以数据模型规范化、多模态数据处理、联合知识蒸馏与模型训练、三维建模及预测等技术，建立深部三维地质、地球物理综合找矿模型，形成内蒙古找矿预测大模型库，开展人工智能找矿预测。融合多种地质数据和遥感信息，提升成矿标志预测的精度和泛化能力。利用联合知识蒸馏和自监督学习，提升模型的泛化能力，对智能成矿标志的预测进行优化。利用地质填图测量、矿床勘探实际资料开展各地质要素三维建模，建立三维空间图形数据库表达三维矿床模型特征。通过整合多源数据构建知识库在矿产预测中高效检索相关信息，以支持找矿标志的智能化分析。建立矿产资源智能化找矿预测体系。
基于多源遥感和现场调查等数据、采用深度学习和智能感知等先进技术，构建生态系统空间组成主要类型(森林、草原、河湖湿地、沙地和农田等)宏观结构的动态感知与快速识别模型;集成数据、算法、模型，对遥感、气象、生态等多源异构数据进行融合，通过集成时空动态遥感、生态系统关键参量、气象变量等大数据，构建人工智能大数据模型，提出基于知识的生态过程和关键参数解析算法，实现生态系统过程精准监测;研发生态安全态势感知模型，实时捕捉生态安全态势的变化，评估生态安全屏障潜在风险，建立生态安全屏障智能监管的监测预警评估平台，提供可视化的生态风险评估结果和预警信息，实现北方生态安全屏障智能监管:在生态安全屏障建设重要区域(退化草原区、生态保护修复工程区、生物多样性保护区等)，开展智能监管体系的试点示范。
研发适应内蒙古高风速、沙尘环境的长航时垂起固定翼无人机与多模态传感器等集成方法，支撑光伏电站缺陷检测:构建“空-地-数据”协同巡检网络，集成多模态传感器与人工智能算法，优化巡检路径，提升巡检效率:开发实时火情预警系统，研发火情监控与灭火无人机，结合5G通信与低空气象数据，实现火情快速识别;研发智能无人机系统，执行大基地光伏组件清洁任务，结合高精度导航系统，实现光伏板高效清洁与维护:研发无人机与风电塔筒机器人协同巡检运维系统，提升风机叶片、塔筒损伤检测准确率:集成无人机与机器人多模态数据，构建风电设备三维模型，实现故障精准诊断与预测性维护;实现无人机与机器人协同作业效率提升，降低风电机组停机时间。
研发集飞行计划报备、申请、回放及空域动态批复于一体的低空飞行数字化监管平台，实现全流程管理;借助云平台、大数据和移动互联网，实现数据实时传输与跨部门协同审批;整合多源数据，通过人工智能技术实现异常报警，提升风险预警能力:利用大数据与深度学习技术构建多维交通流预测模型，实现对低空交通态势的精准预判;设计智能容流调控机制，动态分配飞行任务资源，有效缓解流量不均引发的安全隐患:研发实时数据融合与动态调度算法，优化调度策略，降低多类场景冲突风险;构建动态可扩展的低空三维网格模型，创新研发低空智能航路规划算法;在试点区域研发部署频谱监测、光电雷达Remote ID等监视设备，实现实时监控与数据采集，收集现场数据和用户反馈，评估综合监管控服平台性能。
针对特色药材功能成分含量提取率较低、化学提取步骤繁琐和污染较大等问题，研究极端生物菌群对于药用植物纤维素降解能力评价方法和功能成分释放的分子机制，研发强化植物功能成分的绿色生物炼制技术，研发和优化适合药用植物功能成分生物提炼的固相发酵设备，研究固相发酵过程中复杂生物炼制菌群的动态变化，揭示功能成分含量变化与炼制菌群组成之间关系，研发炼制菌群的监控与调控技术，结合合成生物学、生物组学与人工智能等方法，建立和优化生物炼制人工菌群底盘，创建高效的生物炼制生产工艺，建成生物炼制技术驱动的功能成分生物强化技术产业示范。
在智能化施工机器人技术研发合作中，企业有着多方面的需求。技术突破上，需融合激光雷达与摄像头等多种传感器技术，利用激光雷达快速构建施工现场三维空间模型并精确测量距离，结合摄像头捕捉丰富视觉纹理细节，达成高精度环境感知，清晰呈现地形起伏、障碍物分布及施工材料堆放位置；借助先进图像识别算法深入学习各类施工材料特征与不同施工目标特点，精准辨别施工材料与目标，为后续施工操作提供准确依据。
企业寻求智能化施工机器人技术研发合作，在技术上，需融合激光雷达与摄像头实现高精度环境感知，借图像识别辨别材料与目标；达成厘米级定位，遇变化能重新规划路径，利用柔顺控制实现人机协同；依据现场实时决策施工，通过数据自主学习优化流程。产品性能方面，要适应高温、多尘等恶劣环境，借助冗余设计保障长期无故障，提高施工速度、缩短工期，依靠精准控制确保质量一致，通过模块更换适应多种场景，运用通用算法兼容多样施工工艺。
寻求技术合作，致力于打造智能化施工管理系统。当下施工管理面临诸多难题，传统管理模式效率低下，依赖人工记录与沟通，信息传递滞后且易出错，导致施工进度难以精准把控，时常出现延误。同时，资源调配缺乏科学规划，人力、材料、设备等资源浪费现象严重，增加了施工成本。施工现场安全管理也存在漏洞，难以实时监测安全隐患，对工人的安全保障不足。
对自研的“灵工谷”平台进行整体的技术研发升级，优化系统性能、提升用户体验、加强数据安全及增加平台功能的拓展性和可维护性
工程造价数字化生产技术：利用BIM技术、云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能区块链等技术实现管理。
主要业务为光刻机，光学量检测，激光衍生等半导体设备的开发和销售。针对当前半导体先进封装领域对量检测设备的需求，我司正在研发一种针对晶圆上超大数量（亿级）微凸块（um级）纳米级量检测高精度高产率设备。期望
输电系统运行检测的核心需求主要聚焦于保障输电的可靠性、安全性、高效性，及时发现并处理潜在故障隐患，确保电力稳定供应。具体如下： 设备状态监测：实时掌握输电线路、变电站内各类设备（如变压器、断路器、绝缘子、互感器等）的运行状态，包括温度、压力、振动、绝缘性能等参数。例如，利用红外测温技术监测变压器绕组和接头温度，判断是否存在过热故障；通过局部放电检测技术监测绝缘子的绝缘状况，及时发现潜在的绝缘缺陷。 故障诊断与定位：当输电系统发生故障时，能够快速准确地诊断故障类型（如短路、断路、接地等）和故障位置。借助故障录波装置记录故障发生时的电气量变化，结合故障分析算法，实现对故障的精准定位和原因判断，以便维修人员迅速进行抢修，减少停电时间和损失。 电能质量监测：监测输电线路中的电压偏差、频率偏差、谐波含量、电压波动与闪变等电能质量指标。电能质量问题会影响电力设备的正常运行和使用寿命，通过实时监测，及时采取措施进行调整和治理，确保为用户提供高质量的电能。 负荷监测与预测：实时监测输电线路的负荷情况，掌握电力需求的变化趋势。运用数据分析和预测模型，对未来一段时间的负荷进行预测，为电力调度和电网规划提供依据，合理安排发电计划和输电容量，避免出现过负荷或低负荷运行情况，保障电网的安全稳定运行。 环境监测与适应性评估：考虑输电系统所处的自然环境因素，如气象条件（温度、湿度、风速、雷击等）、地理环境（地形地貌、地质条件等）对输电设备的影响。安装气象监测设备和地质监测传感器，实时获取环境数据，评估环境因素对输电系统运行的影响程度，提前采取防护措施，如安装避雷装置、防风加固设施等，提高输电系统的环境适应性和抗灾能力。 通信与数据传输：建立稳定可靠的通信网络，确保监测数据能够及时、准确地传输到监控中心。采用有线通信（如光纤通信）和无线通信（如 4G/5G、卫星通信）相结合的方式，保障数据传输的连续性和实时性。同时，对传输的数据进行加密处理，防止数据泄露和篡改，确保数据安全。 系统集成与智能化管理：将各个监测子系统进行集成，实现数据的统一管理和分析。利用大数据、人工智能、云计算等技术，对海量监测数据进行深度挖掘和分析，实现对输电系统运行状态的智能评估和故障预警，提高运维管理的智能化水平和决策的科学性 。 分享