【招标信用】关于发布2026年度人工智能重大技术攻关“揭榜挂帅”项目榜单的通知

2026年度连云港市人工智能重大技术攻关'揭榜挂帅'项目榜单
项目1
项目名称：基于人工智能的锂电池负极材料用石墨匣体全流程智造工艺体系构建
发榜单位：江苏嘉明碳素新材料有限公司
技术需求：
1.石墨匣体制造全流程检测体系构建技术：构建覆盖原料性质、生产过程与工艺、产品质量的检测体系，实现数据的实时获取与存储；
2.石墨匣体制造关键过程的机器学习建模技术：构建破碎分级、配方设计以及模压成型三个机器学习模型，实现关键过程的智能设计与优化；
3.交互系统构建与集成技术：构建面向分级过程、配方设计、模压成型过程的优化协同，实现人机交互系统集成与开发。
预期目标：
1.开发出石墨匣体全流程智造工艺体系：可实现在线工艺全流程检测，数据采集与存储，以及关键过程的工艺设计和优化；
2.通过破碎分级—配方设计—模压成型过程的智能设计与优化，产品合格率提高15%；
3.申报发明专利1–3项，实用新型专利与软件著作权1–3项。
对揭榜方要求：
1.研发能力：应同时具备负极材料、人工智能、材料加工有限元仿真等领域的技术积累，拥有相关发明专利、软件著作权或省部级以上科技成果，核心团队成员不少于5人。
2.工程化经验：与企业有长期合作基础的团队优先。在东海县建立研发机构的高校团队优先。
3.软硬件条件：具备开展配方实验、模压成型、性能检测等所需的实验平台。
4.团队配置：项目负责人应具有高级职称或相应技术实力，团队结构合理。
项目新增总投入：230万元
需求单位联系人：***
需求单位联系方式：***
项目2
项目名称：AI线激光高精度全自动检测流水线研发及产业化
发榜单位：江苏万航木业有限公司
技术需求：
1.超精密级点云缺陷检测技术：融合线激光轮廓仪、结构光扫描与多相机阵列，实现亚像素级点云数据采集，检测精度达1微米级。构建面向工业质检的高质量多模态数据集（灰度+3D），为AI模型提供精准输入。
2.大模型驱动的缺陷检测与智能体进化技术：基于PointNet++与体素化压缩，结合多模态数据与深度学习，实现缺陷特征的自动提取与持续进化；开发专用智能检测智能体，具备自主决策、异常预警与模型迭代能力，形成数据驱动的闭环优化机制。
3.全自动检测流水线协同控制技术：自研激光检测系统与自动化流水线协同，集成智能体调度与数据追溯功能，实现无人化、智能化运行，支撑产线级AI质检应用。
预期目标：
1.检测精度与准确率：检测精度≤1微米（优于传统2D视觉10倍）；缺陷识别准确率≥99.9%，误判率≤0.3%。
2.检测效率与维度：单产线单日检测≥3万根木线条，实现四面全维度覆盖（含颜色、色差），系统响应时间≤100ms。
3.智能体与数据成果：开发工业检测专用智能体1个，构建高质量多模态标注数据集1个（不少于10万组样本），支持模型持续迭代。
4.国产替代与产业化：实现核心算法与检测系统自主可控，完成1条示范产线建设，带动至少3个产业场景应用（木材、建材、电子元器件）。
对揭榜方要求：揭榜方为本地高校或科研院所，应具备人工智能、计算机视觉、点云处理、自动化控制等领域的研发能力，拥有相关算法、软件或装备开发经验。优先支持具有工业检测、智能制造、激光测量等应用基础的团队。需具备良好的协同创新能力，能够与需求方共同完成算法优化、系统集成及现场部署，并具备产业化落地能力。
项目新增总投入：270万元
需求单位联系人：卢艳
需求单位联系方式：15189009186
项目3
项目名称：基于多模态智能体的文博场馆沉浸式导览系统研发
发榜单位：江苏鸿奥信息科技有限公司
技术需求：
1.多模态感知与交互算法：研发在复杂环境下实时识别用户行为、手势及语音的Agent智能体感知技术。
2.多模态智能控制算法：实现文博场馆内环境的智能化调控，包括光照、温湿度、声音等环境因子的实时调整，可配合展项及相关传感器进行自动调控。
3.文博垂直领域多模态大模型对齐技术：攻克文物知识图谱与大语言模型的融合难题，实现视觉、语音与文本的高精度语义对齐。
预期目标：
1.模型核心性能：多模态Agent在文博垂直领域的语义理解准确率≥95%，知识库问答准确率≥92%；语音唤醒及对话响应端到端延迟≤1.5秒；支持语音、手势、视觉等多模态并发输入。
2.机器人核心算法：融合激光雷达与视觉SLAM，实现米级定位精度≤0.5米、动态避障与目标跟随。路径规划准确率≥98%，交互响应时延≤1.5秒，完成基本问答与互动。
3.智能控制算法：基于深度学习的人流密度预测与环境自适应调控。光照强度在不同展区内自适应调节，距离目标光照强度始终控制误差≤10%。音响系统根据参观人数及周围噪声进行智能调节，保持在65dB到75dB之间。
4.知识覆盖度：构建涵盖江苏特色文博专题知识图谱，实体及关系条数≥50000条。
对揭榜方要求：
1.技术研发能力：拥有人工智能生成内容（AIGC）、机器人技术、虚拟现实、物联网等相关领域的研发能力和技术积累。
2.团队经验：具备跨学科的技术研发团队，包括AIGC、数字人、智能体、机器人导览、虚拟展示等方向的专家。
3.项目管理能力：具有成功实施大型智能化项目的经验，能够有效地管理项目进度、成本与质量。
4.产业合作能力：与相关行业的龙头企业或研究机构有合作基础，能为项目提供全方位的技术与产业支持。
项目新增总投入：300万元
需求单位联系人：崔雪婷
需求单位联系方式：18105139377
项目4
项目名称：面向雨洪潮耦合场景的城市内涝智能预警与联排联调关键技术及应用
发榜单位：连云港市水利规划设计院有限公司
技术需求：
1.多源异构数据融合与云边协同感知技术，构建雨量、水位、潮位、泵闸、管网、视频、气象等多要素统一接入、治理与边缘计算能力。
2.雨洪潮耦合条件下的时空预测与智能预警技术，融合机理约束、知识图谱和人工智能模型，开展易涝风险识别、水位及积水深度短临预测。
3.泵站、闸站、河道、排水管网协同的联排联调优化决策技术，构建数字孪生仿真、调度推演、预警可解释与过程追溯机制。
预期目标：项目实施期内，建成面向连云港雨洪潮耦合场景的城市内涝智能预警与联排联调原型系统1套，接入8类多源业务数据，形成3个核心算法模型和4类业务应用场景。重点易涝点识别准确率不低于85%，重点区域水位或积水深度短临预测平均相对误差不高于15%，调度策略生成与响应时延不高于5分钟。
对揭榜方要求：揭榜方应具有人工智能相关研发与实施经验，具备算法研发、平台开发、系统集成能力。应具备多源感知数据治理、模型训练优化、边缘部署、业务联调和场景交付能力，具有政产学研联合攻关经验者优先。应能够满足数据安全、网络安全、算法合规和应急响应要求，具备较强的本地化实施、持续运维和协同服务能力。
项目新增总投入：150万元
需求单位联系人：董波
需求单位联系方式：18360646166
项目5
项目名称：面向复杂水域智慧港口的多模态 AI 航船智能感知与安全管控关键技术
发榜单位：江苏华舜智能科技有限公司
技术需求：
1.攻克雷达-视觉异构数据时空配准、三维成像建模、分层自适应特征融合与互信息增强算法，提升复杂水域抗干扰与目标识别能力。
2.突破基于卷积神经网络的端到端航船检测、空间层级赋权、异常行为判别与风险分级技术，实现高精度、可解释、快响应的智能管控。
3.突破基于卷积神经网络的端到端航船检测、空间层级赋权、异常行为判别与风险分级技术，实现高精度、可解释、快响应的智能管控。
预期目标：
1.三维感知建模：雷达信号距离分辨精度≤1.5m，测速精度≤0.5 m/s，时空配准误差≤1.5m。
2.智能检测：复杂水域航船检测准确率≥95%，多目标密集场景 mAP 提升≥11%，特征冗余度降至≤8%。
3.异常预警：异常判别准确率≥92%，覆盖偏移、超速、滞留等典型异常类型。
4.系统能力：支持全天候运行，适应风力2-5级、能见度200-1000米港区环境。
对揭榜方要求：
1.揭榜方须为具备独立法人资格的企业、高校或科研院所，拥有人工智能、计算机视觉、雷达信号处理相关研发基础与成熟团队。
2.具备多模态数据融合、深度学习模型研发、系统集成与工程化落地能力。
3.承诺项目按期完成研发与示范应用，核心技术自主可控，无知识产权纠纷，优先支持产学研联合申报。
项目新增总投入：206万元
需求单位联系人：张建华
需求单位联系方式：18168437171
项目6
项目名称：AI药物筛选公共服务平台
发榜单位：连云港数字产业投资发展有限公司
技术需求：
1.基于扩散模型的超快速分子对接技术：区别于传统遍历式搜索，采用等变扩散模型直接生成分子-靶标结合构象，结合GPU异构并行计算，攻克全库柔性对接的算力灾难问题，实现毫秒级/分子的超高对接通量，在同等算力条件下，将百万级的药物分子筛选时间从一周左右缩短至数小时以内，效率提高了10倍左右。
2.生物医学因果知识图谱关联推理技术：融合千万级公开组学数据与临床样本库，利用图神经网络学习基因突变-致病机制-蛋白质构象-活性分子之间的深层因果链路，硬性支撑靶点发现与老药新用预测。采用双流消息传递+自适应门控，实现链路预测准确率提升15%，靶点发现命中率提升20%，假阳性降低30%。
预期目标：
1.筛选通量跃升：AI对接速度提升至传统AutoDock Vina的5000倍以上，单卡单日完成10亿级分子与500个靶标蛋白的柔性对接与结合能评分，Top 1%富集因子（EF）> 30。
2.因果推断精度：基因-疾病-药物知识图谱覆盖关系超50亿条，药物-靶点结合活性预测在公开基准集上相关性指标达0.85以上。
3.端到端研发加速：实现从基因靶点发现到苗头化合物确认的干性实验闭环，全流程时间从行业通行的18个月缩短至6个月以内，候选分子合成验证成功率超40%。
对揭榜方要求：
1.具有独立法人资格，具备AI制药、分子模拟、生物信息学等相关研发能力与成熟技术团队，具有湿试验环境实验室。
2.拥有大模型训练、分子对接算法、生物医学知识图谱构建等核心技术储备，有同类AI药物研发平台开发或落地应用案例者优先。
3.科研与财务制度规范，研发投入管理完善，无科研诚信不良记录，能够按约定完成技术攻关并交付成果。
4.承诺与需求方紧密协同，遵守数据安全、知识产权与算法伦理相关规定，保障项目合规推进。
项目新增总投入：400万元
需求单位联系人：徐龙
需求单位联系方式：18705152250
项目7
项目名称：基于多模态智能体的算力基础设施绿色节能平台研发
发榜单位：江苏同控智能科技有限公司
技术需求：
1.分层协同调度架构技术：构建设备、集群、全局三级联动机制，实现算力、冷却、储能、绿电一体化协同调度。
2.多模态感知智能体技术：融合图像、视频、传感、日志、语音多源数据，实现算力设施全要素实时感知。
3.多模态节能优化决策模型：通过场景编排、告警联动，结合大模型与强化学习动态优化调度策略，实现PUE调控与节能降耗。
4.轻量化边缘AI终端技术：完成多模态数据处理、特征融合与异常检测，适配轻量化模型边缘部署。
预期目标：
1.建成一体化绿色节能平台，搭建物联、数据、应用三大中台及节能模型库；兼容6类以上设备、20种设备型号、6类通信协议，数据采集成功率不低于99%。
2.搭建专属知识库，归集设备参数、能耗台账、告警规则、调度策略、运维规程及典型案例，知识条目≥2000条，智能问答检索命中率≥90%。
3.实现设备、集群、全局三级智能体协同联动，调度响应时延≤100ms；融合五类多源数据，状态感知准确率≥95%；支持场景编排与告警联动，机房PUE控制在1.35以下，综合节能率提升10%—15%。
4.研制轻量化国产边缘AI终端，集成蓝牙Mesh、4G等多制式通信接口；具备多模态数据处理、特征融合与异常检测能力，异常识别准确率≥95%；支持4bit模型量化部署，边缘推理时延≤80ms。
对揭榜方要求：揭榜方应具备AIoT平台及物联网接入、数据治理、业务应用三大中台能力；熟悉多模态大模型、RAG知识库、知识图谱、智能体编排、数据中心节能及嵌入式硬件研发；掌握Modbus、BACnet、MQTT、SNMP、RS485、蓝牙Mesh、LoRa、4G等协议及制冷、供配电、UPS、环境监测场景；具备国产芯片/操作系统适配、模型轻量化、数据安全、私有化部署、边缘AI终端样机、项目管理和示范验证经验。
项目新增总投入：176万元
需求单位联系人：季颖
需求单位联系方式：15195718866
项目8
项目名称：水陆空三栖具身智能机器人研发
发榜单位：江苏云枢哲创动力科技有限公司
技术需求：
1.微型摆线模组与先进工艺：研制大扭矩零背隙特种关节。采用轴承钢真空调质与微米级CNC坐标精磨工艺，辅以核心摩擦副DLC涂层，突破极度轻量与高刚性传动的物理博弈。
2.跨介质构型与关键材料：采用高强度碳纤维复合材料构建多模态变体机身，探明流体-气动耦合机制，攻克跨介质瞬间动力突变与平滑控制难题。
3.具身智能算法：融合端侧多源异构大模型，实现暗光、湍流等复杂环境下的高精度动态建图。
预期目标：
1.研制机器人样机1套。整机重量≤15kg，最大载荷≥3kg；空中最大飞行速度≥15m/s，续航≥30分钟；地面最大行驶速度≥2m/s，越障高度≥10cm；水下最大潜航深度≥5m，水下游动航速≥1m/s
2.攻克跨介质平滑切换技术，实现水面快速起飞与空中入水。介质切换形态转换响应时间≤3秒；抗风等级≥5级，抗水流干扰≥1m/s；核心变形关节传动精度≤3弧分，保障复杂形态变换下的高可靠性与运动控制精度。
3.构建多源异构感知与高精度建图系统。在非结构化环境（无GPS信号或弱光照条件）下，三维拓扑建图精度误差≤5cm；动态目标识别准确率≥90%；水下有效探测距离≥10m，实现全天候跨介质环境动态精准感知。
对揭榜方要求：揭榜方须为具备独立法人资格的高校、科研院所或高新技术企业，满足：
1.技术突破力：在具身大模型、边缘计算及多模态感知领域积累深厚，拥有核心知识产权，能攻克跨介质动力与智能控制关键瓶颈。
2.科研与团队：拥有AI与高端机械跨学科攻坚团队，具备完善的边缘算力设施、数字孪生平台及物理样机联调中试条件。
3.产业转化力：具备将前沿AI深度赋能实体经济的成功经验，财务稳健，能保障充足研发资金配套，确保成果在我市高质量转化落地。
项目新增总投入：1600万元
需求单位联系人：张康宁
需求单位联系方式：15061378947
项目9
项目名称：基于人工智能的港口全域智能调度系统
发榜单位：连云港电子口岸信息发展有限公司
技术需求：
1.多源异构数据融合与统一数据底座构建技术；
2.多目标动态优化调度算法（泊位、航道、拖轮等协同）；
3.复杂约束建模与实时仿真推演技术；
4.调度过程可解释性与规则透明化技术。
预期目标：构建全域统一智能调度平台，实现港口主要生产要素协同优化。关键指标包括：航道利用率提升10%以上、调度人工干预率降低80%以上、船舶计划编排时间降低95%以上、实现多源数据实时接入率达95%以上，关键调度决策响应时间控制在分钟级；实现调度过程全链路可视化与结果可解释，提升客户服务透明度与公平性。
对揭榜方要求：具备人工智能、大数据及复杂系统优化领域研发能力，拥有港口或交通运输行业相关经验；具备多源数据集成与大规模系统开发能力；具备算法研发与工程化落地能力，能够实现模型持续迭代优化；优先考虑具有类似项目实施案例及产学研合作背景的单位。
项目新增总投入：220万元
需求单位联系人：孔凡林
需求单位联系方式：15205139113
项目10
项目名称：基于AI技术的虾蟹养殖池塘水质净化系统构建与智能调控
发榜单位：连云港盛洋水产育苗有限公司
技术需求：
1.虾蟹养殖龙须菜净化效能的多参数实时监测系统：涵盖水温、盐度、pH、溶氧、氨氮、亚硝态氮及磷酸盐等核心指标，并集成光照强度传感器。
2.基于深度学习的龙须菜净化效能AI预测模型构建：通过多元回归及神经网络算法，建立以养殖负荷、水温、光照强度等环境因子作为驱动参数的氮磷去除率预测模型。
3.养殖智能决策优化：依据实时监测数据与AI预测结果，利用边缘计算生成光照补偿及藻类养护方案的控制决策，实施精准调控。
预期目标：
1.研发集成式多参数水质监测智能终端1套，实现对水温、盐度、pH及溶解氧等4项参数实时监测（采样频率≤ 10分钟/次，溶解氧误差≤0.3 mg/L），同时支持氨氮、亚硝态氮及磷酸盐等3项参数的每日定时监测；申请发明专利1项、实用新型专利1项。
2.构建龙须菜净化效能AI预测模型1个，实现24小时内氨氮、亚硝态氮及磷酸盐去除趋势预测，模型拟合度R2 ≥ 0.80；申请软件著作权1项。
3.研发智能决策与控制平台1套，基于实时水质与AI预测结果，自动生成光照补偿及养护方案，联动效率≥ 90%；申请发明专利1项。
对揭榜方要求：
1.揭榜方应具备人工智能、物联网或水产养殖环境工程领域的研究基础，拥有稳定研发团队。
2.优先支持与连云港盛洋水产育苗有限公司有前期合作基础或在连云港有本地化服务能力的单位。
3.揭榜方需派驻不少于3人的研发团队驻企联合攻关，确保技术成果快速落地转化。
4.项目负责人应具有副高级及以上职称或博士学位，具备相关项目主持经验。
项目新增总投入：150万元
需求单位联系人：田龙
需求单位联系方式：15061323888
项目11
项目名称：基于知识融合与多模态情感增强的可信大模型关键技术研发及应用
发榜单位：江苏金鸽网络科技有限公司
技术需求：
1.知识融合与可编辑规则引擎技术：构建动态知识图谱，研发基于逻辑规则的可编辑干预模块，实现知识精准注入与事实约束。
2.多模态情绪感知与特征融合技术：提取文本、语音、表情特征，完成跨模态高效融合。
3.双约束情感对话生成技术：突破可信与情感联合优化模型，兼顾专业与共情。
4.情绪强度量化技术：依托神经网络精准量化情绪强度。
5.个性化疏导策略技术：融合数据生成"一人一策"适配方案。
6.情感对话系统嵌入技术：将技术嵌入现有系统，提升产品核心竞争力。
预期目标：
1.可信生成指标：教育、心理领域测试集上，可信大模型生成内容准确率≥95%,幻觉率≤3%,知识编辑响应时间≤1秒；
2.多模态情绪评估指标：多模态情绪识别准确率≥92%,情绪强度量化误差≤0.1,特征融合响应时间≤0.3秒；
3.情感对话生成指标：情感对话共情满意度≥88%,个性化疏导适配率≥90%;
4.应用验证指标：建成自适应学习、智能心理陪伴原型系统各1套，在连云港市至少1所学校或心理服务机构试点，用户满意度≥85%,学习效率/服务覆盖率提升≥15%;
5.成果指标：申请发明专利≥2项、软件著作权≥2项。
对揭榜方要求：具备人工智能、智慧教育、心理健康等领域研究与实践经验，深耕关键技术研发。拥有稳定的研发团队，专业配置齐全、分工清晰。具备较强技术攻坚能力，可开展核心技术攻关、模型优化与系统搭建，确保各项技术指标达标。同时具备良好沟通协作能力，严格落实项目管理要求，规范研发实施与过程管控，保障项目按期保质完成各项建设任务。
项目新增总投入：220万元
需求单位联系人：王亚玲
需求单位联系方式：15895786621
项目12
项目名称：多模态大模型驱动的连云港智慧医养与多场景服务机器人系统研发
发榜单位：连云港双诚信息科技有限公司
技术需求：
1.适老化的边缘侧多模态生理数据高通量融合分析与大模型端侧部署技术：基于高性能底层算力，结合联邦学习隐私保护与边缘计算机制，实现患者高通量体征数据的本地化安全处理与轻量化模型推理。
2.基于连云港本地医疗知识图谱的知识注入与跨模态意图推理技术：融合自然语言处理与情感计算，实现连云港方言壁垒及非结构化口语病症描述的特征提取。
3.多场景服务机器人集成控制技术：实现复杂动态环境下的高精度室内自主导航算法、环形阵列麦克风抗噪拾音系统，及多合一医疗证卡读取/高速打印模块的底层驱动与多维联动协同
预期目标：
1.创新成果：项目期满后，预期申请发明专利≥2件，登记软件著作权≥5项，智能体开发≥2个，人工智能应用产品≥1个，支持不少于2种不同模态数据的加工与合成，并完成不少于2款多场景服务机器人量产样机的工程定型与系统对接。
2.预警响应：边缘端异常高危体征(如视觉与体征融合的跌倒检测)联合预警响应延迟≤500ms;
3.模型精度：慢病(心脑血管、糖尿病等)早期风险预测模型准确度≥90%;
4.终端配置：硬件终端集成大模型、身份证/社保卡双读、发票/报告高速打印模块；
5.机器人导航精度：室内动态自主导航建图精度≤5cm上述指标体系要保障了大模型在边缘侧推理的鲁棒性，同时确保具身智能终端在院内问诊及居家环境中的高容错率与极低适老化交互门槛。
对揭榜方要求：揭榜方需具备多要素产业生态壁垒：
1.具备独立调优大型多模态AI算法及构建全周期智慧医养平台底座的核心研发能力;
2.拥有服务机器人整机工程化设计底蕴与规模化量产落地能力(如常规量产机型须具备15-25天快速交货与联调能力);
3.掌握符合国家医疗监管要求的数据安全互通机制，确保跨域健康档案与个人生理隐私数据的流转合法合规；
4.具备与连云港市属三甲医院开展真实世界临床验证及"三医"协同数据共享的前期工作基础。
项目新增总投入：200万元
需求单位联系人：李双江
需求单位联系方式：15150994096
项目13
项目名称：多场景融合的政务服务大模型与行业智能应用技术
发榜单位：连云港金豆科技有限公司
技术需求：
1.司法智鉴AI全域管理技术：攻克司法知识图谱构建与大模型精调技术，优化多模态文档语义校正能力，精准提升司法文书、手写材料及模糊印章的识别准确率，支撑司法鉴定全流程智能化。
2.系统集成调度技术：研发跨系统数据同步中间件，采用超融合环境动态调度工艺，实现算力弹性伸缩与接口稳定适配。
3.安全合规技术：构建数据加密、权限管控、全流程留痕技术，保障司法政务数据安全与业务合规。
预期目标：
1.效率指标：AI自动采集、归档、生成报告，业务流程效率提升60%，单份材料处理≤30秒，报告生成≤5秒。
2.精度指标：司法大模型辅助意见准确率≥92%，多模态文档识别准确率≥98%，第三方API调用成功率≥99.5%。
3.系统指标：跨系统数据同步无延迟，部署适配≤4小时，扩容响应≤10分钟，系统全年故障率≤1%。
4.合规指标：敏感数据脱敏率100%，操作日志留存≥3年，权限拦截率100%，全流程可追溯、可核验。
对揭榜方要求：
1.揭榜方须为具备独立法人资格的企业、高校或科研院所，拥有大模型应用、自然语言处理、计算机视觉及行业知识图谱构建的相关研发基础与成熟团队。
2.具备多源异构数据融合、司法/政务领域大模型精调、复杂多模态文档解析及超融合环境下的容器化工程落地能力。
3.承诺项目按期完成研发与示范应用，核心技术自主可控，无知识产权纠纷，优先支持与连云港金豆科技开展产学研深度合作及联合申报。
项目新增总投入：145万元
需求单位联系人：郑莉
需求单位联系方式：15061310139
项目14
项目名称：新零售仓储AI视觉识别与动态库存协同管控关键技术
发榜单位：江苏天之捷信息技术服务有限公司
技术需求：
1.基于改进型ResNet101模型，攻克昼夜光照差异、堆叠遮挡及运动模糊下的特征提取难题；构建双分支分类结构，实现货物品类与包装状态的精准判定，提升复杂仓储环境下的识别鲁棒性。
2.研发基于大数据的库存选品与调拨算法，结合WMS/ERP系统，实现需求预测、动态补货与新零售全链路库存实时同步，支撑高并发作业下的供应链协同优化。
3.研发AI自动拍照机与视觉引导的分拣系统，集成AGV调度与自动化物流工艺，形成从图像采集、智能识别到库存联动的全流程自动化闭环。
预期目标：
1.完成AI视觉系统与WMS、ERP、订单中台无缝对接，数据处理延迟≤500ms。
2.昼夜复杂光照、堆叠遮挡及动态模糊场景下，货物品类识别准确率≥98.5%，漏识别率≤0.5%。
3.不同品类货物专属特征向量类间欧氏距离差值≥0.8，同类相似度≥0.9。
4.形成1套成熟技术方案，在新零售仓储场景落地验证，整体仓储运营成本降低20%。
对揭榜方要求：
1.具备稳定的科研团队成员和良好的科研条件，并在规定时间内按质完成项目，高校、科研院所优先。
2.能够快速组建专项技术团队，承诺按期完成攻关任务，提供完整技术方案与测试验证体系。
3.能对发榜项目需求提出攻克关键核心技术的可行方案，承诺攻关成果在连云港市转化应用。
4.支持本地企业、高校、科研院所产学研用联合申报。
项目新增总投入：230万元
需求单位联系人：许梦莹
需求单位联系方式：13732628324
项目15
项目名称：基于"AI+低空"的连云港低空政务无人机"一网统飞"平台关键技术研发与示范应用
发榜单位：连云港市航空产业有限公司
技术需求：
1.低空多源数据融合与统一中台技术：打通无人机飞行数据、公安视频资源、政务业务数据、地理信息数据，实现标准统一、互联互通与分级安全共享。
2.基于计算机视觉的政务场景AI智能识别算法：覆盖违法建设、占道经营、垃圾乱堆、水体污染、秸秆焚烧、交通违法、非法采砂、人员异常聚集等高频治理场景，提升识别精准度与处置效率。
3.低空空域动态调度与智能路径规划技术：建立"一机一档"管理机制，实现航线避障、任务智能分派、全程可追溯，支撑"一飞多用"高效作业。
4.低空安全防控与全流程预警技术：整合低空侦测、反制、设备健康监测、飞手资质审核、空域划设管控能力，构建陆海一体、全方位无死角的低空安全防线
预期目标：
1.建成低空数据融合中台，实现应急、自然资源与规划、城管、公安、水利、生态环境、交通、海事8类核心部门数据接入率95%;支持不少于6类异构数据源接入；数据融合处理延迟≤500毫秒。
2.构建低空AI智能识别体系，覆盖8类以上政务高频治理场景；核心场景平均识别准确率≥90%,误报率降低30%;单帧图片识别响应时间≤5秒，视频流实时识别延迟≤5秒。
3.实现全域无人机与机巢统一智能调度，支持不少于200架无人机/机巢在线实时监控；智能航线规划效率提升50%以上，无冲突航线规划响应时间≤10秒；飞行事件自动分拨处置延迟≤5秒。
4.建成陆海一体低空态势"一张图",全域三维可视化管控精度≤1米；低空非法飞行、设备故障、飞行冲突等安全预警响应时间≤30秒。
5.平台达到网络安全等级保护2.0三级标准，实现数据采集、传输、存储、使用全生命周期安全管控，平台年稳定运行率≥95%。
6.形成完备陆海一体化作业能力：岸基自动化无人值守系统巡检半径≥30公里，长航时海上作业无人机通信距离≥50公里，数据回传稳定流畅。
对揭榜方要求：揭榜方需具备低空管控、计算机视觉、智能调度、数据中台相关技术研发与落地实施经验；拥有无人机监管、AI识别、数字孪生、系统集成等相关成熟技术或自主知识产权；具备政务信息化、城市治理、低空平台开发项目落地经验，可快速对接本地各部门业务需求。项目团队应拥有副高级以上职称或博士学历人员不少于2人，具备7×24小时技术支撑与运维保障能力；承诺严格遵守本地数据安全、政务合规、空域管理等相关规定，按期完成研发、测试、交付与落地应用。
项目新增总投入：2000万元
需求单位联系人：逯文选
需求单位联系方式：19901521239
项目16
项目名称：基于双高协同的流体装卸臂AI自动对位与预测性维护系统研发及应用
发榜单位：连云港华德石油化工机械有限公司
技术需求：
1.流体装卸臂AI视觉自动对位技术；
2.多模态感知融合的故障预测模型；
3.石化装备数字孪生高精度建模与实时映射；
4.油气泄漏、结构疲劳、密封失效智能视觉检测技术。
预期目标：
1.构建流体装卸臂数字孪生模型；
2.设计AI自动对位模型，对位时间≤40秒，对位精度±2mm;
3.构建故障预测预警机制，准确率≥95%;
4.研发边缘智能终端，实现数据采集、本地推理、云端协同；
5.形成智能管控平台，支持全生命周期管理、调度优化；
6.依托双高协同，建成产学研用示范平台，培养智能装备人才团队。
对揭榜方要求：具备工业AI、数字孪生、机器视觉、智能控制研发能力；拥有石化/港口装备智能化项目经验；具备算法研发、系统集成、场景落地能力；可提供稳定研发团队与软硬件支撑；按期完成技术攻关与示范应用。优先支持本地高校院所机器人研究方向团队揭榜，需具备成果转化与产业化能力，能够联合开展技术攻关、平台共建、人才共育、标准共研。
项目新增总投入：150万元
需求单位联系人：王月
需求单位联系方式：18795558682
项目17
项目名称：高精度圆壁测量仪实时测距功能模块开发
发榜单位：源泰（连云港）仪器有限公司
技术需求：
1.谱域低相干干涉测距技术：研究宽谱低相干光源、长工作距准直光路和自由空间干涉结构，实现复杂圆壁内表面5μm级实时测距；
2.紧凑型光谱采集技术：开发高分辨率小型化光谱仪及高速采集单元，满足100kHz量级实时测量需求；
3.深度重建与补偿算法：开展k空间重采样、色散补偿、镜像伪影处理、噪声抑制和相位稳定算法开发，提升测距精度与工程稳定性。
预期目标：项目拟形成面向复杂圆壁内表面检测的谱域低相干干涉实时高精度测距功能模块，并集成至高精度圆壁测量仪，主要技术目标如下：
1.实现复杂圆壁内表面非接触式实时测距，轴向测距精度≤±5μm；
2.核心测距模块采集/测量速度≥100kHz；
3.适应长工作距、狭小管腔和金属非镜面目标测量场景；
4.完成宽谱低相干光源、自由空间干涉光路、紧凑型光谱采集单元和实时处理算法集成；
5.实现k空间重采样、色散补偿、镜像伪影处理、噪声抑制和深度提取；
6.完成工程样机开发、系统联调及测距精度、速度和稳定性测试。
对揭榜方要求：揭榜方应具备谱域低相干干涉、光学精密测量、光谱仪设计、高速数据采集、嵌入式实时处理和系统集成等研发基础；熟悉宽谱低相干光源、长工作距干涉光路、k空间重采样、色散补偿、深度重建及噪声抑制等关键技术；能够围绕5μm级实时高精度测距需求，完成核心模块设计、样机研制、算法开发、系统联调、性能测试和场景验证，并具备工程化实施、知识产权布局及成果转化能力。
项目新增总投入：1200万元
需求单位联系人：昌亚胜
需求单位联系方式：18013518449
项目18
项目名称：聚酰胺反渗透膜反应数据模拟与AI平台集成项目
发榜单位：中复新水源科技有限公司
技术需求：
1.堆叠集成学习：以ANN（捕捉非线性交互）和XGBoost（表格数据鲁棒）为基学习器，Ridge回归为元学习器，结合5折交叉验证与随机搜索超参数调优，实现高精度预测。
2.自动重训练与监控：通过MLflow管理模型版本，支持XGBoost周度全量重训练+ANN增量学习（partial_fit），滑动窗口内MAE超阈值自动告警。
3.贝叶斯优化逆向设计：以高斯过程为代理模型，采用EI/EHVI采集函数，在工艺约束下迭代推荐最优参数组合，并加入工艺可行性正则化。
预期目标：
1.堆叠集成模型对水渗透性预测R²≥0.85，盐截留率预测R²≥0.85，MAE分别低于0.5 LMH/bar和1.5%。
2.数据接入管道支持CSV/API/OPC UA，增量学习响应时间≤5分钟。
3.逆向设计模块在约束条件下（MPD 0.1~4.0 w/v%，TMC 0.05~0.5 w/v%，聚合时间10~300s，热处理40~100℃）推荐Top 5工艺，推荐参数经过至少2轮实验验证提升目标性能10%以上。
4.交付可运行的AI平台，包含/predict与/inverse_design API接口及前端可视化界面。
对揭榜方要求：
1.团队具AI、机器学习及膜材料交叉背景（博士≥3人），长期从事AI for Science研究，在机器学习辅助研发方向发表多篇高水平论文；
2.具备成熟AI平台开发案例（如CatMath、DigSen），掌握材料数据库构建、模型训练、贝叶斯优化、API部署及实验闭环全链条能力；
3.12个月内完成平台开发、集成、现场培训，并配合≥2轮实验验证；
4.具备"AI建模—逆向设计—生产反馈"一体化开发能力，研发依托相关领域国家级平台。
项目新增总投入：200万元
需求单位联系人：陶珍珍
需求单位联系方式：15861232847
项目19
项目名称：防爆型具身智能轮式双臂机器人及关键技术研发
发榜单位：连云港市拓普科技发展有限公司
技术需求：
1.防爆环境高精度感知与定位：要在低温、强光等复杂工况实现法兰位姿毫米级识别，融合多传感器数据，电子器件需满足防爆等级，保障感知精度与安全运行。
2.柔顺对接与力-位协同控制：产品自重较大，对接时要精准调控速度、力矩与位置参数，避免过载或硬碰撞。因国内重载防爆机器人柔顺控制算法空白，需重点研究控制策略，结合深度强化学习技术自适应调节。
3.轮式底盘与双臂耦合运动规划：机器人要在狭窄站场移动并操作双臂，需解决高维度运动规划与实时碰撞规避问题。项目基于改进RRT算法，构建动力学模型并开发实时优化算法，提升运动效率。
预期目标：
1.鹤管末端法兰与槽车加注口对接误差≤±5mm，确保高精度自动对接。
2.可识别鹤管气、液相末端并精准抓取，一次成功率≥98%，末端柔顺自主装夹，并实现自动归位，需要进行多个阀门的自动开启。
3.双臂额定负载≥50kg，满足常见鹤管重量和法兰操作力需求；底盘能够在狭窄平台（宽度5m）上实现原地转向和±15°坡度行走，垂直升降高度覆盖0.5m-1.5m工作范围。
4.导航静态定位精度目标为±10mm，重复定位误差RPE不超过±3mm。
对揭榜方要求：
1.具有独立法人资格的企事业单位，有较强的研发能力、良好的科研条件、稳定的研发队伍，具有开展科学研究的多学科交叉，综合研究的明显优势。
2.具备防爆型具身智能轮式双臂机器人及关键技术的研发的能力，有相应的研究成果。
3.具有相关行业的资质条件或研究平台，或承担过国家级或省级相关领域科研项目。
4.具有完备的科技研发经费管理制度，可实现研发经费专帐管理、专款专用，并在项目执行过程中提供相应凭证。
5.能和发榜企业合作研发防爆型具身智能轮式双臂机器人及关键技术，研发成果能满足项目所需的技术参数等条件。
项目新增总投入：200万元
需求单位联系人：仇海艳
需求单位联系方式：18905123605
项目20
项目名称：自动腹透AI风险预警与全周期主动干预智慧决策系统研发
发榜单位：江苏杰瑞医疗技术有限公司
技术需求：
1.基于多模态医疗数据与专科领域知识的对齐优化算法
2.面向APD患者的并发症早期风险识别与智能预警建模技术
3.融合腹膜状态与残余肾功能的动态评估及病情进展预测模型
4.结合个体诊疗特征的个体化处方智能推荐算法
5.适配远程透析管理平台的轻量化AI模型落地部署与一体化集成技术
预期目标：
1.多模态数据库接入检验、影像、病历等多种临床数据，样本可用率≥90%
2.APD并发症早期风险预警准确率≥80%
3.在独立验证集上，APD患者半年内残肾功能、腹膜功能进展预测C-index≥80%
4.智能处方推荐符合率≥80%
5.单样本推理延迟<500ms
对揭榜方要求：揭榜方需深耕医疗人工智能领域，具备慢性病风险预测、医学时序数据分析、多源医疗数据融合治理等核心技术研发能力，熟练掌握医学特征工程、AI分级预警建模、临床决策算法研发关键技术。须组建医工交叉专职研发团队，具备肾脏病临床业务理解与场景化落地实施能力，拥有同类智慧医疗项目建设及本地化部署实施案例。能够完成算法模型训练、临床适配优化、系统集成对接与常态化运维迭代，严格恪守知识产权管理要求，项目全部成果及知识产权归属委托方，严禁违规复用、二次转化与对外授权。
项目新增总投入：150万元
需求单位联系人：刘荣娟
需求单位联系方式：18261327330
项目21
项目名称：集装箱关键尺寸AI在线智能检测系统研发与应用
发榜单位：东方国际集装箱（连云港）有限公司
技术需求：
1.大幅面视觉测量与高精度标定技术：构建全局统一测量坐标系，攻克10米级超大幅面钢板畸变校正、多视场坐标映射与亚毫米级在线精准测量难题。
2.多相机协同采集与图像拼接技术：研发工业相机阵列同步触发、无缝图像拼接与跨视场特征配准算法，实现超大幅面全场无死角覆盖。
3.AI多特征智能识别技术：基于深度学习构建面向长宽、厚度、弯折、孔位孔径等多目标特征的识别模型，显著提升反光、油污等复杂工况下的识别鲁棒性与准确率。
4.在线判决与产线联控技术：集成PLC实时控制、OPC UA标准通信与质量追溯模块，实现超差自动判定、即时报警、停机拦截与全流程数据闭环。
预期目标：
1.测量精度：长宽尺寸≤±1mm，孔径≤±0.3mm，孔位≤±1mm；
2.检测范围：钢板长度1-12m、宽度0.5-3m、穿孔识别孔径φ5-φ50mm；
3.检测效率：单件工件检测时间≤30秒，无需停机，满足产线节拍要求；
4.识别准确率：关键尺寸检测准确率≥99%，特征识别准确率≥98%，漏检率≤1%，误检率≤2%；
5.在线管控能力：超差实时判决与自动停机响应时间≤1秒，不合格品前置拦截率≥95%；
6.系统稳定性：支持7×24小时连续运行，MTBF≥1000小时，系统可用性≥99.5%，适应车间50–2000lux光照变化及反光、油污等复杂工况；
7.数据集成与追溯：采用OPC UA工业通信协议与MES/ERP系统标准化对接，检测数据自动归档，全流程可追溯，数据上传成功率≥99.9%。
对揭榜方要求：
1.揭榜方须具备独立法人资格，优先支持驻连具有海洋装备、临港机械、智能制造特色学科背景的高校、科研院所或产学研联合体；
2.核心团队须由正高级职称专家领衔，涵盖机械工程、机器视觉、人工智能、控制工程等多学科方向，博士占比不低于50%（必要时需提供社保证明），近五年承担过国家级、省部级以上科研项目或拥有相关授权发明专利不少于3项；
3.具备机器视觉在线检测、大幅面工件高精度测量及深度学习识别研究基础，熟悉钢板、集装箱、海工装备等大型临港装备制造检测场景；
4.拥有工业相机、AI训练平台及测试验证场地，具备省级及以上工程研究中心或产学研协同创新平台支撑，掌握PLC控制、OPC UA通信及MES/ERP系统集成能力；
5.能在连云港本地长期协同攻关，提供不少于2年的工程化落地、技术维护及人才培养服务，优先支持已与需求方建立产学研合作关系的单位。
项目新增总投入：190万元
需求单位联系人：席艮龙
需求单位联系方式：13861432007
项目22
项目名称：面向复杂工况的罗茨风机及旋转设备预测性运维及智能管理系统研究
发榜单位：江苏斯尔邦石化有限公司
技术需求：
1.多模态融合感知：研制集成振动、温度、压力、超声、电流、转速六类传感器的非侵入式数据采集单元，解决异构传感器时空对齐与特征级融合问题。
2.数学物理建模：建立罗茨风机容积效率与热力学退化模型，通过物理模型计算值与实测值的残差分析，实现对内泄漏、轴承磨损、齿轮退化等故障的准确识别与量化评估。
3.经验知识结构化：将维修工匠经验转化为故障诊断规则库，结合物理模型与经验规则双重校验，确保诊断结论可追溯、可解释。
预期目标：
1.单台罗茨风机部署振动、温度、压力、超声、电流、转速六类传感器，系统可覆盖内泄漏、轴承磨损、齿轮磨损等不少于六类故障发生路径。
2.容积效率监测精度偏差不超过±5%；系统故障诊断准确率不低于90%。
3.建成约15台罗茨风机的集群运维监控系统平台，支持多台风机健康状态集中展示、历史趋势回溯与预警推送。
4.系统报警响应时间≤30秒，数据存储周期≥3年，支持Web端远程访问。
5.系统符合ISO 10816-3、ISO 1217国际标准，符合GB/T 6075和GB/T 2888国家标准。
对揭榜方要求：揭榜方须具备旋转设备状态监测与故障诊断领域的研究基础和工程实施能力，熟悉罗茨风机设备管理规范。团队须包含振动分析、热力学建模、工业软件开发等方向的专业人员。优先支持具有设备监测系统实际部署能力、或拥有罗茨风机维修诊断一线经验的单位。揭榜方须承诺在项目验收后向需求方完整交付系统诊断规则库及全部技术文档，并完成需求方设备管理人员的操作与维护培训，确保系统可自主运维。
项目新增总投入：350万元
需求单位联系人：刘海浪
需求单位联系方式：18913280588
项目23
项目名称：基于WT+CNN+SVM快速识别高比例新能源电网电缆故障类型及精确定位研究
发榜单位：江苏东港能源投资有限公司
技术需求：
1.多尺度小波变换微弱行波特征提取技术：研究小波降噪与模极大值算法，实现微弱故障行波精准捕获。
2.适应波形畸变CNN深度特征挖掘技术：构建深度卷积神经网络模型，提取复杂工况下故障信号深层时空特征。
3.融合SVM小样本稳健分类决策算法：利用支持向量机解决故障样本稀缺时分类难题，构建高可信度故障类型识别与决策准则。
4.高采样率实时智能监测终端研发：集成高速信号调理电路，攻克复杂电磁环境下抗干扰难题，支撑算法落地应用。
预期目标：
1.故障识别准确率：构建涵盖金属性接地、高阻故障、断线等5种以上典型故障类型的模型，综合识别准确率≥95%。
2.定位精度指标：在复杂工况下实现厘米级特征捕获，电缆故障测距相对误差≤1%，绝对误差控制在±20米以内。
3.响应实时性：系统从故障信号触发捕获、算法推理到输出定位结果的全过程耗时≤500ms，满足石化基地配电网快速保护与恢复供电的需求。
4.抗干扰性能：在PWM高频脉冲背景及强电磁噪声下，系统误报率≤1%。
5.过渡电阻适应性：算法需具备极强的高阻故障识别能力，支持过渡电阻范围达0-500Ω。
6.工程化成果：开发一套可嵌入式部署的智能诊断算法软件原型，并完成基于现场运行数据的仿真验证报告。
7.科研成果：形成SCI/EI检索论文5篇，发明专利6项，软件著作权2项。
对揭榜方要求：
1.专业背景与科研实力：具备电气工程与人工智能领域交叉科研实力，在故障诊断、智能算法应用方面具有学术积累。
2.核心技术能力：需熟练掌握小波变换、深度学习及支持向量机等核心算法，具备针对新型电力系统特征进行算法优化与深度融合的能力。
3.验证与转化条件：拥有高水平电力系统仿真平台，支撑算法在高比例新能源场景下的验证及工程化转化。
4.团队资质与管理：具备承担市级及以上重大科技攻关项目经验，确保项目按期、高质量地完成。
项目新增总投入：130万元
需求单位联系人：徐东
需求单位联系方式：15205135106
发布时间：2026-06-12
发布来源：连云港市科学技术局网站
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