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5G+AI 云邊一體化智慧出行解決方案，針對道路事故率高、交通擁堵困局、道路交通監管難、公共交通信息阻塞等問題，匯集了5G 通信、AT 算力資源平臺、AI 算法、邊緣計算網關、車路協同、智慧燈桿、大數據管理平臺等諸多軟硬件技術成果，具有充分的綜合性、創新性、協同性、大集成等特征，同時將 5G、AI、物聯網、大數據、云邊一體化等技術交互融合，實現交通流感知、交通事件感知、配時方案優化、智慧燈桿、邊緣計算網關等功能。 建設進展 研發方向一：網絡建設規劃南京移動在新港地區優先投入5G建設資源，目前新港開發區范圍內，共 規劃5G站點114個，其中宏站82個，桿站32個；已開通宏站27個。本項 目規劃恒競路需求站點11個，宏站9個，桿站2個，廠區內部宏站2個，興 智路需求站點6個，其中宏站2個，桿站4個。 研發方向二：AI云平臺研發 南郵信產院投入建設AI云平臺，為人工智能提供算力支撐，為算法模型訓練提供海量數據和開發環境，為區內 人工智能企業及高校科研人員提供一站式人工智能產業服務，帶動人工智能技術的提升。目前已建成。 研發方向三：智慧燈桿+邊緣網關 智慧燈桿：場景載體，環境感知等多功能實現。 邊緣網關：各個功能互通互聯的媒介 目前智慧燈桿進入融合各家設計階段。 研發方向四:車路協同/無人駕駛交通流感知-實時感知城市交叉口內車流量、速度、排隊長度、占有率等數據。交通事件感知-提供停車，逆行，超速，擁堵，變道等事件信息，并提供照片和視頻。車路協同-將感知數據下發至無人駕駛車輛，車輛根據獲得的信息自動優化行駛路線。配時方案優化-將感知數據直接下發到交通信號機，實時生成交通信號配時方案，下發至交通信號機，實現路口單點自適應控制。 研發方向四：車路協同/無人駕駛建設面向L4級無人駕駛的車路協同系統。主要是車路協同系統車端建設。通信網絡建設方面：參與對5G網絡的驗證，協助驗證5G網絡與無人駕駛的互聯互通。 大數據平臺建設方面：其無人駕駛車可以在多場景應用，充當城市各種數據收集的載體。 車路協同云控平臺建設方面：承擔車路協同云控平臺建設。 關注重點 開放性場景定義：一般是指城市基礎設施建設運營管理、產業發展、民生服務等領域，對新技術新產品有應用需求的各類工程、項目。通過應用場景開發建設，可以推進新技術新產品的示范應用和迭代升級，助力新技術新產品推廣應用。《南京市關于加快應用場景開發建設2021年行動方案》圍繞5G+AI云邊一體化創新應用示范道路，向全產業鏈（企業、科研機構等）開放能力。一是路側基礎設施開放，在南京南郵信息產業技術研究院有限公司統籌管理下，開放路側龍門架、桿位等資源，以及相應的供電 、聯網能力，為路側生態參與者提供寶貴的示范場地；二是數據開放，在保障信息安全和公共隱私的前提下，開放路側時空全覆蓋的結構化與非結構化數據，形成"興智路數據集"，為產業發展注入珍貴的稀缺數據資源；三是應用開放，建立其他生態參與者加入的申請入口，規范開放"數據集"，通過互聯網、展廳等線上線下渠道向全社會展示 5G+AI云邊一體化創新應用示范道路的成效。 示范性在中國（南京）智谷的指導下，本項目參與四方集聚各自技術及資源優勢，群策群力，協同創新，緊密且高效地推進建設計劃；將5G、AI、物聯網、大數據、云邊一體化等技術交互融合，期望建成經開區人工智能產業方向上的標志性應用場景，樹立良好的示范典型。 先進性5G+AI云邊一體化創新應用示范道路"項目，針對道路事故率高、交通擁堵困局、道路交通監管難、公共交通信息阻塞等問題；匯集了5G通信、AI算力資源平臺、邊緣計算網關、車路協同、智慧燈桿、大數據管理平臺等諸多軟硬件技術成果；與其他單純的車路協同場景、智慧燈桿場景相比，具有充分的綜合性、創新性、協同性、大集成等獨特特征和 充分的先進性。

機載LiDAR與航空影像聯合城市三維建模系統（LiDARPro）主要以機載LiDAR點云及多視航空影像作為輸入數據，通過點云語義分割、點云影像配準、實景三維模型重建、建筑物單體結構化模型重建、人機交互等功能模塊，實現高效率、（半）自動的城市實體三維模型重建，具備全自動大測區城市建模、半自動城市高精度精細實體模型重建等多種解決方案，致力于提高智慧城市建設的自動化程度，推進實景三維中國建設進程。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、技術分析 創新性： 機載LiDAR與航空影像聯合城市三維建模系統（LiDARPro）主要以機載LiDAR點云及多視航空影像作為輸入數據，通過點云語義分割、點云影像配準、實景三維模型重建、建筑物單體結構化模型重建、人機交互等功能模塊，實現高效率、（半）自動的城市實體三維模型重建，具備全自動大測區城市建模、半自動城市高精度精細實體模型重建等多種解決方案，致力于提高智慧城市建設的自動化程度，推進實景三維中國建設進程。系統主要由兩部分功能模塊組成：自動化模型重建模塊及三維可視化交互管理系統模塊。其中自動建模模塊由點云影像自動配準、實景三維模型重建、點云濾波、點云分類、建筑物單體化分割、建筑物結構化模型重建等軟件子模塊構成。系統支持DEM、DOM、實景三維模型、建筑物LoD1至LoD3模型等多種產品生產；支持多核、多CPU、多GPU架構的任務并行化管理，支持搭建點云、影像、模型數據庫，支持人機交互進行語義分割、模型編輯、紋理編輯等功能。 軟件解決的關鍵問題： LiDAR點云與傾斜影像異源異構數據配準問題，點云影像數據難以聯合應用； 單一數據源三維信息與紋理信息不全，高質量模型結果依賴高精度數據輸入，導致數據獲取成本昂貴、效率較低； 城市級實景三維模型重建自動化程度低，低精度自動結構化模型成果難復用，而手動模型繪制難度高、工藝繁瑣； 實景三維數據制作單位高度依賴國外軟件，國產化難。 先進性： 當前，國內90%以上地形級實景三維數據制作測繪單位都基于國外軟件進行三維重建，而城市級實景三維模型則重度依賴全人工手動勾繪且需調用國外專業三維建模軟件，模型重建學習成本極高、軟件針對性不強而效率低下。 機載LiDAR與航空影像聯合城市三維建模系統軟件系統以高精度、高效率、高自動化程度城市級實景三維模型重建為首要目標。軟件系統具備高精度點云影像配準模塊提供異源數據聯合應用基礎；采用LiDAR點云約束的多視影像密集匹配策略實現高精度、全覆蓋三維數據輸入以實現高質量實景三維模型重建；采取地面點濾波、非地面點地物分類、目標地物單體實例分割遞進式流程得到建筑物等地物單體化三維數據；優化自動結構化模型重建與人工干預的結構化建模流程，無需額外依賴專業建模軟件；提供針對建筑物結構化建模的模型編輯、紋理編輯模塊，不達標的自動模型可復用，三維點云端、二維影像端可獨立或聯合編輯，具備交互友好的參照式、勾繪式、半自動編輯模式。 獨占性： 系統主要搭建兩條生產路線，以適應不同地域模型精度要求差異、不同應用時間響應要求。其一是以LiDAR點云為主的快速建筑物結構化模型重建，經過點云分類、建筑物實例分割、結構化模型重建等步驟構建人工地物結構化模型，并利用配準后多視影像對模型紋理映射，此生產線主要產品包括DOM、DEM、 LoD2為主的建筑物結構化模型、典型地物真實色彩點云等輕量基礎數據；其二是在LiDAR點云約束下生成高精度密集匹配點云構造高質量實景三維模型，并在此基礎上提取建筑物單體三角網數據，經過模型簡化抽象得到建筑物LoD3模型，此生產線主要產品包括實景三維模型、建筑物LoD3模型等城市級實景三維數據要素。 此外，軟件系統支持在Windows (Win7/10)、Ubuntu (16.04/18.04/ 20.04)、國產麒麟(V4/V10)等多操作系統中運行，已階段性實現國產化。

醫學院、教學醫院里的臨床技能實訓中心用于整個中心信息化管理、人員管理、財產管理、教學活動管理、考核管理等。對整個中心數據進行采集、分析、處理等。

“基于物聯網及云計算技術的設備故障診斷及預測平臺”利用云計算、物聯網、大數據、移動互聯網等現代信息通信技術，實現人與設備、人與人、設備與設備的實時互動，實現信息和數據的共享。軟件產品以服務的方式向用戶提供。減少企業的平臺搭建費用、數據安全維護成本、服務器投資和維護成本、專業技術人員投入成本、軟件升級維護成本等。所有云服務產品實現全移動化，支持IOS和Andriod系統的多個版本，并且與PC端數據實時同步。云平臺配置了冗余容災、異地備份以及通訊加密、防止暴力破解等技術解決方案。 技術優勢： 1.我們在圍繞以大型建筑設備為主的智能運維平臺中處于領先階段目前該行業設備比較分散，信息化程度不高，我們從2014年開始研發該智能運維平臺，目前處于國內領先階段。 2.智能運維平臺數據積累量巨大，為大數據分析提供基礎設備智能運維云平臺經過近兩年的研發，于2016年年底上線至今已得到行業內企業的認可。目前已接入上千臺設備，每月新增數據條數達幾十億條，該運維平臺將會是大數據平臺的數據、需求、市場的直接來源。 3.產學研合作推進平臺的技術發展 產學研合作將為該項目提供更多研究性成果，目前已申請發明型專利2項、實用新型專利6項，軟件著作權7項。 應用概況： 該平臺于2016年年底上線至今已得到行業內企業的認可。目前已接入上千臺設備，每月新增數據條數達幾十億條。設備主要為建筑設備相關，如：大型中央空調主機、冷凍機、水泵等。接入設備主要分布于南京、上海、杭州、濟南、貴州等地。目前平臺接入企業50多家。

作為工程施工環節中最重要的一環，計量支付是準確考核工程進度、計劃完成情況，進行施工產值統計、經濟核算及財務撥款的基本依據。做好計量支付工作，對加強成本管理、優質高效完成工程任務具有重要意義。 縱橫計量支付結算決算一體化云版軟件，解決從“計量支付到結算決算”的工程數據管理，實現從“概算-計量-決算”的公路工程全過程動態管理，基于大數據、云計算進行開發，提供SaaS平臺服務，使計量支付結算決算智慧化、數字化，信息化。 快速準確建立各類臺賬，滿足各維度計量（清單計量、0#臺賬計量、比例計量）要求，做到標準化、規范化、精細化管理。合理的控制工程建設投資，方便全過程跟蹤審計，維護參建各方合法權益。

“切片AP方法”是一種分析巡天數據的方法。簡言之，科學家在獲得星系巡天數據后，需要嘗試采用特定的宇宙學參數（如暗能量比例、狀態方程w等）才能重構出物質3維分布；當所嘗試的參數與真實宇宙的參數有偏差時，重構出的結果就會出現異常，具體表現為“隨紅移變化的徑向-角向不對稱性”。“切片AP方法”利用這一現象檢驗宇宙學理論，認為能做到“隨紅移演化的不對稱性最小”的理論參數是最接近真實的。該方法于2016年應用到SDSS巡天時獲得了當時最強的暗能量參數限制。       論文還采用了“非參數化”的統計方法來重構暗能量狀態方程w。一般地，人們進行物理量的擬合回歸時，都要假定它具有某種特定的形式（如線性、多項式、指數、正弦震蕩等），這些先驗的假定就給擬合回歸帶來了模型依賴的局限性。“非參數化”方法是一種克服這種局限性的技術，能得到不依賴具體數學函數模型的一般性結果。將切片AP方法應用于非參數化的暗能量重構，能將z<0.7的低紅移區間的暗能量狀態方程參數限制提高一倍，并在該區間呈現出微弱的動力學暗能量信號