1月14日，江苏省技术产权交易市场海洋可再生能源行业分中心（下称“行业分中心”），聚焦“工业生产多源异构数据智能感知与融合体系构建”“工业生产边缘侧时序类自适应控制算法的开发”“工业云边协同能效优化大模型与双向协同技术研发”与“工业生产多能源管理预测与调度算法开发”四项核心需求，组织江苏昆仑互联新能源集团有限公司（下称“昆仑新能”）分别与南京工业大学、南京信息工程大学、哈尔滨工业大学三所高校开展线上供需对接会。昆仑新能钢铁事业部总工徐志海、研究院AI能效开发部经理张煜东、研究院算法开发工程师孔富晨，南京工业大学薄翠梅教授，南京信息工程大学贺伟教授，哈尔滨工业大学研究员刘欢、胡睿晗，行业分中心业务经理徐杰、单雨濛出席本次活动。

会上，昆仑新能张煜东详细介绍了企业发展定位与核心诉求。企业专注于新型储能和数字能源方案，业务涵盖钢铁能效优化、工商业光储电站和固态电池材料研发。当前在业务推进中面临四大明确技术瓶颈：一是控制算法依赖炉膛温度等单一数据调节，未融合煤气压力、热值等多元数据，导致调节频繁、抗干扰弱、运行不稳；二是热风炉控制系统受煤气成分波动、环境温度变化等工况扰动影响运行不佳，需开发自适应工况变化、能耗最优的控制算法；三是对标头部企业融合行业机理与数据驱动的大模型产品，为将相关技术应用于钢铁能效优化项目；四是针对钢铁企业需量高、基本电费高、风电占比高、用电成本高的痛点，为通过负荷需求预测、储能充放电策略等降低成本、提升能效。

三所高校的专家团队分别与企业就四项核心需求进行了靶向对接和回应。南京工业大学薄教授团队，携流程工业智能化控制系统、工业AI与大数据分析平台等成熟技术成果，适配多行业能效优化、安全管控等需求，提出能量优化模型解决方案，并邀请企业到校深化交流。南京信息工程大学贺伟教授团队，针对企业控制算法需求，推介弱激励条件下实时参数识别算法等核心成果，其技术可适配负载波动场景下的工业设备稳定调控需求，双方明确将细化技术指标与应用场景。哈尔滨工业大学刘欢、胡睿晗两位研究员结合各自团队研究方向展开介绍：刘欢团队凭借传感器数据处理、大模型融合技术，可为钢铁能效优化提供数据感知与状态监测支撑；胡睿晗团队依托数字孪生、工业软件研发成果，在数字孪生、工业软件研发等方面成果显著。后续校企双方将围绕技术指标与应用场景开展针对性研讨。

此次线上供需对接活动，聚焦昆仑新能四项核心技术需求，联动三所高校的科研力量，围绕企业实际需求开展精准匹配。后续，行业分中心将持续跟踪项目进展，全程做好服务保障，助力双方深化产学研合作，推动技术成果加速转化，为新型储能和数字能源领域的技术革新注入新动能。