把材料研发
放进可理解
的项目图谱

形成多机理柔性触觉传感器研究成果，包含挑战杯、论文和专利等公开成果线索。

• 完成磁电式、压阻式、压电式、摩擦电式、电容式五类柔性传感器开发与测试。
• 覆盖薄膜图案化、FPC、纱线式、纺织品嵌入式集成和 3D 打印等制造路径。
• 使用 Python 与 PyTorch 搭建识别模型，完成数据清洗、标注、训练与调优。
• 统筹材料、纺织、电子硬件、算法和软件之间的跨学科协作。

推进多类特殊面料从样品验证走向产品交付，相关公开案例会按授权边界逐步补充。

• 将品牌和产品需求转译为材料标准、供应商协作任务和打样验证要求。
• 围绕专业运动场景，拆解功能面料在减阻、速干、支撑和穿着体验之间的平衡。
• 探索传统材料与现代运动服饰场景之间的工艺适配。

形成材料、硬件、服装结构和验证标准之间的协同开发方法，可复用于后续智能产品线。

• 将控温精度、响应速度、续航、耐洗和舒适性转化为多维验证指标。
• 识别柔性加热、传感控制、通信延迟和服装工艺之间的关键工程边界。
• 协调材料、柔性电路、加热模块和交互功能在穿戴结构中的适配。

AI 工具已进入团队日常协作场景，公开页面仅展示非敏感方法，不展示内部系统、原始数据和管理细节。

• 将分散业务知识整理为可检索、可训练、可维护的知识结构。
• 围绕不同 AI 工具能力组织分层培训，帮助团队建立稳定使用习惯。
• 建立问题库和反馈机制，持续优化知识命中率、回答准确性和业务可用性。