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1.痛點(diǎn)問題 新材料的設(shè)計與研發(fā)往往面臨挑戰(zhàn)：急需的新材料難以快速篩選設(shè)計，而設(shè)計出的新材料又難以找到高效且低成本的合成配方，擁有合成配方的新材料又會面臨規(guī)模化的長周期探索。根據(jù)國家工業(yè)和信息化部對30余家大型骨干企業(yè)調(diào)查結(jié)果顯示，130種關(guān)鍵材料中，有32%國內(nèi)完全空白、54%雖能生產(chǎn)，但性能穩(wěn)定性較差、只有14%左右可以完全自給，亟需新思路來解決我國新材料研發(fā)難題。本項目著眼于新材料研發(fā)，希望通過創(chuàng)建目前業(yè)內(nèi)空白的智能化新材料研發(fā)范式，引領(lǐng)行業(yè)智能材料開發(fā)自動化服務(wù)與工藝的開發(fā)。 在數(shù)字化、智能化浪潮中，國家和各行業(yè)的產(chǎn)業(yè)界都非常看重科研的智能化升級。通過持續(xù)的交流與調(diào)研，我們發(fā)現(xiàn)許多企業(yè)和研發(fā)團(tuán)隊目前對智能研發(fā)存在大量潛在需求，而智能研究服務(wù)與工藝的同類競品極少。因此，清華智研將作為一家高新科技企業(yè)，以AI賦能研發(fā)（AIEmpoweringResearch&Development）為使命，組建國際頂尖水平團(tuán)隊，向國內(nèi)引進(jìn)并自主開發(fā)世界前沿的AIforScience技術(shù)，打造世界級的AI未來實驗室（World-ClassAIFutureLab）。 2.解決方案 本技術(shù)為新材料研發(fā)數(shù)字化智能服務(wù)平臺，可在材料研發(fā)過程中對各個尺度以及不同研發(fā)階段下進(jìn)行智能化的加速及分析服務(wù)。以各種人工智能算法為核心，如主動學(xué)習(xí)算法，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，我們根據(jù)不同材料體系的尺度包括三大方面：1.針對分子及晶體等微觀尺度的功能材料研發(fā)，設(shè)計智能化的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)。2.針對二維功能材料及其功能性器件、催化劑、膜材料等宏觀尺度，設(shè)計智能化的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)。3.針對功能材料研發(fā)的表征儀器等平臺尺度，設(shè)計智能化的系統(tǒng)解決方案。這些智能化解決方案能極大地加速新材料尤其是碳中和相關(guān)材料的研發(fā)速度，從而大大地降低研發(fā)成本與時間，為企業(yè)獲得有競爭優(yōu)勢的科研壁壘。 自動化和人工智能助力未來智能實驗室的方方面面，從樣品制備（稱量固體、添加液體、超聲處理.等)，到合成（分配液體，控制溫度，混合，測量pH值，干燥等)、表征（氣相色譜，高效液相色譜，分光光度法等)，通過自動化/機(jī)器人的輔助，可以有效提高可重復(fù)性，提高信噪比，加快實驗速度。通過人工智能技術(shù)，將實驗數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可操作的智能指導(dǎo)，快速瀏覽并利用復(fù)雜的數(shù)據(jù)，提升認(rèn)知能力。 智能化研發(fā)平臺 3.合作需求 擬成立公司推動該項成果的產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程，希望對接 1）工程化、產(chǎn)品化所需的資源； 2）新能源、新材料領(lǐng)域合作企業(yè)。

智慧校園是大數(shù)據(jù)時代、人工智能時代發(fā)展的產(chǎn)物,藍(lán)鴿AI一體化智慧校園以物聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)，充分應(yīng)用5G/人工智能技術(shù)經(jīng)過一體化的設(shè)計

流域模型 GWLF 平臺介紹：通用流域污染負(fù)荷模型（簡稱 GWLF 模型）是 1987 年由美國康奈爾大學(xué)提出的一種半分布式、半經(jīng)驗式 流域模型算法，主要用于在中尺度流域(幾百～萬 km2 左右)模擬水文 及污染物負(fù)荷通量，可以提供逐月的模擬結(jié)果并對關(guān)鍵斷面（如國家、 省級考核斷面，跨區(qū)域（跨行政區(qū)）分界斷面，生態(tài)補(bǔ)償斷面）污染 源構(gòu)成進(jìn)行來源解析。其所需數(shù)據(jù)類型及數(shù)據(jù)量與我國的水環(huán)境、水 資源管理部門所能提供的數(shù)據(jù)類型相匹配，保證了該模型在我國流域 管理中的適用性和可達(dá)性，為流域尺度或區(qū)域尺度（一般市級行政區(qū) 域大小為幾百～萬 km2）水環(huán)境及水資源規(guī)劃、決策與管理提供可靠 支持。該模型為美國 TMDL 計劃實施推薦流域模型之一。利用該模 型所得結(jié)論可以進(jìn)一步加工分析并結(jié)合 GIS 等空間分析軟件，得出時 圖 1：南開大學(xué)國家環(huán)境保護(hù) 城市空氣顆粒物污染防治重點(diǎn)實驗 室“顆粒物來源解析及污染防治技 術(shù)研究與應(yīng)用”城市分布圖空差異分析結(jié)果，為區(qū)域或城市水環(huán)境管理急需的決策提供支持與建 議。

流域模型 GWLF 平臺介紹：通用流域污染負(fù)荷模型（簡稱 GWLF模型）是 1987 年由美國康奈爾大學(xué)提出的一種半分布式、半經(jīng)驗式流域模型算法，主要用于在中尺度流域(幾百～萬 km2 左右)模擬水文及污染物負(fù)荷通量，可以提供逐月的模擬結(jié)果并對關(guān)鍵斷面（如國家、省級考核斷面，跨區(qū)域（跨行政區(qū)）分界斷面，生態(tài)補(bǔ)償斷面）污染源構(gòu)成進(jìn)行來源解析。其所需數(shù)據(jù)類型及數(shù)據(jù)量與我國的水環(huán)境、水資源管理部門所能提供的數(shù)據(jù)類型相匹配，保證了該模型在我國流域管理中的適用性和可達(dá)性，為流域尺度或區(qū)域尺度（一般市級行政區(qū)域大小為幾百～萬 km2）水環(huán)境及水資源規(guī)劃、決策與管理提供可靠支持。該模型為美國 TMDL 計劃實施推薦流域模型之一。利用該模型所得結(jié)論可以進(jìn)一步加工分析并結(jié)合 GIS 等空間分析軟件，得出時空差異分析結(jié)果，為區(qū)域或城市水環(huán)境管理急需的決策提供支持與建議。

西湖大學(xué)周強(qiáng)實驗室利用冷凍電鏡技術(shù)成功解析此次新冠病毒的受體——ACE2的全長結(jié)構(gòu)。這是世界上首次解析出ACE2的全長結(jié)構(gòu)。相關(guān)研究內(nèi)容于北京時間2月19日凌晨3點(diǎn)左右在預(yù)印版平臺bioRxiv上線。這也是西湖大學(xué)承擔(dān)的浙江省新型冠狀病毒肺炎防治應(yīng)急科研攻關(guān)任務(wù)的重要成果。 新型冠狀病毒感染引發(fā)的肺炎疫情爆發(fā)后，武漢病毒研究所的科學(xué)家發(fā)現(xiàn)，新型冠狀病毒和2003年的SARS病毒一樣，也是通過識別ACE2蛋白進(jìn)入人體細(xì)胞的，ACE2是“新冠病毒”侵入人體的關(guān)鍵。研究發(fā)現(xiàn)，在SARS病毒和“新冠病毒”侵入人體的過程中，ACE2就像是“門把手”，病毒抓住它，從而打開了進(jìn)入細(xì)胞的大門。 周強(qiáng)實驗室針對這個問題進(jìn)行了攻堅。第一步，他們要獲取ACE2蛋白全長蛋白，但作為膜蛋白的ACE2本身很難在體外穩(wěn)定獲得。周強(qiáng)及博士后鄢仁鴻在文獻(xiàn)中發(fā)現(xiàn)ACE2與腸道內(nèi)的一個氨基酸轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白B0AT1能夠形成復(fù)合物。根據(jù)他們過去的研究經(jīng)驗，這個復(fù)合物極有可能穩(wěn)定住ACE2。果然，他們通過共表達(dá)的方法獲得了ACE2與B0AT1優(yōu)質(zhì)穩(wěn)定的復(fù)合物，并利用西湖大學(xué)的冷凍電鏡平臺成功解析了其三維結(jié)構(gòu)，分辨率達(dá)到2.9埃，對于病毒識別至關(guān)重要的胞外結(jié)構(gòu)域分辨率為2.7埃。通過分析ACE2的全長蛋白結(jié)構(gòu)，周強(qiáng)實驗室發(fā)現(xiàn)ACE2以二聚體形式存在，同時具有開放和關(guān)閉兩種構(gòu)象變化，但兩種構(gòu)象均含有與冠狀病毒的相互識別界面。一研究發(fā)現(xiàn)為進(jìn)一步解析全長ACE2和新冠病毒的S蛋白復(fù)合物的三維結(jié)構(gòu)奠定了基礎(chǔ)。

分析報道了人類AARS家族成員之一，Tyrosyl-tRNA合成酶 (TyrRS)中的兩個新型剪接異構(gòu)體。這兩個剪接異構(gòu)體分別去除了第2-4個和第2-3個外顯子，導(dǎo)致其蛋白產(chǎn)物喪失了原始TyrRS中的催化核心和二聚體相互作用界面部分。但是，隨后的生化分析表明，這兩個剪接異構(gòu)體仍能夠形成兩個具有不同構(gòu)象的穩(wěn)定結(jié)構(gòu)。進(jìn)一步的研究發(fā)現(xiàn)，其中一個剪接異構(gòu)體由于剪接位點(diǎn)而形成了一個全新的Coiled-coil區(qū)域，用來形成一個新的二聚體相互作用界面；與此相反，另一個剪接異構(gòu)體，由于其剪接位點(diǎn)導(dǎo)致的抑制效果，從而趨向形成單體。與大多數(shù)TyrRS在各組織細(xì)胞中均勻分布不同，這兩種新的剪接異構(gòu)體顯示出明顯的組織偏好性，其中分別在淋巴細(xì)胞中和肺中富集表達(dá)，表明它們可能由于聚合狀態(tài)的差異而具有不同的生物學(xué)特性。      該研究結(jié)果闡釋了人類TyrRS具有復(fù)雜的結(jié)構(gòu)可塑性，在不同組織中具有不同的結(jié)構(gòu)重組功能，這為今后研究AARS剪接異構(gòu)體全新的生物學(xué)功能和潛在的疾病醫(yī)療效用提供了重要的參考價值。目前，aTyr制藥（美國NASDAQ上市公司）正在利用相關(guān)研究成果進(jìn)行轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)研究，開發(fā)新型藥物。

影像學(xué)檢查在新冠肺炎的診療中具有非常重要的參考價值，《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第五版）》將“疑似病例具有肺炎影像學(xué)特征者”作為臨床診斷標(biāo)準(zhǔn)，但在臨床實踐中存在一定局限，疫情爆發(fā)導(dǎo)致待閱片數(shù)量激增，醫(yī)生閱片壓力巨大；新冠肺炎屬于新發(fā)疾病，各地醫(yī)療機(jī)構(gòu)特別是基層機(jī)構(gòu)缺乏閱片經(jīng)驗，且由于“異病同影”，容易造成漏診或誤診；該病病程發(fā)展快，患者需要接受多次胸部CT檢查以監(jiān)測病情發(fā)展、評估治療效果等，單憑閱片醫(yī)生肉眼很難快速對比并識別病灶變化。 在接診量高峰期，亟待建立更精準(zhǔn)高效的人工智能影像輔助診斷方法。孫逸仙紀(jì)念醫(yī)院林天歆教授組織醫(yī)院呼吸內(nèi)科、急診科、放射科、大數(shù)據(jù)與人工智能團(tuán)隊開展科研攻關(guān)，在廣州再生醫(yī)學(xué)與健康廣東省實驗室、廣東省科技廳的支持下，聯(lián)合清華大學(xué)、澳門科技大學(xué)以及廣州康睿智能科技有限公司，使用50萬份臨床影像學(xué)大數(shù)據(jù)，開發(fā)了基于胸部CT的新型冠狀病毒肺炎AI篩查和輔助診斷系統(tǒng)。 該系統(tǒng)能對新冠肺炎進(jìn)行快速診斷，判定新冠肺炎的分級和嚴(yán)重程度，協(xié)助醫(yī)療機(jī)構(gòu)加速辨別感染者，為快速隔離、診斷、治療爭取時間。其優(yōu)勢主要體現(xiàn)在：快速、準(zhǔn)確地診斷新冠肺炎。有經(jīng)驗的影像科醫(yī)生看完1個患者的胸部CT圖像約15-30分鐘。該AI系統(tǒng)可在20秒內(nèi)完成1個患者CT圖像的檢測及診斷過程，診斷準(zhǔn)確率達(dá)90%以上。進(jìn)行病情嚴(yán)重程度分級和重癥危重癥預(yù)測功能。該系統(tǒng)可對胸部CT圖像每一切面的小結(jié)節(jié)、磨玻璃影和實變進(jìn)行自動分割、標(biāo)注及定量分析，可預(yù)測患者的吸氧頻率、血氧飽和度、全身代謝情況、其他器官損傷程度，預(yù)測病人發(fā)展為重癥、危重癥的概率和時間，以便醫(yī)生及時干預(yù)，降低患者死亡率。協(xié)助醫(yī)務(wù)人員進(jìn)行藥物效果評估，指導(dǎo)用藥。系統(tǒng)可對同一位患者用藥前后的CT圖像進(jìn)行對比分析，通過定量計算病灶在用藥前后的變化，判別藥物是否有效，指導(dǎo)臨床用藥。

本項目研發(fā)了一套完整的現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集服務(wù)支撐技術(shù)，提供了數(shù)據(jù)采集集成服務(wù)的商業(yè)運(yùn)營新模式。針對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)過程中普遍存在的現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網(wǎng)絡(luò)安全傳輸、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和標(biāo)準(zhǔn)化輸出等多個環(huán)節(jié)，把經(jīng)過質(zhì)量分析和標(biāo)準(zhǔn)化處理后的實時數(shù)據(jù)，作為產(chǎn)品對接到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺的數(shù)據(jù)池，供后續(xù)數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用分析。整套技術(shù)包括4大模塊：1）智能網(wǎng)關(guān)：基于具有AI能力CPU的智能網(wǎng)關(guān)，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數(shù)據(jù)前置云服務(wù)器；重點(diǎn)研究基于小目標(biāo)的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統(tǒng)：實現(xiàn)對智能網(wǎng)關(guān)中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統(tǒng)可以統(tǒng)一部署也可以部署的用戶指定的內(nèi)網(wǎng)服務(wù)器中。3）數(shù)據(jù)管理和標(biāo)準(zhǔn)化處理：數(shù)據(jù)有效性管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)安全機(jī)制。4）智能運(yùn)維：開發(fā)一套基于移動APP的智能運(yùn)維系統(tǒng)，為運(yùn)維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統(tǒng)運(yùn)行質(zhì)量和數(shù)據(jù)的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現(xiàn)場數(shù)據(jù)的傳感、傳輸、管理、輸出和設(shè)備運(yùn)維等一系列工程實現(xiàn)。應(yīng)用范圍: 1、智能網(wǎng)關(guān)： 開發(fā)基于具有AI能力CPU的智能網(wǎng)關(guān)，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數(shù)據(jù)前置服務(wù)器。 綜合接入能力： 包括有線傳感器和特定的無線傳感器、與現(xiàn)有系統(tǒng)的對接 有效感知能力： 實現(xiàn)基于圖像的AI視覺感知能力，重點(diǎn)研究基于小目標(biāo)的圖像分類算法 安全傳輸能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行傳輸模塊化替換 提供安全的加密手段，保證數(shù)據(jù)安全 現(xiàn)場調(diào)試配置能力： 具有現(xiàn)場WiFi調(diào)試功能，方便安裝和運(yùn)維人員現(xiàn)場配置和檢測 軟件和通信標(biāo)準(zhǔn)版本現(xiàn)場升級 2、AI模型管理系統(tǒng) 需要實現(xiàn)對智能網(wǎng)關(guān)中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統(tǒng)可以統(tǒng)一部署也可以部署的用戶指定的內(nèi)網(wǎng)服務(wù)器中。 樣本管理能力 原始樣本管理、樣本實例庫分類和管理、檢測樣本管理等 模型計算和管理 算力管理：對算力的統(tǒng)籌，外部算力的對接等 算法管理：自主開發(fā)算法的管理和調(diào)動，外部算法的調(diào)用和對接 模型管理：包括模型的功能屬性和已經(jīng)應(yīng)用的情況的統(tǒng)計分析 設(shè)備管理 設(shè)備的AI模型配置能力、AI推演過程的監(jiān)控、AI推演結(jié)果的跟蹤采集和分析 3、數(shù)據(jù)管理和標(biāo)準(zhǔn)化處理 數(shù)據(jù)有效性管理 監(jiān)測數(shù)據(jù)是否按時上傳、上傳數(shù)據(jù)是否符合要求、是否為非法數(shù)據(jù) 告警輸出：把告警信息進(jìn)行分類，并推送給相關(guān)的運(yùn)維系統(tǒng) 數(shù)據(jù)質(zhì)量評估 按照標(biāo)準(zhǔn)對現(xiàn)場采集數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度的質(zhì)量分析，為后續(xù)數(shù)據(jù)應(yīng)用提供參考依據(jù) 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化 格式標(biāo)準(zhǔn)化：完善采集時間、地點(diǎn)、單位等屬性， 輸出標(biāo)準(zhǔn)化：按照標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺數(shù)據(jù)池進(jìn)行對接 數(shù)據(jù)安全 區(qū)域性部署：可以應(yīng)用戶要求部署在其內(nèi)網(wǎng) 并行部署：可以通過并行部署，網(wǎng)關(guān)上聯(lián)多個服務(wù)器，確保用戶的可靠性需求 數(shù)據(jù)回滾能力：可以應(yīng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺要求對數(shù)據(jù)進(jìn)行一定期限內(nèi)的回滾，保證數(shù)據(jù)在一定時間段內(nèi)不丟失 4、智能運(yùn)維 開發(fā)一套基于移動APP的智能運(yùn)維系統(tǒng)，為運(yùn)維人員提供有效幫助，提供效率、降低人員成本、保證系統(tǒng)運(yùn)行質(zhì)量和數(shù)據(jù)的有效性。 運(yùn)維人員管理 對運(yùn)維人員的信息、定位、工作狀況管理 巡檢任務(wù)管理 對部署的硬件和相關(guān)工作環(huán)境定期巡查的任務(wù)制定、下發(fā)、執(zhí)行過程和結(jié)果的記錄和管理 臨時故障處理 對系統(tǒng)自動告警和現(xiàn)場突發(fā)狀況的應(yīng)急處理能力，包括人員調(diào)配、處理流程提示和建議、相關(guān)情況處置參考案例、后續(xù)統(tǒng)計追蹤等。網(wǎng)關(guān)核心板實物照片

基于大數(shù)據(jù)和 AI 的應(yīng)用，可實現(xiàn)復(fù)雜場景下的網(wǎng)絡(luò)問題識別、多場景優(yōu)化方案的協(xié)同策略方案的動態(tài)和自動化執(zhí)行。可以構(gòu)建智能網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃及運(yùn)維平臺，以實現(xiàn)極致性能和極簡運(yùn)維，使能新業(yè)務(wù)的自動化覆蓋優(yōu)化、移動性優(yōu)化、負(fù)載均衡優(yōu)化、節(jié)能優(yōu)化、故障分析與定位。同樣可以基于無線數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)融合的用戶個體及群體行為在多場景應(yīng)用下，充分發(fā)揮5G的優(yōu)勢，創(chuàng)造巨大的社會效益。