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北京體育大學主導研發(fā)的全球首款基于AI圖像識別技術的三維運動解析系統(tǒng)可以自動識別人體關鍵點，將不同攝像機拍攝到的同一運動畫面進行三維合成和運動技術分析，獲得運動生物力學的詳盡參數(shù)。該系統(tǒng)利用AI 技術大大降低了人工解析時間，提高了三維解析效率，有效提高運動表現(xiàn)。

我國科研團隊首次利用機器學習反求設計（machine-learning inverse design）實現(xiàn)三維矢量全息(Three-dimensional vectorial holography)新技術的相關研究成果發(fā)表在國際頂級學術刊物《科學進展》上。該雜志為《科學》(Science)刊物旗下子刊，是一個涵蓋所有學術領域的開放性、綜合性科學刊物。這項光學全息技術領域的突破性研究，由上海理工大學莊松林院士和顧敏院士領銜的未來光學國際實驗室完成。研究中基于機器學習的反求設計，可精準且迅速地產(chǎn)生一個或多個任意三維矢量光場，有望應用在超寬帶全息顯示、超安全信息加密以及超容量光存儲、超精確粒子操控等各個領域。光是一種電磁波，其在介質(zhì)中傳播的同時伴隨著電磁和磁場的振蕩，被稱為光的矢量特性。研究人員介紹，基于光波的橫波特性，光的振蕩通常被限制在與其傳播方向垂直的二維平面上。近些年，科學家研究發(fā)現(xiàn)光的振蕩可打破傳統(tǒng)二維平面的束縛，通過干涉產(chǎn)生縱向光振蕩，即形成第三維光矢量。但精確產(chǎn)生任意三維矢量光場仍是一個世界性難題。在物理學上，通過求解三維麥克斯韋方程可以正向得到一個三維矢量光場分布，但其不可控。顧敏科研團隊利用人工智能的機器學習反求設計，解決了這一難題，率先實現(xiàn)了三維矢量全息，并可精確地控制三維全息圖像中每個像素點的任意三維矢量狀態(tài)。顧敏介紹，這樣的操控是全方位的，包括對每個三維矢量光攜帶的信息進行編碼、傳輸和解碼，因而消除了傳統(tǒng)二維偏振光的束縛。“通過人工智能機器學習的新技術，我們首次實現(xiàn)了三維矢量光的操控，并將機器學習的算法延伸到光學全息中去。”機器學習在光學設計中扮演著越來越重要的作用。文章第一作者任浩然博士說：“我們研究證明訓練后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡可有效、快速地產(chǎn)生任意三維矢量光場，達到接近百分之百的準確性，極大地提高了光場調(diào)控的效率。”此外，這項發(fā)明為光學全息開辟了一條新道路，首次在全息中證明光的三維矢量狀態(tài)可以作為獨立的信息載體，實現(xiàn)信息的編碼和復用。顧敏表示，“這項發(fā)明不僅為下一代超寬帶、超大容量、超快速并行處理的光學全息系統(tǒng)奠定了基礎，同時也為人們加深理解光與物質(zhì)的相互作用（例如粒子操控）提供了一個嶄新的平臺。”

研發(fā)階段/n內(nèi)容簡介：用人工神經(jīng)網(wǎng)絡將生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)所隱含的目標函數(shù)關系降維映射到二維平面上，自動生成目標函數(shù)的等值曲線，由此可展現(xiàn)出操作空間的面貌和特征，直接識別出最優(yōu)操作點或最優(yōu)操作區(qū)域，實現(xiàn)生產(chǎn)過程的操作優(yōu)化，達到降低原料消耗和能量消耗、提高生產(chǎn)率和產(chǎn)品質(zhì)量、把對環(huán)境污染降到最小的目的。技術指標：1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡降維優(yōu)化技術通過降維，在映射平面上能全景式的展現(xiàn)出多維空間的面貌和特征，可以根據(jù)優(yōu)化目標選擇最優(yōu)操作區(qū)域，最大限度的挖掘生產(chǎn)過程或裝備的潛力；2、當最優(yōu)操作點或區(qū)域不在現(xiàn)有數(shù)據(jù)集合區(qū)域

分析說明國內(nèi)外相關技術的狀況和項目背景，項目基于什么，做了什么，形成了什么技術或產(chǎn)品，  主要創(chuàng)新點或優(yōu)勢（少寫理論，多介紹成果，精煉易懂，300 字以內(nèi)）。 高鐵組基礎設施中螺栓結構處處可見，大量螺栓松弛檢測和擰緊工作依靠人工操作，不僅費事費   力且易漏檢漏測，為了降低勞動強度、提高工作效率和準確度，需設計一種專用雙臂機器人替代作業(yè) 者進行螺栓校驗和緊固工作。項目包括柔順軌跡規(guī)劃控制、協(xié)同緊固操作控制及環(huán)境和對象特征提取 等諸多研究難點。 項目基于該需求已經(jīng)在軌跡規(guī)劃控制方面做了大量研究，其中建立了關節(jié)剛度模型，并提出了考   慮運動和動力約束下的軌跡優(yōu)化方法，基于該方法能夠?qū)C器人實現(xiàn)快速、平穩(wěn)、準確的軌跡運動控制， 從而達到提高操作效率和操作精度的目的。

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本項目提出將多個龍伯透鏡單元組成陣列式分布，通過在透鏡底部布置多個饋源，可實現(xiàn)波束相控陣，同時智能化接收、發(fā)射多個波束，具有掃描角度大、覆蓋范圍廣的優(yōu)點。 

面向數(shù)字人的大規(guī)模生成需求，發(fā)展生成式人工智能理論，探索機器學習方法從數(shù)據(jù)中自動化學習數(shù)字人建模方法，提出了高精度三維人臉重建技術、表情驅(qū)動數(shù)字人技術、語音驅(qū)動數(shù)字人技術三項世界領先的技術，以低成本、高效率生成可驅(qū)動的高保真數(shù)字人。該技術能夠極大提升數(shù)字人的生成質(zhì)量與生成效率，支持大規(guī)模高精度的數(shù)字人生成，具有廣泛的應用前景。

本發(fā)明是一種人工氣候室的控制方法，通過傳感器元件實時檢測氣候室內(nèi)部的溫度、濕度，并用濾波器對信號進行濾波處理，濾除外界或傳感器干擾帶來的信號擾動。然后在考慮光照產(chǎn)熱作用的情況下，控制器采用帶預測的滯后魯棒控制處理算法，穩(wěn)定、準確地控制氣候室內(nèi)部的溫度、濕度，采用燈光分級前饋的方法直接設定光照度，最后通過執(zhí)行器作用于人工氣候室。該控制方法采用最少的操作動作，在最小能耗下實現(xiàn)人工氣候室溫度、濕度及光照的高效控制。