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項目成果/簡介:長牡蠣“海大1號”是我國培育的第一個牡蠣新品種，填補了我國牡蠣良種培育的空白。中國海洋大學自2006年在國內率先開始了長牡蠣快速生長系的選擇育種，以山東乳山海區自然采苗養殖的長牡蠣為基礎群體，基于群體選育、輔以分子標記輔助育種，采用有效繁殖親本數量控制、選育群體世代遺傳參數與選擇效應評估以及選育世代遺傳多樣性監測等多項關鍵技術，通過連續6代成功培育出長牡蠣“海大1號”新品種。該新品種具有生長速度快、殼型規則等特性，目前在山東、遼寧、江蘇等地養殖面積超過20萬畝，取得了顯著的經濟和社會效益，有力推動了我國牡蠣養殖業的良種化進程。長牡蠣“海大2號” 新品種是中國海洋大學繼培育我國第一個生長性狀優良的長牡蠣“海大1號”新品種的基礎上培育的長牡蠣第二個新品種。長牡蠣“海大2號” 新品種是以金黃殼色和生長速度作為選育目標性狀，采用家系選育和群體選育相結合的混合選育技術，輔以分子標記輔助育種，經過4代培育而成。該新品種體重和出肉率可分別提高38%和25%以上，左右殼和外套膜均為色澤亮麗的金黃色（養殖戶喜稱“金牡蠣”“金蠔”），在北方沿海進行了示范養殖，深受育苗企業和廣大養殖戶的喜愛，大大提高了我國養殖牡蠣的品質和檔次。長牡蠣“海大3號”新品種是以2010年從山東沿海長牡蠣野生群體中篩選出的左殼為黑色的個體為基礎群體，以殼黑色和生長速度為目標性狀，采用家系選育和群體選育相結合的混合選育技術，經連續6代選育而成。在相同養殖條件下，與未經選育的長牡蠣相比，10月齡貝殼高平均提高9%，軟體部重平均提高64.5%，左右殼和外套膜均為黑色，黑色性狀比例達100%。適宜在山東和遼寧人工可控的海水水體中養殖。項目階段:工業化生產階段效益分析:牡蠣是世界上養殖產量最大的海水養殖種類，世界年產量為400多萬噸，產值近40億美元，也是消費量最多的貝類產品。我國是牡蠣的故鄉，牡蠣居我國四大經濟貝類之首，年產量480多萬噸，占世界牡蠣產量的4/5。我國牡蠣產量雖然很大，但產值僅占世界的1/4左右。在我國牡蠣價格僅為2-4元/kg，而在美國和歐盟國家的牡蠣價格卻高達1~2 美元/個。雖然國外牡蠣價格昂貴，但我國每年卻要從美國、澳大利亞等國家進口大量的牡蠣，來滿足各大城市高檔市場的需求。長牡蠣“海大1號”、“海大2號”和“海大3號”新品種品質優良，可作為進口牡蠣的替代產品，具有廣闊的市場前景。預期投資500萬元，養殖規模2000畝，產值2000~3000萬元。知識產權類型:發明專利 、 軟件著作權知識產權編號:GS-01-005-2013 GS-01-007-2016 ZL201410120162.9 GS-01-007-2018技術成熟度:通過中試技術先進程度:達到國內領先水平成果獲得方式:獨立研究獲得政府支持情況:無

長牡蠣“海大1號”是我國培育的第一個牡蠣新品種，填補了我國牡蠣良種培育的空白。中國海洋大學自2006年在國內率先開始了長牡蠣快速生長系的選擇育種，以山東乳山海區自然采苗養殖的長牡蠣為基礎群體，基于群體選育、輔以分子標記輔助育種，采用有效繁殖親本數量控制、選育群體世代遺傳參數與選擇效應評估以及選育世代遺傳多樣性監測等多項關鍵技術，通過連續6代成功培育出長牡蠣“海大1號”新品種。該新品種具有生長速度快、殼型規則等特性，目前在山東、遼寧、江蘇等地養殖面積超過20萬畝，取得了顯著的經濟和社會效益，有力推動了我國牡蠣養殖業的良種化進程。 長牡蠣“海大2號” 新品種是中國海洋大學繼培育我國第一個生長性狀優良的長牡蠣“海大1號”新品種的基礎上培育的長牡蠣第二個新品種。長牡蠣“海大2號” 新品種是以金黃殼色和生長速度作為選育目標性狀，采用家系選育和群體選育相結合的混合選育技術，輔以分子標記輔助育種，經過4代培育而成。該新品種體重和出肉率可分別提高38%和25%以上，左右殼和外套膜均為色澤亮麗的金黃色（養殖戶喜稱“金牡蠣”“金蠔”），在北方沿海進行了示范養殖，深受育苗企業和廣大養殖戶的喜愛，大大提高了我國養殖牡蠣的品質和檔次。 長牡蠣“海大3號”新品種是以2010年從山東沿海長牡蠣野生群體中篩選出的左殼為黑色的個體為基礎群體，以殼黑色和生長速度為目標性狀，采用家系選育和群體選育相結合的混合選育技術，經連續6代選育而成。在相同養殖條件下，與未經選育的長牡蠣相比，10月齡貝殼高平均提高9%，軟體部重平均提高64.5%，左右殼和外套膜均為黑色，黑色性狀比例達100%。適宜在山東和遼寧人工可控的海水水體中養殖。

影像學檢查在新冠肺炎的診療中具有非常重要的參考價值，《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第五版）》將“疑似病例具有肺炎影像學特征者”作為臨床診斷標準，但在臨床實踐中存在一定局限，疫情爆發導致待閱片數量激增，醫生閱片壓力巨大；新冠肺炎屬于新發疾病，各地醫療機構特別是基層機構缺乏閱片經驗，且由于“異病同影”，容易造成漏診或誤診；該病病程發展快，患者需要接受多次胸部CT檢查以監測病情發展、評估治療效果等，單憑閱片醫生肉眼很難快速對比并識別病灶變化。 在接診量高峰期，亟待建立更精準高效的人工智能影像輔助診斷方法。孫逸仙紀念醫院林天歆教授組織醫院呼吸內科、急診科、放射科、大數據與人工智能團隊開展科研攻關，在廣州再生醫學與健康廣東省實驗室、廣東省科技廳的支持下，聯合清華大學、澳門科技大學以及廣州康睿智能科技有限公司，使用50萬份臨床影像學大數據，開發了基于胸部CT的新型冠狀病毒肺炎AI篩查和輔助診斷系統。 該系統能對新冠肺炎進行快速診斷，判定新冠肺炎的分級和嚴重程度，協助醫療機構加速辨別感染者，為快速隔離、診斷、治療爭取時間。其優勢主要體現在：快速、準確地診斷新冠肺炎。有經驗的影像科醫生看完1個患者的胸部CT圖像約15-30分鐘。該AI系統可在20秒內完成1個患者CT圖像的檢測及診斷過程，診斷準確率達90%以上。進行病情嚴重程度分級和重癥危重癥預測功能。該系統可對胸部CT圖像每一切面的小結節、磨玻璃影和實變進行自動分割、標注及定量分析，可預測患者的吸氧頻率、血氧飽和度、全身代謝情況、其他器官損傷程度，預測病人發展為重癥、危重癥的概率和時間，以便醫生及時干預，降低患者死亡率。協助醫務人員進行藥物效果評估，指導用藥。系統可對同一位患者用藥前后的CT圖像進行對比分析，通過定量計算病灶在用藥前后的變化，判別藥物是否有效，指導臨床用藥。

本項目研發了一套完整的現場數據采集服務支撐技術，提供了數據采集集成服務的商業運營新模式。針對工業互聯網建設過程中普遍存在的現場數據采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網絡安全傳輸、數據質量管理和標準化輸出等多個環節，把經過質量分析和標準化處理后的實時數據，作為產品對接到工業互聯網應用平臺的數據池，供后續數據處理和應用分析。整套技術包括4大模塊：1）智能網關：基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置云服務器；重點研究基于小目標的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統：實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。3）數據管理和標準化處理：數據有效性管理、數據質量評估、數據標準化和數據安全機制。4）智能運維：開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現場數據的傳感、傳輸、管理、輸出和設備運維等一系列工程實現。應用范圍: 1、智能網關： 開發基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置服務器。 綜合接入能力： 包括有線傳感器和特定的無線傳感器、與現有系統的對接 有效感知能力： 實現基于圖像的AI視覺感知能力，重點研究基于小目標的圖像分類算法 安全傳輸能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行傳輸模塊化替換 提供安全的加密手段，保證數據安全 現場調試配置能力： 具有現場WiFi調試功能，方便安裝和運維人員現場配置和檢測 軟件和通信標準版本現場升級 2、AI模型管理系統 需要實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。 樣本管理能力 原始樣本管理、樣本實例庫分類和管理、檢測樣本管理等 模型計算和管理 算力管理：對算力的統籌，外部算力的對接等 算法管理：自主開發算法的管理和調動，外部算法的調用和對接 模型管理：包括模型的功能屬性和已經應用的情況的統計分析 設備管理 設備的AI模型配置能力、AI推演過程的監控、AI推演結果的跟蹤采集和分析 3、數據管理和標準化處理 數據有效性管理 監測數據是否按時上傳、上傳數據是否符合要求、是否為非法數據 告警輸出：把告警信息進行分類，并推送給相關的運維系統 數據質量評估 按照標準對現場采集數據進行多維度的質量分析，為后續數據應用提供參考依據 數據標準化 格式標準化：完善采集時間、地點、單位等屬性， 輸出標準化：按照標準協議與工業互聯網平臺數據池進行對接 數據安全 區域性部署：可以應用戶要求部署在其內網 并行部署：可以通過并行部署，網關上聯多個服務器，確保用戶的可靠性需求 數據回滾能力：可以應工業互聯網平臺要求對數據進行一定期限內的回滾，保證數據在一定時間段內不丟失 4、智能運維 開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提供效率、降低人員成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 運維人員管理 對運維人員的信息、定位、工作狀況管理 巡檢任務管理 對部署的硬件和相關工作環境定期巡查的任務制定、下發、執行過程和結果的記錄和管理 臨時故障處理 對系統自動告警和現場突發狀況的應急處理能力，包括人員調配、處理流程提示和建議、相關情況處置參考案例、后續統計追蹤等。網關核心板實物照片

基于大數據和 AI 的應用，可實現復雜場景下的網絡問題識別、多場景優化方案的協同策略方案的動態和自動化執行。可以構建智能網絡規劃及運維平臺，以實現極致性能和極簡運維，使能新業務的自動化覆蓋優化、移動性優化、負載均衡優化、節能優化、故障分析與定位。同樣可以基于無線數據和視頻數據融合的用戶個體及群體行為在多場景應用下，充分發揮5G的優勢，創造巨大的社會效益。

本項目研發了一套完整的現場數據采集服務支撐技術，提供了數據采集集成服務的商業運營新模式。針對工業互聯網建設過程中普遍存在的現場數據采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網絡安全傳輸、數據質量管理和標準化輸出等多個環節，把經過質量分析和標準化處理后的實時數據，作為產品對接到工業互聯網應用平臺的數據池，供后續數據處理和應用分析。整套技術包括4大模塊：1）智能網關：基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置云服務器；重點研究基于小目標的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統：實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。3）數據管理和標準化處理：數據有效性管理、數據質量評估、數據標準化和數據安全機制。4）智能運維：開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現場數據的傳感、傳輸、管理、輸出和設備運維等一系列工程實現。

人工智能語音交互實驗套件是一款用于人工智能語音方向的AI實驗套件。開發板搭建Linux系統，可自主進行嵌入式生態系統的應用軟件開發，支持深度的語音識別、語音喚醒、語音合成等諸多人工智能領域的應用開發。通過這套設備的學習，可以認識了解 AI 人工智能嵌入式設備的架構、硬件部署、軟件在 AI 領域中語音識別、語音合成等應用上的實現，是一套 AI 前端實踐性極強的學習套件。        套件配套實驗清單（含知識點），由資深工程師編寫，全面涵蓋語音交互技術的實驗過程。并提供教學指導、實驗視頻、實驗手冊、實驗PPT等，便于師生更好的理解實驗項目，是高職、本科院校相關專業在 AI 智能語音方向課題的專用教學實驗套件。