针对传统多层食品包装回收难、价值低的行业痛点，研发整合机械、化学与生物处理的创新回收技术，大幅降低企业回收成本，同时通过复合材料升级提升再生材料附加值。该技术为企业提供经济可行、环境友好的包装解决方案，助力达成ESG目标。
针对传统多层食品包装回收难、价值低的行业痛点，研发整合机械、化学与生物处理的创新回收技术，大幅降低企业回收成本，同时通过复合材料升级提升再生材料附加值。该技术为企业提供经济可行、环境友好的包装解决方案，助力达成ESG目标。
本项目致力于融合尖端人工智能与先进传感器网络，创新性地打造农业光伏一体化综合解决方案。该方案深度聚焦于土地资源的高效复合利用、智能化精准节水灌溉系统与碳汇能力的协同提升，旨在实现经济效益与生态效益的有机统一。项目目前处于充满潜力的种子前探索阶段，其创新理念与技术路径已获得包括哈佛大学、谷歌等全球顶尖机构的高度关注与资源支持，并已启动覆盖多个国家的合作试点网络，共同验证与优化这一面向未来的可持续范式。
本项目作为陶瓷新型生产工艺，与传统陶瓷烧结需在高温下进行数天不同，该技术能在更低温度下于数秒内完成陶瓷的致密化烧结，大幅减少能源消耗，且通过该技术获得的陶瓷性能较传统技术有显著提升。团队已改进该技术存在的不可控、不均匀缺点，使其具备商业化潜力。
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。
本项目基于人工智能机器学习算法，结合分布摄像头及物联网传感器，实现对场地事件的自动及实时监控。该智能系统能依据后台设定的各类安全标准，完成对目标的识别、跟踪及危险事件的理解，进而判断并生成警报，推送至相关管理人员终端，有效预防场地危险事件的发生。项目涵盖多项先进技术领域，包括先进的机器学习算法、数据加密、数据协作功能开发等，通过知识图谱与神经网络进行实时分析，发现关联事物及事件，并根据事件危险等级向相关终端报警，全面提升场地安全管理的智能化水平。
该项目以车与车、车与基础设施间的智能通信技术为核心，通过实现交通参与者之间的高效协作，致力于提升道路交通系统的安全性、效率与智能化水平。研究聚焦相关智能交通技术的研发与应用，涵盖车辆实时信息交互、交通信号优化、智能导航等领域，通过数据处理与算法优化，目标实现车辆间的实时协作，推动自动驾驶技术的落地应用。团队由计算机科学、人工智能、电子工程等多领域专业人员组成，具备丰富经验与问题解决能力，目前已获得一定投资，仍在寻求更多合作机会。
本项目突破传统水质检测技术局限，基于量子点光化学传感与微流控芯片技术，开发出全球首款手机摄像头尺寸的多参数重金属检测模块。该创新系统具备三大核心优势：1）将传统分析仪的消解比色单元集成至芯片级，体积缩小90%以上；2）支持30余种重金属指标同步检测，响应时间缩短至分钟级；3）试剂消耗量降低至微升级。产品可嵌入式集成至移动终端及无人监测设备，构建分布式水质大数据网络，已在水环境监测、应急排查等领域完成原型验证，即将开展产业化推广。
大语言模型在机器人学习领域展现出的能力，既带来了机遇（具身智能），也带来了挑战（如幻觉）。基于此，团队的研究项目是基于机器学习和多模态大模型的双臂具身智能体，旨在开发能够进行人机交互和双臂操作任务的具身智能体。该项目的技术内容包括任务规划，针对双臂操作的复杂性，利用GPT-4(v)为双臂机器人生成有效的整合空间和时间因素的有序任务计划；以及技能学习，利用GPT-4(v)指导强化学习智能体或模仿学习智能体，学习更有效的双臂机器人技能。项目已获得OpenAI研究人员访问计划的资助，并已产出一些论文工作，引起了一定的外界关注。目前，项目处于起步阶段，下一步将围绕真机环境中的问题开展相应的软硬件研究。
本项目聚焦于先进制造领域中关键的精密智能检测技术。团队负责人自2011年起持续致力于结构光检测相关的技术攻关与创新研究，在光学精密测量方向积累了丰富经验。自2019年起，负责人在海外知名精密技术研究中心从事博士后研究工作，深入探索自由曲面非接触测量、复杂结构表面检测及在线、嵌入式形貌检测等领域的技术瓶颈，取得了国际同行广泛认可的成果。项目开发的检测系统基于光学原理，具备高精度、低成本、非接触、小型化及高速测量等优势，适用于3D打印质量监测、光学元件检测及医疗器械定制等多个应用场景。
本项目开发了一套基于人工智能的精神疾病数字诊疗平台，通过整合多模态数据分析与专业评估工具，实现精神疾病的早期预警和精准分型。系统采用机器学习算法分析患者行为特征和生理指标，动态预测病情发展并生成个性化干预方案。研发团队由临床精神科专家、人工智能工程师和数据科学家组成，已完成核心算法开发和系统原型设计。目前正在进行医疗器械认证准备工作，该解决方案有望为精神疾病诊疗提供客观量化的辅助决策支持，改善传统诊疗模式的局限性。
本项目开发了一套整合数字化评估与远程监测技术的类风湿关节炎管理系统，通过智能终端设备实现疾病进展的持续追踪。系统采用标准化的数字评分工具结合便携式检测装置，使患者能够便捷地完成日常病情监测。平台搭载的智能分析引擎可对多维健康数据进行整合分析，为临床决策提供客观依据。同时，系统建立了医患协同管理机制，支持远程诊疗咨询和个性化康复指导。该解决方案显著提升了患者的自我管理能力，优化了治疗依从性，在改善临床预后和降低医疗负担方面展现出显著价值。目前，平台正开展多中心临床验证，以进一步优化算法模型和用户体验。
本项目开发了一种基于光谱分析技术的心血管疾病早期筛查方法，通过高特异性识别关键代谢标志物实现疾病风险预警。该技术具有检测速度快、干扰小、灵敏度高等特点，可有效提升早期诊断率。目前已完成原理验证和原型开发，正在进行临床前研究。项目团队由生物医学工程和临床医学专业人员组成，预计3-5年内完成产品转化。该解决方案有望降低医疗成本，改善患者预后，具有显著的社会效益和市场潜力。
高端新材料
人才需求
方向：化工
专业要求：一、职责描述：1、协助公司做好油剂项目前期投建、中期生产、后期产品迭代变革；2、负责研发POY、FDY等产品所需相关油剂；3、负责油剂研发实验室搭建及人员培养。
二、职位要求：1、要求长久服务同一家公司或者某两家公司，原则上不超过三家，以保证其油剂知识体系、配方的完整性，拥有表面活性剂生产、调配的相关专业知识；2、掌握油剂核心配方（涤纶长丝及短纤，优先POY/FDY），在油剂行业深耕十年以上，为其服务公司的核心人物最佳；
三、技术聚焦：1、项目规模：年产15万吨表面活性剂及10万吨纺丝油剂项目；2、项目工艺：优先采用国际先进的“循环喷雾”乙氧基化／丙氧基化生产技术（具有能耗低，产品附加值高，市场空间大，安全性能高等特点）。
期望来源：德国双S、日本竹本及松本、德国科凯、汉高
职位全称：油剂专家
薪资：80万以上/年
泛半导体
人才需求
方向：物理学、磁性材料、压电晶体材料、蓝宝石晶体材料等相关专业
岗位名称：材料研发岗位
岗位内容：
1、负责软磁铁氧体材料、金属粉心材料、蓝宝石晶体材料或压电晶体材料等新材料、新工艺研究及中试量产转化；2、负责新产业储备项目研究活动的组织和实施，推动研发技术创新
薪资：300-1000K/年
软件信息
技术需求
半导体测试开发技术
人才需求
方向：电子工科类
专业要求：良好的C++/perl 开发能力，能够独立完成Chroma/Eva100/T5XX/93K/T2000测试平台测试开发。
职位全称：测试开发工程师
薪资：面谈
软银亚洲风险投资公司（前身为软银韩国风险投资公司）于2019年1月正式更名，标志着其战略重心转向整个亚洲市场。公司管理资金超10亿美元，专注于全球人工智能、物联网和机器人领域的早期投资，已覆盖10个国家逾250家初创企业。作为软银集团在中国的核心早期风投机构，其以首尔和北京为基地，正拓展上海、新加坡及硅谷办事处。公司还与TPG共同运营3亿美元基金专注中国顶尖科技企业，投资项目包括印尼Tokopedia、美国Mythic等全球知名科技公司。
百咖资本2016年成立于上海陆家嘴金融城，是一家以投资早期科技项目为主，聚焦智能技术、集成电路和新能源新材料等高科技领域的创业投资基金。百咖管理团队兼具清华研究院技术转化和美国硅谷研发创业背景，秉承“共赢、陪伴”的理念，深入研究细分行业趋势，发掘具备领军潜质的璞玉团队，耐心做好创业者的长期陪跑者。百咖投资组合包括魅杰光电、福碳新材、讯美科技、安易行、易鸿智能、源堡科技、冰鉴科技、微茗智能、源清动力、康碳科技和清航空天等。
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。
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。