（1）技术需求①设备故障的智能识别：融合多模态感知数据，利用人工智能等技术准确、高效发现设备故障，实现故障问题的及时处理。②设备故障的智能预测：基于大数据分析、人工智能等技术，对设备运行数据进行深度挖掘，提前预测潜在的故障，便于提前制定维护计划，实现设备的预防性维护，减少设备停机率。（2）成果核心技术涉及的核心技术有多模态传感器数据融合技术、基于机器学习和深度神经网络的故障识别分析算法以及基于AI的时间序列的故障预测分析算法等关键性技术。（3）创新点多模态数据融合与动态感知架构：构建多源传感器数据的融合分析框架，通过时间序列对齐与特征级联技术，实现设备运行状态的全维度动态感知。
需求目标：面向各类资源调查、城市实景三维数据采集、地形测绘、海洋测绘、海岸、航道测绘、地籍测绘和无人机、弹道精准瞄准等领域，针对多模PPK为基准站和流动站的原始数据进行后处理，得到流动站每个点的精确坐标，开展参考站与流动站无需实时通讯传输数据事后数据处理应用系统。具体需求目标如下：1.进一步完善多模PPK数据处理方法，完善数据预处理及固定后可靠性的问题;2.在具体应用中，研究与导航主机结合使用的方法;3.开发具体使用场景APP，使多模PPK技术的应用更加方便;4.研究挖掘PPK数据的使用，为其他应用平台提供GIS数据源;5.结合具体应用，开发轨迹等数据后台展示平台，为管理、指挥提供信息参考。
以比较低的成本处理数据采集过程中对DB服务器的压力，并提高查询各类分析报表的能力。例如手机主板贴片过程中就包括印刷锡膏、贴装元件、回流焊、清洗、插件、波峰焊、检测、老化、检测、包装等多道工序。每道工序需要采集流转的唯一码、物料批号、测试结果。这其中包含大量的数据采集，以产量5千万片的工厂为例，大约每年产生10T的数据量。整个生产过程每分钟大约产生1500笔并发过站。目前至少需要4台DB服务器同时工作。但对于经常需要查询数据时仍然比较慢。
技术需求描述:井下施工或测试时，需要信号指令的传递或数据信息的采集和传输，目前的数据或信息主要依靠线缆传输，数据或信号使用线缆传输的会限制施工工艺范围，让数据或信号传输变得具有局限性。目前的数据信息采集或信号指令的传递主要依靠线缆传输，对井内加压和油管管柱的提放旋转操纵井下工具。因线缆传输会在油气井作业的施工工艺中受到限制，使得一些施工工况无法采用或采集信号或数据。研发无线传输则可有效解决线缆传输存在的诸多问题。但日前无线波源在井下介质中的传播难题一直无法突破和解决。技术指标参数：1.能够解决无线波源在井下介质环境中的传播，传播深度达到3000米。2.能够利用无线波源实现对井下工具的远程无线操作。3.可以实现井下数据无线采集。
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。
