该项目聚焦于能实现 “原笔迹” 效果的触控技术，拥有独特的双线圈技术，基于此开发专用芯片，除具备特定信号处理功能外，还设计了主从架构，可与电容触控芯片结合，形成双模触控方案。相比同类技术，该方案在抗干扰性、边框设计、响应效率及模式切换等方面具有优势，能为相关终端产品带来窄边框设计和优质书写体验。目前已制作出样板，计划进一步优化核心组件，提供高性价比的触控解决方案。团队核心研发人员来自国际一流芯片设计企业，现有近百人规模，专注于基于自主知识产权的复杂信号处理，可提供从前端设计到最终生产的全链条服务，在特殊市场环境下，能助力客户弥补供应链短板，推动产品产业化。

该项目旨在解决城市化进程中日益突出的能源数据管理问题，采用特定网络技术提升数据交互性与自动化水平，构建能反映和预测碳排放相关主体行为、且可被机器理解的智能模型。该模型可接收现实数据，为决策提供实时、准确的支持。核心研发团队由国际知名高校背景的专业人员组成，涵盖开发、运营、市场等多领域人才，依托相关科研机构并获多方支持。其创新方法已纳入某国国家级数字孪生计划，还参与了另一国家基于健康与零碳目标的城市规划研究。目前项目处于孵化阶段，已有成功落地案例，获得初步种子轮融资，展现出良好的发展潜力。

目前，高速公路作为主要的基础设施/金融资产之一，主要依赖检查员的人工检查进行维护，随后由管理者决策制定必要的养护措施；这是一个显著成本低效的静态过程。本项目将：1. 开发一个接口，将来自车辆（如自动驾驶汽车）的数据整合到数字孪生中，以实现公路资产状态的实时更新；2. 提出一个基于数字孪生的AI模型以支持决策。其成果将转化为一套针对行业需求的工具。它将减少对劳动密集型、高碳的人工检查的依赖，通过主动的维护策略，增强公路网络韧性，并在现有预算下实现最优的价值输出。目前参与者含括芬兰阿尔托大学，澳大利亚西悉尼大学，芬兰VTT技术研究中心，芬兰交通基础设施局FTIA；直接项目资金超过55万欧元。