本项目聚焦非物质文化遗产的数字化保护与可持续发展，涉及非遗数字化呈现、传播及版权保护等前沿领域，已获得国际研究基金支持，项目周期为数年。研究团队与国内少数民族社区合作，协助当地民众运用包含本民族语言的应用软件，在数字平台上记录和分享传统音乐遗产，同时计划构建基于区块链技术的网络数据库，用于记录、追溯和展示相关音乐作品，以技术手段助力非遗的传承与保护。项目由海外高校研究人员主导，团队包含多名研究人员，致力于通过数字技术为少数民族文化遗产赋予新的生命力。

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。