郑州大学产业技术研究院概念验证中心通过构建全周期标准化服务体系，提供从技术评估到融资对接“七步流程”的一体化支持，形成“一体两翼三驱四化”的生态赋能模式，深度融入“环郑大科创圈”，成为链接创新生态的“连接器”与“赋能器”。以下为研究院概念验证中心部分成果介绍：
一、智能医用红外热成像系统
1.项目背景与入库
项目依托郑州海威光电科技有限公司，由焦战威总工程师带领的跨学科团队承担研发。团队已完成1280×1024分辨率红外热成像原型机的研发与测试，并在康养机构和医院开展应用验证，初步验证了设备的临床价值和市场潜力。但在进入大规模市场推广前，仍面临临床有效性需大样本验证、生产工艺需优化、市场推广模式需创新及行业准入标准需对接等关键瓶颈。项目通过中心常态化征集渠道申报。中心技术评估组依据初筛标准进行筛选，专家组一致认为，该项目直指基层医疗痛点，技术指标领先，且团队具备深厚的工程化背景，是极具转化潜力的优质项目。项目成功入选“概念验证项目库”，并与中心正式签约，验证周期定为2025年1月10日至2025年11月30日。
2. 概念验证实施
本项目的概念验证旨在从技术可行性、产品与场景适配性以及商业前景三个层面开展系统性检验，确保成果具备产业化推广条件。
（1）原型制备与技术可行性验证
核心目标：完成红外热像系统原型机试制，分辨率达到1280×1024/640×480，测温精度±0.2°C；基于Swin Transformer改进网络的智能辅助诊断模型，分类准确率≥90%；在FPGA/ZYNQ平台实现数据采集，传输与实时处理，硬件资源占用率≤25%。
中心赋能：匹配校内精密仪器专家与智能制造领域工程师，协助团队对硬件结构进行可制造性（DFM）评审，优化关键部件的装配工艺。项目团队入驻中心，中心提供专用场地支持。
成果：完成了红外热像系统原型机，分辨率1280×1024/640×480，温度分辨率0.025°C；智能辅助诊断模型分类准确率≥90%，通过测试验证；完成数据采集与实时处理系统，硬件资源占用率≤25%，系统延迟<100ms。
（2）产品与场景体系验证——“先免费试用”机制深化
核心目标：在康养机构/社区医疗点以及大型医院完成应用试点，累计收集并标注红外图像样本，支持大模型再训练；云平台实现多端互联互通（医院HIS系统、医生端与远程诊室），稳定运行时间不低于1000小时。
中心赋能：中心利用其“环郑大科创圈”的生态网络，牵头与2家医院及5家康养机构/社区医疗点达成合作。在此环节，中心创新性地推动实施了 “先免费试用，后付费转化” 模式。
成果：在健康机构/社区医疗点及大型医院完成应用试点，收集样本数据，支持大模型训练与验证，并完成第一轮数据集训练。
（3）商业前景验证
核心目标：提供不少于2套设备的免费检测服务，覆盖≥10000人次健康筛查；项目验证期内实现预期经济收入≥200万元，并建立技术许可、作价入股与产品推广相结合的成果转化路径。
中心赋能：在中心举办的成果推介会上，项目向多家投资机构及医疗器械经销商进行展示。中心协助团队与潜在战略投资者洽谈。协助团队对验证期间产生的算法优化、云平台新功能进行知识产权布局。
3.验证总结
本案例是研究院概念验证中心特色模式成功实践的典范：
流程体系化（一体）：从精准筛选到分阶段验证，再到转化衔接，全流程制度化、模板化管理，保障了项目高效、规范推进。
资源协同化（两翼三驱）：中心的“专家翼”与“资金生态翼”有效联动。以临床需求与市场场景驱动验证方向，以生态平台驱动资源链接，以机制创新驱动风险共担，形成了强大的支撑合力。
服务增值化：中心提供的服务远超传统验证，覆盖了工艺优化、临床设计、商业模式验证、法规咨询及融资对接等多元化增值环节，显著提升了成果的产业成熟度。
4.项目进程
该项目通过研究院概念验证中心的全周期赋能，已成功跨越从实验室成果到产业化应用的关键阶段。依托郑州海威光电科技有限公司作为产业化基地，智能医用红外热成像系统实现了稳定量产与技术定型。
在市场应用层面，系统已率先在郑州市第九人民医院、河南中医药大学第三附属医院及多家专业体检机构落地部署，覆盖中医诊疗、疼痛筛查及健康评估等多元化临床场景，累计服务案例持续增长，验证了产品的临床实用价值。目前，团队正积极推进第二类医疗器械注册证的申报工作，标志着项目已步入产品合规化与规模化推广的最后冲刺阶段。二、基于AI的烟草销量预测系统
二、基于AI的烟草销量预测系统
1.项目背景与入库
该项目由郑州大学薛琦教授团队研发，由济源市烟草公司牵头，聚焦传统烟草病害识别依赖人工、效率低、响应慢等痛点，研发“智能烟草病害识别技术”。项目构建了包含10343张图像的烟草病害图库（覆盖20余种常见病害），通过优化YOLOv5深度学习算法并适配Android平台，实现多数病害识别召回率超90%、单样本识别耗时约200ms。同步开发“烟草病害一扫通”APP，集成拍照识别、语音病害手册、专家问答等功能，已完成部署测试，获2项软著及2篇EI论文。经区域试点验证，系统可辅助烟农及时防治，有效降低病害损失，具备良好的推广应用价值。该项目通过中心常态化征集渠道申报，经技术评估与专家组评审，被认定为极具转化潜力的优质项目，成功入选“概念验证项目库”并正式签约启动验证。
2. 概念验证实施
本项目的概念验证旨在从技术可行性、产品与场景适配性以及商业前景三个层面开展系统性检验，确保成果具备产业化推广条件。
（1）技术可行性验证：
完善烟草病害图像数据集，新增靶斑病、除草剂药害等病害图像及配套资料，确保数据集涵盖 20 余种常见病害，图像总量不少于 10500 张，数据标注准确率≥95%。
基于剪枝优化的 YOLOv5 算法模型，在 23 种烟草病害识别中，除角斑病外其余病害召回率≥90%，通过对比测试验证模型在 Android 平台与电脑端的稳定性（单样本耗时差异≤20ms）。
完成 “烟草病害一扫通” APP 功能优化，实现微信注册审核、语音播放、专家问答等核心模块稳定运行，软件崩溃率≤0.5%，页面响应时间＜1s。
（2）产品与场景体系验证：
在≥10 个村烟田试点、≥3 家基层烟草技术服务站完成应用验证，累计收集烟农使用反馈≥500 条，标注新增病害图像样本≥400 张，支持算法模型迭代优化。
APP 后台系统实现数据稳定存储与交互，与专家端、烟农端互联互通，连续稳定运行时间不低于 1500 小时，数据传输准确率≥99%。
（3）商业前景验证：
提供不少于 5 套 APP 授权的免费试用服务，覆盖≥2000 亩烟田，服务烟农≥1000 人次，收集病害防治效果数据≥300 组。
项目验证期内通过试点推广实现预期间接经济收益（烟农减损）≥100 万元，建立 “试点示范 + 技术培训 + 区域推广” 相结合的成果转化路径，形成可复制的推广模式。
3.验证总结
本案例是研究院概念验证中心特色模式成功实践的典范：
流程体系化（一体）：从精准筛选到分阶段验证，再到转化衔接，全流程制度化、模板化管理，保障了项目高效、规范推进。
资源协同化（两翼三驱）：中心的“专家翼”与“资金生态翼”有效联动。以产业需求与市场场景驱动验证方向，以生态平台驱动资源链接，以机制创新驱动风险共担，形成了强大的支撑合力。
服务增值化：中心提供的服务远超传统验证，覆盖了工艺优化、产业设计、商业模式验证、法规咨询及融资对接等多元化增值环节，显著提升了成果的产业成熟度。
4.项目进程
自项目启动以来，在研究院概念验证中心赋能下，项目已进入“技术优化与试点推广”阶段，加速构建商业闭环。核心产品“烟草病害一扫通”APP及算法已完成济源烟田验证，正以“免费试用+技术培训”模式在河南济源、许昌、南阳等核心烟区推广，覆盖不同生态类型烟田。同时，积极对接智慧农业政策，申报省级科技成果转化项目，参与制定行业技术规范。
作为项目“合伙人”与“加速器”，研究院提供研发物理空间与孵化支持，协助链接省级烟草合作社、农资企业等产业资源，联合打磨商业模式，在市场运营、政策申报等方面提供前置指导，并通过“资金生态翼”对接早期投资，以“财政+市场”双轮驱动降低推广成本，推动项目从实验室成果向“新农具”加速转化。
该项目的快速落地，不仅验证了研究院“概念验证+孵化加速+资本助力”模式的可行性，也为后续深化“环郑大科创圈”产学研合作树立了典型范例。
三、联系我们
为遴选具有前瞻性、引领性的早期创新项目，加速科技成果实现产业化和商业化，中心常态化征集各类验证项目。
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