关于开展2026年合肥市新技术新产品新场景认定工作的通知

申报通知 (96) 发布于：2026-05-06 更新于：2026-05-06 来自：合肥市科学技术局

各县（市）区、开发区科技主管部门，各有关单位：

根据《合肥市新场景规模化应用示范行动方案（2025-2027年）》（合政办〔2025〕21号）《合肥市新技术新产品新场景认定及推广实施方案》（合科〔2026〕23号）等文件精神，现开展2026年合肥市新技术新产品新场景（以下简称“三新”）认定培育工作。有关事项通知如下：

一、征集内容及领域

（一）征集内容

本次征集的内容为合肥市新技术新产品新场景，新技术是指具备原创科学理论或在原有基础上进行明显改进和革新，尚未形成工程化样机，具备产业化潜力的技术成果；新产品是指以新技术原理或设计理念生产的全新产品，或是通过改善结构、材质、工艺等从而显著提高性能、拓展使用功能，能够填补国内空白，支撑重要产业链供应链自主安全可控；新场景是指围绕解决产业升级、城市建管、社会民生等领域需求痛点，集成应用多项创新产品的场景解决方案，已完成测试验证或试点应用但尚未实现产业化、规模化应用。

（二）征集领域

6大主导产业：智能网联新能源汽车、新一代信息技术、新能源、新材料、智能家电（居）、高端装备制造；

5大新兴产业：人工智能、低空经济、商业航天、安全应急、生物医药和高端医疗器械；

4大未来产业：量子科技、核聚变能和氢能、生物制造、具身智能；

X个未来产业：6G、脑机接口、深空深海等产业新赛道。

二、申报条件

申报“三新”应具备以下条件：

1.申报“三新”应符合国家法律法规和科技伦理规范的相关要求，符合省市重点产业发展导向，产权明晰、质量可靠，具有技术先进性、可复制推广前景、示范带动作用。

2.新技术需通过基础研究和原始创新产生的原创性、颠覆性科技成果，可来源于市级及以上的科技攻坚项目、重点研发计划项目、自然科学基金项目等。新产品属于国际或国内首次研制的成套工程样机、软件系统或终端产品，并通过第三方检测，核心技术达到国际或国内领先水平，支撑重要产业链供应链自主安全可控，但未完全规模化应用。新场景属于围绕业主单位的需求痛点，集成多项创新产品形成的场景解决方案，已完成测试验证或试点应用但未完全规模化应用。其中新场景可参考新场景解决方案需求指南申报（附件1），指南外符合要求的方案也可申报。

3.申报单位须具备法人资格，科研及社会信用等方面记录良好，具备相应的技术自主研发、方案集成创设等能力。近三年未发生重大安全、环保、网络和数据安全事故，无重大违法违规及失信记录。

4.申报单位须在我国依法拥有所申报技术产品方案对应的自主知识产权，权属清晰、无争议及其他权利限制。

5.申报单位应保证申报信息客观真实、描述翔实、表述准确，杜绝虚构和夸大。申报材料符合我国相关法规、政策、标准和知识产权规定，不涉及国家秘密、商业秘密等内容，可向社会公开。

三、申报材料

申报“三新”需提供以下材料：

1.合肥市新技术新产品认定申请书或合肥市新场景解决方案认定申请书。

2.申报新技术新产品应提供技术产品先进性和创新性的相关材料，包括自主知识产权相关材料，具有资质的第三方机构出具的检验报告、查新报告或相关证书、专家论证意见等。申报新场景应提供该解决方案中应用的创新产品佐证材料，专利等成果证明材料，如未获得政府单位认定的创新产品，并提供创新产品相关的检验报告、查新报告等。

3.申报新场景应提供该解决方案测试、验证、应用相关情况佐证材料，包括但不限于签订的合作协议、支付证明材料（转账凭证、发票等）、落地项目图片、获得的荣誉、宣传报道等佐证材料。

4.申报单位相关材料包括加载统一社会信用代码的营业执照复印件（名称变更的提供变更核准通知书）、财务证明材料、社保缴纳情况证明（社保为零的企业申报项目，应提供相关说明材料及社保部门出具的证明）、在“信用中国”“信用安徽”官方平台的信用信息查询报告等。多家单位联合申报新场景的需提供联合申报说明。

5.其他可提供的材料，申报项目的科技研发投入、固定资产投资、研发设备购置等相关财务报表，依托申报项目形成的国家、行业、地方及团体、企业标准。

6.国家和省及本市对产品方案生产、销售有相关规定及特殊要求的，应提供产品方案符合规定及要求的材料文件。

四、申报流程

1.申报新场景的单位如方案中应用的创新产品未获得政府单位认定，需同时按要求填写合肥市新技术新产品认定申请书及合肥市新场景解决方案认定申请书并准备相关材料。

2.申报单位将相关纸质申报材料一式2份胶装成册（书脊请打印“2026新技术新产品/新场景+公司名称”），提交至所在县（市）区、开发区科技主管部门（以下简称“县区科技部门”）。

3.县区科技部门负责对辖区内申报材料完整性、真实性、准确性、合法性、规范性进行审核把关，符合条件的填写《合肥市新技术新产品认定推荐汇总表》（附件4）、《合肥市新场景解决方案认定推荐汇总表》（附件5），书面盖章推荐到市科技局，其中人工智能、具身智能领域的送到招商处（B614办公室）、量子科技领域的送到市科技局服务处（B616办公室），其他产业领域的送到成果处（B608办公室）。

4.市科技局委托第三方机构，依据本办法对县区科技部门初审后的申请材料进行形式审查、专家评审，形成评审意见并征求有关单位意见，经研究及公示无异议，纳入《合肥市“三新”推广应用目录》。

五、有关要求

1.本次认定申报县区科技部门推荐截止时间：2026年5月29日。

2.本次仅开展合肥市新技术新产品新场景认定工作，相关政策奖补另行组织申报。

六、联系方式

市科技局成果处 63537767

市科技局招商处 63537796

市科技局服务处 63538650

附件1：合肥市新场景解决方案需求指南.xlsx

附件2：合肥市新技术新产品认定申请书.doc

附件3：合肥市新场景解决方案认定申请书.doc

附件4：合肥市新技术新产品认定推荐汇总表.doc

附件5：合肥市新场景解决方案认定推荐汇总表.doc

合肥市科学技术局

2026年4月30日

附件1 合肥市新场景解决方案需求指南
序号	场景需求名称	场景应用领域	需求背景及需求痛点	场景创新需求内容
1	AI视觉订单识别与智能+流水线集成场景	社会民生	一、需求背景当前，农产品订单处理与分拣高度依赖人工。前端因手写订单涂改、错别字多，识别难、录入错误率高等问题，后端分拣效率低，增加运营成本，难以适应业务增长与效率提升需求。二、需求痛点前端人工识别手写订单培养周期长、错误率高，直接引发后端补货等连锁损失；后端人均效率仅26条/时，长时间夜间作业加剧人员疲劳，降低作业质量。亟须引入智能化识别与自动化分拣设备，打通订单处理与分拣链条，实现全流程提效降本。	深度融合前沿的大语言模型，解决生鲜农产品配送企业，针对其食堂业务中大量手写订单导致的录入错误、效率低下与耗材浪费等核心痛点。通过应用人工智能手写文字识别技术，实现订单照片信息的自动、准确提取与结构化转换，并与现有订单管理系统无缝集成。旨在将单笔订单处理时间从十余分钟压缩至1—2分钟，大幅提升准确性与响应效率，为企业降本增效与数字化转型提供关键支撑。后端集成智能自动化流水线分拣系统，实现按品类、品质、目的地等多维度自动分拣，分拣速度可达人工的数倍至数十倍，为政企、学校、养老院等民生食堂提供有力服务保障。
2	招投标全流程智能一体化应用场景	科技创新	一、需求背景合肥市公共资源交易业务量持续增长，但招投标全流程仍高度依赖人工。招标文件编制成本高、合规风险难控；评标依赖专家经验，异常行为识别与溯源能力弱；评标报告核验量大，逻辑校验与隐患排查精度不足。通用AI工具适配性差，难以满足全环节监管需求，人工审核疏漏风险高，亟须全流程一体化智能解决方案。二、需求痛点 1.人工主导模式下，效率与风控双重承压。编制与核验环节重复劳动多，难以应对业务增长；合规审查标准不一，疏漏频发易引发质疑。 2.评标缺乏实时监测与溯源手段，异常行为识别滞后。 3.通用AI模型缺乏与招投标业务规则深度适配，无法实现精细化合规审查与风险预警。4.各环节割裂，缺乏从编制、评标到核验的一体化智能支撑。	1.招标文件智能编制：研发招标文件智能编制技术，实现多品类项目智能适配、多格式文件解析与结构化处理，结合合规规则完成内容优化，提升文件编制效率与合规水平。 2.智能辅助评标：研发智能辅助评标相关技术，实现评标要素、投标文件智能提取比对，智能识别预警评审异常情况，为专家评审提供决策参考，保障过程全程留痕可监管，且不干预专家独立评审权。 3.评标报告智能核验：开发评标报告智能核验技术，搭建专属核验规则库，实现报告内容完整性、数据一致性、逻辑规范性自动校验，精准识别核验风险点，生成核验结论与优化建议，实现核验流程自动化标准化。
3	高通量土壤检测全流程自动化场景	产业升级发展	一、需求背景随着农业现代化与粮食安全战略推进，土壤健康管理成为关键环节。合肥市作为农业科技创新核心区，面临土壤退化、施肥不合理、盐碱化加剧等问题。传统土壤检测依赖人工，单指标检测成本高、效率低、数据标准不一，无法支撑大规模、高频次、高精度监测需求。二、需求痛点 1. 检测效率低：传统方式人均日处理指标不足30个，无法支撑耕地快速普查。 2. 数据一致性差：人工操作主观性强，难以实现标准化、可追溯检测。 3. 成本高：单指标检测成本约50元，全面推广成本过高。 4. 决策滞后：缺乏实时、动态的土壤数据支撑，精准施肥与盐碱地改良缺乏科学依据。	1.应用高通量土壤成分智能检测机器人实现土壤样品从称量、前处理到检测、数据上传的全流程自动化； 2.集成有机污染物全自动检测平台，实现半挥发有机物、多环芳烃等指标的自动化萃取、浓缩与检测； 3.构建基于云平台的首版次软件——中控管理系统与数字决策系统，支持LIMS集成、数据溯源与远程监控； 4.在合肥市盐碱地分布区布设动态监测网络，定期采样分析，形成改良效果动态评估报告； 5.建立与国家、省市级农业数据平台的对接机制，实现土壤数据“一张图”管理与跨部门共享。
4	宠物用食品药品安全检测场景	科技创新	一、需求背景政策监管趋严：农业农村部第560号公告明确宠物用药分类管理，2024年《宠物饲料管理办法》修订后，兽药GLP/GCP认证成为技术服务机构准入门槛。跨境电商出口需符合FDA、EU VMP等国际标准，第三方检测报告成产品上市“通行证”。市场爆发增长：2025年宠物经济规模突破3000亿元，宠物主对食品安全关注度激增，“毒猫粮”等舆情倒逼企业自建检测能力。宠物专用新药（如猫三联疫苗、犬用单抗）研发投入年增30%，临床前安全性评价需求井喷。技术迭代压力：传统农残检测方法无法满足宠物特异性代谢研究，宠物用品（智能喂食器、猫砂）的新型风险物质（微塑料、内分泌干扰物）缺乏评价标准，技术服务机构需构建差异化检测能力。二、需求痛点设备能力缺口：大型设备如LC-MS/MS配置率不足，宠物药代动力学研究所需高端设备主要依赖进口，单台价格超且维护成本高昂。宠物用品迁移测试需模拟舔舐/啃咬场景，现有食品接触材料设备适用性不足。方法学缺失：宠物生理代谢模型与人类差异显著（如猫缺乏葡萄糖醛酸转移酶），剂量换算、毒理学终点无国标方法，需自建验证体系。新型宠物食品（冻干、鲜粮）的微生物安全指标（沙门氏菌、李斯特菌）快速检测方法滞后。数据合规风险：GLP审计追踪要求严格，部分国产设备电子签名、审计追踪功能不完善，存在数据完整性缺陷。多中心试验数据需符合ALCOA+原则，LIMS与仪器接口兼容性成选型关键。	1.精准化检测需求，应用具备高灵敏度的检测仪器，可精准检测微生物、农残、重金属等微量污染物，适配新型宠物食品药品的特殊检测指标，解决传统设备检出限不足的问题； 2.高效化与智能化需求，引入自动化、快速检测设备，缩短检测周期，实现多组分同步检测，结合数字化技术，实现检测数据的自动采集、分析与溯源，提升检测效率； 3.多元化服务需求，新增功效验证相关仪器，覆盖宠物食品营养适配性、药品安全性等全维度评价，打破现有检测局限，同时适配国内外不同检测标准，助力企业应对跨境合规需求，打造差异化、专业化的安全评价服务体系。
5	“AI+家政”智能守护综合体验场景	社会民生	一、需求背景当前我国人口老龄化加剧、婴幼儿照护需求大幅增长，“一老一小”照护已成为家庭核心刚需。传统家政服务存在同质化严重、响应滞后、精准度低等问题，仅以基础劳务为主，在老年健康监测、婴幼儿科学照护等专业领域供给缺口突出，难以满足家庭多元化、精细化、个性化的高品质照护需求。政策层面，国家出台《关于推进服务业扩能提质的意见》，明确提出提升生活性服务业能级，推进社区家政与服务模式创新，拓展新型到家服务，提升从业人员专业水平，重点保障特殊群体照护同时，大语言模型、多模态感知等AI技术日趋成熟，健康监测、智能交互类智能硬件快速迭代普及，为家政服务数字化、智能化转型筑牢技术底座。需求，为AI+家政融合发展、服务下沉社区提供了政策指引。 1.家政服务布局碎片化，社区服务便捷性不足，老年人预约操作门槛高，存在找服务难、办事流程繁琐的问题； 2.“一老一小”照护专业性不足，缺少常态化健康数据监测支撑，老人跌倒、婴幼儿健康异常等安全风险难以及时预警处置； 3.设备、服务、健康数据相互割裂，未建立统一健康档案，照护服务缺乏针对性与连续性，无法实现个性化长效守护。亟需搭建社区级AI+家政智能守护场景，以科技赋能破解照护痛点。	打造“AI+家政”智能守护体验场景，在社区网点增设AI智能硬件，并联合高校与科技企业研发针对“一老一小”的智能硬件设备，将数字感知能力与传统家政服务深度融合。主要实现以下功能： 1.社区便民智能交互：在社区示范网点部署“AI智能预约大屏”“AI智能健康检测设备”等，集成语音识别与AI客服功能，为社区居民（特别是老年人）提供便捷的服务预约、智能问答入口，实现“家政不出社区，服务触手可及”。 2.智能硬件联动守护：研发并应用智能可穿戴设备与监测仪（如婴儿消化记录仪、老人跌倒监测手环等），将智能设备数据自动传入守护平台，与家政护理记录结合，生成专属健康档案。 3.搭建统一的AI家政守护平台，实现智能硬件数据、家政服务数据、健康档案数据的一体化管理，通过数据建模与分析，精准预判“一老一小”的服务需求与健康风险，提前布局服务、主动化解隐患，推动传统家政服务从“被动响应”向“主动守护”转型，真正实现科技赋能家政，守护千家万户的幸福与安心。
6	蔬菜育苗全自动选苗补苗集成应用场景	产业升级发展	一、需求背景据统计，2024年安徽省瓜菜种植面积近400万亩，年需种苗超80亿株；全国蔬菜种苗需求量超8000亿株，加上花卉、中药材、烟苗等，总需求超1万亿株，优质种苗市场供应缺口巨大。受种子活力差异及播种精度限制，育苗后需大量人工进行穴盘选苗补苗，该环节用工成本占育苗企业生产成本的30%以上，是用工量最大、最为集中的环节。随着人口老龄化与劳动力短缺加剧，育苗旺季“一工难求”，人工剔苗补苗效率低、精度差、成本高等问题，严重制约种苗品质与产量提升，阻碍设施育苗产业向规模化、标准化、智能化转型，成为行业亟需突破的核心技术难题。“以机替人”成为破局关键。二、需求痛点 1.进口设备成本高昂：适用于瓜果蔬菜、花卉、中药材、烟苗等作物种苗的剔苗、补苗及分级环节，国外设备价格昂贵，亟需国产化替代。 2.人工作业瓶颈突出：传统人工剔苗补苗效率低、精度差、成本高，直接影响种苗品质与产量。 3.智能化转型迫切：育苗工厂向智能化、标准化高效发展，亟待引入自动化设备替代人工，实现生产升级。	1.选苗补苗移栽机应具备精准识别穴盘苗中的空穴、弱苗及大小苗，实现穴盘苗空穴、弱苗及大小苗精准识别，高效补苗、分级等作业全流程的自动化无人化的功能。 2.集成开发适用于瓜果蔬菜、花卉、中药材、烟苗等作物种苗的高效全自动选苗补苗及分级智能装备。完成产业化开发并实现生产应用，满足弱苗、空穴、大小苗高效精准识别及剔补分级作业需求，在提升作业效率、作业精度、成功率等方面形成重大技术突破，解决设施蔬菜育苗全程机械化“卡脖子”问题，打造智能选苗补苗集成应用示范场景。
7	基于AI大模型的锂离子电池研发全链条科研智能场景	产业升级发展	一、需求背景国家推动新质生产力发展，支持新能源与AI深度融合，安徽省将锂电产业作为重点领域，亟需AI赋能破解研发瓶颈。锂电产业作为新能源领域的核心支撑，其研发环节普遍存在知识碎片化、数据利用率低、设计高度依赖工程师经验等突出问题，严重制约产业迭代升级。国内头部锂电企业虽已探索AI与业务融合，但多偏向系统级应用，缺乏覆盖全研发链条的专属大模型，国外技术适配性不足、存在数据安全风险，亟需获取优势单位能力填补空白，助力安徽锂电产业高质量发展。二、需求痛点 1. 知识与文献获取难题，锂电研发相关知识分散杂乱，文献检索效率低，研发人员获取精准知识耗时费力，知识复用性差，严重拖慢研发进度，需构建精准的检索与推荐体系； 2. 实验数据分析滞后，研发过程中产生的实验数据体量庞大、类型多样，人工分析不仅耗时耗力，还难以充分挖掘数据价值，需搭建智能分析体系推动成果落地； 3. 实验方案设计依赖经验，方案灵感获取困难、迭代速度慢，易出现设计不合理、风险偏高等问题，需构建科研智能体，实现知识与设计深度融合，推动研发从“经验驱动”向“智能驱动”转型。	1.知识与文献智能检索助手：构建科研知识检索与智能问答体系，集成文献检索、领域知识库、智能问答核心功能。累计接入文献资源超50万篇，建成覆盖企业核心材料体系的专属领域知识库1套，配套完善操作手册与技术规范。 2.实验数据分析智能辅助：实现实验数据智能化解析与深度分析，支持充放电等主流实验数据类型自动化处理。完成与材料大数据平台的数据打通与融合，建成企业专属材料实验数据库1个，形成典型材料体系专业分析报告不少于3份。 3.实验方案智能化设计：具备实验方案智能生成、可行性预评估能力。内置存量历史实验方案库超1000条，对接不少于2种主流计算仿真软件，完成技术验证报告1份，覆盖不少于3个典型实验场景。
8	新能源汽车高安全集成式电池管理场景	产业升级发展	一、需求背景电池管理系统（BMS）是决定电动汽车电池系统安全和整车安全的关键部件之一，其运行安全性、稳定性及精准管控能力成为行业核心诉求。当前传统电池管理系统存在诸多技术短板，难以满足高端设备对电池管控的严苛要求，因此亟需研发一款高性能集成式电池管理系统。现有电池管理系统多采用单CPU架构，缺乏冗余设计，一旦核心控制单元故障，易导致电池监控失效，引发过充、过放、过热等安全隐患，甚至造成电池起火、爆炸等严重事故。同时，传统系统的通信方式抗干扰能力薄弱，在复杂电磁环境下，易受外界干扰导致数据传输异常，影响系统正常运行。在单体电压检测方面，现有系统采样精度不足，受分压电阻偏差、温度漂移等因素影响，易出现电压检测偏差，进而导致SOC估算错误、均衡功能失效，加速电池衰减，缩短电池使用寿命。此外，现有系统的SOP/SOE算法多单一考虑某一因素，估算精度较低，无法精准判断电池功率状态和可用能量，影响设备续航与运行效率。二、需求痛点 1.传统BMS多采用单CPU架构，核心控制单元故障易导致监控失效，引发安全隐患，存在严重安全风险。 2.传统通信方式抗干扰能力薄弱，复杂电磁环境下易出现数据传输异常，难以实现电池系统恶劣工况下的稳定监控。 3. 单体电压检测精度不足、SOP/SOE算法考虑因素单一，数据估算偏差大，无法为电池管控决策提供实时、准确的数据支持。	1.双CPU冗余电池管理架构：BMS搭建主从双CPU冗余控制架构，主CPU负责实时监控与指令下发，从CPU同步冗余备份，配备故障自动切换模块，实现主从CPU毫秒级无缝切换，确保核心控制单元无单点故障，提升BMS运行可靠性。 2.高抗扰电池管理硬件设计：采用内部菊花链差分通信方式及多重过压过流防护器件和滤波器设计供电电路，增强了集成式电池管理系统的EMC抗干扰能力。 3.高精度单体电压检测：设计单体电压检测冗余供电电路，研发温度、漂移补偿算法，修正分压电阻偏差、环境温度变化带来的检测误差，为SOX估算提供精准数据支撑。 4.高精度SOP/SOE算法：综合考虑电池温度、SOC、电压等多重因素，开发高精度SOP/SOE算法，精准估算电池实时功率状态与可用能量，为电池充放电控制、寿命预测提供实时、准确的决策支持。
9	基于大模型的图书与教育智能体应用场景	社会民生	一、需求背景在数字化浪潮席卷全球的当下，图书行业业务模式和读者需求的显著变化已成为行业发展的核心驱动力。个性化图书推荐、实时阅读互动等智能服务需求的激增，以及图书商家对高效运营工具的迫切诉求，凸显出人工智能技术深度融入图书行业的重要性与紧迫性。二、需求痛点 1.发达国家正在进行AI技术应用于图书行业的技术研究和商业化探索，国内大厂精力集中在通用行业，在图书领域尚未有成功的技术成果。积极参与全球图书同业竞争，力争专业领域竞争优势，势在必行。况且由于西方国家的意识形态问题，若照搬西方在图书领域的研究成果，一定不能适应本国国情。 2.图书行业售后服务问题一直是行业痛点，需要有一款图书智能体，来服务读者售后服务，同时还能辅助阅读和教育，对于图书行业而言，意义重大。 3.随着AI大模型飞速进步，智能技术基础已经成熟；图书数据集也极大丰富，图书智能体前期实现条件基本具备，但此项研究成本较高，一般企业难以承受，且前期收益不明显。	充分利用国内开源大模型，结合国内图书行业的独特需求，构建多层知识库体系。不仅能满足国内读者和商家的特殊需求，还能在文化适应性、数据安全等方面实现对进口技术的替代，填补国内在图书智能全方位服务领域的空白。 1.实现大模型的高效部署和定制化调优，以适应图书行业的复杂业务场景。 2.构建多层知识库体系，确保不同类型知识的高效存储、检索和更新。 3.研发智能客服的智能会话管理和精准个性化推荐算法。 4.实现读书虚拟人的实时互动和高质量内容生成，以及多平台稳定直播。 5.打造具备深度阅读引导和个性化服务能力的读书秘书。
10	超声引导区域麻醉的智能神经识别与穿刺辅助场景	社会民生（智慧医疗）	一、需求背景超声引导下区域麻醉是麻醉科核心关键技术之一，广泛应用于神经阻滞与围术期疼痛管理。二、需求痛点 1.神经识别依赖操作者经验，年轻麻醉医师学习曲线长，定位准确性不足。 2.肥胖、解剖变异等特殊患者超声显像困难，穿刺失败率较高。 3.术中需反复调整探头与穿刺针，延长操作时间，影响手术周转效率。 4.现有超声设备缺少智能化辅助功能，临床教学中难以标准化。	引入基于人工智能的超声图像辅助识别系统，实现以下功能： 1.超声图像中目标神经（臂丛神经、坐骨神经、股神经等）的实时识别与自动标注； 2.穿刺路径规划辅助，针尖位置实时追踪与提示； 3.兼容现有主流超声设备，或提供独立的便携式终端部署
11	城市轨道供电智能运维场景	社会民生	一、需求背景合肥轨道交通2、3号线及其延长线作为合肥市早期投入运营的骨干线路，其供电设备已运行多年，逐步进入故障高发期。变压器、开关柜、电缆等核心设备的绝缘材料老化、机械部件磨损、电气性能下降等隐性缺陷正在逐渐显现。随着合肥轨道交通线网规模的持续扩大，2、3号线的运维压力不断增大。传统人工巡检模式下，运维人员需要在夜间天窗点内进入变电所逐个检查设备，不仅劳动强度大、作业环境艰苦，而且存在高压触电、高处坠落等安全风险。同时，人工巡检存在监测盲区，一些设备安装位置较高或较为隐蔽，难以实现全面覆盖。此外，供电系统内部各子系统（如电力监控系统、环境监测系统、设备状态监测系统）之间长期存在信息孤岛，数据相互割裂，故障发生时运维人员往往需要花费大量时间进行跨系统排查，严重影响了故障响应和处置效率。二、需求痛点 1.供电设备隐患发现滞后，主要以被动检修为主，缺少主动监测及设备状态监测手段，无法实现设备状态的实时感知和故障预警。 2.传统的人工巡检模式运维成本较大，且依赖于运维人员运维经验，人员判断主观性较强、数据整合效率低，无法为决策提供实时、准确的支持。	1.全方位智能化监测装备应用。在线路配电房部署搭载红外热像仪、可见光相机、局放监测等传感器的智能巡检机器人，同时在配电房部署视觉球机、双光谱球机、温湿度传感器、SF6传感器等在线监测设备，并接入PSCADA等电力系统既有数据，实现变电房数据的实时监测，推动变电房巡检的智能化、无人化。 2.多模态数据融合与AI视觉识别。提出了基于统一标准协议的多巡检终端接入技术，破除“数据烟囱”，克服了多巡检终端协议不兼容导致的数据接入成功率低的关键技术难题，实现“哑设备”全面联网，接入成功率达到99%以上。构建了基于边缘计算和深度学习的数据检测与融合框架，通过在网络边缘剔除异常、冗余数据，以及汇聚与压缩巡检数据，显著降低远程收发数据量，相同链路状况下有效传输信息量提升了45%。 3.基于数据－设备－环境协同优化的设备综合评价体系。融合了设备属性、运行状态、运维履历、故障特征等多维度数据，解析了设备在多工况交替、多随机因素影响下的故障动态演化过程，突破了设备全生命周期管理的行业难题，实现了设备的异常告警与预警、自动处置、辅助决策。
12	移动式光伏集装箱场景	产业升级发展	一、需求背景当前传统光伏的局限性传统太阳能光伏电站多为固定部署模式，虽然发电稳定，但在面对偏远地区、应急救灾与矿山开采等特殊场景时，因缺乏机动性而显得力不从心。一方面，灾区现场往往面临电网损毁、交通中断等极端条件，传统柴油发电方式依赖燃料补给、存在噪音污染与碳排放，难以实现快速、清洁、持续的电力供应，直接影响救援设备运行、通讯联络及人员基本生活保障。另一方面，矿山开采区域多处于偏远无电区，临时供电成本高、部署周期长，且现有供电方式难以支撑智能化监控、预警与数字化管理系统的稳定运行，制约了矿山安全与生产效率的提升。此外，传统应急能源设备普遍存在功能单一、部署复杂、缺乏系统集成等问题，无法满足“即到即用、智能联动”的实战需求。在应急救援现场，电力供应与信息通信、指挥调度、环境感知等系统往往分离运行，缺乏统一平台支撑，影响协同效率与响应速度。在矿山场景中，能源系统与智能化开采、环境监测、人员定位等系统尚未深度融合，导致数据孤岛、预警滞后等问题频发。因此，亟需开发一款具备快速部署、清洁供电、智能融合能力的移动式能源系统。该系统应集成光伏发电、储能调节、AI智能控制及数字孪生可视化功能，实现“能源+通信+监控+预警”一体化支撑，切实提升应急救灾的响应效率与矿山开采的智能化水平，推动能源保障向绿色、智能、高效方向转型升级。二、需求痛点 1.响应不及时无法快速响应偏远地区、应急救灾等临时性、移动性强的用电需求。 2.方案不完善现有移动供电方案存在展开速度慢、环境适配性低、容量配置不足等问题。 3.成本较高传统方案的运输、安装和后期运维成本相对较高，整体经济性有待提升。	1. 移动式光伏折叠集装箱系统研发具备快速展开与收纳功能的光伏发电集装箱，采用模块化、轻量化设计，核心产品规划：四大系列：1.20尺标准款 (100kW）场景：乡村振兴/户外工程 \| 25万。2.20尺应急款 (80kW+261kwh）场景：应急救援/临时供电 \| 50万 3.40尺工商业 (200kW) 场景：数据中心/工商业 \| 44万 4.40尺便携款 (150kW+430kwh）场景：移动充电站/赛事 \| 100万，箱体集成光伏组件自动展开机构，实现单人操作、30分钟内完成部署的目标，智能监控预警，结合天气预警实行组件的收纳，以应对恶劣天气。箱体具备抗震、防尘、防水等户外适应性设计，满足应急救灾、矿山野外作业等复杂环境使用要求。我们公司在组件制造上提供对应的版型的组件层压件，利用我司自主研发设计的减薄框架代替组件的铝合金边框，将组件直接封装在减薄框架上，增加集装箱堆放组件的数量，以此来提升单套集装箱的装机容量，减薄框架为我司合作供应商开模定制提供，在此基础上共同验证框架的强度及载荷测试，集装箱是需要外采定制设备，产品质量要有保障。 2. 智能微电网储能及能源管理系统构建“光－储－充”多能互补的微电网系统，配置高安全性的锂电池储能单元，集成智能能源管理系统，实现光伏发电、储能充放电分配的自动优化控制，支持并网与离网模式无缝切换，保障关键负载7×24小时不间断供电，较传统柴油供电方式降低燃料消耗60%以上。系统内储能系统电芯及pack为我司合作供应商提供，系统软件的开发需要需求外部合作开发。 3. AI驱动的智能化监控与数字孪生平台基于人工智能与物联网技术，搭建一体化智能管控平台：软件开发需寻求国内外软件公司可实现以下功能；智能监控预警：部署高清摄像头及多类传感器，通过AI视觉算法实现对矿区人员违章行为、设备异常状态、环境风险因素的实时识别与自动预警；数字化可视指挥：构建场景三维数字孪生模型，集成能源系统运行数据、救援/作业现场态势信息、通信链路状态等，实现“一屏统览、远程调度”；应急通信保障：内置4G/5G基站模块及卫星通信备份，在公网中断情况下快速建立现场通信网络，支持语音、视频、数据回传，满足智能化救援指挥的信息通信需求。 4. 一体化集成与场景适应性验证将上述系统进行高度集成，形成标准化产品单元，针对应急救灾场景（灾区临时安置点、前线指挥部）和矿山安全场景（无电矿区、井下地面协同作业）分别开展应用验证。通过实际部署测试，优化系统在极端天气、复杂地形条件下的可靠性、稳定性与智能化水平，形成可复制、可推广的移动式智慧能源解决方案。伺服电机及辅助配套设备需外采。
13	量子秀界场景	产业升级发展	一、需求背景本项目依托合肥滨湖国际会展中心优越的平台优势，紧扣国家“三新”服务消费试点工作要求，正式确立街区品牌为“量子秀界”。项目以“量子科技创新发展”为核心主题，寓意以量子科技的无限可能与前瞻视野，打破传统边界，融合“商、旅、文、体、健”五大业态场景，共同探索服务消费的新范式。二、需求痛点 1.量子科技科普转化难量子计算、量子通信等技术专业门槛高、大众感知度低，缺乏成熟的“硬科技软体验”转化模式，可视化与娱乐化难度远超AIGC、数字艺术等成熟形态。 2.“五业融合”运营复杂科技、商贸、文旅、体育、会展五业协同缺乏成熟模板，跨业态消费比例达60%的目标需突破传统商业体壁垒，管理复杂度较三业态闭环呈指数级增长 3.三方协同机制待验证 “政府+企业+科研”模式中，科研机构商业化经验不足，政府主导易限市场化活力，企业盈利目标与科研公益属性存在结构性冲突。 4.首店经济可持续性挑战 “先用后买”等创新模式需配套金融支持；百万级客流对复购率要求极高；媒体曝光与销售额的转化效率需精准测算。 5.可复制推广瓶颈量子科技设备成本高、维护难；滨湖国际会展中心的地域特殊性（会展资源、政策支持）难以简单复制。	打造多业态融合的消费新场景，依托“量子科技与产业大会”的年度超级IP，“量子秀界”打破传统会展“展与会”的封闭边界，将展区作为超级流量入口，向街区全面释放科技势能，实现从“专业论坛”向“大众狂欢”的消费聚变。在“商”的融合上，打破单一展销模式，将大会的“量子新品首发”延展为街区的“前沿科技快闪店”。大会期间同步开启“量子消费节”，联合入驻品牌推出联名限定量子周边，将专业参展商转化为街区的高净值消费客群，实现B端技术与C端商业的无缝变现。在“旅”的融合上，将街区打造为大会的“沉浸式分会场”。依托量子计算、量子通信的视觉元素，构建数字孪生游览系统与AR导航，把枯燥的科技原理转化为多维度的空间游览体验，让参展嘉宾与市民游客将街区作为体验合肥“量子之都”的必选微旅游目的地。在“文”的融合上，以“量子秀场”为核心引擎。大会期间，街区定点上演量子光影秀、全息科技舞蹈、音乐演出等艺术演绎，将硬核科技转化为直击感官的文化演艺产品；同时设立“量子科普艺术展”，以美学视角解读微观世界，结合研学教育科普，提升街区文化厚度。通过场景融合创新，大会不再是孤立的短期活动，而是“量子秀界”引爆流量、验证业态、塑造品牌的年度核爆点，真正实现“以展促产、以科兴商”。
14	场馆智慧巡检场景	产业升级发展	一、需求背景依托智能巡检设备，对展会现场开展全域智能化巡检，重点覆盖场馆搭建安全排查、现场火情智能预警、人流密度实时监测等关键环节，通过空中+地面立体化巡查，全面提升展会安全管控效率，保障现场秩序与运行安全，实现安防工作的智能化、精细化升级。二、需求痛点 1.传统巡检效率低、覆盖不全依靠人工巡查为主，受场馆面积、楼层遮挡等限制，存在巡检盲区，高空、隐蔽区域及狭窄通道排查难度大，且巡查路线固定、耗时久，难以实现全域快速覆盖难以满足大型展会的安全需求。 2.场馆搭建安全隐患难实时发现展会搭建工期紧、高空作业多、临时结构复杂，人工巡检易遗漏结构松动、用电不规范、物料堆放杂乱等安全隐患，缺乏立体化、可视化的实时核验手段，风险预警滞后，易引发安全事故。 3.人流密度管控缺乏全局视角现场人流集中、流动性强，人工与地面监控只能局部观测，无法实时掌握全场人流分布、拥堵点位及聚集风险，易出现局部拥挤、通道堵塞等情况，应急疏导缺乏精准数据支撑，处置效率偏低。 4.安全数据分散，协同管控难度大安全巡检、火情、人流等数据孤立，无统一可视化平台汇总分析，指挥中心难以实时掌握全场态势，多部门协同处置效率低，应急决策依赖经验判断，智能化、精细化管控水平不足。	1.全域立体巡检场景构建“高空+地面”多设备协同自动巡检体系，结合各类智能巡检设备的优势，实现展会场馆内外全区域无死角覆盖巡查，替代传统人工定点巡检，大幅提升巡检效率与覆盖范围。 2.搭建安全智能排查场景依托各类智能巡检设备的高清采集与AI识别能力，对高空搭建结构、临时用电线路、桁架稳定性、物料堆放、临边防护等进行实时智能隐患识别，自动标记风险点位、分类分级预警，并推送预警信息至相关负责人。 3.火情智能预警与快速定位场景融合智能巡检设备的可见光+热成像双视监测功能，对展会现场易燃区域、用电密集区域、隐蔽角落等重点区域进行火情早期智能监测，实现提前预警，同时精准定位起火位置并同步回传现场画面，为应急处置争取时间。 4.人流密度实时监测与疏导场景通过高空巡检设备空中俯瞰+地面巡检设备辅助监测，结合AI人流分析技术，实时监测全场人员密度、通道拥堵情况及重点区域聚集风险，为现场疏导工作提供数据支撑，防范拥挤踩踏风险。 5.一体化指挥调度场景搭建多设备协同巡检与安全管控一体化平台，兼容各类智能巡检设备的数据接入与调度，实现巡检画面、隐患数据、火情预警、人流态势一屏统览、一键调度，支持多终端实时同步、多方联动处置，提升指挥调度效率。
15	燃煤锅炉启停计及调峰过程全负荷脱硝场景	科技创新	一、需求背景燃煤电厂推进全负荷脱硝，是政策、电网运行及技术转型的共同刚性需求。政策上，相关排放标准明确NOₓ排放限值，生态环境部要求2027年底前完成全负荷脱硝改造，确保机组全工况达标。电网层面，新能源大规模并网使煤电深度调峰常态化，机组频繁处于低负荷运行，启动、停机及低负荷时段脱硝入口烟温常低于SCR催化剂280–420℃的活性区间，导致脱硝效率骤降、氨逃逸升高，既无法达标，又易生成铵盐堵塞空预器、损坏催化剂。技术与转型层面，传统脱硝仅适配中高负荷，无法解决“调峰与达标”的矛盾，而全负荷脱硝是煤电实现超低排放与灵活性调峰协同、契合“双碳”目标、保障可持续运行的关键，已成为燃煤电厂必备改造任务。二、需求痛点 1.低负荷工况适配难，新能源调峰使机组常处于低负荷运行，脱硝入口烟温低于催化剂活性区间，导致脱硝效率骤降、NOₓ排放超标。 2.设备运维矛盾突出，低负荷下氨逃逸升高，易生成铵盐堵塞空预器、损坏催化剂，增加运维成本与故障风险。 3.技术与调峰协同不足，传统SCR技术仅适配中高负荷，无法兼顾深度调峰与超低排放要求，形成“调峰就超标、达标难调峰”的核心困境，难以满足政策合规与电网运行双重需求。	1.宽温催化剂创新。研发适配250-420℃宽温区的催化剂，提升低温活性与抗硫抗中毒能力，解决低负荷烟温不足导致的催化剂活性低和中毒失活问题。 2.烟温控制技术创新。优化省煤器旁路、热水再循环或天然气补热等协同控温方案，降低控温过程中的能耗损失。 3.智能协同技术创新。结合AI智能喷氨脱硝与多工艺耦合，精准控制氨逃逸，锅炉启停机及低负荷运行期间NOx排放浓度<50mg/Nm3，氨逃逸浓度<3ppm，实现脱硝与深度调峰协同，兼顾政策合规性与运营经济性。
16	AI 赋能新能源汽车焊装产线开发运营场景	科技创新	一、需求背景新能源汽车产业进入高速迭代阶段，车身轻量化、车型快速改款、多车型混线生产等趋势，对焊装开发、投产、运营体系提出系统性挑战。传统焊装全流程高度依赖工程师人工经验，存在人工成本高、开发效率低、标准不统一、调试周期长、质量管控滞后五大共性短板，已无法适配行业快节奏发展需求。以人工智能为核心，构建覆盖焊装工艺开发—产线投产—生产运营全流程的智能化解决方案，打通从数据感知、智能决策到优化迭代的闭环，是破解行业共性痛点、推动焊装智能制造升级的迫切需求。二、需求痛点 1.焊装工艺开发——人工依赖度高，效率与一致性双低焊点分配、仿真验证等核心工作高度依赖工程师个人经验，效率低、重复性强、不同工程师方案差异大，难以适配新能源汽车高频改款节奏。 2.焊装产线投产——程序手动开发，调试周期长、风险高控制系统程序与机器人离线程序手动编写效率低、易出错、调试周期长，设备碰撞与安全风险突出，跨产线、跨车型复用性差。 3.焊装生产运营——机理不清，管控模式滞后 SPR、FDS、点焊、滚边等核心连接工序存在工艺机理解析不足、关键参数未量化、硬件数据黑盒、调试依赖人工等痛点；当前以“事后抽检+返修”为主的管控模式，易引发批量缺陷与成本浪费，缺乏在线质量监控与缺陷提前预警能力。	1.焊装工艺智能开发聚焦焊装项目工艺开发过程的效率瓶颈，开发可智能产出工艺方案的 AI 智能体。通过工程师经验数字化建模、多约束条件下的点位智能分配以及大规模仿真迭代优化，实现工艺开发周期缩短、方案质量提升与项目成本降低。 2.焊装产线智能投产针对投产阶段机器人与控制系统程序人工开发面临的效率低、问题多、安全风险高等痛点，开发控制系统程序与机器人离线程序智能生成的 AI 智能体，实现产线调试周期缩短、设备碰撞风险消除，并保障程序一致性与可靠性。 3.焊装运营质量智能管控面向 SPR、FDS、点焊、滚边四类核心连接工序“机理不清、参数未量化、硬件黑盒”的行业痛点，开发覆盖在线质量监控与缺陷提前预警的 AI 运营体系。通过工艺机理解析与关键参数量化建模、软硬一体的过程感知与特征分析、数实融合的缺陷预警与工艺自适应反馈，实现连接质量在线管控全覆盖，替代“事后抽检+返修”的传统管控模式。
17	脑机接口无创神经调控场景	科技创新	一、需求背景传统疗法的“疗效天花板”：针对抑郁症等精神疾病，超过30%的患者对药物无响应；而物理治疗如电抽搐疗法（ECT）虽有效，但需麻醉且可能导致认知副作用，患者接受度低。这为无创、低风险的TIS提供了巨大的替代与补充空间。二、需求痛点 1.科学层面：机制与证据的“软肋” 机理尚不清晰：尽管TIS被证实能调节皮层兴奋性，但其具体的突触可塑性机制及长期影响仍未完全明确。临床效果异质性强：针对阿尔茨海默症、帕金森病等，现有研究存在样本量小、刺激参数不统一、个体差异大等问题，导致结论难以推广，限制了临床信心。 2.应用层面：标准化与监管的“盲区” 缺乏精准的“剂量”标准：电极摆放位置、电流强度、刺激时长等关键参数尚未形成“金标准”，目前临床上仍多依赖“试错法”，效率低下。监管滞后于商业炒作：市场上充斥着未经严格验证的“DIY”设备，常夸大宣称能“增强记忆”或“打造超级士兵”，加剧了公众误解。 3.社会层面：认知与成本的“枷锁” 公众的“心理门槛”：媒体常将其描绘为“大脑电击”，导致部分人群因恐惧而抗拒参与临床研究。实证表明，通过提供清晰、独立的科普信息能显著提高公众接受度。支付与普及障碍：在部分地区，医保对TIS的覆盖不足，且设备耗材成本限制了其在发展中地区的推广。	1.精准导航：从“经验试错”到“靶点可视化” 临床端迫切需求精准导航，即基于个体MRI数据构建头部电磁模型，通过AI算法在数百万种电极组合中筛选最优方案，确保电场能量“十环命中”5毫米级靶点。同时，需整合近红外脑功能成像（fNIRS）等技术，实现“评估－定位－治疗”的闭环。 2.病种拓展：从“肢体康复”到“脑心同调” 当前TIS在脑卒中康复已较成熟，医院正积极探索向高难度病种拓展，以解决更棘手的临床难题：精神心理领域：针对双相障碍抑郁发作，tTIS（时域干涉电刺激）被证实5天内快速改善症状，且无药物转躁风险，为急性期干预提供新利器。意识障碍领域：对于“植物人”患者，TIS作为“无创促醒”第一阶梯疗法，联合DBS手术形成“递进式”治疗方案。儿科与认知领域：向儿童孤独症、阿尔茨海默病早期预警等延伸，形成覆盖全生命周期的干预。 3.形态升级：从“单一刺激”到“脑机融合” 单一的电流刺激已无法满足临床期待。创新需求在于多模态融合：“脑机接口+外骨骼”：患者通过“意念”驱动机械手或外骨骼，将被动康复转为主动重建，显著提升神经可塑性。“预警－干预”闭环：通过实时脑电解码预判癫痫发作或情绪崩溃，并触发tES进行即时抑制。 4.模式变革：从“院内治疗”到“院外延续” 为破解康复周期长、患者往返难的痛点，医院正在探索“医院方案设计+居家精准执行”的新模式。个性化定制：利用3D打印技术为患者定制贴合头部的电极帽，固定最佳刺激位点，避免居家使用时的操作误差。远程监测：集成脑电记录功能，医生可远程查看居家治疗数据，实现“服务上门”而不“失控”。
18	基于AI脑机接口神经疾病诊疗及康复场景	科技创新	一、需求背景我国七部门联合印发《关于推动脑机接口产业创新发展的实施意见》，明确提出推动脑机接口在工业制造、医疗健康、生活消费等领域加快应用。我国超500万神经损伤患者（如截瘫、渐冻症）急需有效康复方案，脑机接口成为这类患者恢复功能、重获生活能力的唯一“破冰希望”。二、需求痛点 1.脑卒中、帕金森病、阿尔茨海默病、癫痫、抑郁症等疾病患者数量众多，这类疾病多伴随神经功能障碍，传统诊疗手段难以实现精准干预与高效康复。 2.脑机接口创新成果持续涌现，产业加速壮大，形成了涵盖基础软硬件、整机产品、应用服务的初步产业链，但是落地困难，需探索“设备销售+康复服务+医保报销”的模式。	1.神经疾病精准诊疗创新：针对阿尔茨海默病、抑郁症、癫痫等神经系统疾病，需求开发高精度、长效化的植入式脑机接口设备，结合多模态信号融合技术，实现疾病早期筛查、精准定位病灶，同时开发个性化神经调控方案，替代传统药物治疗或辅助提升治疗效果。例如，针对抑郁症患者，需求通过脑机接口实时监测情绪相关脑信号，动态调整刺激参数，实现精准干预，解决传统治疗效果不均、副作用明显的痛点。 2.康复场景个性化创新：针对肢体瘫痪、语言障碍等患者的康复需求，需求突破现有康复训练模式，开发结合脑机接口与机器人、虚拟现实（VR）的一体化康复设备，实现“脑信号-肢体动作”的实时联动，根据患者康复进度动态调整训练难度，同时搭建远程康复监测平台，让患者在家即可完成专业康复训练，解决康复机构资源紧张、训练效率低下的问题。此外，针对渐冻症等重症患者，需求开发轻量化、低侵入性的脑机接口设备，实现高效的意识交流、生活辅助，提升患者生存质量。 3.老年健康管理创新：面对人口老龄化趋势，需求开发非植入式脑机接口健康监测设备，实现认知功能、睡眠质量、情绪状态的实时监测，提前预警老年痴呆、脑卒中风险，同时结合智能护理设备，实现“脑信号触发”的主动护理，构建老年健康全周期管理场景。
19	合肥热电烟气余热回收利用场景	产业升级发展	一、需求背景合肥热电作为城市能源核心主体，旗下各热电厂发电供热产生大量烟气、冷却水等中低温余热，综合回收率不高，资源浪费严重。合肥市化工、食品等工业企业普遍工艺用热能耗高、余热利用滞后，对清洁余热资源需求迫切。合肥热电虽有场站运营基础，但缺乏余热高效捕集、梯级利用、系统集成及工业输配的全链条技术能力，亟需构建“场站余热回收－梯级利用－工业协同供能”体系，项目计划近一年启动，契合城市建管“双碳”及产业升级绿色制造、工业大数据需求。二、需求痛点 1.工业企业多类型中低温余热存量大却无专业捕集梯级利用设备，资源浪费严重，不符合节能降碳要求； 2.缺乏余热高效换热、温位提升等核心技术，无法精准匹配用热需求，利用效率低； 3.未与本地工业企业建立余热供能对接机制，无标准化输配体系，清洁余热难以规模化供给； 4.无余热回收利用全流程智能管控平台，无法精准核算效益及动态优化资源配置； 5.缺余热储热、专用管网等配套设施，无行业应用标准，规模化推广受阻。	1.多源余热高效捕集。在场站烟气、冷却水等点位部署适配性高效回收装置，实现中低温余热全域捕集（效率≥85%）；部署物联网感知终端，实现余热回收数据毫秒级采集，接入热电能源管理大数据平台。 2.余热梯级利用与智能调控。研发工业大数据梯级利用算法，按温位匹配场站及工业用热需求；搭建多源余热协同调控模块，平衡产热与用热需求；开发AI效益核算模型，精准核算节能量、碳减排量，形成标准化评估体系。 3.余热输配与工业协同供能。配套建设储热装置与专用输配管网，实现余热稳定存储与远距离输送；打通工业企业用能数据接口，建立“按需供能－精准输配－计量结算”机制，打造余热利用闭环供应链。 4.全流程智能管控平台开发。开发集数据采集、智能调控、效益核算于一体的管控平台，集成国产GIS引擎打造“余热资源一张图”，实现全流程可视化管理与数据追溯，支持资源动态优化配置。 5.跨主体协同与标准建设。打通与政府相关部门数据接口，建立协同管理机制；联合高校、技术企业制定余热回收、工业协同供能2项地方标准，明确设备、利用、计量核算要求，支撑规模化推广。
20	合肥热电虚拟电厂及能碳智慧调度平台场景	城市建管	一、需求背景在“双碳”目标与新型电力系统建设背景下，合肥市新能源装机提升带来电网调峰调频、供需平衡挑战，城市能源低碳精细化管理需求迫切。合肥热电集团拥有生物质电厂、区域能源站等海量能源资源，既是城市能源供应核心，也是能碳协同管控关键主体。但人工调度模式存在短板，未能发挥资源协同价值，且缺乏能碳一体化管控能力，传统体系已无法适配需求。集团虽有场站运营基础，却欠缺智能化一体化调度与能碳管理平台，亟需搭建核心平台，聚合资源、实现智能协同调度，推进能碳全流程管控，助力节能降碳，项目计划近一年启动。二、需求痛点 1.各场站数据孤岛突出，热电与碳排数据分散，资源难聚合、调节潜力未挖掘，且碳排数据缺失、核算不规范。 2.人工调度响应滞后，无法实现秒级/分钟级负荷调整，难以匹配电力市场与电网应急需求，且缺乏能碳协同思维，节能降碳效果不佳。 3.无大数据、AI调度及能碳优化模型，决策依赖经验，能源利用效率低、运营成本高，无法实现能耗与碳排双优化。 4.未打通电网、交易中心、环保部门等接口，无标准化协同流程，既难以高效参与电力交易，也无法开展能碳相关协同工作。 5.能碳管理体系不完善，缺乏统一监测、核算、优化模块，无法精准量化碳排，难以支撑碳减排目标落地，不符合“双碳”政策要求。	1.热电虚拟电厂资源全域智能聚合与能碳基础体系建设。全域部署物联网感知终端，实现热电负荷、能耗、碳排等数据毫秒级采集，覆盖全场景。搭建聚合管理模块，建立热电与碳排数据一体化数据库，明确核算边界与指标，实现统一管理。研发调节能力与碳减排潜力双重评估模型，完成资源精细化分类与规模化聚合，量化碳减排潜力，为能碳协同调度提供支撑。 2.多模态数据融合的AI智慧调度与能碳协同优化系统开发。融合多源数据，训练智能调度与能碳协同优化双模型，实现负荷精准预测（准确率≥95%）与碳排精准测算。开发源网荷储热协同调度模块，实现负荷秒级调节，嵌入碳排优化逻辑。构建经济与碳排双目标模型，制定最优交易策略，在提升效益的同时降低能耗与碳排。 3.热电虚拟电厂及能碳可视化智慧调度平台搭建。打造Web+移动端一体化可视化平台，构建“热电一张图”与“能碳一张图”双图联动，搭建3D数字孪生调度中心，实现全信息可视化。开发分级调度功能，确保高优先级电网指令15分钟内响应，实现指令闭环；同步开发能碳可视化模块，支持碳排放监测、趋势分析与异常预警。 4.跨主体协同调度与能碳交易闭环构建。打通多主体数据接口，实现信息实时共享，建立调度交易与能碳协同闭环机制。搭建用户侧互动模块，引导需求响应并推送节能建议。对接碳交易市场，搭建碳配额管理与交易辅助模块，协助开展碳相关工作，构建三方协同的能源与能碳调度生态。 5.智能运维、安全监管与能碳管控一体化体系建设。开发AI故障预警模块（准确率≥90%），同步监测设备状态与碳排异常，推送维修及碳排优化建议；搭建无人值守运维模块，降低成本并减少能耗碳排。建立安全与能碳双重管控体系，设置各类阈值实时监控，保障系统稳定与碳减排推进。完善能碳核算上报模块，实现数据自动核算、报表生成，满足监管与内部管理需求。