新国大苏研院李正国教授团队研究成果在国际顶尖期刊《自然》子刊杂志发表
从2012年摩擦纳米发电机（TENG）的发明开始，该技术逐渐在微纳能源、自驱动传感、蓝色能源和高压电源的领域中展现了空前的应用前景。其原理是通过摩擦起电和静电感应的耦合效应，有效地将外界的机械能转化为电信号，具有成本效益高、制作简易和材料选择性广等优点。摩擦纳米发电机技术的这些优点使得它能够与各种制造技术相结合，进而可以实现大规模、低成本和自供电的地板传感器。与此同时，在过去几年中我们见证了人工智能（如机器学习等）的蓬勃发展以及其在数据分析中的杰出能力（如提取隐藏于传感器信号中的各种信息）。所以，为了实现以上所需的地板监控系统，一个重要的思路就是整合摩擦纳米发电机技术、大规模的制造技术和人工智能技术。
根据这样的研究思路，李正国教授团队通过整合自供电的TENG传感技术、大规模的丝网印刷技术以及深度学习辅助的数据分析技术，开发出了一个新型的智能地板监控系统（见图1）。其中丝网印刷技术和TENG传感技术的结合为地板监控提供了一个大面积、低成本和自供电的解决方案。同时，每一片智能地毯都具有独特的电极图案和信号输出，使得他们可以在构建的地毯阵列中并联连接，从而极大简化了信号采集接口和整个系统的复杂度。
图1：基于深度学习的智能地板监控系统：应用场景展示，包括位置感应、运动监测和身份识别等；智能地毯阵列的三维示意图和数据采集以及分析的流程图。图片来源：Nat. Commun.
通过对监测信号进行实时地分析，可以得到使用者在智能地毯阵列上的行走位置、行走时间和运动状态。此外，通过训练后的深度学习模型对监测信号的分析，使用者的身份信息也可以由其独特的行走步态来辨别。在实际应用中，这些监测到的位置信息和身份信息可以用来自动控制相应位置的照明和对应房间的门禁（见图2），从而实现了运用地板的智能监控，为进一步实现智能家居和智能建筑提供新的方向。
图2：智能地板监控系统的实际应用展示。（a）用于身份识别的深度学习训练模型。（b-d）智能地板监控系统的虚拟现实展示：当使用者在位置1时，此时的输出信号用来自动控制灯1的照明；当使用者在位置2时，此时的输出信号用来自动控制灯2的照明；当使用者走过地毯阵列到达位置3时，深度学习模型分析步态信息进行身份识别，进而自动控制相应房间的门禁。图片来源：Nat. Commun.
新国大苏研院的科研工作聚焦前沿技术，与产业发展强关联，与苏州工业园区及地方科技深融入，开展原创性、应用性研究，已建立环境与能源纳米科技、先进智慧医疗技术、大健康生物与食品工程、人工智能研发与育成卓越研究中心，旨在通过产业化用科技赋能区域创新升级。目前，研究院承担各项科研项目100余项，在国际著名期刊发表了700余篇有影响力的科研论文，其中1篇发表在Nature母刊，9篇发表在Nature子刊。
