攻關任務的重要成果。 新型冠狀病毒感染引發的肺炎疫情爆發后，武漢病毒研究所的科學家發現，新型冠狀病毒和2003年的SARS病毒一樣，也是通過識別ACE2蛋白進入人體細胞的，ACE2是“新冠病毒”侵入人體的關鍵。研究發現，在SARS病毒和“新冠病毒”侵入人體的過程中，ACE2就像是“門把手”，病毒抓住它，從而打開了進入細胞的大門。 周強實驗室針對這個問題進行了攻堅。第一步，他們要獲取ACE2蛋白全長蛋白，但作為膜蛋白的ACE2本身很難在體外穩定獲得。周強及博士后鄢仁鴻在文獻中發現ACE2與腸道內的一個氨基酸轉運蛋白B0AT1能夠形成復合物。根據他們過去的研究經驗，這個復合物極有可能穩定住ACE2。果然，他們通過共表達的方法獲得了ACE2與B0AT1優質穩定的復合物，并利用西湖大學的冷凍電鏡平臺成功解析了其三維結構，分辨率達到2.9埃，對于病毒識別至關重要的胞外結構域分辨率為2.7埃。通過分析ACE2的全長蛋白結構，周強實驗室發現ACE2以二聚體形式存在，同時具有開放和關閉兩種構象變化，但兩種構象均含有與冠狀病毒的相互識別界面。一研究發現為進一步解析全長ACE2和新冠病毒的S蛋白復合物的三維結構奠定了基礎。

分析報道了人類AARS家族成員之一，Tyrosyl-tRNA合成酶 (TyrRS)中的兩個新型剪接異構體。這兩個剪接異構體分別去除了第2-4個和第2-3個外顯子，導致其蛋白產物喪失了原始TyrRS中的催化核心和二聚體相互作用界面部分。但是，隨后的生化分析表明，這兩個剪接異構體仍能夠形成兩個具有不同構象的穩定結構。進一步的研究發現，其中一個剪接異構體由于剪接位點而形成了一個全新的Coiled-coil區域，用來形成一個新的二聚體相互作用界面；與此相反，另一個剪接異構體，由于其剪接位點導致的抑制效果，從而趨向形成單體。與大多數TyrRS在各組織細胞中均勻分布不同，這兩種新的剪接異構體顯示出明顯的組織偏好性，其中分別在淋巴細胞中和肺中富集表達，表明它們可能由于聚合狀態的差異而具有不同的生物學特性。      該研究結果闡釋了人類TyrRS具有復雜的結構可塑性，在不同組織中具有不同的結構重組功能，這為今后研究AARS剪接異構體全新的生物學功能和潛在的疾病醫療效用提供了重要的參考價值。目前，aTyr制藥（美國NASDAQ上市公司）正在利用相關研究成果進行轉化醫學研究，開發新型藥物。

影像學檢查在新冠肺炎的診療中具有非常重要的參考價值，《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第五版）》將“疑似病例具有肺炎影像學特征者”作為臨床診斷標準，但在臨床實踐中存在一定局限，疫情爆發導致待閱片數量激增，醫生閱片壓力巨大；新冠肺炎屬于新發疾病，各地醫療機構特別是基層機構缺乏閱片經驗，且由于“異病同影”，容易造成漏診或誤診；該病病程發展快，患者需要接受多次胸部CT檢查以監測病情發展、評估治療效果等，單憑閱片醫生肉眼很難快速對比并識別病灶變化。 在接診量高峰期，亟待建立更精準高效的人工智能影像輔助診斷方法。孫逸仙紀念醫院林天歆教授組織醫院呼吸內科、急診科、放射科、大數據與人工智能團隊開展科研攻關，在廣州再生醫學與健康廣東省實驗室、廣東省科技廳的支持下，聯合清華大學、澳門科技大學以及廣州康睿智能科技有限公司，使用50萬份臨床影像學大數據，開發了基于胸部CT的新型冠狀病毒肺炎AI篩查和輔助診斷系統。 該系統能對新冠肺炎進行快速診斷，判定新冠肺炎的分級和嚴重程度，協助醫療機構加速辨別感染者，為快速隔離、診斷、治療爭取時間。其優勢主要體現在：快速、準確地診斷新冠肺炎。有經驗的影像科醫生看完1個患者的胸部CT圖像約15-30分鐘。該AI系統可在20秒內完成1個患者CT圖像的檢測及診斷過程，診斷準確率達90%以上。進行病情嚴重程度分級和重癥危重癥預測功能。該系統可對胸部CT圖像每一切面的小結節、磨玻璃影和實變進行自動分割、標注及定量分析，可預測患者的吸氧頻率、血氧飽和度、全身代謝情況、其他器官損傷程度，預測病人發展為重癥、危重癥的概率和時間，以便醫生及時干預，降低患者死亡率。協助醫務人員進行藥物效果評估，指導用藥。系統可對同一位患者用藥前后的CT圖像進行對比分析，通過定量計算病灶在用藥前后的變化，判別藥物是否有效，指導臨床用藥。

本項目研發了一套完整的現場數據采集服務支撐技術，提供了數據采集集成服務的商業運營新模式。針對工業互聯網建設過程中普遍存在的現場數據采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網絡安全傳輸、數據質量管理和標準化輸出等多個環節，把經過質量分析和標準化處理后的實時數據，作為產品對接到工業互聯網應用平臺的數據池，供后續數據處理和應用分析。整套技術包括4大模塊：1）智能網關：基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置云服務器；重點研究基于小目標的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統：實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。3）數據管理和標準化處理：數據有效性管理、數據質量評估、數據標準化和數據安全機制。4）智能運維：開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現場數據的傳感、傳輸、管理、輸出和設備運維等一系列工程實現。應用范圍: 1、智能網關： 開發基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置服務器。 綜合接入能力： 包括有線傳感器和特定的無線傳感器、與現有系統的對接 有效感知能力： 實現基于圖像的AI視覺感知能力，重點研究基于小目標的圖像分類算法 安全傳輸能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行傳輸模塊化替換 提供安全的加密手段，保證數據安全 現場調試配置能力： 具有現場WiFi調試功能，方便安裝和運維人員現場配置和檢測 軟件和通信標準版本現場升級 2、AI模型管理系統 需要實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。 樣本管理能力 原始樣本管理、樣本實例庫分類和管理、檢測樣本管理等 模型計算和管理 算力管理：對算力的統籌，外部算力的對接等 算法管理：自主開發算法的管理和調動，外部算法的調用和對接 模型管理：包括模型的功能屬性和已經應用的情況的統計分析 設備管理 設備的AI模型配置能力、AI推演過程的監控、AI推演結果的跟蹤采集和分析 3、數據管理和標準化處理 數據有效性管理 監測數據是否按時上傳、上傳數據是否符合要求、是否為非法數據 告警輸出：把告警信息進行分類，并推送給相關的運維系統 數據質量評估 按照標準對現場采集數據進行多維度的質量分析，為后續數據應用提供參考依據 數據標準化 格式標準化：完善采集時間、地點、單位等屬性， 輸出標準化：按照標準協議與工業互聯網平臺數據池進行對接 數據安全 區域性部署：可以應用戶要求部署在其內網 并行部署：可以通過并行部署，網關上聯多個服務器，確保用戶的可靠性需求 數據回滾能力：可以應工業互聯網平臺要求對數據進行一定期限內的回滾，保證數據在一定時間段內不丟失 4、智能運維 開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提供效率、降低人員成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 運維人員管理 對運維人員的信息、定位、工作狀況管理 巡檢任務管理 對部署的硬件和相關工作環境定期巡查的任務制定、下發、執行過程和結果的記錄和管理 臨時故障處理 對系統自動告警和現場突發狀況的應急處理能力，包括人員調配、處理流程提示和建議、相關情況處置參考案例、后續統計追蹤等。網關核心板實物照片

基于大數據和 AI 的應用，可實現復雜場景下的網絡問題識別、多場景優化方案的協同策略方案的動態和自動化執行。可以構建智能網絡規劃及運維平臺，以實現極致性能和極簡運維，使能新業務的自動化覆蓋優化、移動性優化、負載均衡優化、節能優化、故障分析與定位。同樣可以基于無線數據和視頻數據融合的用戶個體及群體行為在多場景應用下，充分發揮5G的優勢，創造巨大的社會效益。