我国水处理行业在经历了上世纪八十年代的打基础阶段以及新世纪前后的自动化阶段后，已基本实现了城镇污水全处理（截止2016年底，全国城镇污水处理率达96%以上），水处理厂均建设了设备自动化控制系统，大幅解放了劳动力。目前，行业正处于智能化转型阶段，利用无线传感器网络、数据库技术和3/4G网络，搭建水处理企业的数字化业务系统和数据库，大大提高了信息存储、查询和回溯的效率，初步实现了业务管理的信息化，突破了水处理企业原有各工艺、各系统环节间的“数据孤岛”，实现了数据“一张图”、“一张表”。然而，从信息化到智能化仍然存在较大差距，例如，缺少对水处理工艺环节的智能控制，绝大部分过程控制仍然依靠人工决策，难以将数据与精细化管理充分结合。

板形检测与控制是带钢冷轧机的核心关键技术，是我国钢铁工业智能化急需解决的重大技术难题。为打破国外垄断，消除“卡脖子”隐患，在国家科技支撑计划支持下，该项目历时10余年，自主创新研制了整辊无线式板形仪和智能板形控制系统，并成功进行了一系列工业应用。 第一项创新：提出板形检测信号解耦机理模型，研制整辊无线智能型板形仪，实现高精度检测。在建立通道耦合与信号解耦机理模型的基础上，研制整辊无缝密排传感器板形检测辊，提高辊面质量，实现同步精确测量。采用无线数字通讯技术，研制无线式板形信号传输装置，提高稳定性、可靠性和使用寿命。建立误差补偿模型，研制板形信号计算机处理系统，实现智能精准检测。 第二项创新：提出板形分量控制方案和动态解耦控制模型，研制多手段协同板形控制系统，实现高精度控制。根据相对增益理论，将复杂的板形控制系统分解为对称板形分量、非对称板形分量、局部板形分量等3个独立的控制子系统，简化控制器设计。根据解耦控制理论，分别建立3个分量系统动态解耦控制模型，研制倾斜轧辊、非对称弯辊、对称弯辊、横移轧辊、分段冷却等多手段协同的板形控制系统，提高控制性能。 第三项创新：提出板形控制机理智能协同建模方法，研制智能板形控制系统，实现高精度控制。根据轧辊带钢变形机理和轧制过程实测数据，分别建立机理模型控制方案和智能模型控制方案，然后加权结合，制定精确的控制方案。为补偿板形检测大滞后，研发机理智能板形预测控制技术，提高控制精度。 该项目获授权发明专利20项、计算机软件著作权10项，主持制定国家标准2项，发表论文65篇。该项目板形检测分辨力0.2I，板形控制精度4-6I，闭环控制周期100ms，3项技术指标好于国外先进水平（0.5I，8-10I，200ms）。技术装备价格是国外的30%，每套节约投资1000万元。提升了我国冷轧带钢板形测控技术的国际竞争力。 该项目整体技术已应用于鞍钢1780mm五机架冷连轧机和马钢1720mm、河钢1550mm等12套带钢（材）冷轧机，节省投资1.2亿元，近3年新增销售额119亿元，新增利润11.3亿元。带钢（材）板形从普通精度提升到高级精度，用于红旗奔驰奥迪和格力海尔、华为手机和5G设备等高级汽车家电、电工电子板，顶替进口，出口美欧日韩。提升了我国冷轧带钢质量和轧机装备智能化的国际竞争力。

目前，国际流行的冷轧带钢板形测控系统存在的主要问题是：（1）板形仪辊面质量和检测精度不够高。分段压磁式板形仪辊面有缝，可能会压伤和划伤带钢表面。整辊压电式板形仪的传感器分散螺旋布置，不能对横向板形实现同步测量。（2）碳刷滑环式板形信号传输装置，易受摩擦磨损振动和电磁温度等干扰，运行维护困难。（3）整辊式板形仪存在通道耦合问题，影响检测精度。（4）板形分析计算和控制器设计模型都是静态的，不能实现动态预报和解耦。（5）板形控制建模的智能程度和计算精度低，影响控制系统性能。 为打破国外垄断，实现用自主国产板形测控系统装备带钢冷轧机，生产高级冷轧带钢，在国家科技支撑计划、863计划、国家自然科学基金和校企合作的支持下，燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心刘宏民教授团队针对上述科技问题，历时10余年自主创新研制了整辊无线式板形仪和智能板形控制系统，并成功应用于鞍钢1780 mm五机架冷连轧机和马钢1720、河钢1550等12套钢带、铜带、铝带冷轧机组，替代进口，实现了大型带钢冷连轧机板形测控系统的首台套国产化和冷带轧机板形测控系统的规模化应用。

热轧板带材力学性能是用户关注的核心要素，组织性能预报与集约化生产受到普遍重视。然而在整个热轧生产过程中，加热和热轧、冷轧过程中轧件内部组织演变情况处于“黑箱”状态，无法直接测量、观察。想要控制钢材内部的组织，调整、改变其组织和性能，需精确感知轧件内部的信息，需要系统具有模型感知的能力。在工业大数据的数字感知的基础上，基于物理冶金学研究，通过ＡＩ（人工智能）和机器学习等现代信息技术，进一步赋予系统以感知、记忆、思维、学习能力以及行为决策能力等能力。同时基于热轧板带生产过程复杂性和用户个性化定制需求，构建跨系统、跨工序的钢铁工艺质量大数据平台，充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，融合物理冶金学和生产数据实现热轧全流程组织-性能-表面演变的数字孪生。以生产全流程工艺机理为基础，实时分析生产过程工艺、设备参数与产品质量的关系，满足用户的定制化需求并进行质量在线综合评判和异常原因追溯。结合设备过程控制能力给出工艺参数和制备工序流程的优化方案，以数据为基础提高机理不明或复杂工况下的数学模型设定和质量控制精度，通过多工序协调匹配提高产品质量稳定性和生产效率。现阶段，浦项、普锐特开发了在线组织监测与优化系统，实现了一材多品种生产和在线工艺调优；东北大学项目团队则采用人工智能预测了材料组织性能演变，开发了力学性能高精度预测、氧化铁皮控制、工艺逆向优化和钢种归并技术，在产品质量的稳定性控制方面效果显著。

本重点专项总体目标是：以高速精密重载智能轴承、高端液压与密封件、高性能齿轮传动及系统、先进传感器、高端仪器仪表以及先进铸造、清洁热处理、表面工程、清洁切削等基础工艺为重点，着力开展基础前沿技术研究，突破一批行业共性关键技术，提升基础保障能力。加强基础数据库、工业性验证平台、核心技术标准研究，为提升关键部件和基础工艺的技术水平奠定坚实基础。通过本专项的实施，进一步夯实制造技术基础，掌握关键基础件、基础制造工艺、先进传感器和高端仪器仪表的核心技术，提高基础制造技术和关键部件行业的自主创新能力；大幅度提高交通、航空航天、数控机床、大型工程机械、农业机械、重型矿山设备、新能源装备等重点领域和重大成套装备自主配套能力，强有力地支撑制造业转型升级。本重点专项按照产业链部署创新链的要求，从基础前沿技术、共性关键技术、应用示范三个层面，围绕关键基础件、基础制造工艺、先进传感器、高端仪器仪表和基础技术保障五个方向部署实施。专项实施周期为5 年（2018—2022 年）。安排国拨经费总概算约4.5 亿元。

本重点专项总体目标是：突破新型机构/材料/驱动/传感/控制与仿生、智能机器人学习与认知、人机自然交互与协作共融等重大基础前沿技术，加强机器人与新一代信息技术的融合，为提升我国机器人智能水平进行基础前沿技术储备；建立互助协作型、人体行为增强型等新一代机器人验证平台，抢占新一代机器人的技术制高点；攻克高性能机器人核心零部件、机器人专用传感器、机器人软件、测试/安全与可靠性等共性关键技术，提升我国机器人的竞争力；攻克基于外部感知的机器人智能作业技术、新型工业机器人等关键技术，创新应用领域，推进我国工业机器人的产业化进程；突破服务机器人行为辅助技术、云端在线服务及平台技术，创新服务领域和商业模式，培育服务机器人新兴产业；攻克特殊环境服役机器人和医疗/康复机器人关键技术，深化我国特种机器人的工程化应用。本重点专项协同标准体系建设、技术验证平台与系统建设、典型应用示范，加速推进我国智能机器人技术与产业的快速发展。 本重点专项按照“围绕产业链，部署创新链”的要求，从机器人基础前沿理论、共性技术、关键技术与装备、应用示范四个层次，围绕智能机器人基础前沿技术、新一代机器人、关键共性技术、工业机器人、服务机器人、特种机器人六个方向部署实施。专项实施周期为5 年（2017—2021 年）。拟安排国拨经费总概算约4 亿元。

本重点专项总体目标是：突破新型机构/材料/驱动/传感/控制与仿生、智能机器人学习与认知、人机自然交互与协作共融等重大基础前沿技术，加强机器人与新一代信息技术的融合，为提升我国机器人智能水平进行基础前沿技术储备；建立互助协作型、人体行为增强型等新一代机器人验证平台，抢占新一代机器人的技术制高点；攻克高性能机器人核心零部件、机器人专用传感器、机器人软件、测试/安全与可靠性等共性关技术，提升国产机器人的国际竞争力；攻克基于外部感知的机器人智能作业技术、新型工业机器人等关键技术，创新应用领域，推进国产工业机器人的产业化进程；突破服务机器人行为辅助技术、云端在线服务及平台技术，创新服务领域和商业模式，培育服务机器人新兴产业；攻克特殊环境服役机器人和医疗/康复机器人关键技术，深化我国特种机器人的工程化应用。本重点专项协同标准体系建设、技术验证平台与系统建设、典型应用示范，加速推进我国智能机器人 技术与产业的快速发展。

钢水温度是冶金工业非常重要的工艺参数，钢水连续测温一直是冶金行业未能解决的难题。 在本发明前，国内所有钢铁企业和国外绝大多数钢铁企业均采用消耗型快速热电偶间断式测量钢水温度。由于人为因素和热电偶一致性差，难以准确和实时监测钢水温度，生产中不得不提高钢水过热度，从而导致钢材合格率下降，能耗与耐材损耗增加，生产事故率上升，设备利用率降低；温度信号不能参与自动控制。 国内外关于钢水连续测温的研究，几十年来，主要集中在铂铑热电偶加保护管方面；但因铂铑热电偶昂贵，测温成本高，企业难以承受而未能推广应用。为此，各国科技工作者一直努力探索钢水连续测温的新方法、新技术和新理论。

主要目标： 开发出钢铁企业环境下无线传感网络的应用模型；研制适合钢铁企业的高可靠、智能化 RFID 数据集中器；研制融合多协议、异构数据源的无线网关；开发出一套基于物联网的、面向钢铁企业生产物流和废弃物循环利用的监控系统，并完成在沙钢集团的示范应用。 主要内容： 钢铁企业物质流标识和数据采集技术研究 根据钢铁环境物质流（原材料、在制品、成品、废弃物、运载工具、称量工具等）的形态、所处的温度环境、电磁环境的不相同，选择适合钢铁生产物流和废弃物循环利用的射频标签（RFID），开发适应冶金恶劣环境的高可靠、智能化的RFID数据集中器，具备物料位置智能识别、RFID数据容错纠错、嵌入式RDB。RFID读取率达到98%，识别正确率达到100%。 开发现场总线、工业以太网到无线传感网络的数据接入网关，网关至少支持Profibus DP, Modbus RTU, WIA-PA(Zigbee)通讯协议， 端-端协议转换时间小于10ms。 钢铁生产环境下无线传感网络的构建和应用技术研究 针对钢铁企业高温、高震动、强屏蔽等恶劣环境，研究无线传感网络的信道建模技术，建立面向钢铁企业的无线传感器网络建网技术和设计规范。针对钢铁企业高温、高振动、强屏蔽环境，研究无线传感网络的链路质量问题，开发出钢铁企业环境下无线传感网络的应用模型，提出一套面向钢铁企业的无线传感器网络技术建网技术和设计指南。 基于物联网的生产物流和废弃物循环利用的动态跟踪和调度系统开发 以轧钢卷板生产中的钢铁在制品、制成品、原材料、生产工具等物质流为监测对象，基于 WIA/ZigBee节点模块、RFID 标签、条码、3G网络、移动式数据采集器以及物联网数据集中器构建基于物联网的生产物流动态跟踪系统，对卷板生产过程物质流实现实时跟踪管理。实现生产物流和废弃物循环利用的动态跟踪系统与ERP、EMS系统的融合，支持生产物流和废弃物物流数据的显示、报警、检索、报表；支持 HTTP、SOAP远程访问接口；支持基于WEB的远程数据发布；支持20客户端并发访问。 在江苏沙钢集团建设示范工程