韩东明自然语言处理技术赋能机器人制造升级 科技成果转化在苏州申翰结出实效

（文/蒋依）继2024年中科胜创科技成果转化平台将韩东明两项智能机器人技术列为重点转化实施项目后，相关成果已在产业端展现强劲动能。苏州申翰智能机器人有限公司通过平台引入的“基于自然语言处理的智能机器人功能需求分析系统V1.0”经过半年多落地实践，成功破解传统人工需求分析的效率瓶颈，成为企业加速产品迭代的核心引擎。

作为国内智能机器人领域的创新型企业，苏州申翰此前长期面临需求分析环节的痛点：人工梳理用户反馈、技术文档等非结构化数据耗时长达数周，且信息遗漏导致的研发偏差率较高。自引入韩东明技术后，该系统通过自然语言处理（NLP）与深度学习模型，实现了从数据采集、语义解析到需求聚类的全流程自动化。

根据苏州申翰公布的数据，在最近一次产品功能升级过程中，该系统展现出强大的数据处理效能。面对短时间内涌入的数千条用户反馈，系统依托自然语言处理技术快速完成信息梳理，将原本需要数日的人工筛查工作压缩至极短时间窗口内完成。更关键的是，系统通过智能关联历史项目数据与行业趋势动态，为研发团队构建了立体化的决策支持体系。这种技术赋能使技术预研阶段的资源投入效率获得质的飞跃，产品研发周期呈现显著缩短趋势，为快速响应市场变化提供了关键技术支撑。

据了解，韩东明作为该技术的研发者及转化实施项目总技术指导师，全程深度参与技术适配与场景优化。他指出：“从实验室到生产线的跨越，需要持续迭代技术与产业需求的契合度。我们正在拓展多语言处理、跨模态数据融合等功能，以适配更多复杂工业场景。”

此次“产学研用”的深度协同，不仅验证了自然语言处理技术在智能制造领域的落地潜力，更凸显了科技成果转化对产业升级的撬动作用。随着更多前沿技术从平台走向车间，我国智能机器人产业正加速向“精准化需求定义—高效化研发生产—智能化服务升级”的全链条创新迈进。