技术难题内容：目前我司在做生产过程 AI检测业务，存在大模型算力缺乏等技术难题，主要是以下几个方面：训练时间漫长：大模型训练需要处理海量的数据，算力不足造成每个训练周期都会耗费大量时间。比如在汽车零部件生产检测场景中，要对各种形状、材质的零部件进行缺陷检测，训练数据可能包含数万张不同角度、光照条件下的图像。缺乏算力时，完成一轮完整的训练可能从原本的几天延长至数周甚至数月，这极大地延缓了模型迭代优化的速度，难以及时响应生产过程中的新问题和新需求。模型难以深度优化：大模型的优化依赖于不断调整参数和尝试不同的架构，算力不足会限制这一过程。例如在电子芯片生产检测中，需要检测极其微小的电路缺陷，若因算力限制无法对模型进行深度优化，可能会漏检一些潜在的缺陷，影响产品质量。数据处理能力受限：AI 生产过程检测需要处理多源异构的数据，如图像、视频、传感器数据等。算力不足会使数据预处理、特征提取等操作变得缓慢，甚至无法处理大规模的数据。在食品生产检测中，既要对产品外观进行图像识别，又要对生产环境的温度、湿度等传感器数据进行分析，算力不足可能导致数据处理不及时，无法为模型训练提供准确有效的数据。实时检测响应慢：在生产线上，需要模型能够实时对产品进行检测并给出结果。缺乏算力会导致推理速度大幅下降，无法满足实时性要求。预期达到的目标和技术指标：预期目标：提升检测效率：确保模型在生产线上能够实时、快速地对产品进行检测，消除因算力不足导致的检测瓶颈，使生产流程更加顺畅，整体效率得到显著提升。例如在高速运转的电子产品生产线，将每件产品的检测时间缩短至 1 秒以内，满足生产线的节拍要求。增强检测准确性：通过充足的算力支持模型深度优化，准确识别各类复杂的产品缺陷、异常情况，减少误检和漏检率，保障产品质量。如在精密机械零部件生产中，将缺陷漏检率控制在 0.1% 以下，误检率降低至 3% 以内。实现灵活部署：不管是大型企业的多车间、多产线布局，还是中小企业的有限资源场景，都能根据实际需求将大模型顺利部署到相应的硬件环境中，适配不同规模的生产检测任务。推动模型快速迭代：为模型训练提供有力保障，加速模型的优化进程，使其能够紧跟生产工艺的变化、原材料的更新等因素，及时调整检测策略，持续提升检测性能。技术指标：训练性能指标：训练时间缩短：对比现有算力不足的情况，将大模型的训练周期缩短 70% 以上。例如原本一个月完成的训练任务，在优化算力后，一周内即可完成首轮训练，后续迭代训练时间也按相应比例缩短。数据处理吞吐量：每小时能够处理不低于 10TB 的多源异构数据，涵盖图像、视频、传感器数据等，确保海量生产数据能够高效转化为模型训练所需素材。推理性能指标：单样本推理时间：在常规生产检测场景下，针对单个产品进行检测推理的时间不超过 0.5 秒，保证生产线不停顿、快速流转。高并发处理能力：能够同时处理至少 100 个以上的产品检测任务，应对大规模生产高峰时段的需求，且处理过程中系统延迟不超过 2 秒。部署性能指标：硬件适配成功率：达到 95% 以上，无论是高端的 GPU 集群还是中低端的商用服务器，大模型都能稳定适配，正常运行。分布式部署效果：在分布式计算环境下，节点间通信延迟平均控制在 1 毫秒以内，计算负载均衡度达到 90% 以上，确保整个分布式系统高效协同工作。

技术难题内容：一、电池一致性管理与寿命优化1. 电池输出不稳定：电化学储能系统中成千上万节电池串联或并联时，电池特性不一致可能导致输出不受控、调峰调频能力不足。2. 寿命与效率问题：部分储能系统实际功率利用率仅70%，需通过精细化管理和传感器技术（如电压/温度传感器、AI算法）实时监测电池状态，优化充放电策略以延长寿命。二、系统集成与安全防护1. 安全责任与设计复杂性：集成环节需对全系统安全负责，涉及电池拓扑结构、直流侧管理、电气安全等多领域知识，但部分集成商缺乏设计经验，导致软硬件兼容性差。2. 热失控与消防难题：电池热失控会释放氢气、甲烷等易燃气体，储能电站火灾事故频发，现有消防标准难以应对大容量储能场景的燃爆风险。三、智能化与数字化技术应用1. AI与电力电子技术融合：需通过智能算法解决锂电池的不确定性，例如华为提出的“一簇一管理”策略，结合传感器网络实现精准控制。2. 全生命周期管理：从电池健康状态监测到灾后处理、回收，需建立数字化管理平台覆盖全链条。预期达到的目标和技术指标：一、预期达到的目标1. 提升系统性能与可靠性2. 优化能源利用与经济性3. 增强智能化与兼容性二、关键技术指标要求1. 电池管理系统（BMS）- SOC估算误差≤3%，SOH评估误差≤5%。- 支持无线组网与边缘计算，数据采集频率≥100Hz。2. 储能变流器（PCS）- 最大效率≥98%，谐波畸变率THD≤3%。- 支持V/f下垂控制，适应离网运行场景。3. 能量管理系统（EMS）- 预测精度（风光功率预测）≥90%，调度策略更新周期≤1s。- 支持多目标优化（成本、碳排放、安全性）。4. 安全与防护- 气体灭火系统响应时间≤30s，防爆设计满足IECEx标准。- 系统冗余度≥N+1，支持黑启动功能。通过上述目标与指标的实现，可推动储能行业从“规模扩张”转向“质量提升”，助力能源结构转型与“双碳”目标达成。

技术难题内容：1.高低压配电系统智能化升级中，如何实现实时能效监控与优化，降低能源损耗；2.新能源电气设备的储能系统能量密度提升及循环寿命延长。3.向智能化电气设备、储能系统、综合能源服务等领域拓展。4.如何优化高低压开关柜、变压器等产品的能耗指标，满足国家“双碳”目标下的节能要求。5.智能化转型：传统电气设备需融入物联网（IoT）、远程监控等技术，但面临传感器集成、数据兼容性等技术瓶颈。6.材料与工艺：新型绝缘材料、轻量化设计的应用，受限于成本或供应链稳定性。预期达到的目标和技术指标：1.布局光伏逆变器、储能变流器（PCS）及充电桩配套设备。2.开发支持远程运维、故障诊断的智能化开关柜/配电系统。3.构建电气设备全生命周期管理云平台，提升服务附加值。4.探索电解槽电源、氢电耦合设备（用于氢能产业布局）。

技术难题内容：需求1、高电位镁合金产业化的生产工艺问题：主要解决高电位镁合金在批量生产过程中出现的电位未达到标准以及实际电容量不足的问题，M1C镁合金阳极的电化学性能在GB/T 17731-2015中进行了规定，但试制产品的质量不稳定，达不到国标要求。需求2：镁合金在提高耐蚀性能、提升表面处理技术等方面存在技术需求，同时也面临易腐蚀、难变形等技术困难（比如：镁合金本身容易受到腐蚀的影响，这限制了其在某些环境中的应用。此外，镁合金在加工和变形过程中也面临着一定的难度，这使得其在制造复杂形状的零件时更加具有挑战性。）预期达到的目标和技术指标：达到高电位镁阳极要求的各项指标：开路电位1.77~1.82、闭路电位1.64~1.69、实际电容量≥1100、电流效率≥50

技术难题内容：1、在现有K438合金的基础上，开发出激光选区及激光熔覆用粉末材料，促使打印过程中无裂纹形成。力学性能与传统铸件相近。2、开展金属基体表面制备陶瓷材料技术，实现金属基体与陶瓷材料强力结合，不脱落。结合强度与原位生成氧化膜相当。预期达到的目标和技术指标：K438合金，粉末粒度直径15-53μm，球形度≥90%，氧含量＜800ppm。

技术难题内容：实现光电子器件（激光器、放大器）小型化、轻量化、模块化设计，同时性能指标符合宇航级要求，可以适应热真空、高低温冲击、高振动的太空环境。同时，能够实现工艺固化，解决产业化难题。预期达到的目标和技术指标：重量≤0.5kg，体积小于230*120*25（整机含结构）mm，抗辐射总剂量≥42krad

技术难题内容：机电设备状态监测与故障分析预判诊断系统：通过各种传感器对主要依靠旋转动作完成特定功能的机械设备（例如泵、风机、电机等）的运行状态进行数据采集监测，并利用大模型进行智能化故障预判诊断。预期达到的目标和技术指标：

技术难题内容：液态羊乳引起特有的“膻味”而让消费者却步，如何对其进行有效脱膻，增强产品的适口性和稳定性。公司现有手段为负压真空脱膻，在脱膻的同时，乳制品中其他香味物质也被脱除，影响产品的口感。预期达到的目标和技术指标：产品中膻味物质脱除，保留乳制品中其他香味物质。

技术难题内容：电网检修机器人研究（检修动作+学习功能）和电网监盘机器人研究（现场作业监督验证到位状态）预期达到的目标和技术指标：面谈

技术难题内容：样本形态变化：工业环境中生产工艺参数复杂多变，导致缺陷呈现样式多变，这对检测算法的稳定性和鲁棒性提出了高要求。噪声干扰：工业现场常存在水渍、毛发、灰尘、纤维等干扰物，这些噪声可能掩盖或干扰瑕疵特征，影响检测准确性。瑕疵多样性问题：缺陷种类多：金属表面镀层瑕疵种类繁多，如划痕、凹坑、气泡、裂纹等，不同瑕疵在形状、大小和颜色上差异显著，增加了识别的难度。缺陷特征复杂：某些瑕疵可能缺乏明显的边缘特征，或存在变形、重叠等情况，使得传统视觉算法难以准确提取特征，深度学习分类训练困难，导致分类准确率不高，经常出现误检测和漏检测难题。预期达到的目标和技术指标：瑕疵缺陷，高质量的检出，并高准率的有效分类，根据分类进行处置