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本項目研發了一套完整的現場數據采集服務支撐技術，提供了數據采集集成服務的商業運營新模式。針對工業互聯網建設過程中普遍存在的現場數據采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網絡安全傳輸、數據質量管理和標準化輸出等多個環節，把經過質量分析和標準化處理后的實時數據，作為產品對接到工業互聯網應用平臺的數據池，供后續數據處理和應用分析。整套技術包括4大模塊：1）智能網關：基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置云服務器；重點研究基于小目標的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統：實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。3）數據管理和標準化處理：數據有效性管理、數據質量評估、數據標準化和數據安全機制。4）智能運維：開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現場數據的傳感、傳輸、管理、輸出和設備運維等一系列工程實現。應用范圍: 1、智能網關： 開發基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置服務器。 綜合接入能力： 包括有線傳感器和特定的無線傳感器、與現有系統的對接 有效感知能力： 實現基于圖像的AI視覺感知能力，重點研究基于小目標的圖像分類算法 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，保證數據安全 現場調試配置能力： 具有現場WiFi調試功能，方便安裝和運維人員現場配置和檢測 軟件和通信標準版本現場升級 2、AI模型管理系統 需要實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。 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：對算力的統籌，外部算力的對接等 算法管理：自主開發算法的管理和調動，外部算法的調用和對接 模型管理：包括模型的功能屬性和已經應用的情況的統計分析 設備管理 設備的AI模型配置能力、AI推演過程的監控、AI推演結果的跟蹤采集和分析 3、數據管理和標準化處理 數據有效性管理 監測數據是否按時上傳、上傳數據是否符合要求、是否為非法數據 告警輸出：把告警信息進行分類，并推送給相關的運維系統 數據質量評估 按照標準對現場采集數據進行多維度的質量分析，為后續數據應用提供參考依據 數據標準化 格式標準化：完善采集時間、地點、單位等屬性， 輸出標準化：按照標準協議與工業互聯網平臺數據池進行對接 數據安全 區域性部署：可以應用戶要求部署在其內網 并行部署：可以通過并行部署，網關上聯多個服務器，確保用戶的可靠性需求 數據回滾能力：可以應工業互聯網平臺要求對數據進行一定期限內的回滾，保證數據在一定時間段內不丟失 4、智能運維 開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提供效率、降低人員成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 運維人員管理 對運維人員的信息、定位、工作狀況管理 巡檢任務管理 對部署的硬件和相關工作環境定期巡查的任務制定、下發、執行過程和結果的記錄和管理 臨時故障處理 對系統自動告警和現場突發狀況的應急處理能力，包括人員調配、處理流程提示和建議、相關情況處置參考案例、后續統計追蹤等。網關核心板實物照片

基于大數據和 AI 的應用，可實現復雜場景下的網絡問題識別、多場景優化方案的協同策略方案的動態和自動化執行。可以構建智能網絡規劃及運維平臺，以實現極致性能和極簡運維，使能新業務的自動化覆蓋優化、移動性優化、負載均衡優化、節能優化、故障分析與定位。同樣可以基于無線數據和視頻數據融合的用戶個體及群體行為在多場景應用下，充分發揮5G的優勢，創造巨大的社會效益。

本項目研發了一套完整的現場數據采集服務支撐技術，提供了數據采集集成服務的商業運營新模式。針對工業互聯網建設過程中普遍存在的現場數據采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網絡安全傳輸、數據質量管理和標準化輸出等多個環節，把經過質量分析和標準化處理后的實時數據，作為產品對接到工業互聯網應用平臺的數據池，供后續數據處理和應用分析。整套技術包括4大模塊：1）智能網關：基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置云服務器；重點研究基于小目標的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統：實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。3）數據管理和標準化處理：數據有效性管理、數據質量評估、數據標準化和數據安全機制。4）智能運維：開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現場數據的傳感、傳輸、管理、輸出和設備運維等一系列工程實現。

人工智能語音交互實驗套件是一款用于人工智能語音方向的AI實驗套件。開發板搭建Linux系統，可自主進行嵌入式生態系統的應用軟件開發，支持深度的語音識別、語音喚醒、語音合成等諸多人工智能領域的應用開發。通過這套設備的學習，可以認識了解 AI 人工智能嵌入式設備的架構、硬件部署、軟件在 AI 領域中語音識別、語音合成等應用上的實現，是一套 AI 前端實踐性極強的學習套件。        套件配套實驗清單（含知識點），由資深工程師編寫，全面涵蓋語音交互技術的實驗過程。并提供教學指導、實驗視頻、實驗手冊、實驗PPT等，便于師生更好的理解實驗項目，是高職、本科院校相關專業在 AI 智能語音方向課題的專用教學實驗套件。 

高校科技成果盡在科轉云

成果與項目的背景及主要用途： 人類通過視覺系統獲取的信息占獲取信息總量的 80%以上，如果說計算機相 當于人類的大腦，那么圖像傳感器則相當于人類的眼睛。圖像傳感器作為圖像信 息獲取最重要和最基本的技術在信息世界中將占據著極其重要的地位。半導體圖 像傳感器相比傳統的膠片成像具有可實時處理和顯示、數字輸出、便于儲存和管 理等諸多優勢，正在迅速成為圖像傳感器發展的主導力量。CMOS 圖像傳感器相 對于 CCD 圖像傳感器具有單片集成、低功耗、低成本、體積小、圖像信息可隨 機讀取等一系列優點。在手機拍照、PC 攝像、機器視覺、視頻監控等諸多領域 已經取代了 CCD 圖像傳感器。 技術原理與工藝流程簡介： （1）時間延遲積分型 CMOS 圖像傳感器芯片 通過 0.18μm 1P4M CMOS 工藝完成了對最高 128 級線陣長度為 1024 像素的 TDI 型 CMOS 圖像傳感器芯片的設計、投片和測試工作。 （2）具有緊湊讀出的多次積分動態范圍擴展 CMOS 圖像傳感器 提出了一種通過多次積分擴展動態范圍的方法，采用緊湊讀出方式，以降低 對對讀出電路的工作速度要求。成功流片 128×128 陣列原型，動態范圍可以擴展 39dB,像素讀出時間相對于滾筒是曝光增加了 3 倍。 應用前景分析及效益預測： ?該領域開始向著高清專業攝像、高精度工業和醫療成像、抗輻射太空成像等 專業高端領域邁進。CCD 傳感器的衰退之勢難以挽回，CMOS 將在未來幾年保 持優勢地位。2015 年，CMOS 出貨量將達到 36 億個，份額達 97%；而 CCD 出 貨量將下降到只有 9520 萬個，占 3%份額。 應用領域： CMOS 圖像傳感器廣泛應用于消費類、工業和科技等各個領域。民用領域： 拍照手機、數碼相機、可視門鏡、攝像機、汽車防盜等；工業領域：生產監控、 安全監控等。 技術轉化條件： 四十平方米以上的辦公用房，電腦、工作站若干，相應軟件。也可以和 RFID 天線制造單位，卡片封裝單位共同合作。 合作方式及條件：根據具體情況面議

芯片的重要功能包括:地面數字電視傳輸標準 DTMB、有線數字電視傳輸標準、AVS/MPEGII 解碼和 UTI 接口等。清華大學是 DTMB 的重要技術提供方，已經于 2007 年 11 月順利完成了 DTMB 解調芯片的 MPW 流片，主要性能與國內最好產品的指標相當，一 些指標國內領先，當前正在完成國家重大專項數字電視 SoC 設計和產業化項目。清華大學 同時也是工信部確定的《數字電視接收機 UTI 機卡分離接口技術規范》和《數字電視接收 機 UTI 機卡分離接口測試規范》兩項標準的牽頭研發單位。在電視機產業面臨升級換代的 關鍵時刻，我們愿意充分發揮自己的技術優勢，與合作伙伴一道，以國家重點支持的高端數 字電視芯片 SoC 設計為契機，開發出低成本、高可靠性和有市場競爭力的芯片，為當地電 子信息產業的發展盡微薄之力。