需求目标：针对现有的虚拟仿真技术VR产品体感功能较为单一，且应用于职业安全教育的虚拟仿真体感项目仅能提供虚拟仿真场景的模拟，无法提供真实生产环境中伤害的触觉体验。开展基于虚拟现实与体感设备交互的安全体感教育平台研究，提供虚拟仿真训练系统技术，代替价格昂贵的机床实操，进行模块化体验。具体需求目标如下：1、利用声光电及VR沉浸技术等手段，营造出对应的安全体验氛围。2、需要在融合图像算法数据和生物电数据实现技术突破，使人体交互的位移精度达到0.01毫米级别，交互延迟降低到2毫秒以下，人体动作和手势动作的识别准确率达到99%以上。
视觉导航需要稳定且足够多的特征点，而且特征匹配过程要快速。当前移动机器人视觉传感器视场角度小，稳定特征点数量稀疏，机器人快速移动容易造成匹配不足而定位失败。移动机器人受特征匹配的误差、机械动力误差、计量传感器数据精度影响，在移动过程中容易积累误差，如果仅仅依靠自身的传感器实现长程高精度定位还存在较大困难。移动机器人的工作环境随着时间的推移会发生光线、景物、工件的变化或移动，（科技成果评价）在动态环境中进行场景的可靠性定位是移动机器人面临的一个巨大挑战。技术手段：视觉传感器研究，图像处理预期效果：实现移动机器人对周围环境360度实时全向智能感知，并以此为基础实现机器人的自主移动导航。产品结构紧凑，重量轻的低成本全向视觉传感器。
要求研制的传输系统采用E-Band(71-76GHz和81-86GHz)的毫米波频段，单向传输速率最高10Gbps，最大传输距离10km。系统可应用于大带宽汇聚链路及光网补环、宏站回传和高密度Small Cell微站接入等场景，能够很好地适应运营商建设高质量超大带宽回传/前传网络的需求。
项目内容：液体纳米二氧化硅溶胶系列产品能广泛应用于涂料、精密铸造、耐火材料、纺织、造纸、印刷、石油化工、电子等各个行业，本公司拟开发的是微电子行业专用高纯度电子级系列产品。技术指标：粒径：≤5nm;浓度：产品中SiO2的浓度控制在10~40%之间;PH值：1-12之间能任意控制;纯度：产品中固体SiO2的纯度≥99.999%;金属杂质：≤5PPm以下。技术难点： 1、该产品的生产工艺路线;2、粒径、浓度、纯度、杂质等的控制技术;3、主要设备的优选及制作。
光通信是现在与未来的通信方向，目前在光传输方面已大量使用光纤，在PCB领域中还是传统的铜作为传输介质。现在主要是寻找一种在PCB领域中的光材料，能够取代目前的铜的传输功能的材料。（科技成果评价）但加工方式也是通过影像转移来实现光路，是在现有的PCB加工方式上的提升。技术指标：(1)实现Insert loss:<0.04dB/cm;(2)无铅Reflow(260) 5Cycle无分层爆板问题;(3)可图像转移、压合。
目前，移动终端恶意软件从权限提升、远程控制、资源泄漏等三方面严重威胁工业控制系统和用户核心数据安全。为此，公司需要研发一套面向移动终端的恶意软件检测云计算平台原型系统，实现移动终端多源数据采集;结合大数据分析与建模技术、机器学习和人工智能等技术，采用多源数据采集及融合处理，研发恶意软件识别和发现系统，为企业核酸检测、检验、筛查仪器正确检测，（科技成果评价）以及配方等核心数据的安全防护提供安全保障。主要研究内容：(1)架构、设计并实现移动终端恶意软件检测云服务平台;(2)实现对移动智能终端数据采集及融合技术分析：多源数据采集、数据元、多维数据存储管理、数据融合分析;(3)开展基于机器学习的恶意软件检测技术研究;技术指标：(1)提出一种基于机器学习的体外诊断设备恶意软件检测方法;(2)研发一个移动终端恶意软件检测云服务平台;(3)恶意软件检测正确性达到80%以上，误报率低于10%;(4)云端检测时间低于15ms。
