大规模FPGA原型验证系统

大规模FPGA原型验证系统采用公司自主研发的高性能编译器，支持大规模设计的自动综合、 智能分割、优化实现，并支持深度调试、无限量、任意深度的信号波形采集、动态触发、内存加载和读取等多种调试能力，集自动化、智能化于一身，显著缩短芯片验证周期。主要应用于大规模集成电路芯片的设计和验证流程中，特别是对于5G骨干网设备芯片、AI智能芯片、高速智能网络设备（DPU）等超大规模的芯片。以5G骨干网主控芯片为例，通常该类芯片包括基带模块和主控模块，主控模块往往包含多个CPU，基带模块包括各种硬件算法模块或DSP信号处理单元，整个设计规模在5000万门到几亿门，无法在软件仿真环境中对整个芯片及其应用软件进行仿真模拟，因此在其验证过程中必须将整个设计切分到多颗互联的FPGA芯片上，并实现时钟信号、数据、门控时钟的同步。实现此过程需要专门设计的FPGA原型软件工具和配套的多FPGA硬件设备。EDA系 统产品的设计过程，需要解决从设计代码综合、大型设计分割和优化、多FPGA系统的调试等复杂问题，并达到最终原型系统的较高性能。目前，公司已完全实现全套软硬件自主设计的技术。

芯华章科技股份有限公司

阿里巴巴“通义”大模型

为更好地服务各领域、各行业的智能化升级与创新，阿里巴巴于2022年9月正式发布“通义” 大模型系列，并宣布相关核心模型和技术向全球开发者开源开放，为人工智能从专用智能迈向通用智能，进而更好地实现普惠应用提供关键助力。 “通义”大模型在不引入新增结构的情况下，可同时处理图像描述、视觉定位、文生图、视觉蕴含、文档摘要等10余项单模态和跨模态任务，且效果达到国际领先水平。这一突破最大程度打 通了 AI的感官，受到学界和工业界广泛关注。近期M6-0FA完成升级后，可处理超过30种跨模态任务。让各行各业都可以轻松定制所匹配的行业模型服务，让人工智能真正的加速产业创新，通义大模型现在已经应用在新闻文本摘要、图片描述生成、创意图像生成、自动驾驶、万物识别等领域。同时，达摩院通义大模型结合AI for Science在遥感、分子动力学、基因组比对和预测等初步探索。

阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司

新一代UWB室内高精度感知技术

新一代UWB室内高精度感知技术用于满足工业领域“生产安全、物流运输、资产管理、人员信息轨迹统计”等工业强国发展计划中对人员、机器、物料/车辆、设备、资产的精确位置数据需 求，驱动各工业领域应用。如智能制造领域下人、车、物、资产无法精准定位，该技术应用于获取室内资产、物料的信息、轨迹和人的行为；在铁路、隧道、电力、化工等关系国计民生的行业下作业人员、车辆、设备使用该技术可进行有效追踪；在智能汽车领域，L3以上自动驾驶在室内无法获得卫星定位位置，该技术可以解决隧道、地下车库、换电站、立交桥、城市卫星盲区等位置，汽车的高精度定位。 该项技术实现了室内复杂环境下全场域0.1米级精准定位技术与行业落地，通过超宽带无线信道的利用和自适应融合估计算法的实施，解决了以上场景下精准定位的迫切需求，全链路误差控制，依托TOMDOA/AOA自适应估计算法，保障大容量下的位置完整可用，最高可到10cm定位精度。特殊优化的信道调度算法充分保障大容量下的位置完整可用，干扰识别、NL0S识别与恢复算法确保位置可靠。无须定制，一套算法轻松适应不同工况。真实复杂环境下无丢点、无穿墙、无漂移解决了工业强国发展计划中工业领域位置数据的应用，提升了生产效率和管理水平。

清研讯科（北京）科技有限 公司

MEMS激光雷达

北京一径科技有限公司以先进的技术出发，紧密结合市场需求，提供高性能、小型集成化、可量产的车规级全固态激光雷达产品，赋能无人驾驶汽车、机器人等。该MEMS激光雷达基于飞行时间原理（T0F），首先激光发射器（半导体激光器或光纤激光器）向环境中发射基于人眼安全的 激光脉冲信号；MEMS微振镜扫描器用于使激光器的发射光束方向发生偏转，MEMS微振镜的反射镜面在静电驱动下在二维方向上发生旋转，将激光光束引导至视场内的各个位置，以实现对视场内目标对象的扫描。发射的激光光束遇到障碍物后被反射，一部分反射光束返回到激光雷达，并由光接收器接收。 公司重点服务汽车主机厂、自动驾驶公司，目前量产落地的主攻方向为向特定区域的各种场景的相关车辆提供整体激光雷达解决方案。末端无人物流配送专注于最后一公里的物流配送行业客户，4颗激光雷达的解决方案实现了物流配送小车周身360度无盲区覆盖，极高提升了整车的感知能力，使其能够在复杂和拥挤的行驶场景实现安全的无人驾驶。公司为无人物流重卡客户提供左右两侧盲区覆盖的激光雷达，实现邻车道的感知提升，为无人重卡提供超车变道，狭窄路段的穿越等高阶功能。为自动驾驶客户提供整车的激光雷达解决方案，实现盲区覆盖，提升自动驾驶车辆的整车感知能力。

北京一径科技有限公司

农机北斗导航与大数据技术

团队通过“北斗精准农业应用”国家重大项目，建设了国家农机作业大数据，集成了国内主流农机企业的北斗定位数据，实现了国家级大范围农机数据共享和大数据应用服务。 国家农机作业北斗大数据平台集成国内主流农机企业北斗定位数据，实现国家级大范围农机数据共享和大数据应用服务，创新性地构建了大规模农机作业统计分析模型，并结合小麦跨区机收进行了深度应用示范。农机无人驾驶与自主作业技术：基于北斗/IMU/Camera等多源传感器和无级变速拖拉机，有效解决了机耕道场景辨识、全场景目标检测、全局运动规划等关键技术，无人农机可在全场景、全地形、全流程和全天候的环境中作业；国家农机作业北斗大数据平台通过国家级媒体发布热点图等大数据产品，引导农机制造企业围绕作业热点区域配置维修资源，提供更快更准的售后运维服务，保障农机连续作业能力。农机无人驾驶与自主作业技术。通过精确感知、定位、规划、导航与控制，实现农机无人驾驶和自主作业，有效助力解决农村“用工难、用工贵、用工差"问题。

中国农业大学、农业农村部农机作业监测与大数据应用重点实验室