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一、基于虛擬現實（VR）的中小學智慧教育：為在教育行業落實重慶市五屆人 大一次會議打好“三大攻堅戰"，實施“八項行動計劃”的精神，該成果充分利 用VR身臨其境和游戲互動的高科技手段，采用中小學生易于接受的方式，學習 和體驗初高中的課本教學大綱內的知識重點難點，讓學習不再枯燥。參展內容包 括《物理》VR課程（17章節），《化學》VR課程（10章節），《生物》VR課 程（6章節）。該成果直接或者間接解決幾個問題：1激發學生學習興趣；2. 易于接受；3.有利于教育公平；4.中小學學習減負和升學壓力平衡的解決方案；5.教育奢侈化潮流下的一種解決方案；6.教師上課的強有力的輔助工具；7.畫面 場景效果優異，讓學生瞬間愛上這種方式的學習，在玩耍中潛移默化的學習。 二、智能穿戴及其應用：為深入貫徹黨的十九大精神，為促進我市經濟轉型 升級、積極響應重慶市以大數據智能化為引領的創新驅動發展戰略，全方位對接 和服務重慶“三大攻堅戰"和“八項行動計劃"，加快大數據、人工智能技術率 先在相關領域的深度應用，落實重慶市《關于加快推進可穿戴設備產業發展的工 作意見》，加強“互聯網+ ”人工智能核心技術及平臺開發，推動虛擬現實、增 強現實產品研發及產業化，支持可穿戴設備、智能服務機器人等產品創新和產業 化升級。為解決現有如Kinect、LeapMotion等視覺感知產品場景受限，并且國 際上無完善的基于穿戴產品的應用識別的技術等問題，實施可穿戴設備與云計算、 大數據、人工智能、虛擬現實等技術的融合應用開發。參展內容包括智能穿戴硬 件設備（智能手套、智能手表等），以及智能穿戴應用（1.基于智能手環的非 接觸式Fly Bird游戲；2,面向老年人的穿戴式家居設備控制系統；3.基于智 能手環的手勢控制音樂播放器；4,基于穿戴手勢的智能小車控制系統）。市場及經濟效益分析： 一、 基于虛擬現實（VR）的中小學智慧教育項目效益：針對中小學“物聯網、大數據、人工智能”教育培訓提供實驗室搭建指導、師資 培訓、課程研發與學生體驗。為中小學提供“建立實驗室、師資培訓、學生體驗培訓、課程研發”服務； 結合全國計算機教育指導委員會指導設立行業標準服務重慶及西部教育市場。 二、 智能穿戴及其應用項目效益： 填補重慶智能穿戴產業研發空白； 成立重慶市智能穿戴健康大數據中心；通過核心技術研發協助政府招商，形成穿戴產品產業鏈聚集，推進重慶傳統制造 業升級轉型，占領國際智能穿戴科技領域，促進我國民生保障，醫療服務和環保 事業的發展；通過全國甚W全球智能穿戴協會資源，引入領域高層次人才。

農田信息快速精準獲取是肥藥減施的前提和基礎，基于實測信息的農田智慧管理是實施化肥農藥“雙減”和產量品質“雙強”的重要手段。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 農田信息快速精準獲取是肥藥減施的前提和基礎，基于實測信息的農田智慧管理是實施化肥農藥“雙減”和產量品質“雙強”的重要手段。經過近十年產學研聯合攻關，在無人機及衛星遙感作物信息高效融合獲取與智慧管理的核心技術和裝備上取得了重大突破，攻克了信息快速感知與肥水藥精準管理兩大難題，創新形成了國際領先的多源信息融合和肥水藥精準管控技術產品。主要技術創新包括： 1.首次提出了基于無人機實時飛行性能的GNSS-IMU導航捷聯解算控制融合算法，研制了多旋翼、直升機等兩類12種農用無人機及適應多種作業模式的飛控系統，打破了日本雅馬哈等同類無人機和MicroPilot等著名飛控系統對我國的封鎖和壟斷；首次研制了快拍式28波段（520g）、5波段（250g）和全反射式光柵成像微型光譜儀，分辨率為2nm，優于德國UHD185的8nm；突破了地-星融合的作物養分和病蟲害檢測技術，實現了遙感與農學模型高精度時空統一，時序MODIS數據解析由8-16天1km提升到逐日10-30m，病蟲害發生短期預測精度提高8%。 2.發明了路徑跟蹤控制算法和分段式地頭轉彎精準接軌優化策略，攻克了弱GNSS信號下的自動導航難題；發明了無人機變載荷的重心平衡技術，研制了16種系列機/車載噴施裝備和基于作物高度/作物密度/病害程度的精準對靶施藥機具，實現了無人機和地面精準變量作業；首次研制了適用于水稻、水生蔬菜等復雜水田環境的無人空氣動力船及船載裝備，實現了水田的自動化除草、施肥施藥作業，節肥省藥10%-35%。  3.創建了集地面/無人機/衛星遙感信息獲取融合、智慧決策和精準作業于一體的云平臺管理系統。提出了植物-土壤養分一體化平衡施肥策略，建立了浙江省“兩區一田”全覆蓋的田塊養分解析圖；創建了高精度三維數字果園，在全球最大的荔枝生產茂名基地等進行了應用，節水8%，減藥25%，減少勞力20%，增產10%，優果率提高23%。 項目授權發明專利 44 件（美國專利3件），發表論文 64 篇，出版專著 3 部,軟著登記14項。經多位院士和專家評審，成果達到國際領先水平。制定國家標準3項、地方標準2項、浙江制造標準1項。研發的產品榮獲北京市新技術新產品證書，14種產品被列入國家及省市農機推廣補貼目錄，并出口歐美、東南亞等，創匯近2億元。成果近三年在全國20多個省市推廣應用，累計綜合效益21多億元，社會、經濟和生態效益顯著。

TES-8100MA智慧教學一體機（機架式）   　　隨著多媒體教學的廣泛應用，傳統的教學設備已無法滿足管理信息化的需求，為了進一步提升教學質量與教學管理服務水平，打造便捷、智能、互聯的智慧教室生態圈，深圳臺電公司繼其數字紅外無線教室音頻系統之后，重磅推出TES-8100系列智慧教學系統。該系統融合了當前TES-5600系列教室音頻系統所用的數字紅外音頻傳輸及控制技術，同時運用網絡通訊技術將多媒體教室中的多媒體講臺、投影機、幕布、電腦音視頻設備、話筒及功放等諸多設備進行集中管理和遠程控制，致力打造一個整體化、智慧化、安全化的智慧校園。     音質清晰 結合深圳臺電自主研發的數字紅外處理芯片及國際先進的數字紅外技術，在20米范圍內不論遠近均保持完美音質：頻響：主機線路-主機：50 Hz~20 kHz          麥克風-主機：100 Hz~20 kHz信噪比：≥90 dBA總諧波失真：≤0.05% 提高聲音清晰度，讓老師能較長時間以自然聲調講課，保護老師聲帶，避免聲嘶力竭 清晰的聲音能調動學生注意力，減少上課分心、開小差現象，從而提高聽課效果 一體化設計，支持靈活擴展 軟硬件一體化、模塊化設計，支持無縫擴展其他模塊 基于其智能操作系統，擴展升級豐富的教學應用 遠程智能管控 支持外接觸控一體機、投影幕布/白板等顯示系統，可控制一體機、投影機、幕布的開關與升降，支持集中監控和管理各種用電設備，支持能耗監控與統計 智慧無線物聯 實時采集教室內溫濕度、CO2濃度、PM2.5、甲醛等數據，可根據預設自動開啟空調，進行溫濕度調節；可自動開啟環境燈光、開合窗簾提供自然光源，營造舒適的教學環境       TES-8100MA 智慧教學一體機   TES-8100MA …………………… 智慧教學一體機（機架式，數字紅外擴聲，支持吊裝式麥克風，內置數字功放，網絡中控，網絡交換機，無線物聯，尋呼功能，IP 數字音頻廣播，遠程互動，高清視頻分區推送）   TES-8100MB 智慧教學一體機   TES-8100MB …………………… 智慧教學一體機（機架式，數字紅外擴聲，支持吊裝式麥克風，內置數字功放，網絡中控，網絡交換機，無線物聯，尋呼功能，IP 數字音頻廣播)   TES-8100MC 智慧教學一體機   TES-8100MC …………………… 智慧教學一體機（機架式，數字紅外擴聲，內置數字功放，網絡中控，網絡交換機，無線物聯，尋呼功能，IP 數字音頻廣播）   TES-8100MD 智慧教學一體機   TES-8100MD …………………… 智慧教學一體機（機架式，數字紅外擴聲，內置數字功放，網絡中控，網絡交換機，無線物聯，尋呼功能）  

蘇文職校智慧校園V4.0建設方案-軟硬件-PPT版文檔鏈接

5G+AI 云邊一體化智慧出行解決方案，針對道路事故率高、交通擁堵困局、道路交通監管難、公共交通信息阻塞等問題，匯集了5G 通信、AT 算力資源平臺、AI 算法、邊緣計算網關、車路協同、智慧燈桿、大數據管理平臺等諸多軟硬件技術成果，具有充分的綜合性、創新性、協同性、大集成等特征，同時將 5G、AI、物聯網、大數據、云邊一體化等技術交互融合，實現交通流感知、交通事件感知、配時方案優化、智慧燈桿、邊緣計算網關等功能。 建設進展 研發方向一：網絡建設規劃南京移動在新港地區優先投入5G建設資源，目前新港開發區范圍內，共 規劃5G站點114個，其中宏站82個，桿站32個；已開通宏站27個。本項 目規劃恒競路需求站點11個，宏站9個，桿站2個，廠區內部宏站2個，興 智路需求站點6個，其中宏站2個，桿站4個。 研發方向二：AI云平臺研發 南郵信產院投入建設AI云平臺，為人工智能提供算力支撐，為算法模型訓練提供海量數據和開發環境，為區內 人工智能企業及高校科研人員提供一站式人工智能產業服務，帶動人工智能技術的提升。目前已建成。 研發方向三：智慧燈桿+邊緣網關 智慧燈桿：場景載體，環境感知等多功能實現。 邊緣網關：各個功能互通互聯的媒介 目前智慧燈桿進入融合各家設計階段。 研發方向四:車路協同/無人駕駛交通流感知-實時感知城市交叉口內車流量、速度、排隊長度、占有率等數據。交通事件感知-提供停車，逆行，超速，擁堵，變道等事件信息，并提供照片和視頻。車路協同-將感知數據下發至無人駕駛車輛，車輛根據獲得的信息自動優化行駛路線。配時方案優化-將感知數據直接下發到交通信號機，實時生成交通信號配時方案，下發至交通信號機，實現路口單點自適應控制。 研發方向四：車路協同/無人駕駛建設面向L4級無人駕駛的車路協同系統。主要是車路協同系統車端建設。通信網絡建設方面：參與對5G網絡的驗證，協助驗證5G網絡與無人駕駛的互聯互通。 大數據平臺建設方面：其無人駕駛車可以在多場景應用，充當城市各種數據收集的載體。 車路協同云控平臺建設方面：承擔車路協同云控平臺建設。 關注重點 開放性場景定義：一般是指城市基礎設施建設運營管理、產業發展、民生服務等領域，對新技術新產品有應用需求的各類工程、項目。通過應用場景開發建設，可以推進新技術新產品的示范應用和迭代升級，助力新技術新產品推廣應用。《南京市關于加快應用場景開發建設2021年行動方案》圍繞5G+AI云邊一體化創新應用示范道路，向全產業鏈（企業、科研機構等）開放能力。一是路側基礎設施開放，在南京南郵信息產業技術研究院有限公司統籌管理下，開放路側龍門架、桿位等資源，以及相應的供電 、聯網能力，為路側生態參與者提供寶貴的示范場地；二是數據開放，在保障信息安全和公共隱私的前提下，開放路側時空全覆蓋的結構化與非結構化數據，形成"興智路數據集"，為產業發展注入珍貴的稀缺數據資源；三是應用開放，建立其他生態參與者加入的申請入口，規范開放"數據集"，通過互聯網、展廳等線上線下渠道向全社會展示 5G+AI云邊一體化創新應用示范道路的成效。 示范性在中國（南京）智谷的指導下，本項目參與四方集聚各自技術及資源優勢，群策群力，協同創新，緊密且高效地推進建設計劃；將5G、AI、物聯網、大數據、云邊一體化等技術交互融合，期望建成經開區人工智能產業方向上的標志性應用場景，樹立良好的示范典型。 先進性5G+AI云邊一體化創新應用示范道路"項目，針對道路事故率高、交通擁堵困局、道路交通監管難、公共交通信息阻塞等問題；匯集了5G通信、AI算力資源平臺、邊緣計算網關、車路協同、智慧燈桿、大數據管理平臺等諸多軟硬件技術成果；與其他單純的車路協同場景、智慧燈桿場景相比，具有充分的綜合性、創新性、協同性、大集成等獨特特征和 充分的先進性。

“全面感知、深度融合、多維服務”的淮陰工學院智慧校園建設與應用實踐近十年來累計投入 1.98 億元，圍繞新型基礎設施、數據中臺、智慧教學、智慧科研、智慧管理、智慧服務等方面建成了高水平智慧化數字校園，在學科與信息化融合、網絡安全等方面形成鮮明特色。

（一）項目背景 當前，智慧教育具有智能導學、精準推薦、定制輔導、精細評價等特點，已成為國際國內教育信息化發展的趨勢。智慧教育的研究主要聚焦于智慧學習環境建設的研究、智能技術支持下的智慧教學研究和機器學習技術支持下的個性化學習研究。智慧教育的出現極大地促進了當前教育中學習空間的重構。在“學習空間”之前，人們通常使用“教學空間”來指代這種場所，將有教學活動的場所均稱作教學空間。隨著人們對學習過程的理解變化、智慧教育的快速發展以及人們對非正式學習的重視，學習空間逐漸由單一的物理教學空間向包含物理空間、網絡空間、移動空間的多元學習空間轉變。多元學習空間的提出雖然更多地體現出了“以學生為中心”的傾向，但如何具體衡量多元學習空間對學生學習效果的影響是評價多元學習空間的重要步驟。同時，在多元學習空間具體構建時，面對空間中來源不同、結構多樣、數量龐大的多模數據如何進行處理存儲、并在保證數據有效性的前提下對教育數據進行隱私保護是多元學習空間需要解決的另一個難點。 （二）項目簡介 本項目主要目標是針對信息技術支撐下學習空間多元化、場景復雜、需求多樣化，學習者及學習行為呈現出新的特點和規律，研究多元學習空間中學習行為數據化關鍵技術，構建“云-邊緣-物聯網”架構的多模態數據存儲與處理平臺，實現混合式學習環境下學習行為智能感知和數據化，優化學習行為模型，基于實際應用與不同學習目標函數及內容，建立可重復、可預測、可驗證的對比數據集，為數據驅動的智慧教育生態構建和教育應用提供核心技術與數據支撐。 （三）關鍵技術 我們面向智慧教育中準確認知學生的學習狀態和行為的大數據需求提出研究方案。本項目實施方案涉及教育學、物聯網、云計算、人工智能、隱私保護等多個領域，主要技術路線如圖所示： 圖 1 技術路線圖 其中，項目包括的關鍵技術主要有以下三點： 1.基于物聯網的多模態數據實時智能感知和多時間域數據采集技術 該技術針對學習狀態的數據化、特征參數量化問題，設計能夠采集多 重學習空間下的智能數據感知物聯網系統。主要技術難點在于抽樣頻率與 識別準確度的平衡、人機交互的變化規律等全新科學問題。 2.學習狀態多模態數據解析和智能處理技術 利用智能感知物聯網采集實時性的原始學習狀態數據，包括面部表情、 腦電信號、頭部姿態、交互行為等原始數據，這些數據具有數據量大、模 態多、冗余度高等特點，需要通過智能化的預處理方法轉換成可以量化的 狀態數據。 3.多層次數據差分隱私保護技術 學習行為數據是學習者被動采集的多方面行為數據，受到日益增長的 具有爭議性的數據倫理的制約。該項技術通過數據隱私保護機制實現數據 多層次化的差分隱私安全算法；在保證學習者最大數據隱私性的前提下， 研究滿足學習行為分析所需要的數據顆粒度。