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杭州冠力智能科技有限公司是建筑增材智能制造全方案提供商和建材智能智慧型試驗檢測設備研發生產的科技型企業，總部位于杭州，在山西設有機加工基地，山東設有建筑3D打印基地。擁有發明專利3項、實用新型專利17項、外觀專利9項、軟著8項，專著3部，主參編行業內標準31部。   組建了一支由具有多年土工工程行業背景、全球知名高校碩博畢業高級知識分子構成的研發團隊，涵蓋建筑結構、建筑材料、算法開發、軟件開發、機械設計、電控設計等多專業、多學科融合，主要研發人員包括清華大學、浙江大學、澳大利亞斯威本科技大學等知名高校的6名博士、6名碩士，其中6人具有高級職稱，6人具有中國建筑科學研究院、中國建筑技術中心等國內建筑領域知名央企高管從業背景。

人工智能應用創新實訓平臺是一款專為人工智能領域專業學生設計的多功能教學工具，它集科研教學、實驗實訓和項目實踐于一體，提供了一個全面的學習環境。該平臺以國產高性能芯片RK3588作為其邊緣計算的核心，支持本地化編程開發，使得學習者能夠深入掌握人工智能技術。此外，平臺還支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多種主流深度學習框架，便于學生進行模型訓練和推理實踐。 平臺內置了豐富的案例資源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，為學生提供了實際操作和學習深度學習模型的機會。這些內置模型不僅有助于學生理解深度學習算法的實際應用，也為他們的創新項目提供了堅實的基礎。通過這樣的實訓平臺，學生能夠在實踐中深化理論知識，提升解決實際問題的能力。 本平臺融合了先進的多模態大模型智能體，并配備了一系列場景化實體組件，包括深度相機、雙軸云臺、多軸機械臂、微型輸送帶、工業級相機以及麥克風陣列等。這些尖端設備使得我們能夠快速構建智慧工廠、智能分揀、智慧交通、智能家居等多種應用場景。

2020年3月19日，《自然-通訊》（Nature Communications）雜志在線發表了北京師范大學地理科學學部何春陽教授團隊的最新研究成果，定量評估和揭示了中國空氣污染防控政策成效，指出中國依然需要在未來實施更強有力的空氣質量控制政策。該論文題為“中國需要進一步改善空氣質量以減少PM2.5污染導致的人口死亡（Stronger policy required to substantially reduce deaths from PM2.5 pollution in China）”。 PM2.5污染是指直徑小于2.5μm的細顆粒物散布在空氣中，進而影響人類福祉與健康的現象。聯合國可持續發展目標3.9明確指出，到2030年，需要實質性地減少危險化學品以及空氣、水和土壤污染導致的死亡和患病人數。根據全球疾病負擔項目最新的測算結果，中國每年有近一百萬人死于PM2.5污染。為了控制空氣污染及其負面影響，國務院于2013年施行了“大氣污染防治行動計劃”（以下簡稱“大氣十條”），計劃到2017年將城市中的PM2.5濃度降低10-25%。該計劃的整體投入約1.7萬億人民幣（約合2700億美元），覆蓋了中國三百多個地級行政區，橫跨能源、工業、交通、法律和法規等多個部門，是一項前所未有的空氣污染防治行動。2018年，中國生態環境部宣布該計劃設定的PM2.5濃度控制目標順利達成。然而，“大氣十條”相關的PM2.5污染防控所帶來的健康效益依然缺乏定論。 評價“大氣十條”健康效益的難點在于，PM2.5污染致死人數受PM2.5濃度、人口數量、年齡結構和疾病死亡率等多個因素的共同影響。目前已有研究往往使用PM2.5污染致死人數在2013-2017年的變化量來近似表示“大氣十條”所帶來的健康效益，也有研究通過假設其它因素不變來量化PM2.5濃度變化的影響。但是，這些研究都很難區分各個因素的相對貢獻，部分結果甚至相互矛盾。施行“大氣十條”究竟產生了多少健康效益依然缺乏定論。 為此，該研究結合長期的PM2.5監測數據和最新的流行病學模型，對比了實施“大氣十條”前后（2000-2013和2013-2017）中國PM2.5污染致死人數的變化趨勢。同時使用解構的思路量化了PM2.5濃度、人口數量、年齡結構和疾病死亡率等因素對于PM2.5污染致死人數變化趨勢的影響，全面揭示了“大氣十條”通過減緩PM2.5污染所產生的健康效益。結果表明，中國的PM2.5污染致死人數在2000-2017年總體呈現增加趨勢，從2000年的71.4萬人增加到了2017年的97.1萬人，增加了36.1%，年均增長率為1.8%。“大氣十條”實施以后中國的PM2.5污染致死人數依然呈現增加趨勢，但是年均增長率在2013年以后有所下降。2000-2013年，中國的PM2.5污染致死人數新增了22.1萬人，年均增長率為2.1%。而在2013-2017年，中國PM2.5污染致死人數增加了3.6萬人，其年均增長率為1.0%，明顯低于實施“大氣十條”之前的水平。進一步的解構分析表明，由于實施“大氣十條”后PM2.5濃度降低，2017年的PM2.5污染致死人數比2013年減少了6.4萬人。 在此基礎上，該研究進一步探索了2030年PM2.5污染致死人數在兩種不同的PM2.5控制政策情景（趨勢情景和強力政策情景）下的變化趨勢。研究假設趨勢情景中，中國會延續現有的空氣質量控制力度，人口加權的PM2.5濃度會在2030年逐漸降低到35μg/m3（中國現行的空氣質量標準）。而在強力政策情境中，中國會采取更加嚴格的空氣污染控制政策，人口加權的PM2.5濃度會在2030年大幅度降低至10μg/m3（世界衛生組織公布的空氣質量標準）。與此同時，人口和年齡結構按照現有趨勢發展，而疾病死亡率由于醫療保健水平的提高而進一步降低。該研究的預測結果表明，趨勢情景中PM2.5污染致死人數將在2030年達到95.3萬人，僅比2017年降低了2%。而在強力政策情景中，PM2.5污染致死人數將在2030年達到55.0萬人，比2017年降低了40%以上。這意味著，如果延續當前政策趨勢，雖然PM2.5濃度依然會有所下降，但是由于老齡化等其它因素的影響，PM2.5污染致死人數依然很難實現可持續發展目標3.9所提到的“實質性”降低的目標。中國依然需要在未來實施更強有力的空氣質量控制政策，才能夠一定程度上抵消老齡化等因素的影響，使得PM2.5污染致死人數“實質性”地下降（圖2）。 該研究的主要貢獻是通過解構分析全面認識了PM2.5濃度、人口數量、年齡結構和疾病死亡率等多個因素對PM2.5污染致死人數變化的影響，進而準確地估算了施行“大氣十條”所帶來的健康效益。同時，該研究還綜合考慮了各個影響因素的變化，對未來PM2.5污染致死人數進行了預測，為中國制定未來的環境政策，實現相關的聯合國可持續發展目標提供了重要參考。

2020年3月19日，《自然-通訊》（Nature Communications）雜志在線發表了北京師范大學地理科學學部何春陽教授團隊的最新研究成果，定量評估和揭示了中國空氣污染防控政策成效，指出中國依然需要在未來實施更強有力的空氣質量控制政策。該論文題為“中國需要進一步改善空氣質量以減少PM2.5污染導致的人口死亡（Stronger policy required to substantially reduce deaths from PM2.5 pollution in China）”。 PM2.5污染是指直徑小于2.5μm的細顆粒物散布在空氣中，進而影響人類福祉與健康的現象。聯合國可持續發展目標3.9明確指出，到2030年，需要實質性地減少危險化學品以及空氣、水和土壤污染導致的死亡和患病人數。根據全球疾病負擔項目最新的測算結果，中國每年有近一百萬人死于PM2.5污染。為了控制空氣污染及其負面影響，國務院于2013年施行了“大氣污染防治行動計劃”（以下簡稱“大氣十條”），計劃到2017年將城市中的PM2.5濃度降低10-25%。該計劃的整體投入約1.7萬億人民幣（約合2700億美元），覆蓋了中國三百多個地級行政區，橫跨能源、工業、交通、法律和法規等多個部門，是一項前所未有的空氣污染防治行動。2018年，中國生態環境部宣布該計劃設定的PM2.5濃度控制目標順利達成。然而，“大氣十條”相關的PM2.5污染防控所帶來的健康效益依然缺乏定論。 評價“大氣十條”健康效益的難點在于，PM2.5污染致死人數受PM2.5濃度、人口數量、年齡結構和疾病死亡率等多個因素的共同影響。目前已有研究往往使用PM2.5污染致死人數在2013-2017年的變化量來近似表示“大氣十條”所帶來的健康效益，也有研究通過假設其它因素不變來量化PM2.5濃度變化的影響。但是，這些研究都很難區分各個因素的相對貢獻，部分結果甚至相互矛盾。施行“大氣十條”究竟產生了多少健康效益依然缺乏定論。 為此，該研究結合長期的PM2.5監測數據和最新的流行病學模型，對比了實施“大氣十條”前后（2000-2013和2013-2017）中國PM2.5污染致死人數的變化趨勢。同時使用解構的思路量化了PM2.5濃度、人口數量、年齡結構和疾病死亡率等因素對于PM2.5污染致死人數變化趨勢的影響，全面揭示了“大氣十條”通過減緩PM2.5污染所產生的健康效益。結果表明，中國的PM2.5污染致死人數在2000-2017年總體呈現增加趨勢，從2000年的71.4萬人增加到了2017年的97.1萬人，增加了36.1%，年均增長率為1.8%。“大氣十條”實施以后中國的PM2.5污染致死人數依然呈現增加趨勢，但是年均增長率在2013年以后有所下降。2000-2013年，中國的PM2.5污染致死人數新增了22.1萬人，年均增長率為2.1%。而在2013-2017年，中國PM2.5污染致死人數增加了3.6萬人，其年均增長率為1.0%，明顯低于實施“大氣十條”之前的水平。進一步的解構分析表明，由于實施“大氣十條”后PM2.5濃度降低，2017年的PM2.5污染致死人數比2013年減少了6.4萬人。 在此基礎上，該研究進一步探索了2030年PM2.5污染致死人數在兩種不同的PM2.5控制政策情景（趨勢情景和強力政策情景）下的變化趨勢。研究假設趨勢情景中，中國會延續現有的空氣質量控制力度，人口加權的PM2.5濃度會在2030年逐漸降低到35μg/m3（中國現行的空氣質量標準）。而在強力政策情境中，中國會采取更加嚴格的空氣污染控制政策，人口加權的PM2.5濃度會在2030年大幅度降低至10μg/m3（世界衛生組織公布的空氣質量標準）。與此同時，人口和年齡結構按照現有趨勢發展，而疾病死亡率由于醫療保健水平的提高而進一步降低。該研究的預測結果表明，趨勢情景中PM2.5污染致死人數將在2030年達到95.3萬人，僅比2017年降低了2%。而在強力政策情景中，PM2.5污染致死人數將在2030年達到55.0萬人，比2017年降低了40%以上。這意味著，如果延續當前政策趨勢，雖然PM2.5濃度依然會有所下降，但是由于老齡化等其它因素的影響，PM2.5污染致死人數依然很難實現可持續發展目標3.9所提到的“實質性”降低的目標。中國依然需要在未來實施更強有力的空氣質量控制政策，才能夠一定程度上抵消老齡化等因素的影響，使得PM2.5污染致死人數“實質性”地下降（圖2）。 該研究的主要貢獻是通過解構分析全面認識了PM2.5濃度、人口數量、年齡結構和疾病死亡率等多個因素對PM2.5污染致死人數變化的影響，進而準確地估算了施行“大氣十條”所帶來的健康效益。同時，該研究還綜合考慮了各個影響因素的變化，對未來PM2.5污染致死人數進行了預測，為中國制定未來的環境政策，實現相關的聯合國可持續發展目標提供了重要參考。

開發了一種新型微流控注射器“濾頭”，通過簡單將樣品注入濾頭即可實現微粒的“片上濃縮”

聯網智慧公路節能管控系統是集能耗監測與能耗管控于一體的智能化節能管理系統，針對各級公路隧道照明節能管控效果尤為顯著。本系統采用先進的網絡構建模式，搭建一個服務于各級公路隧道節能管控的平臺，具有良好的穩定性、拓展性、實用性等。物聯網智慧公路節能管控系統其結構主要包括：人機交互界面、業務邏輯、數據訪問。為了豐富界面展示效果，方案采用專業界面控件作為人機交互界面主要技術手段，該技術提供了一種在 Web 上體現強交互性的解決方案。業務邏輯負責能耗數據的采集、處理、計算及前端監測/控制設備控制策略等工作。數據訪問提供對數據庫的存儲訪問支持。物聯網隧道照明節能管控系統即在隧道入口前 500 米通過微波車輛檢測器、激光車輛檢測器兩種檢測方式，準確檢測有無車輛通過。有車輛駛入時，服務器結合環境光傳感器的實時采集數據及設置的相應數值，開關或調節入口加強照明段的照明設備，加強照明段的環境光傳感器可檢測照明設備的開關狀態及效果。隧道內布置激光車輛檢測器，當車輛通過時，上傳數據（信號）至服務器，用于進行本地和遠程隧道照明控制。隧道內分段布置物聯網在線診斷系統，可實時監測路況信息。

一、項目簡介物聯網智慧公路節能管控系統是集能耗監測與能耗管控于一體的智能化節能管理系統，針對各級公路隧道照明節能管控效果尤為顯著。本系統采用先進的網絡構建模式，搭建一個服務于各級公路隧道節能管控的平臺，具有良好的穩定性、拓展性、實用性等。物聯網智慧公路節能管控系統其結構主要包括：人機交互界面、業務邏輯、數據訪問。為了豐富界面展示效果，方案采用專業界面控件作為人機交互界面主要技術手段，該技術提供了一種在 Web 上體現強交互性的解決方案。業務邏輯負責能耗數據的采集、處理、計算及前端監測/控制設備控制策略等工作。數據訪問提供對數據庫的存儲訪問支持。物聯網隧道照明節能管控系統即在隧道入口前 500 米通過微波車輛檢測器、激光車輛檢測器兩種檢測方式，準確檢測有無車輛通過。有車輛駛入時，服務器結合環境光傳感器的實時采集數據及設置的相應數值，開關或調節入口加強照明段的照明設備，加強照明段的環境光傳感器可檢測照明設備的開關狀態及效果。隧道內布置激光車輛檢測器，當車輛通過時，上傳數據（信號）至服務器，用于進行本地和遠程隧道照明控制。隧道內分段布置物聯網在線診斷系統，可實時監測路況信息、確認照明設備開

利用現有的信息化系統，對產品制造過程的質量數據、工藝參數進行集成和融合，采用統計方法和大數據分析技術，實現產品質量在線監控、診斷、優化、判定與全流程質量追溯分析，提高產品質量的穩定性和成品率。（1）數據采集、預處理與時空融合：從自動化控制系統、MES、ERP、大型儀表采集產品制造過程的重要工藝參數、質量參數、物料參數、判定結果、以及控制系統報警事件等。（2）生產過程與產品質量實時監控：對來自工藝過程實時數據庫、產品質量數據庫的基礎數據，在經過數據轉換與重整后，采用相應的數學模型，對生產過程和產品質量進行在線監控，避免出現批量的質量偏差。（3）產品質量分析與預測：對關鍵過程參數進行符合性分析，預測產品質量，為產品質量在線評級與判定、工藝優化等提供依據。（4）質量全流程追溯與診斷分析：根據物料號追溯產品在整個制造過程中的工藝參數與質量數據。采用質量分析算法進行全流程質量診斷。（5）過程質量在線優化：通過案例方式為生產過程控制的操作人員提供工藝參數調控策略。