跟各大科研院所联合开发一些智能制造算法类产品升级。

与电脑，手机大厂的技术联合研发，实现该技术进入手机，电脑，平板等设备的底层代码；进入医院，监狱，养老院，展馆，火车站等空间，对所有手机用户提供精确定位服务，需相关单位提供支持。

技术需求：1. 专利字帖用户，书法手写字的识别、作业评判。
2. 手写公式（数学、物理、化学）
3. 语义分析
作文批改
4. 语音的应用
同学朗读或背诵的场景
5. AI 只能对知识点打标签

用于晶圆测试探针卡的多层陶瓷（MLC）基板、多层有机（MLO）基板制造技术——Space Transformer是晶圆测试探针卡中对印刷电路板和探针之间进行电学连接并传递测试信号的转接板，其制造所需的基板材料为多层陶瓷（MLC）基板或多层有机（MLO）基板。目前，这一类转接板板产品和制造技术由国外公司垄断，为了实现该产品的自主研发与生产，提出基板相关需求如下：
（1）MLC
具有LTCC产线设备及配套材料，能够实现大尺寸LTCC陶瓷基板制造工艺的开发。制造工艺包括生瓷带切割、激光打孔、丝网印刷、叠片、等静压、排胶烧结等。配套生瓷带及浆料可选用Dupont、Ferro、Heraeus等品牌，亦可自主开发。制造能力需求基板生瓷带堆叠层数>20层，可控的抗弯强度、孔隙率、收缩率及收缩均匀性、孔位置精度（3‰）、平面度、表面粗糙度、热膨胀系数、热导率等参数。
（2）MLO
具备高密度互连的多层有机基板制造产线及工艺开发能力，基板参数要求包括：Tg>250℃；CTE:<20 ppm；焊锡耐热性（260℃）:>300s;.热分解温度(TGA method 5% WeightLoss):430~450℃;HDI工艺耐热性260℃回流：>20 cycles;表面粗糙度:2~3 μm；TTV：3‰；可控的介电损耗、表面电阻；高精度电路的设计规则和印刷工艺。

本质安全型3D激光导航、本质安全型避障激光、防爆锂电池技术更新需求

在抗体创新药物研发过程中，需要开发高浓度蛋白制剂的处方；开发、更高效的亲和填料、高表达的细胞系、颗粒鉴定；希望寻求具有能力的企业、高校、科研院所等进行技术合作开发。

视觉图像方面的高校院所可进行产学研合作，达到传感器开发的需求

1.针对新型气敏材料研究的技术需求；
2. 对ASIC电路设计及流片的技术需求；
3. 对MEMS传感器流片的技术需求

人体动作实时捕捉和分析处理

基于文本数据的分析，标签化，关系提取，模型预测。后续补充具体参数

精密研磨技术的研究，更需要的是在精密控制和半导体研磨工艺方面有成果的大专院校进行合作或探讨。

3D打印的技术进步将导致精密微结构元件的定制化制造的变革。医学微针给药、内窥镜，光传感扩散器、Thz元件、超表面等，表面粗糙度要达到光学级精度（纳米级）。将数字光场调控技术和连续叠加曝光技术，引入到3Ｄ打印，在光机系统、光场连续滚动曝光模式和精密控制方面开展创新，以提供3D打印的运行效率；对3D建模的精度、分切精度做精细化运算，以提高3D建模和切片数据精度，以达到光学精度打印的需求；提出STL文件的智能分切算法，根据三维模型的截面分布，支持设定分层厚度，以提高切片处理速率。在PμSL（投影微光固化）系统中，提出连续生长3D打印方式，结合高精度数据的高速率曝光机制，实现高精度与高速率兼容的3D打印，为生物医药微针给药器件、MEMS、生物芯片、生化器件等提供了灵活制备的新方法和新平台。希望找偏向生物医药的有微针、微流控制等明确应用需求的企业进行应用开发。

需要新技术，推动材料研发，并深入探究材料的应用。需要有机发光材料、柔性显示屏等拥有自主知识产权的新产品，可共同开发或成果转化。

面向液晶显示系统的节能减碳应用，研究具有光线导向功能的新型微结构及工艺，攻克普通导光微结构的散射型导光的技术难题，设计高效率、定向出光的导光微结构，引导光线在特定的角度出射。建立全新的定向导光器件微纳工艺制程，实现反射式液晶显示、光学防窥显示、3D显示等领域的导光材料制备及示范应用，替代传统工艺及进口产品。

阻燃涂层加工工艺研究
需求（一）、从透气性、柔软度等方面提高现有面料的舒适性；需求（二）、企业目前使用的特种面料原材料价格较高，希望研发出同等质量、功能，但更价廉物美的面料；需求（三）、开发可应用于特种阻燃面料，但更为环保的阻燃剂；需求（四）、实现阻燃功能性面料/特种工作服面料的标准化产品研发、应用和推广。

完成新一代海水淡化系统的研发；高盐废水的资源化回收利用技术

针对污水处理研发微生物制剂产品，通过微生物降解的方法去除污染物，高效去除总氮、氨氮。所需菌种主要有硝化菌、反硝化菌、碳化菌（芽孢杆菌，假单胞菌）等，需要原始菌种筛选、分离、鉴定，具有特定功能且抗逆性强的菌株，以及微生物制剂发酵生产等领域的成熟技术及研发条件，总研发成本控制在预算内。

低速大转矩电机开发优化，转矩变大、成本降低和噪音降低。

希望能与本地科研院所或者是高校，共同进行人工智能视觉识别方向的合作开发。
1.仿真样本生成模型
需求内容：
AI算法的训练需要大量的样本（图片/视频），但是由于资源限制，很多情况下，无法提供足够多的场景样本，希望通过仿真样本生成模型，以现有的样本进行大量的仿真生成更多的训练素材。
2.人体肢体动作识别（特定场景）
需求内容：
标准化考场内，摄像头安装于教室/大教室/阶梯教室的左上角，期望通过人体肢体动作识别技术，可以识别出场内考生的异常动作（头部、手部等）
3.识别因子统计模型
需求内容：
学生的一个行为是由1个或者多个动作，单独或者持续的组合，现在通过AI算法已经将相关的动作单独识别出来，期望通过相关的统计模型，可以将这些动作排列组合以及得出规律，进而可以判断出学生的可疑行为。
4.语言转译C++
需求内容：
AI算法都是基于Python，开发了相关的算法，但是由于考虑到服务器资源的效率提升，期望将python开发的算法，转译成C++，然后再将转译的C++ 语言与硬件资源做合理的适配和优化，从而提升服务器资源的利用率。
5.机识别人体动作技术
需求内容：
目前华为等厂商新推出一些AI的智能摄像头，期望通过AI算法搭载相应的摄像机分析计算考场内考生的行为动作，验证技术的可行性。