（万元）

联系方式

1.成就大局

（1）智能系统1套：建成“凸轮轴AI全流程智造系统”，蕴含：①基于可选配置的产品参数化设计大模型
；② 造作工艺知识决策大模型
；③ 切削工艺参数优化大模型
；④ 智能仓储与物流调度大模型。成立设计智能校核平台、工艺智能推演系统、工艺参数大数据优化系统、产线数字孪生管控平台、WMS/WCS智能仓储治理系统各1套。

（2）示范产线1条： 建成一条基于上述AI系统的船用凸轮轴数智化集成示范产线1条，实现从设计输入、工艺筹备、造作执行到智能仓储物流的全流程AI赋能利用
；建成高密度智能立体库1座。

（3）知识产权：申请发现专利3-4项，颁发学术论文1-2篇，假造企业技术规范与钻研汇报各1套。

2.关键绩效指标

（1）提质指标：加工尺寸精度、表表粗糙度一致性显著提升，工艺参数经大模型优化后产品合格率不变至98%以上
；仓储正确率达95%，实现账实一致。

（2）增效指标：新品定造设计周期缩短30%，工艺假造与换型调试周期缩短40%
；实现凸轮轴出产线24幼时不间断运行，均匀设备利用率提升50%
；智能仓储实现库存周转率提升30%以上。

（3）降本指标：出产操作人员由16减至5人，用工成本降落68%
；刀具损耗、能耗、耗材成本经大模型优化综合降落15%以上。通过智能仓储，仓库空间利用率提升300%以上。

（4）科研指标：实现AI大模型在产品参数化设计、工艺知识建模、造作参数关联优化、多智能体仓储调度四风雅向利用基础钻研，模型可自主进建迭代、具备行业复用能力。

（5）经济效益指标：项目建成后两年内，通过产能开释与品质提升，实现新增销售收入不低于3000万元。

（6）“双招双引”指标：引进人为智能、数智造作、智慧物流专业人才4-5人
；带头AI算法、工业软件企业在皖合作≥2家，形成可复造规划，带头省内1-2 家造作企业对标利用，集聚产业链配套资源。

1.合作单元类型

但愿与在“人为智能+复杂设备造作”领域拥有深厚理论基础和壮大工程实际能力的高校、科研院所或企业合作。优先选择：

高校/科研院所：在高端设备造作、人为智能、数字孪生等方向有有关钻研成就，占有有关领域博士点或省部级以上沉点尝试室。

企业：在工业AI平台、工业大数据分析、智能节造、智慧物流（WMS/WCS/AGV）等领域有自主产品和成熟解决规划，具备将前沿AI模型工程化、产品化的能力。

激励“企业+高校”多方结合揭榜，形成从原创算法到工程落地、再到行业验证的齐全创新链条。

2.对专家及团队要求

揭榜方须组建一支跨学科、强实际的高水平团队，主题成员不少于6人，团队掌管人应拥有博士学位或高级职称，在工业智能造作领域有有关钻研基础，能正确把握项目科学问题与技术方向，曾主持国度级/省部级或有关产学研项目优先。揭榜团队必须熟悉工业大模型训练、非结构化文档深度进建、产品参数化建模、PMI工艺信息鉴别、造作多源数据关联分析、工艺参数智能寻优
；熟悉高端设备定造化设计、轴类零件加工工艺，具备复杂设备行业大模型落地研发经验。

3.合作攻关要求

选取“揭榜挂帅”模式，2年内实现四大AI大模型搭建、训练迭代与产线集成落地
；能利用我方汗青设计、工艺、造作、仓储数据发展模型训练，实现设计智能校核、工艺智能天生、参数优化、智能仓储调度职能开发
；按要求产出专利、论文、知识库、钻研汇报等既定成就。

4.其他要求

熟悉省级科技项目治理与结题要求，可共同发展中期评估、结题验收
；能结合我方发展示场工艺试验、模型迭代调试，了了知识产权、资金投入、成就归属与推广权限
；提供不变技术支持与人才造就，愿意共同推动成就在省内表船舶造作行业复造推广，助力“双招双引”与产业升级。

（一）理论与技术查核指标

1.说明吸波资料（蕴含吸波预浸料、吸波蜂窝、吸波胶膜、TPMS吸波超资料）组分、结构、工艺等参数耦合对电磁参数的影响法规，明确5种以上吸波资料最优参数区间，形成齐全的机理分析汇报1份。

2.构建吸波预浸料、吸波蜂窝、吸波胶膜、专属TPMS吸波超资料数据集，其中TPMS吸波超资料有效样本数据量≥2000组，数据涵盖资料配比、结构参数、电磁机能、力学机能全维度参数。

3.研发专用AI智能设计模型，模型机能预测精度≥95%，多指标优化迭代效能较传统试错设计提升80%以上，可实现宽频、轻量化、高不变机能的协同优化。

4.形成一套齐全的AI赋能资料-结构-职能一体化设计步骤，设计流程尺度化、参数可控、可复用，突破传统分步设计技术瓶颈。

5.通过该设计步骤优化得到3款以上吸波预浸料、吸波蜂窝、吸波胶膜，在2-18GHz领域内，有效吸波带宽（反射损耗≤-10dB）不低于4GHz
；3款以上新型TPMS吸波超资料结构，有效吸波带宽（反射损耗≤-10dB）覆盖2-40GHz主流频段，其中强吸收宽带≥30GHz。

6.研发一套可能自动数据采集、智能校准的吸波资料测试装置。

7.利用上述资料造备一件及以上边缘结构职能件产品，并实现RCS测试，形成测试分析汇报。

（二）成就产出查核指标

1.颁发SCI论文5篇及以上。

2.申请国度发现专利5项及以上。

3.形成齐全的技术钻研汇报1份。

4.造备的边缘结构件RCS了局切合当下主流产品指标要求。

（三）工程利用查核指标

1.实现设计步骤工程化落地，可直接领导热压成型、3D打印、精密成型等工艺造备高机能吸波资料试样，仿真设计数据与尝试实测数据误差≤10%。所研发的吸波资料可适配航空航天、精密电子电磁防护蹬爪用场景，宽角度入射（0°～60°）前提下仍维持不变吸波机能，环境适应性优良。

造备的边缘结构件RCS测试了局切合当下主流产品指标要求。

本项目面向全国公开揭榜，优先支持产学研用深度融合的创新结合体，激励“高校+企业”结合申报，揭榜方须为国内注册的独立法人单元。高校及科研院所需为跨学科钻研团队，占有电磁职能资料、拓扑结构设计等有关省级及以上沉点尝试室或工程技术钻研中心
；企业需具备吸波资料研发、出产或利用经验，占有美满的中试及检测平台，能提供项目所需场地、设备及配套资金。申报单元无不良科研信誉纪录，近3年无沉大安全变乱及知识产权纠纷，财政治理造度健全、资金保险能力优良。项目掌管人需拥有有关专业博士学位及高级职称，从事吸波资料10年以上或电磁超资料钻研5年以上，主持过国度级及以上有关科研项目
；主题团队不少于5人，钻研领域覆盖资料造备、电磁机能表征及吸波机理探索、电磁仿真、机械进建、增材造作等领域。揭榜方需纯熟把握CST、COMSOL、HFSS等仿真软件，有TPMS结构吸波资料钻研基础者优先，占有资料造备及电磁机能测试全套设备，且与3D打印企业有不变合作。结合申报单元须签勘误式合作和谈明确各方权责，揭榜方需承诺提供足额自筹资金及各项保险，项目成就优先在安徽省内转化利用。

一、成就大局

1.一套智能化精准康复算法系统：蕴含基于GNN的个别化脑网络分型模型、基于DRL的关环动态调控优化模型、基于可诠释状态空间模型的预后预测模型。

2.一个多模态神经数据融合与智能调控原型平台：集成EEG、fMRI、DTI、TMS及认知训练的数据采集与实时反馈调控职能。

3.一套卒中康复智能过问临床操作规范：涵盖数据采集尺度、模型使用指南及安全规范。

4.一支医工交叉创新团队：引进或造就AI+康复交叉高档次人才不少于3人。

二、关键绩效指标

（一）提质指标（技术机能与临床成效）

1.神经分型精准度：基于GNN的个别化脑网络分型模型对三类亚型（结构危险主导型/职能解耦主导型/认知-活动环路共损型）的分类正确率≥85%。

2.调控战术优化效力：深度强化进建战术在虚构康复环境中收敛所需的迭代步数较随机搜索降低≥60%
；临床验证中，优化后的动态调控规划相比传统固定参数规划，上肢FMA-UE评分改善率提升≥30%。

3.预后预测机能：预后预测模型AUC≥0.85，校准误差≤0.10
；可诠释性热力争临床接受度评分（由5名以上康复医师盲评）≥4.0/5.0。

4.评估效能提升：从多模态数据采集到天生康复建议汇报总耗时≤45分钟。

（二）降本指标（医疗资源节约）

1.人均评估成本降低：单患者全周期康复评估的人力成本较传统模式降低≥40%。

2.无效过问削减：基于精准分型与预测，削减无效康复周期≥30%。

3.设备使用效能提升：通过智能化调杜纂参数优化，单台设备日均有效医治人次提升≥25%。

（三）增效指标（康复效能与社会效益）

1.康复周期缩短：患者达到一样职能改善所需康复周期缩短20%-30%。

2.模型运行效能：单患者全流程推算运行功夫≤10分钟（尺度GPU工作站）。

3.可推广性验证：在至少2家分歧层级医疗机构实现表部验证，模型机能衰减≤5%。

（四）“双招双引”指标

1.招商引资：项目执行期内吸引不少于1家企业签定技术开发或成就转化意向和谈
；预计将来3-5年带头潜在市场规模≥5000万元。

2.招才引智：引进或造就博士/博士后档次AI+康复交叉人才≥3人
；与至少1家高
；蚩蒲谢槌闪⒔岷铣⑹允
；颁发SCI4论文≥3篇，申请发现专利≥2项，软著≥1项。

（五）预期经济社会效益

本项目将推动卒中康复从经验化向精准化、智能化转型，显著提升康复疗效、降低医疗资源亏损、缩短患者回归周期，添补省内甚至国内涵“多模态神经数据融合+AI驱动关环调控”领域的技术空缺，为后续产业化落地及区域医疗中心建设提供主题技术储蓄与人才支持。

1.优先合作单元类型

本项目面向基础利用钻研，优吓纂高校、科研院所、三甲医院、医疗智能技术企业发展合作，沉点聚焦神经科学、精神病学、康复医学、生物医学工程、智能算法、多模态医学影像处置等领域。要求揭榜方团队具备扎实的神经环路微观机造、神经可塑性、脑网络分析基础钻研能力，熟悉无创神经调控、认知康复、脑机接口有关技术道理与钻研步骤。

2.团队技术要求

揭榜方应具备多模态医学数据处置、智能特点提取、信号分析与建模的技术堆集，可能支持微观神经特点挖掘、脑网络建模、关环调控参数优化等关键研发工作
；需具备发展前瞻性临床队列钻延注神经影像评估、神经电生理检测的平台前提与伦理审批资质。优先选择近 3 年内承担过脑卒钟注神经调控、脑科学有关省级及以上科研项目，或在微观神经机造、智能康复领域颁发高水平论文的团队。

3.合作指标

揭榜方应可能不变投入钻研人员、设备与技术支持，严格遵守科研诚信与项目治理规范，与申报单元协同发展微观机造解析、技术步骤研发、数据统计分析及成就总结，共同推动项目高质量实现，产出拥有代表性的基础钻研成就与可复用的基础利用步骤，支持脑卒中神经康复领域的基础钻研与技术创新。

揭榜方在AI代理模型研发方面具备以下主题能力：团队在神经网络轻量化、物理信息驱动深度进建、多指标优化等领域占有丰硕经验，可能独立承担光学、声学、空气品质三大领域AI代理模型的构建、训练、验证与迭代优化工作。具体如下：

（1）深度进建算法基础扎实：在卷积神经网络、Transformer、图神经网络等模型架构上拥有深刻的算法研发经验，可能针对分歧物理场问题的特点，设计适配的代理模型网络结构。

（2）模型轻量化与边缘部署能力：面向车载嵌入式利用场景，应把握模型剪枝、量化、知识蒸馏等轻量化技术，可能将AI模型压缩至适合边缘端推理的规模，满足产等第毫秒级实时响应需要。

（3）物理信息融合建模经验：熟悉物理信息神经网络（PINN）、神经算子（DeepONet、FNO）等AI4S前沿步骤，可能将物理约束融入模型训练过程，提升模型的表推能力和物理可信度。

（4）产学研协同基。已与奇瑞及有关钻研院成立了优良的合作基础，对车载光学、声学、空气品质等领域的工程需要有深刻相识，可能高效对接工程场景，确保算法研发与现实利用缜密结合。

（5）学术水平：结合或独立申报发现专利12项、获得推算机软件著述权3项、合作颁发论文2篇。

项目执行过程中，揭榜方将重要掌管AI代理模型的主题算法研发工作，蕴含多物理场仿真数据的预处置与特点提取、代理模型架构设计与训练、模型精杜纂加快比验证，以及面向现实产品的模型轻量化与嵌入式部署。申报单元掌管提供两大基础设施平台的建设支持、尝试数据采集、物理样机验证及产品落地推广。双方将成立协同研发机造，定期发展技术互换与结合攻关，确保项目定期高质量实现。

以下为合作供给商要求：

（1）车联生态尺度尝试室建设能力

需具备汽车行业尝试室及展台展厅建设经验，可能实现车联生态尺度尝试室的设计、施工、设备集成与调试，实现客户履历及开发台架测试区、生态产品展示区、竞品分析及数据贮存区三大职能区的？榛ㄉ。蕴含：具备？榛故咎苌杓颇芰Α⒍嘈巫凑钩铝屑颇芰，提供竞品分析所需设备，部署支持CAN/WiFi/蓝牙/4G等多种通讯和谈的软硬件平台及整车电器接口转接平台，并实现场地施工、设备装置调试、操作培训及售后质保服务。

（2）车载光尝试室干净室及光学设备集成能力

供给商须同时具备干净室建设与光学测试设备供给的双沉能力。在干净室建设方面，须具备微振动节造能力，能实现环境振动频谱实测与仿真，确保尝试区满足VC-D/E尺度
；具备非标空调箱设计经验，实现控温颠簸≤±0.1℃及控湿精度切合工艺需要
；占有ISO 5级以上干净室建设业绩，并能集成化学过滤器以严控氨气与VOCs
；同时具备超纯水、特气管路及全暗室遮光设计与施工能力。在光学测试设备及元器件供给方面，可能提供齐全、机能不变的光学系统元器件及有关设备，并具备实时的售后反馈能力。

（3）项目整体执行能力

供给商应建设专职项目经理，具备项目治理和协调能力，可能依照项目打算实现尝试室建设、设备到货、装置调试及验收工作。

1.主题成就大局：建成自主可控的AI4S赋能氘代药物创新研发专用服务平台1套，蕴含AI智能推算？椤⑼凰匦в冀馕瞿？椤㈦坏阒悄苌秆∧？椤⒊梢┬栽げ饽？樗拇笾魈庵澳
；形成1套平台配套的尺度化操作手册与技术规范
；获得1-2个成药性优异的氘代衍生物候选化合物
；申请氘代药物设计与AI4S平台有关发现专利≥1项
；颁发SCI一区学术论文1-2篇
；形成齐全的AI4S推算-尝试验证全链条钻研数据集1套。

2.技术机能指标（提质）：平台可实现氘代药物研发全流程的一站式AI4S智能服务，单工作推算响应功夫不超过24幼时，支持至少10个并发用户同时接见使用
；构建的AI4S智能推算框架，实现氢/氘同位素效应原子级精准表征，氘代位点预测正确率较传统CADD步骤提升50%以上，动力学同位素效应（KIE）量化相对误差≤10%
；筛拔获得的氘代衍生物关键位点氘代率≥98%，较母药代谢半衰期耽搁≥30%，靶点选择性提升≥2倍，骨髓抑造等靶向有关毒性降低≥30%。

3.降本增效指标：彻底扭转氘代药物“试错式”研发模式，氘代位点虚构筛选周期较传统高通量筛选模式缩短50%以上，候选化合物合成与尝试验证批次削减≥60%，氘代药物早期研发综合成本降低≥40%
；平台可向省内生物医药企业、高校院所盛开共享，实现AI4S智能推算能力的普惠化利用，大幅提升氘代创新药研发效能。

4.“双招双引”与人才造就指标：引进AI4S与药物研发交叉领域高端人才≥1名，造就青年科研骨干≥2名、有关专业钻研生≥3名
；结合人为智能领域头部企业或科研院所搭建产学研协同创新平台1个，实现技术成就转化前期对接，为后续产业化落地奠定基础。

本项目为AI4S（人为智能赋能科学钻研）与生物医药交叉领域的技术攻关与平台搭建项目，牵头单元张家界医科大学为本次场景创新的业主单元，聚焦氘代药物研发场景提出明确的AI4S平台建设需要，自身不具备人为智能大模型开发、平台全链条工程化落地与持久运维能力，需结合具备有关技术能力的单元合作实现项目攻关。揭榜方需与牵头单元形成技术互补、产学研深度协同，具备支持项目全流程施杏注平台开发落地与持久运维的研发能力和配套前提，具体要求如下：

1.合作单元资质要求：?优吓纂两类单元发展合作，一是国内药学、人为智能、推算化学领域优势凸起的高校、科研院所，需占有省级及以上沉点尝试室/工程技术钻研中心等研发平台，在氘代药物设计合成、AI4S分子模拟、药物临床前评价领域有扎实钻研堆集与高水平成就，具备平台架构设计、系统开发与职能验证能力，可支持平台主题技术迭代与职能验证
；二是人为智能、创新药研发领域的高新技术企业，人为智能企业需具备自主可控的智能算力资源、AI for Science专用算法开发能力及生物医药垂类模型训练经验，具备AI服务平台开发、云部署与运维能力，可保险平台不变上线运行与持久服务能力
；创新药企业需具备氘代药物合成、中试放大能力，占有规范的药物研发系统，可推动平台成就的产业化落地。

2.专家及团队要求：?主题团队需覆盖人为智能（深度进建、分子图神经网络、天生式AI）、药物化学、推算化学、药理学、平台架构设计、软件工程开发等主题领域，主题专家需具备有关领域副高级及以上职称或一致行业水平，在AI4S算法开发、氘代药物研发领域占有3年以上钻研经验，已获得系列高水平学术成就或产业化成就
；主题团队需蕴含平台架构设计、软件工程开发有关专业人员，具备大型科研服务平台开发与落地经验
；团队成员需具备跨学科协同研发能力，有AI4S与药物研发交叉项目经验者优先，可能保险项目全周期不变投入，与牵头单元协同实现技术攻关、平台搭建测试、成就验证与转化落地全流程工作。

一、成就大局

本项目预期形成四大类成就：

1.主题产品成就：实现AI赋能型高感度高反映AMOLED触控芯片研造，选取台积电或世界先进造程流片，实现240Hz触控采样率、≥45dB信噪比、≥10指多点触控，提供芯片样品、量产证明及第三方检测汇报。

2.技术平台成就：构建覆盖防水触控、NFC共存抗滋扰的AI触控算法IP库，具备平台化复用能力，提供IP复用汇报
；搭建高靠得住性测试验证平台，支持-20℃~80℃、湿度85%RH环境下300幼时陆续不变运行，出具第三方测试汇报。

3.知识产权成就：新增知识产权18项，其中Ⅰ类知识产权（发现专利及布图设计）14项、软件著述权4项，形成“步骤+结构+实现”三位一体的立体化知识产权
；ね。

4.产业合作成就：与京东方、维信诺等面板龙头企业签定配套合作和谈或供货合同。

二、关键绩效指标

1.在提质方面：芯片主题肠能达国际先进水平，触控采样率≥240Hz，信噪比≥45dB，支持≥10指多点触控。复杂环境下，通过AI分类算法实现细雨至中雨防水触控误判率≤1%，通过AI驱动滋扰抑造算法，实现NFC共存场景触控鉴别率≥99.8%。芯片可在-20℃~80℃、湿度85%RH环境下陆续不变运行300幼时，电容采样精度变动≤±1%。突破国表技术垄断，实现高端产品国产化代替。

2.在降本方面：实现高端AMOLED触控芯片国产化代替，相比进口规划降低下游面板企业采购成本约30%以上。AI算法IP库具备平台化复用能力，新终端适配周期缩短50%以上，削减沉复开发投入。

3.在增效方面：测试验证平台（集成AI辅助验证？椋┲С諹ART/USB/I?C/SPI多接口，实现24幼时陆续数据采集与断点续传，芯片验证周期缩短约40%。添补安徽省高端AMOLED触控芯片设计领域空缺，带头智能终端、穿戴设备等下游产业链协同发展，提升我省新型显示产业链自主可控水平。

4.在“双招双引”方面：人才引育上，引育“双一流”硕士及以上学历专业人才5人以上，组建以高档次人才为主题的攻坚团队。产业贡献上，项目产业化后累计新增产值5000万元以上，新增利税800万元以上。将来三至五年，依附本项目形成的算法IP库和测试验证平台，向车规级触控芯片、柔性折叠屏触控芯片等方向延长拓展，构建覆盖消费电子、汽车电子、物联网终端等多场景的触控芯片产品矩阵。

一、合作单元类型

但愿与以下类型的高校、科研院所或企业发展合作：

高校类：设立集成电路学院、人为智能学院等对口学院，在集成电路设计、人为智能算法、信号处置等领域拥有较强科研实力的国内沉点高校，优先思考安徽省内高校（如中国科学技术大学、岳阳工业大学、安徽大学）或长三角地域高校。

科研院所类：在新型显示、触控技术、人机交互领域拥有深厚堆集的科研院所，如中科院有关钻研所、省级新型显示创新平台等。

企衣粪：在触控芯片测试验证、AI算法开发、嵌入式软件等领域拥有技术优势的企业，或具备车规级芯片认证经验的机构。

二、要求

1.学科领域：集成电路设计、人为智能/机械进建算法、信号处置、嵌入式软件。

2.团队水平：在触控芯片、人机交互或有关领域有3年以上研发经验，主持过省部级以上科研项目者优先。

3.带头人要求：拥有副高级以上职称或博士学位，在有关领域颁发过高水平论文或占有主题发现专利。

4.团队配置：建议形成“算法+芯片+软件”的齐全技术梯队，不少于3人。

5.AI4S能力：具备将AI技术利用于物理信号处置、模式鉴别或自适应节造的现实项目经验。

1.成就大局

平台：高通量尝试驱动的催化剂智能创造平台 1 套，含百通路并行合成装置、高通量急剧评价装置及全流程数据自动采集系统。

软件：AI 催化剂建模与辅助分析引擎 1 套，具备数据挖掘、机能 预测、自动进建推荐职能。

数据库：无机金属氧化物催化剂尺度化数据库 1 个，有效数据纪录 ≥20000 条，涵盖合成参数、表征数据、评价了局。

新催化剂/工艺：新型高效无机金属氧化物催化剂≥2 种，优化后催化工艺包≥2 项。

知识产权： 申请发现专利≥4 项，登记软件著述权≥1 项，颁发学 术论文≥2 篇。

技术规范：面向精密化工催化剂的高通量尝试主导智能研发规范 1 套，具备行业推广价值。

2.关键绩效指标

（1）提质指标

1）单批次催化剂合成通量≥100 种，较传统步骤提升90 倍以上

2）单批次催化剂评价通量≥100 个样品，较传统设备提升 10 倍以上

3）评价全流程周期≤168 幼时，含样品造备、测试、数据采集

4）数据库尺度化率 100%，同平台、同批次、同检测步骤

（2）降本指标

1）相比传统试错法，研发成本降低≥30%

2）尝试次数削减≥50%

3）选取国产高通量设备，设备投资成本较进口降低90%

4）年降本增效≥2000 万元

（3）增效指标

1）研发周期缩短≥50%，从 5-8 年压缩至 2-3 年

2）酯化反映收率提升≥5 个百分点

3） 甲基酚合成转化率≥97%

4） 甲基酚合成选择性≥90%

5）放大一致性：转化率降落≤10 个百分点，选择性降落≤5 个百 分点

（4）“双招双引”指标

1）引进高端人才≥3 名（催化科学、智能节造、AI 算法方向等）

2）造就企业复合型人才≥10 名（AI+催化）

3）校企结合造就钻研生≥15 名

4）校企成立结合尝试室/研发中心≥1 个

5）企业礼聘高校专家照拂≥2 名

6）形成可推广研发规范 ?1 套，向省内化工企业推广≥3 家

7）进行技术培训/互换会≥2 场，培训本地技术人员≥50 人次

8）新增就业≥10 人（研发、测试、技术支持等）

1.合作类型

但愿与拥有高通量尝试设备集成能力、催化剂数据集建设能力的高 校、科研院所、企业发展合作，优先支持拥有自主知识产权国产高通量 设备供给能力或承担过国度省部级资料基因工程项主张单元。激励产学 研结合体揭榜。

2.技术能力要求

（1）高通量尝试设备集成能力

应具备百通路级 （≥100 单元）无机金属氧化物催化剂并行合成设 备的集成经验或供给能力
；具备催化剂高通量急剧筛选评价装置的研造 或供给能力，单批次评价通量不低于 100 个样品，评价温度室温— 1000℃ , 空气可控。主题设备应拥有自主知识产权，具备在化工企业现 场部署、调试和持久运行的工程经验。主题设备及配套软件获得省市级 “首台套 ”、“三新”、“首版次 ”软件者优先。

（2）催化数据库建设能力

熟悉催化领域的图神经网络、贝叶斯优化、自动进建等步骤
；具备 处置晶体结构数据和尝试数据的现实经验。已建设催化资料数据库、已 将 AI模型与高通量尝试平台结合形成关环迭代的现实案例者优先。

（3）交叉学科团队。

主题团队需覆盖催化化学、化学工程、数据库建设、推算机科学三 个方向，项目掌管人应拥有高级职称或博士学位，在催化剂高通量尝试 有 5 年以上钻研经历。

1.成就大局

（1）AI4S软件平台：建成1套企业级AI4S金属粉体智能研发与质量决策平台，蕴含粉体数据治理、物理信息图神经网络预测、自动进建尝试推荐、逆天生设计、图像 AI 质检、质量分级、异常预警、客户验证数据回流等？榈钠笠导禔I系统
；

（2）示范产线：建成1条AI辅助金属粉体研发与造备示范线
；

（3）新产品：针对航空航天、汽车、3C消费电子、具身智能机械人、低空经济等高端造作领域，形成≥6款AI开发高机能金属粉体产品
；

（4）知识产权：申请发现专利3—5件，软件著述权2-3项
；

（5）尺度规范：造订企业尺度或集体尺度1-2项
；

（6）客户验证：实现不少于10家下游增材造作客户的利用验证。

2.关键绩效指标

本项目以“AI4S赋能增材造作高机能合金粉体研发与产业化”为主题，涉及资料、造作、AI、检测等多学科交叉。为实现技术关环与产业化落地，拟与以下两类科研单元及企业发展深度合作。揭榜单元团队应具备“资料推算+AI算法+工业尝试”三位一体的协同能力，成员在各自领域有5年以上独立钻研或工程实际，且近3年有内容性跨学科合作成就。优先选择已与企业共建结合尝试室或承担过场景创新项主张团队，确保项目成就可落地、可查核。

1.拟合作的高校与科研院所

（1）资料科学与工程/粉末冶金方向

在资料科学与工程、增材造作等沉点学科与领域为A+学科的拥有沉要影响力的高
；蜃暄兴，要求牵头掌管报答教授，在铝基、钛基、铁基、镍基高温合金资料设计与3D打印领域拥有10年以上研发经验，承担过国度级资料基因组或增材造作专项，熟悉气雾化、等离子雾化等造粉工艺，具备SEM、EBSD、氧氮氢分析等表征能力。

（2）人为智能与推算机科学方向

需在物理信息图神经网络、贝叶斯不确定性建模、自动进建、多工作进建、逆天生模型和机械视觉检测等设计方面有堆集的高
；蜃暄兴，掌管多模态数据底座建设、自动进建尝试设计、AI预测模型（神经网络、物理约束模型）、多指标优化算法开发。主题参加人员需在机械进建、数据挖掘或科学智能（AI4S）方向有高水平论文及开源项目经验，熟悉自动进建、图神经网络、多工作进建，有与资料/造作领域交叉合作的成功案例。

（3）机械视觉与图像处置方向

需占有推算机视觉、图像处置优势学科的高
；蜃暄兴，掌管粉体显微图像的颗粒宰割、特点提。ㄇ蛐味取⑽佬欠邸⒖招姆鄣龋⑷钡慵觳庥胫柿糠旨赌Ｐ涂，主题成员在图像宰割、指标检测、异常检测方向有扎实工作，熟悉SEM/光学图像特点，具备部署轻量化AI模型至质检系统的能力。

（4）增材造作工艺与仿真方向

需在增材造作数值模拟、工艺优化方面有堆集的高
；蜃暄兴，掌管打印工艺有限元模拟、热－力耦合推算、组织演化相场模拟、打印工艺参数优化，主题成员精通有限元软件（如ANSYS、ABAQUS、Flow-3D）或自研代码，有激光粉末床熔融/定向能量沉积模拟经验，可能将仿真与机械进建结合。

2.拟合作的企衣粪型

（1）增材造作设备与工艺服务企业

需是金属3D打印设备厂商或专业打印服务商，掌管提供打印验证平台，共同实现粉体打印工艺库建设与后处置造杜着化。为项目实现“粉体－工艺－机能”关环验证，加快AI推荐工艺的产业化落地。

（2）下游利用企业

需是航空航天、3C消费电子、汽车、机械人、低空飞行器等领域的关键零部件造作企业，掌管提供典型零部件打印需要与验证场景，对AI优化后的粉体进行利用评价，为项目明确产业化指标，实现客户验证与市场牵引。

搭建1套湿电子化学品配方产品 ELN 系统（润晶岳阳定造版），系统响应功夫≤3 秒，贝叶斯优化算法运行响应功夫≤5 秒
；实现尝试数据多维度 AI 检索，检索正确率≥98%
；贝叶斯优化？榧傲愦階I训练平台支持研发人员自主构建预测模型并持续迭代优化，通过模型预测使研发尝试效能提升≥30%，配方研发周期缩短≥20%
；成立统一研发数据尺度，实现100%数据同源与安全加密传输，构建超十万篇专利及研发文件的结构化知识库，实现配方原料、物质结构等信息分钟级精准检索，文件调研周期由天/周级缩短至幼时级。

成就大局：

实现 ELN 系统及贝叶斯优化？槿妆镜鼗低巢渴，形成对应系统操作手册
；构建润晶（岳阳）研发数据资产库，形成蚀刻液有关配方研发定造化算法模型
；出具项目验收汇报、系统试运行汇报、利用成效评估汇报等成就文件，形成可复造、可推广的智能研发解决规划。

预期产业化利用：

系统在润晶（岳阳）内部全面落地，覆盖 Cu/Al/Ag/IXO 蚀刻液、剥离液、显影液等全品类新产品配方研发场景，沉淀的智能研发治理模式可向集团半导体子公司复造推广，助力湿电子化学品产品配方数字化、智能化升级，推动新资料研发成就急剧转化落地。项目将直接提升润晶（岳阳）主题产品市场竞争力，预计新增产值超千万元，新增税收超百万元，同时为岳阳集成电路、新型显示产业提供主题资料研发智能化支持，带头产业链高低游协同创新，助力岳阳打造世界级 “芯屏” 产业集群，为处所经济高质量发展贡献主题动能。

1.揭榜方须具备校企协同研发能力，优吓纂安徽大学等本地高档院校、科研院所成立深度合作关系，可联动院校算力资源、资料化工、人为智能专业科研力量结合攻关，依附产学研融合模式实现系统开发、算法优化与知识库搭建工作，保险项目技术落地适配企业现实研发场景。

2.项目主题团队需兼具电子化学品研发、工业软件搭建、人为智能算法研发双沉专业布景。团队须建设湿法电子化学品、蚀刻液配方研发领域资深技术专家，精通湿电子资料个性、配方研发流程与行业研发规范
；同时占有专业AI算法、大数据架构、数据库开发技术人员，纯熟把握贝叶斯优化算法、智能检索模型、零代码平台搭建技术。

3.团队具备工业级ELN电子尝试系统定造开发、本地化部署实操经验，可能满足系统3秒内响应、算法5秒内运行的机能指标
；可独立搭建高精准度AI检索系统，保险检索正确率达标。技术人员可自主实现预测模型搭建、迭代优化，依附算法实现研发效能、配方周期优化指标。团队需熟悉化工研发数据规范、数据加密与同源治理系统，具备大规模专利文件结构化梳理、专业知识库搭建能力，可实现海量资料急剧检索调取。同时可能按尺度假造系统手册、各类验收评估汇报，输出尺度化、可复用推广的智能研发规划，保险项目各项成就规范交付，整体技术实力可支持项目全数指标顺利达标验收。

1.成就大局（强化 AI4S 机理成就）

建成乳业全链路AI4S 科研与智能治理平台1 套，覆盖品质溯源、工艺预警、设备运维、数据治理、需要分析五大主题？
；

形成乳业 AI4S 微观机理钻研执行规范与可复造解决规划 1 套
；

构建乳品品质成因机理图谱、工艺参数耦合机理模型、设备劣化机理模型、消费 – 配方适配机理模型、数据融合决策模型
；

形成乳业 AI4S 利用技术规划 1 套，申请软件著述权 2-3 项、发现专利 1-2 项（含微观机理建模有关）
；

造就乳业 AI4S 科研与利用骨干人才 8-10 名。

2.关键绩效指标

质量管控：关键节造点 AI 监控覆盖率 100%，异常预警正确率≥95%，产品合格率不变在 99.95% 以上，原料奶质量指标持续优于国度与欧盟尺度
；

降本增效：综合能耗降落≥15%，奶源损耗降低≥3%，人为纪录与统计工作量削减≥80%，治理报表生功效能提升≥80%
；

消费服务：公家号溯源覆盖率 100%，AI 健全照拂响应实时率≥99%，用户中意度≥90%，过敏风险提醒正确率≥95%
；

产品创新：AI每季度输出AI4S产品创新科学汇报≥1 期，支持新品迭代周期缩短≥20%
；

产业带头：引进AI4S有关技术团队1—2个，带头产业链协同数字化升级，项目执行后年新增产值≥2000万元。

项目建成后，形成 “机理模型订阅 + 平台服务 + 定造化运维” 可持续运营模式，对表输出乳业 AI4S 解决规划，支持省内乳企低成本复用，实现技术服务化、模式可复造
；项目成就在曦强乳业全面部署利用，形成乳业 AI4S 示范标杆。

1.合作单元类型

优先选择人为智能、工业软件、智慧农业、食品智能造作、AIGC、数字人、AI4S 科研机构等高新技术企业或高校院所
；沉点遴选具备乳业 / 食品微观机理建模、天生式 AI 算法、AI4S 干湿关环、食品智能造作成功案例的单元
；需精准把握乳业微观科学问题，提供定造化 AI4S 解决规划，激励产学研结合攻关。

2.专家及团队领域与水平要求

团队覆盖AI 大模型、AI4S 科延注微观机理建模、数字人、物联网、大数据、区块链、乳业利用、食品科学、生物发酵等领域
；掌管人拥有 5 年以上 AI 项目经验，主持过省级以上 AI4S 或食品基础科学钻研项目
；占有高级职称或教授级专家 1-2 名，主题技术人员≥10 人。

揭榜方需具备 AI4S 科研主题能力：纯熟把握文件智能挖掘、微观机理建模、干尝试模拟、湿尝试验证、数据关环迭代、可诠释 AI技术，占有自主知识产权，具备全流程交付能力。

服务保峻峭求：共同实现项目施杏注验收、成就转化与示范推广，按 “揭榜挂帅” 流程推动，确保高质量交付
；提供持久技术支持与运维服务，助力乳业 AI4S 科研成就转化与行业赋能
；知识产权双方协商共享，曦强乳业占有永远使用权
；形成安徽省乳业 AI4S 微观机理钻研处所尺度建议稿，支持全行业推广利用，带头安徽奶业整体智能化与 AI4S 水平升级。

一、总体指标

项目面向神经疾病与心灵疾病的康复诊疗场景，萦绕“神经信号泛化性差、神经特点映射禁绝、关环过问与个性化不及”三类主题问题，构建AI4S驱动的“感知—认知—决策—反馈”智能关环系统。通过融合脑机接口、多模态神经生理感知、表骨骼节造与AI4S“干湿关环验证”技术，形成具备统一脑电解码、神经机造自动挖掘、个别化康复天生和真实场景关环迭代能力的智能康复技术系统和产品。

二、成就大局

1.技术成就

（1）AI4S神经生理法规挖掘算法：构建1套AI4S神经生理法规挖掘工具链，实现不少于2个场景原型验证，其中蕴含康复机械人场景和心灵疾病辅助诊疗场景？蹈椿等顺【笆迪帜缘缜囊馔技稹⒆刺拦篮脱盗贩蠢≈С
；心灵疾病辅助诊疗场景实现脑电状态评估、疗效跟踪或辅助过问支持。工作自动天生候选机造如果、候选特点、训练指标
；形成可追忆的尝试日志、模型版本、参数纪录和评估汇报。

（2）基于脑机接口的活动意图智能解码系统：通过AI4S技术，研造实现1套基于非侵入式EEG信号模态的高鲁棒性的活动意图智能解码系统，多模态数据融合精度≥90%，脑电信号鉴别正确率≥75%，集成解码算法≥3种，活动意图解码正确率≥90%，跨被试泛化机能较传统深度进建基线相对提升≥5%
；训练反馈时延≤500 ms，关键场景在线推理时延≤200ms
；可节造表部设备≥4种，可有效解除噪声滋扰≥3类，抗滋扰能力达到工业级尺度（适应≤80dB噪声环境）。

（3）脑状态评估与个性化过问决策系统：融入AI4S技术，研造1套面向智能康复场景的脑状态评估与个性化过问决策系统，其中多模态数据融合精度≥90%，训练状态评估效能均匀提升≥20%，支持不少于3类脑状态或认知参加模式鉴别，与传统评估了局一致性≥80%
；构建基于长短期影象网络（LSTM）的长时程动态状态追踪算法，对脑状态与感情状态演化法规进行建模，实现陆续脑状态量化评分映射。系统可基于动态追踪了局自动天生个别化过问与训练参数建议，输出个别化战术规划≥2种。

2.知识产权

（1）学术成就：颁发有关论文≥6篇。

（2）专利：申请发现专利≥2项、实用新型专利≥5项。

（3）软著：软件著述权累计≥3项。

三、关键绩效指标

1.场景验证指标：实现不少于2个场景原型验证，其中蕴含康复机械人场景和心灵疾病辅助诊疗场景？蹈椿等顺【笆迪帜缘缜囊馔技稹⒆刺拦篮脱盗贩蠢≈С
；心灵疾病辅助诊疗场景实现脑电状态评估、疗效跟踪或辅助过问支持。

2.专业技术人才造就：实现AI4S工具利用、脑机接口素养能力培训≥100人次。依附场景组织学术互换≥1次。

3.产业协同与“双招双引”：带头企业研发投入不少于600万，持久拉动产值超过2000万。引进人为智能、脑机接口方向硕博人才≥2名。

为高效推动本项目落地，解决“神经信号泛化性差、神经特点映射禁绝、康复规划短缺个别化”三个主题问题，本项目拟选取“揭榜挂帅”模式，面向具备人为智能、脑机接口等有关技术优势的科研机构、新型研发机构或有关创新平台，发展结合攻关与协同创新，具体要求如下：

1.单元资质方面：遴选聚焦科技成就转移转化和产业化落地的科研机构、新型研发机构或有关创新平台等作为揭榜主体。揭榜单元应拥有较强的科研组织、工程验证和成就转化能力，具备服务区域产业创新、推动科技成就转移转化和支持企业协同创新的综合平台基础。

2.技术能力方面：揭榜单元需具备成熟的脑机接口系统研发、人为智能算法开发能力，具备神经电信号加强、脑信号编解码和神经影像融合分析的系统钻研基础，可为发展脑信号质量提升、神经信息解析等提供直接支持，关键主题技术处于全国当先水平，有关成就拥有成功落地利用经验。

3.产学研用经验方面：揭榜单元需具备医工交叉创新团队和人为智能、脑机接口有关国度级科研项目参加经验，熟悉人为智能、脑机接口、智能康复及脑健全诊疗等领域的技术研发与利用转化流程
；拥有承担国度级、省部级科研项目及发展医工协同创新的基础，具备结合尝试室建设、横向合作、技术转化或企业孵化经验，可能支持项目从算法钻延注系统集成参与景验证的全链条执行。

4.团队前提方面：揭榜团队应结构合理、优势互补，主题成员应覆盖人为智能算法、脑机接口、神经工程、医学影像、智能康复、临床验证和工程转化等方向
；团队掌管人或主题骨干应在有关领域拥有较高学术影响力和项目组织能力，可能两全跨学科协同攻关，保险项目定期实现。

5.合作模式方面：揭榜单元需与申报单元成立不变协同机造，共同发展需要凝练、数据采集、模型研发、系统集成、场景验证和成就优化，聚焦AI4S在康复助残领域的利用转化，结合推动科研成就市场化、产业化落地，实现产学研用深度融合。

本项目通过上述产学研用协同创新模式，推动智能康复与脑健全辅助诊疗领域创新场景的开发与示范利用，确保项目指标达成，为安徽省AI4S赋能产业发展提供新范式。

（一）成就大局

1.技术平台：建成1套基于“AI+机械人”多智能体自主尝试系统的中药现代化共性技术平台（三源融合数据库+AI幼模型专家决策群+多战术设计+自动化尝试关环），具备组分精准操控、临床价值急剧挖掘等主题职能，支持多种类急剧适配与迁徙。

知识产权：申请发现专利不少于5项（涵盖AI算法、机械人节造、中药利用步骤等）
；登记软件著述权不少于3项。

2.成就利用：以葛酮通络胶囊为示范种类，形成“关键药效组分群”质控新尺度1项
；实现至少2项新适应症的临床前钻研，提交IND申请或增长职能主治申请
；获批至少1项临床批件。

3.人才造就：引进国度级/省级高档次人才不少于2人
；组建AI+中医药交叉学科创新团队
；造就硕博士/技术骨干不少于10人
；新增研发岗位不少于20个
；新增就业岗位不少于50个。

4.平台建设：争创省级/国度级“AI+中医药”沉点尝试室或工程钻研中心。

（二）关键绩效指标

本项主张牵头单元安徽九方造药有限公司为需要提出方及产业化承接方
； 意向合作单元如下：

1.高？蒲性核：优先选择国内顶尖“双一流”高校主题科研单元，深耕人为智能与生物医药机械人交叉创新领域，具备从多智能体协同节造、知识图谱推理、机械进建算法到推算机视觉感知的全链条底层技术原创与系统化攻关能力
；自主把握尝试室机械人平台设计、自动化尝试平台集成与高通量筛选系统主题技术，占有成熟干湿尝试关环工程化落地经验，可独立实现复杂性命科学自动化尝试系统的顶层设计、算法迭代、硬件集成与系统优化，能与牵头单元缜密协同，构建并落地 AI 驱动 — 机械人执行 — 数据关环 — 模型迭代的全流程技术系统，支持项目从规划设计到系统验证的全链条突破
；

2.中药学及基础医学钻研机构：在现代中药、药理学、系统生物学、网络药理学等领域拥有深厚钻研基础，熟悉中药复杂组分系统的药效评价与机造解析步骤
；具备多组学（基因组、蛋白质组、代谢组）数据分析能力
；有 AI+中医药交叉钻研经验，或承担过国度级中药现代化有关项目者优先。可能为葛酮通络胶囊的组分精准操控、靶点鉴别、新适应症挖掘提供专业支持
；

3.临床医疗机构或临床试验CRO公司：在脑血管疾病，出格是缺血性脑卒中及卒中有关疾病的预防、医治与康复方面拥有丰硕的临床经验和较高的学术影响力
；具备组织多中心临床试验的能力，占有成熟的临床钻研网络和受试者资源
；可能针对本项目挖掘的新适应症及优化后的产品，发展高质量的临床验证钻研，加快从尝试室成就向临床利用转化，为产品升级提供高级别循证医学证据。拥有药物临床试验机构（GCP）资质或承担过国度级脑卒中临床钻研项目者优先
；

4.本项主张专家团队应为多学科交叉团队，至少涵盖以下领域：

（1）人为智能领域：具备多智能体系统、强化进建、知识图谱、 天然说话处置等主题技术研发能力
；

（2）机械人自动化领域：具备生物医药自动化尝试系统设计与集成能力
；

（3）中药学/药理学领域：熟悉中药成分分析、药效评价、机造钻研步骤
；

（4）系统生物学/生物信息学领域：具备多组学数据分析、网络药理学钻研经验
；

（5）团队掌管人应拥有高级职称或相当水平，在有关领域有 5 年以上钻研经验
；主题成员应承担过国度级/省级沉大科研项目，拥有 AI+生物医药交叉钻研成功案例者优先，拥有海表钻研经历或国际合作经验者优先。

1.硬件系统：建成首套齐全的“AI+高通量原代细胞出产智慧尝试室”，蕴含自动化细胞造就系统、自动化药敏检测系统、自动化多组学检测系统、自动化液氮存储系统及配套机械臂，实现真正意思上的“无人值守”智慧尝试室。

2.软件平台：开发一套集数据采集、治理、存储、追忆与AI分析于一体的智能化数据系统，实现全流程数据的实时监控与关环节造，躲避人为操风格险，提高样本数据正确性，有效提升新药研发的精准杜纂效能。

3.知识产权：获得软件著述权1-2项。

4.以本项目平台为基础，对表服务20家以上机构。

5.造就一支不少于10人的高水平AI+生物技术学科人才团队。

（一）合作单元类型

但愿与在性命科学自动化设备研发、人为智能算法、生物信息学分析等领域拥有当吓着势的企业、高
；蚩蒲性核⒄购献。优先思考具备以下前提的单元：

企业：拥有自动化产线设计、智能造作系统集成经验的科技型企业，具备AI算法开发、大数据分析平台建设经验的企业优先。

高校/科研院所：在人为智能、模式鉴别、生物信息学或合成生物学领域占有国度级沉点尝试室或工程中心的高校院所。

（二）对专家及团队要求

团队布景：团队成员应具备交叉学科布景，主题成员需在、细胞生物学、自动化节造、推算机视觉、机械进建或生物信息学领域有深厚的理论功底和丰硕的工程实际经验。

技术水平：在AI算法领域，应拥有处置生物医学图像、多模态数据（基因、蛋白、影像）的成熟经验
；在自动化领域，应具备复杂系统集成（如机械臂、液体工作站、造就箱联动）的成功案例。团队掌管人应主持过国度级或省部级沉大科技项目，并占有与生物医药企业合作的经历。

合作模式：可能与项目牵头单元缜密合作，共同攻克技术难点。但愿揭榜方可能派驻主题技术人员参加结合研发，共同进行软件算法开发、系统优化调试等工作，并在数据尺度造订、模型验证等方面提供专业支持。

成就指标：

1.获得1-2个拥有自主知识产权的TTX特异性结合载体（化合物或资料），包封率≥85%，载药量≥10%

2.实现1个宠物镇痛药候选造剂（口服液或注射液）的齐全处方及造备工艺。

3.开发1套基于AI的载体-药物虚构筛选模型及软件，集成数据治理、算法服务、资源调度、可视化及汇报生成功能
；

4.形成1套用于预测TTX复合物犬/猫体内药代动力学的推算机模拟系统

5.申请发现专利4项。

6.造订企业尺度1项（宠物镇痛药质量节造尺度）

7.实现宠物药的IIT一项。

降本与增效：

研发效能提升：与传统尝试筛选相比，AI模型将载体筛选周期从12-18个月缩短至4-6个月，成本降低50%以上，造剂工艺批间差距≤5%，制品率≥95%

产业化与“双招双引”：

项目执行期内（2年）实现针对慢性疼痛适应症的钻研者提议临床钻研（IIT）登记1项。

引进AI算法、药物造剂、兽医药理方向省级以上高档次人才至少2名。

与至少1家省表或境表头部宠物药企或CRO机构达成技术合作或成就转化意向。

带头新增就业不少于15人。

（一）合作单元类型

但愿与在人为智能与合成生物学交叉领域拥有凸起优势的高
；蚩蒲性核⒄购献。合作单元应具备生物造作、药物递送等方面的钻研堆集，同时在机械进建、过程建模等人为智能领域拥有较强的算法开发能力，具备“干湿结合”的钻研能力，可能将推算设计与尝试验证、工业出产有效衔接。优先选择与安徽省内企业已有研发基础、熟悉生物造作或生物医药行业需要、可能急剧响应产业化利用的科研团队。

（二）专家及团队要求

团队掌管人应在生物造作、药物模型构建领域有持久堆集，主持过国度级或省部级沉大科研项目，具备尝试室成就向产业化转化的现实经验，可能两全生物学、工程学和信息科学等多方向协同攻关。

团队应在以下三个方向拥有显著优势：

1.数据驱动的产品筛选与优化

具备高通量筛选、诱变育种或定向进化等方面的现实利用经验，善于TTX特异性载体资料的筛选与优化，可能成立载体结构特点与包封率、载药量、不变性等关键机能之间的关联模型，领导高效载体的理性设计。

2.体表开释与体内PK智能建模方向

具备在线/急剧检测技术开发经验（如光谱、波谱等），把握过程数据建模步骤，可能针对关键参数成立急剧检测或预测模型。具备机械进建、深度进建算法开发能力，擅利益理多变量功夫序列数据，开发智能节造或预测模型，如体表开释行为的急剧检测与建模，以及基于体表开释曲线预测犬/猫体内药代动力学行为（体内表有关性IVIVC模型）。

3.数字孪生与工艺放风雅向

可能将机理模型与数据驱动模型相结合，构建过程混合模型，具备模型在线更新和校对技术，在本项目中用于造剂工艺（如冻干、无菌过滤）的数字孪生建模与工艺放大预测。

（三）合作内容与方式

揭榜方重要掌管以下工作：

AI载体筛选平台建设：发展载体结构-机能数据挖掘、关联模型成立、候选载体预测与评价，筛选出拥有高包封率（≥85%）和高载药量（≥10%）的TTX特异性结合载体。

体内表有关性预测模型开发：利用迁徙进建或物理信息神经网络等步骤，成立体表开释行为到犬/猫体内药代动力学参数的映射模型，实现虚构生物等效性评估。

合作方式可采取结合攻关、技术征询、人才结合造就等多种大局。项目采取“揭榜挂帅”机造，揭榜方需承诺投入相应技术力量，定期实现各项钻研工作，合作成就优先在企业进行产业化利用。

（一）关键技术指标

1.筛选出5～20个优选序列进行生物学验证，别离实现针对金黄色葡萄球菌、痤疮丙酸杆菌、马拉色菌等分歧致病菌的靶向抗菌肽研发

2.开发的靶向抗菌肽针对皮肤微生态影响显著优于传统抗菌肽及抗生素

（二）成就大局

1.知识产权：申请国度发现专利2项。

2.技术汇报与数据：产出天蚕素A和菌丝霉素衍生的高活性抗菌肽先导分子及其尝试验证汇报。

3.推动不少于2条高潜力候选分子与造药企业达成合作意向或技术授权。

4.项目成就直接或间接带头新增产值不低于400万元。

（三）提质、降本、增效

通过AI精准设计，显著提升候选抗菌肽的广谱抗菌活性与安全性，降低传统随机突变导致的活性和毒性不成控风险
；成立AI预测与尝试活性之间的回归模型，提升后续研发的预测正确性。与传统湿尝试筛选相比，将候选分子筛选成本降低（削减无效合成与沉复尝试）
；将新型抗菌肽候选分子发现周期压缩，研发效能提升2～3倍
；单个项目可产出上千条高质量虚构候选序列，湿尝试验证通量提升。

（四）“双招双引”及产业带头

1.人才招引：依附项目引进AI造药、推算生物学、多肽化学等领域人才1～2名，造就复合型技术骨干3名。

2.产业赋能：项目成就将直接赋能大健全和生物医药产业。筛选出的强靶向性、高活性、低毒性抗菌肽序列，可作为优质皮肤表用原料，利用于医用敷料、祛痘、敏感肌建护及术后抗习染等日化与医疗器械领域。通过技术成就转化，有效代替传统抗生素，推动我省绿色生物造作产业发展，辐射带头下游原料药合成、职能性护肤品加工等生物医药全产业链协同发展。

（一）合作单元类型

意向揭榜方应为拥有独立法人资格的高校、科研院所、科技型企业，在皮肤医学、药学、推算生物学、结构生物学等领域具备深厚学术积淀且占有国度级/省部级科研平台的高校、科研院所、科技型企业参加。

（二）专家及团队要求

1.钻研方向

团队须具备以下主题方向的钻研堆集：

（1）AI4S与推算生物学：深度把握大分子三维结构预测、全原壮辗视柔性对接、生物膜特异性脂质自由能精算等前沿算法
；拥有驱动大说话模型、扩散概率模型（如 BoltzGen、Boltz-2等架构）发展万级以上超大规模多肽序列受控天生的实操经验。

（2）职能性多肽理性设计与沉组造作：拥有抗菌肽（AMPs）作用机造解析、界面匹配质量（ipTM）优化及基于工程酵母（如毕赤酵母系统）的排泄表白与密码子理性优化经验。

（3）皮肤微生态与创面药理学：把握皮肤常见致病菌（金黄色葡萄球菌、痤疮丙酸杆菌、马拉色菌）的造就及生物活性评价技术，熟悉多肽在复杂创面理化微环境下的降解动力学。

具备以下方向者优先：在沉组弹性蛋白（Elastin）、胶原蛋白（Collagen）等护肤类职能多肽的AI序列优化、空间构象解析、细胞表基质（ECM）建护及沉组表白领域具备深厚钻研堆集与产业化转化经验者。

2.人才配置

团队领武士物：须拥有有关专业博士学位，在生物信息学、基因组学或AI驱动的生物医药/功效蛋白设计领域拥有扎实的科研功底
；作为掌管人主持过国度级科研项目（如国度天然科学基金）、省天然科学基金项目或教育厅沉大/沉点科研项目，以及作为第一作者或通讯作者颁发过护肤类蛋白设计及功效评价的有关SCI论文。

梯队结构：团队主题成员不少于5人，应涵盖AI算法、分子动力学模拟、合成生物学沉组发酵、药效与细胞毒性评价等方向，分工明确。

人员数量：直接参加本项主张研发人员不少于10人，其中博士或副高及以上职称人怨丶比不低于40%。

3.科研资源

应具备以下平台或能力：

（1）高机能推算资源：占有支持大规模深度进建模型推理、散布式受控采样及全原子动力学模拟的高机能GPU推算集群或推算节点。

（2）合成生物学与多肽/蛋白造备平台：具备工程菌株基因高拷贝整合、自动节造高密度发酵罐补料发酵能力，以及完整的蛋白质/多肽分离纯化（超滤截留/造备型 HPLC）与高分辨质谱（LC-MS/MS）定性定量鉴定设备。

（3）生物活性评价平台：占有二级生物安全（BSL-2）尝试室，可发展特定致病微生物（金葡菌、痤疮菌、马拉色菌）的抑菌动力学（MIC/MBC）及人角质形成细胞（HaCaT）的选择性细胞毒性评价试验。

4.研发实力

团队应拥有以下能力：

（1）团队近四年在生物信息、人为智能、多肽或沉组职能蛋白领域颁发过高水平SCI论文不少于3篇，或占有有关发现专利
；

（2）具备齐全的项目治理系统和质量节造能力，可能按时交付阶段性成就
；

（3）可能针对本项主张四项关键技术难题提出创新性、可行性兼备的技术规划。

（三）优先支持前提

具备以下前提者优先思考：团队主题成员曾作为掌管人或骨干参加过国度沉点研发打算、省沉点研发打算或企业沉大横向技术攻关项目。

一、主题成就

本项目萦绕电缆护套高分子资料基础钻延注高机能护套资料设计、护套挤塑过程优化和出产质量在线鉴别，沉点交付以下主题成就：

（1）?AI辅助高机能电缆护套资料筛选与机能评价数据库：成立企业自有护套资料配方与机能数据库，覆盖耐低温、低烟无卤阻燃、耐寒抗老化等机能数据，形成1套AI辅助配方筛选系统。

（2）?护套厚度精准节造与物料成本AI分析系统：建设1套护套厚杜纂物料成本AI分析系统，接入MES、米沉系统、能耗采集、线边仓等数据，实现挤塑辅助调节、物料超耗预警和订单级成本异常追忆。

（3）?AI视觉计米误差赔偿与过程质量异学问别系统：建设1套AI视觉计米与质量异学问别系统，实现线缆活动状态鉴别、计米误差赔偿、绕包异学问别和过程质量风险预警。

（4）知识产权：申请发现专利2项、实用新型专利3项，软件著述权2-4项

二、关键绩效指标

项目建成后，萦绕电缆护套高分子资料基础钻延注AI辅助配方筛选、护套厚杜纂物料成本管控、AI视觉计米及过程质量鉴别，设置以下关键绩效指标：

在护套资料筛选方面，将成立不少于30组资料配方及机能数据的企业自罕见据库，形成1套AI辅助配方筛选系统，推荐不少于2组候选配方并实现幼试或中试验证
；候选资料低温机能较现用资料有所提升，氧指数不低于28%，烟密度降低或达到有关尺度要求。在耐寒抗老化方面，将推荐不少于2组优化配方并实现加快老化验证
；候选资料拉伸强度维持率不低于12.5%，断裂伸长率维持率不低于180%，低温弯曲试验不开裂。

在护套厚杜纂物料成本管控方面，系统接入不少于3类关键数据源，实现物料超耗、厚度冗余和成本异学问别
；资料损耗降低3%—5%，沉点订单物料异学问别正确率不低于95%，人为成本核算和异常排查功夫降低30%以上。

在AI视觉计米与过程质量鉴别方面，实现不少于2类典型线缆规格现场验证
；计米误差降低5%以上，典型缺点鉴别正确率不低于95%，异常预警响应功夫节造在0.5秒以内。项目执行后，提升京仪股份护套资料自主研发、AI配方筛选、过程智能节造和质量在线鉴别能力，形成可复造推广的AI赋能资料研发与智能造作利用示范。

三、产业带头与“双招双引”

项目执行期内，造就内部AI利用与运维人才不少于10人。打造AI赋能电缆造作的创新产业新场景，形成可复造、可推广的标杆成就，阐扬示范带作为用，引领线缆产业数字化、高质量发展。

1.企衣粪合作对象：优先面向人为智能、AI4S、资料信息学、高分子资料、机械视觉、工业软件、智能造作等领域的科技型企业发展合作。合作企业应具备AI算法研发、工业现场部署、软硬件系统集成和项目交付能力，可能萦绕AI4S、高分子资料、资料配方筛选、阻燃耐寒抗老化资料、挤塑工艺优化、机械视觉计米与质量鉴别等场景提供成熟解决规划或工程化落地经验，并具备有关自主知识产权、软件著述权、专利或典型利用案例。

2.高校与科研院所：激励与人为智能、高分子资料、资料信息学、阻燃耐候资料、资料成型加工、工业大数据、机械视觉等方向拥有钻研基础的高校和科研院所发展合作。合作单元应具备深度进建模型训练、工业视觉检测、多源数据融合、工艺参数建模、智能节造优化等方面的科研能力，可能为项目提供算法研发、模型优化、技术验证和人才支持。

3.专家团队要求：项目掌管人应拥有人为智能、智能造作、工业软件或自动化节造有关项目经验，具备较强的技术组织、项目治理和产业化落地能力。主题团队应涵盖高分子资料、资料配方设计、资料机能测试、AI算法、资料数据建模、机械视觉、挤塑工艺和工业软件开发等方向。

4.合作模式：项目采取“企业提出场景需要、揭榜方提供技术规划、双方结合开发验证、现场集成利用”的合作模式。揭榜方掌管AI资料筛选步骤、配方优化模型、资料机能预测步骤、视觉鉴别算法、数据接口和利用系统建设
；京仪股份掌管出产场景、资料试造、挤塑验证、检测数据和产品利用验证。项目成就可凭据合作约定形成专利、软著、利用示范和后续产业化推广成就。

一、成就大局

1.主题软件系统与模型：实现“食管癌动态自适应放AI辅助系统”1 套，内含基于AI

的影像加强与沉建？椤⒍嗍毕喟星拔＜捌鞴僮远椿？椤⑷诤系赜蛱氐愕姆缦

预测？榧白允视Υ蛩阌呕？。提供适配基层的轻量化部署包。

2.数据库构建：建成含多时相CT/MRI、影像沉建前后对比数据的安徽省食管癌多中心尺度化数据库（≥200例）。

3.知识产权与尺度：申请影像沉建、靶区勾画有关发现专利3-4项，软件著述权3-4项，

颁发SCI/中文主题论文2-3篇。参加造订省级放疗AI利用规范1项。

4.示范与平台：建成省级食管癌智能放疗示范基地1个，搭建云端-边缘协同服务平台，

实现省级-基层医院的数据互联与模型迭代。

二、关键绩效指标（聚焦临床评估尺度）

（一）提质指标：严格切合几何学、剂量学与临床尺度

1.影像质量保险：AI 影像沉建？樾柙谖夼涠允菹率迪治庇叭コ攵嗄Ｌ唬–BCT

至打算 CT），沉建后图像用于勾画的 DSC 值提升不低于 10%。低剂量图像沉建速度

达到实时级别。

2.几何学一致性（主题勾画指标）：

2.1 大体肿瘤体积/临床靶区：经过自适应AI系统勾画，医治分次间大体肿瘤体积的 DSC 值中位数必须≥0.87，临床靶区DSC值中位数≥0.84
；形变显著的食管下段及胃食管结合部， 其DSC值不得低于0.75。当初次自动勾画DSC低于0.6时，系统须自动触发人为复核与建改预警。

2.2 整体一致性：通过融合全局与部门特点、引入三维空间陆续性约束，解除断续、孔洞

等谬误，确保宰割了局的体积有关性与滑润度切合医生评价。

3.剂量学正确性（临床接受阈值）：

3.1 绝对剂量差距：基于 AI 勾画与资深医生勾画天生的两份放疗打算，危及器官（肺、 心脏、脊髓）的最大点剂量或均匀剂量差距<1Gy。

3.2 体积剂量差距：危及器官接受的关键剂量体积指标（如肺 V20、V5，心脏 V30）差距<1%。

3.3 靶区剂量覆盖度（V95%）差距无统计学意思，确保医治质量不因勾画方式扭转而受损。

（二）降本与增效

1.效能提升：经影像加强及自动勾画后，单例打算总体设计功夫从3-5天缩短至30分钟内。自动勾画了局经医生轻微批改率低于30%，效能提升75%以上。

2.资源下沉：基层医院食管癌患者本地医治率提升至80%以上，省级中心有关接诊压力

降低40%
；颊呷司且搅朴枚戎С鼋档50%。

3.削减并发症开销：因靶区遗漏导致的复发风险降低40%，严沉放射性肺炎、心包炎发

生率相对降落30%，对应人均医治用度削减超5000元。

（三）“双招双引”

1.人才造就：引进医学AI、医学物理领域高档次人才3-5名，为基层定向培训能操作 AI

系统的物理师/技师不少于20 名。

2.技术推广：成立“AI 影像沉建-动态勾画-地域特点融合”的技术系统，推广至省表食管癌高发地域至少 2 家医疗中心，打造可复造的尺度化范式。

本项目面向安徽省食管鳞癌放疗的临床痛点，研发起态自适应 AI 辅助系统。现诚邀拥有高水平研发实力及医工融合经验的单元揭榜。具体要求如下：

一、总体要求

揭榜单元须具备雄厚的医学人为智能研发实力，占有美满的医工交叉团队。近三年内涵多

模态影像深度进建、医疗 AI 系统轻量化部署等方向有扎实的钻研基础与显著成就。优先支持

产学研医结合体揭榜，能整合算法、临床、器械及基层推广资源。

二、主题技术研发能力

动态靶区与器官宰割技术：需把握面向多时相 CT/MRI 的非刚性配准、幼样本及弱监督进建算法。具备开发高精度（Dice≥0.88，Hausdorff 距离≤5mm）的食管癌原发灶、淋趋附及心脏、脊髓、肺、臂丛等危及器官自动宰割模型的能力，能应对肿瘤退缩导致边缘吞吐、空腔形成等极端情况。

多模态、多维度数据融合技术：具备处置影像组学、剂量组学、基因组学（如 TP53、CDKN2A）、临床养吩炖估及盛行病学数据（腌造、热烫饮食）等多源异构数据的经验。能构建数据与知识双驱动的可诠释性 AI 模型，实现个别化肿瘤退缩率预测（误差<15%）、放射性肺炎/心包炎风险预测（AUC>0.8）及生计预测（C-index>0.7）。

轻量化与边缘推算技术：精通模型剪枝、量化、知识蒸馏等压缩技术，具备将 AI 模型适配至县级医院通例 CPU/低端 GPU 推算设备的能力。占有云端-边缘协同系统开发经验，能实现脱敏数据下的离线推理与在线模型迭代，保险数据安全与系统不变性。

可诠释性 AI 与交互系统开发：具备开发把稳力热力争、类似病例检索、特点贡献度分析（如Shapley 值）等可视化诠释？榈哪芰。能设计零培训职守的敦睦交互界面，并支持医生在线交互式建改与探查。

三、团队与设施前提

人才行列：应组建蕴含医学 AI 算法专家、软件工程师在内的跨学科主题团队。项目掌管人应有博士学位，在人为智能方向有肯定影响力。

研发设施：具备高机能 GPU 推算集群、数据存储与安整系统及软件开发测试环境。具备或可接入放疗打算系统、医用加快器等真实设备进行算法验证。

项目治理：有承担国度级或省部级沉大科研项主张治理经验，能确保在项目周期内实现所有技术指标与查核指标，并共同实现财政审计。

四、地域与协同要求

优先思考在安徽省内设有研发的单元。揭榜方须承诺与需要方（我院）深度合作，共享数 据、模型及钻研成就，共同推动我省食管癌放疗技术同质化发展。