本项目创新性地将电化学储能功能与建筑结构相结合，开发了基于双电层原理的新型结构储能系统。通过优化无机/有机复合固态电解质和电极界面设计，显著提升了离子传导效率和储能密度。该技术在功率密度、循环寿命和安全性方面超越传统锂离子电池，同时具备建筑结构所需的力学性能。研发团队已完成材料体系验证和原型测试，正在推进工程化应用研究，为建筑-能源一体化提供创新解决方案。
本项目创新性地将电化学储能功能与建筑结构相结合，开发了基于双电层原理的新型结构储能系统。通过优化无机/有机复合固态电解质和电极界面设计，显著提升了离子传导效率和储能密度。该技术在功率密度、循环寿命和安全性方面超越传统锂离子电池，同时具备建筑结构所需的力学性能。研发团队已完成材料体系验证和原型测试，正在推进工程化应用研究，为建筑-能源一体化提供创新解决方案。
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。
本项目通过开创性技术将塑料废物升级回收为有价值的燃油产品，改变了传统塑料废物处理方式，助力可持续发展，其借助尖端技术和优化的催化剂，将废弃塑料（尤其是聚乙烯和聚丙烯）转化为清洁高效的燃油，无需依赖额外化石燃料提取，项目拥有专利技术，可向相关企业提供规模化反应器的许可，作为传统燃油生产的绿色替代方案，既促进经济增长又利于环境保护，为绿色可持续未来奠定基础，该系统作为解决塑料废物环境挑战的创新方案，利用先进催化剂和化学工程技术，通过规模化反应器将废塑料高效转化为高质量燃油，遵循可持续性和循环经济原则，能减少塑料废物填埋和海洋污染，降低对传统化石燃料的需求，为寻求环保燃料替代方案的企业提供可无缝集成的工艺。
在通用人工智能（AGI）领域的软硬件协同设计中，项目团队的硕博研究聚焦于算法轻量化和高能效硬件设计的探索。在算法方面，团队深入研究了AI模型的轻量化和稀疏化方法，以优化存储和计算效率。在硬件方面，团队专注于稀疏计算以及对CNN、RNN和GNN等模型的高能效加速，致力于设计低功耗、高性能且高度灵活的硬件架构，以满足AI应用对计算资源的高效需求。研究涉及跨层优化，结合软件算法和硬件架构的特点，进一步提升整体系统的协同性和响应速度。通过构建具备动态适应能力的计算架构，团队能够针对不同任务需求灵活调整资源分配，实现多场景下的能效最优。这些研究为实现更高效的AGI系统奠定了基础。
该项目负责人在通信系统超宽带硬件在环领域有显著成果，围绕该技术在车辆通信系统中的应用开展研究，阐明了相关技术机理，提出特定信道技术，结合信道模拟技术实现了该技术在车辆通信领域的首次商业应用。成功研发出高速场景下的毫米波硬件在环射频信道仿真平台，与多家企业合作研发车载通信系统及相关规划平台，相关成果已申请专利，并为合作方节省了大量测试投入，技术将在更多领域推广应用。负责人在专业期刊发表多篇论文，计划在前期研究基础上，整合打造具有广泛兼容性和场景适用性的新一代硬件在环平台。
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。
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。
本项目针对电驱系统开发了一套自适应建模与测试优化方案，通过虚拟传感技术与实时仿真相结合的方式，有效提升了系统模型的精确度。目前该技术已在传统变速箱系统上完成验证，并正在拓展应用于新能源电驱系统的性能优化。研发团队由专业工程师和科研人员组成，依托现有实验平台持续完善技术方案。项目已提交德国科研基金申请，同时积极寻求与国内高校及企业在电驱测试、数字仿真等领域的合作机会，共同推进智能电驱系统的技术创新与产业应用。
本项目致力于打造一套深度融合大数据挖掘与前沿算法模型的智能化分析与精准用药指导系统，并配套搭建高效便捷的在线医患咨询沟通平台。该系统旨在为临床决策提供强有力的数据驱动支持。同时， 团队在类风湿关节炎等自身免疫性疾病的深层免疫学发病机制研究方面取得了国际前沿水平的突破性进展，相关重要研究成果已发表于国际顶级学术期刊，为后续转化应用奠定了坚实的科学基础。
本项目突破传统静电纺丝技术局限，开发出具有超高孔隙率的三维纳米纤维软骨支架。通过创新的旋转湿法纺丝工艺，成功制备孔隙率达99.5%的仿生支架结构，实现7天内完成全层细胞浸润，显著优于传统致密型支架。该技术完美模拟天然细胞外基质环境，为关节软骨缺损的基质诱导修复提供理想载体，已完成体外细胞实验验证，正在推进动物实验研究，有望成为下一代软骨再生医学的核心材料。
近年来，基因治疗领域呈现快速发展态势，全球市场规模已突破数十亿美元量级。该疗法在临床应用中仍面临关键技术挑战，包括治疗载体在靶向组织中的表达效率不足及脱靶效应引发的安全性问题。究其根源，传统载体设计难以精准适配表观遗传调控机制对基因时空表达的特异性控制。某前沿生物技术平台通过整合多组织表观遗传图谱与生成式人工智能技术，研发出具有组织特异性增强功能的智能载体设计系统，其核心优势在于能依据不同治疗靶点需求，定制化生成高表达效率的载体序列。平台创始团队由表观遗传学领域资深专家领衔，团队成员不仅拥有国际知名高校的科研背景，更兼具国际知名药企的产业化经验，其主导开发的表观遗传分析系统已产生具有国际影响力的研究成果，并成功推动多项创新疗法的临床转化进程。
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
高端新材料
技术需求
大输液医用包装材料的深加工
人才需求
方向：高分子材料
专业要求：从事PVC塑料加工或相关背景工作二年以上工作经历
期望来源：985 、211
职位全称：技术研发
薪资：面谈
软件信息
技术需求
无土种植技术/农业物联网
人才需求
方向：信息技术/设施农业
专业要求：信息技术/设施农业
职位全称：物联网工程师/技术员
薪资：8k-20k/月
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。
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。
原子创投成立于2011年末，是一家专注于科技领域的早期投资机构。团队拥有丰富的投资、管理和创业经验，过半有海外留学经历，目前在北京、上海、广州分别设有办公室，管理四期人民币基金。曾荣获2019年中国年度天使投资人TOP30、2017年度40位40岁以下投资人、2016年度最活跃天使投资人、中国天使投资人TOP30、2015年度最活跃天使投资人、最勤奋天使投资机构、新锐投资人，2014年度中国最佳天使投资机构TOP10等业内殊荣。
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。