人工智能赋能先进制造
优质项目展示
一、AI建筑快速智能建模平台
1.简介
本项目利用光学测量技术（如手机、平板电脑）实现建筑物的便携式、直观数字化捕捉，无需生产点云数据和复杂的大数据处理，极大提升建模效率。具备低成本、高速度、操作简便等优势，适用于房地产开发、建筑设计、物业管理、政府机构等多个领域。
核心特点：
- 便捷高效：使用移动设备快速采集建筑数据，无需昂贵设备和复杂处理。
- AI智能分析：自动“读取”和“解释”建筑结构，提高数据解读精度。
- 全流程管理：覆盖所有施工阶段，自动存储施工进度，作为工程文档。
- BIM兼容性：可将信息整合至IFC标准模型，符合建筑管理规范。
- 云端计算：GDPR合规的安全云计算，降低企业IT采购与维护成本。
- 增强现实支持：可用于虚拟房产展示、空间规划、远程评估等应用。
适用场景：
- 房地产开发商：用于项目初期的数据采集和评估，提高开发决策效率。
- 建筑师 & 项目开发人员：提供高效建模工具，优化项目规划。
- 室内设计师 & 房地产经纪人：支持3D可视化、虚拟游览、空间规划。
- 政府机构 & 物业管理：轻松管理符合BIM标准的建筑数据，提高资产管理效率。
2.诉求
希望寻找技术合作伙伴和应用场景，推动该技术的落地应用：
- 落地场景：适用于城市规划、建筑改造、施工管理、房地产营销等行业，提升建模效率与智能化水平。
- 合作伙伴：寻求建筑设计公司、房地产开发商、物业管理机构、BIM软件厂商等合作，共同优化技术、开展试点应用，并推动商业化落地。
二、AI摩托车驾驶安全辅助传感系统
1.简介
本项目致力于基于人工智能（AI）的摩托车驾驶安全辅助传感器，以提升骑行者的行车安全。结合双摄像头与先进图像处理算法，能够实时监测摩托车后方环境，即使在车辆倾斜或弯道行驶时，也能准确识别车道标记、后方来车及其他障碍物。
核心特点：
- 角度独立性：采用AI算法优化数据处理，确保在转弯、倾斜等复杂路况下，依然能够精准检测环境信息。
- 全方位环境监测：实时识别摩托车后方车道、车辆及障碍物，提升驾驶员感知能力。
- 智能预警：基于检测数据，提供视觉（HUD抬头显示）和触觉（振动警示）反馈，提前提醒驾驶员潜在危险。
- 主动干预：在关键情况下，系统可辅助控制转向，降低事故风险。
- AI增强计算：结合深度学习技术，提高检测精准度，并适应不同天气和光照条件。
适用场景：
- 城市及高速骑行：有效降低盲区风险，提高驾驶员在车流密集区域的安全性。
- 弯道及复杂路况：在山路、弯道、颠簸路面等情况下，确保骑行安全。
- 夜间及恶劣天气：系统可适应低光照、雨雾天气，提升摩托车骑行安全性。
2.诉求
希望寻找技术合作伙伴和应用落地场景，共同推动该技术的商业化和行业应用。
（1）落地场景：适用于电动车摩托车厂商、智能交通系统、驾驶辅助设备集成商，以及政府道路安全项目，提升骑行安全。
（2）合作伙伴：
①电动车摩托车制造商：与摩托车厂商合作，集成智能安全辅助功能，提高产品竞争力。
②ADAS（高级驾驶辅助系统）供应商：联合开发摩托车专用ADAS系统，提高驾驶安全性。
③智能交通企业：结合智能城市基础设施，优化摩托车骑行环境。
④政府及交通管理机构：在交通安全政策和试点项目中推广应用，提高摩托车交通安全标准。
三、AI智能机油寿命监测系统
1.简介
本项目基于人工智能（AI）和智能传感技术，开发机油质量监测与剩余寿命预测（RUL）系统。通过数据驱动的特征提取和智能行为建模，实时监测机油质量，预测设备维护需求，提高设备安全性和可靠性。可广泛应用于传统燃油车辆、电动汽车、燃料电池、工业设备、生产质量控制等多个领域，并支持工业4.0智能制造。
核心特点：
- 智能传感器数据融合：集成高精度传感器，实时监测机油状态（粘度、氧化程度、污染物含量等）。
- AI驱动的液态油/水模型：通过生成式AI（Generative AI）模拟机油质量变化，预测剩余使用寿命（RUL）。
- 驾驶/设备行为建模：综合考虑驾驶员行为、设备类型、应用场景，动态调整预测模型，提高精准度。
- 绿色环保：优化机油更换周期，每年可减少近10万加仑的OEM机油浪费，降低环境污染。
- 优化维护计划：通过精准预测，延长维护间隔，减少不必要的维护成本，提高设备可用性。
- 提高安全性与可靠性：预防机油劣化导致的设备故障，提高设备寿命和运行效率。
- 支持线性及数据驱动方法：结合传统物理模型与机器学习算法，提高预测精度。
2.诉求
希望寻找技术合作伙伴和应用落地场景，推动AI机油监测技术的市场化应用。
（1）落地场景：
①汽车行业：传统燃油车、电动汽车、燃料电池车辆的机油/冷却液监测。
②工业设备：生产机械、风电设备、航空发动机的润滑油监测，提高工业设备可靠性。
③智能维护系统：与工业4.0智能制造结合，实现预测性维护（Predictive Maintenance）。
④智能交通：结合车队管理系统，优化车辆维护，提高车队运营效率。
（2）合作伙伴：
①汽车制造商与零部件供应商：提供AI机油监测技术，提高发动机维护智能化水平。
②工业设备企业：提升大型机械设备的智能维护能力，减少停机时间。
③车联网与车队管理公司：集成AI机油监测功能，提高车队管理效率。
④环保与可持续发展企业：减少机油浪费，推动绿色技术应用。
⑤科研机构与AI技术企业：优化AI算法，提高油液监测与预测的精准度。
四、AI果蔬品质智能检测设备
1.简介
本项目致力于基于人工智能（AI）和多模态传感器的果蔬无损检测技术和检测设备，以优化供应链管理，提高果蔬品质监控能力。可用于检测果蔬的成熟度、糖度（Brix）、质量及货架期，并提供客观、可量化的预测结果，减少损耗，提高物流效率，提升客户满意度。
核心特点：本项目开发的AI智能果蔬检测模块与设备，基于多模态传感器 + 深度学习算法，可集成至手持扫描仪、无人机、传送带、机器人等自动化系统，实现：
- 无损检测：无需破坏水果，快速评估成熟度、糖度及质量。
- 降低损耗：优化物流和储存管理，提高供应链效率。
- 精准预测货架期：提供客观、可靠的果蔬新鲜度和质量信息。
- 自动分拣：基于货架期预测，实现先进先出（FIFO）向最先过期先出（FEFO） 模式优化。
- 提升客户满意度：确保消费者获得高质量、新鲜度一致的果蔬，提高市场竞争力。
2.诉求
希望寻找合作伙伴及落地场景，共同推进该技术的商业化应用：
- 落地场景：
①食品零售 & 超市：优化果蔬品质管理，减少损耗，提高客户满意度。
②农业种植 & 采摘管理：在采摘前检测水果成熟度，优化收割时间，减少损耗。
③食品加工 & 仓储物流：精准预测果蔬货架期，优化存储和运输策略。
④智能分拣系统：结合自动化分拣、包装线、机器人，提高供应链智能化水平。
- 合作伙伴：
①食品零售商 & 超市：推广果蔬无损检测技术，提高供应链管理效率。
②农业企业 & 供应链管理公司：合作进行大规模果蔬检测，提高产业链收益。
③智能农业 & AI技术公司：共同优化AI算法，提高检测精准度和自动化能力。
④无人机 & 机器人制造商：将该技术集成至无人机、智能机器人，实现自动化检测。