项目由柏林自由大学化学系孵化，专注于开发一种清洁、高效的技术，将农业废弃物转化为具有高附加值的纳米新材料。该技术通过创新的化学工艺，能够将各种农作物的剩余物质，如秸秆、果壳等，转化为可循环利用的新型材料。这些材料不仅环保，而且在性能上具有独特优势，可广泛应用于多个领域，包括高端复合材料、个人清洁产品、环境保护材料等。团队解决了该技术在产业化过程中面临的诸多难点，实现了从实验室到工厂的连续化生产。基于这一技术，团队已成功开发出多种样品，为未来的大规模生产和市场化奠定了坚实基础。目前，该项目仍处于早期阶段，尚未启动融资计划。
本项目利用喷墨打印技术生产大面积电致变色薄膜，结合发光太阳能聚光器实现发电及储能于电池，通过小电压连续调控薄膜透光度及室内温度，在提升舒适度和隐私性的同时降低空调能耗，兼具环保节能特点，无需外接电源，大面积柔性薄膜可直接黏附于任何玻璃内侧，借助物联网智能终端调控室内温度和光强，适用于温室大棚（白天调热储能、夜间保温）及房屋高楼充电桩等场景，提供固态玻璃一体化系统和基于柔性高分子薄膜的图层两种产品，其中后者可直接黏附于现有玻璃内侧，无需替换现有玻璃，便于运输、安装及替换，该技术为智能建筑家居提供了快速、经济、可扩展的途径。
我们的研究小组由欧洲某知名大学化学研究团队组成，致力于探索环境友好的资源再生技术。通过自主研发的绿色转化工艺，可将多种天然植物残余转化为具备特殊结构的微尺度功能材料。这项工艺能够有效处理各类有机副产品，经多级处理后形成具备多重特性的创新物质。所获产物在物理化学性质上展现独特优势，可适配不同产业的应用需求，涵盖新型工业原料、日用化学品基质及生态修复材料等多个方向。研究团队已突破批量化制备的关键技术瓶颈，完成从试验装置到生产系统的工艺适配。基于核心技术的延展开发，目前已制备若干验证性产品，为后续应用拓展提供技术储备。现阶段研究工作正持续推进中，相关商业计划尚在筹备阶段。
该项目以系列记录片及宣传片为载体，聚焦地方特色产业集群发展，通过讲述产业发展故事、探索未来方向，并以媒体创作为切入点拓展产业服务，尤其致力于链接不同区域产业资源、搭建跨区域产业生态。项目发起人为相关领域研究人员，团队成员包括高校专业人才及企业负责人，意向合作方涵盖资深媒体从业者，合作顾问及采访对象包括多所高校教授与行业资深人士，项目启动已具备一定资金基础。
项目作为多类型人工智能计算芯片的通用化底层架构，由海外专家领衔，技术来源于国内外顶尖科研机构的核心研发成果、以及十余个国家重大专项和数十颗流片芯片的技术积累。支持多模态敏捷计算范式，支持敏捷计算稀疏剪枝机制，多维以搜代算方案，近似量化方法，实现能效突破；集成自主可控多核 RISC-V，开发自主可控多核 RISC-V 替代 ARM，实现芯片内部指令流级驱动计算；兼容异构融合共性架构，片内异构融合 ASIC+DSA+FPGA+ GPU+CPU 端口，支持智能计算演进及算力聚合；面向感存算通一体设计，支持多类型传感器分布式计算。项目特别适用于端侧训练推理一体化场景，致力于构建敏捷异构多模融合的智能计算时代。
本项目旨在开发并验证针对自动驾驶和网联驾驶系统的综合虚拟测试方法，特别是环境感知传感器的建模与模拟，以满足日益增长的行业需求。自动驾驶系统（ADS）对于道路驾驶安全至关重要，但验证其安全性和可靠性是一大挑战。随着3级至4级ADS的复杂性增加，这一挑战愈发显著。根据兰德公司（RAND Corporation）的研究，要证明5级自动驾驶系统的故障率低于人类驾驶员，可能需要高达50亿公里的测试驾驶。仅通过实际道路测试来实现这一目标是不切实际的。因此，汽车行业正转向虚拟验证方法，以便在真实部署前进行全面测试和验证。虚拟测试驾驶提供了相较于实际道路测试的诸多优势，展现了真实场景的复杂性和行为。
本项目聚焦于一种高精度金属增材制造表面形貌感知技术的研发，基于变焦成像原理，致力于提升复杂结构表面的拓扑还原能力。通过引入改进型伪影抑制算法，系统在提升测量分辨率与稳定性方面具备显著优势。项目采用先进的焦点变化成像方案，能够对表面干扰信息进行有效识别与过滤，实现对复杂增材制造表面的精准重构，突破了当前测量系统在高精度检测中的技术瓶颈。目前，该项目由经验丰富的技术骨干主导，聚焦于关键算法开发与实验验证，已在相关技术方向积累多年基础，投入涵盖人力与软硬件平台建设。尽管当前仍处于技术打磨阶段，但应用路径清晰，未来在高端制造与质量监控领域具有广阔的落地潜力。
本项目致力于研发基于深度学习的卷积神经网络（CNN）自动化焊接缺陷检测系统，旨在实现对焊接过程中出现的裂纹、气孔、未熔合等缺陷的实时识别。技术实现涵盖了数据采集、数据预处理、模型训练与优化，并提供实时结果展示与反馈。团队成员来自柏林自由大学计算机专业以及德国BAM研究所机械专业，拥有扎实的技术研发与相关理论基础。目前系统已完成实验室测试，检测准确率超过95%，具备初步产业化潜力，适用于汽车和航空等高标准制造行业。数据采集所使用的设备来自于德国BAM实验室，模型训练则在NVIDIA Tesla P100机器上进行。
车载综合信息系统以创新方式融合车联网、自动驾驶等新一代智能汽车信息，其包含了车辆驾驶辅助系统、车载 3D 高精度地图及高精度车辆定位、全图形化数字仪表等，是实现人、车、路、云交互的核心。智能基站集道路信息感知、数据存储计算、信息中继传输功能于一体，采用先进的传感器实现交通信息精确感知。利用边缘计算技术对感知信息进行分析处理，通过 5G-V2X 通信，以极低时延将信息传输给周边车辆、移动终端及云端。
本项目基于新一代Evosep-timsTOF联用技术平台，开发了高通量、高灵敏度的蛋白质组学分析方法。通过整合高效液相分离与离子淌度质谱技术，实现了复杂生物样本中蛋白质的深度覆盖和精准定量。研究团队由资深质谱专家和生物信息学家组成，在蛋白质组学技术开发和应用领域具有丰富经验。该技术平台可广泛应用于药物靶点发现、疾病标志物筛选及精准医疗等领域，为生物医药研究和临床诊断提供强有力的分析工具。目前，团队正致力于推动该技术的产业化应用，助力蛋白质组学在生物医药领域的转化研究。
团队在生物工程与微生理系统领域深耕多年，拥有深厚的技术积累。研发团队由具有国际知名科研机构背景的跨学科专家领衔，成员具备多学科交叉背景，构建了完整的生物微系统研发体系。基于自主研发的高性能芯片平台，我们成功开发出可模拟多种复杂生理病理环境的技术平台。依托该技术优势，我们将为生命科学领域的研究机构及产业合作伙伴提供创新型体外研究系统的多元化解决方案，包括但不限于药物开发评价体系及涵盖非临床及临床阶段的技术支持服务。
本项目致力于开发突破性的大分子递送技术，专注于解决核酸药物和mRNA治疗的递送难题。通过创新的递送载体设计，项目已成功验证可跨越血脑屏障的靶向递送能力，并在肿瘤细胞的特异性递送方面取得重要进展。目前研究重点聚焦于优化递送效率和靶向精度，为基因治疗提供更安全高效的递送解决方案。项目团队正积极寻求产业化合作机会，推动技术从实验室向临床转化。
软件信息
技术需求
环保材料研发
人才需求
方向：生态学、园林学、材料科学和工业设计
专业要求：生态学、园林学、材料科学和工业设计
职位全称：研发工程师
薪资：月薪8k-10k
软件信息
技术需求
微精密探针检测
人才需求
方向：机械、材料、物理或电子信息
专业要求：熟练掌握仿真软件，如HFSS、PowerSI、MATLAB/SIMULINK等，具备3D建模能力。具有探针卡测试、保养、调针及异常处理等相关工作经验。
期望来源：半导体封装测试行业
职位全称：探针仿真测试工程师
薪资：面谈
软件信息
技术需求
BMS管理
人才需求
方向：电力电子、通讯、算法类
专业要求：1、电力电子、通讯、算法类研究方向；2、精通C/C++语言，具有Linux/FreeRTOS等操作系统产品开发经验；3、3年以上锂电储能等产品开发经验及项目管理经验。
职位全称：新能源产品总监
薪资：40-100w一年
怀济资本 （即 杭州怀济私募基金管理有限公司 ）成立于2015年4月17日，注册资本1000万元，实缴资本250万元，总部位于 浙江省杭州市 。该公司专注于 生物医药 、 数字经济 和 绿色低碳 领域的创业投资，管理私募股权基金规模近10亿元，合作企业超50家。
沧澜资本是中国一家精品投行/财务顾问 (FA)，专注于为高速成长的科技与医疗健康领域创新企业（尤其是A-C轮阶段）提供私募股权融资服务。凭借深厚的行业认知和精准的投资人网络，沧澜资本为企业提供全流程融资顾问，包括定位梳理、材料制作、精准匹配投资人、谈判及交割支持，以专业高效助力企业成功融资。它是该领域内知名的精品机构。
凯尔特亚洲是一家专注于中国及亚洲市场的私募股权投资基金。其核心投资结构通常包括：管理多期美元基金，主要投资于技术驱动型的成长期企业（Growth Stage），尤其是B轮到C轮阶段。基金聚焦医疗健康（生物医药、器械、服务）、企业服务软件（SaaS）、硬科技及产业升级 等高增长领域。投资策略强调深度行业研究，通过领投或重要跟投进行单笔较大金额（通常数千万美元级别）的投资，并积极提供战略和运营支持，助力被投企业发展及实现价值提升。其结构体现了 专业、聚焦成长、跨境资源协同的特点。
联创永宣投资管理集团股份有限公司成立于2011年，是国内领先的风险投资管理机构，2015年9月在新三板挂牌（833502）。公司以创业投资和私募股权投资为核心，致力于成为中国卓越的价值投资者；通过对科技、健康、环保、文化、消费等领域的行业聚焦与深度研究，挖掘可成为行业龙头的优质企业。2015年，公司荣获中国创投委颁发的最活跃股权投资机构奖，并被清科评选为中国本土创投TOP10。2017年获得清科20强，中国股权投资协会20强，福布斯5强。