核心技术能力
深度融合AI、机器人、传感器技术，打造工业智能化解决方案
图像识别与计算机视觉
用于缺陷检测、目标识别和图像数据分析。面向科研项目实现实验数据可视化与分析，应用于巡检机器人缺陷检测与安全监控，支持文书图像处理和多模态数据识别
雷达与传感器数据处理
支持多种雷达及传感器数据采集和处理。激光雷达、毫米波雷达数据解析，支持工业检测与环境感知，提供高精度测量与实时数据反馈
多传感器融合
融合图像、雷达、温度等多源信息，提高识别精度。实现机器人巡检环境感知与动态避障，支持科研实验数据多模态处理，提升系统智能分析准确率
AI智能分析与异常识别
自动化判断、预警和分析。科研数据处理与结果推理，工业/园区异常事件检测，智能体知识推理与业务流程自动化
路径规划与导航算法
无人车与机器狗自主路径规划。复杂环境下的巡检路线优化，支持多机器人协同调度，提供安全、高效的巡检方案
自动导航与动态避障
机器人自主导航并实时避障。ROS系统实现动态避障与导航，保证巡检与工业操作安全可靠，提供移动机器人完整控制闭环
科研算法工程化与优化
将科研原型转化为可复用工程代码。模块化、可复现代码重构，模型推理性能优化与部署，支持科研成果转化与试点项目落地
智能体（Agent）构建与任务自动化
角色化Agent执行流程任务。合同审查、案件分析、科研辅助，自动化处理重复任务降低人工负担，知识沉淀与经验复用提升组织能力
AIGC文书生成与数据可视化
自动生成文书、报告与分析可视化。面向律所、企业或科研场景，支持多模态数据输入（文档/图片/语音），自动生成标准化报告与分析结论
核心技术栈
我们专注于 AI 深度学习、机器人自主巡检与行业智能体系统，提供从算法到工业落地的端到端技术能力
AI 技术栈
PyTorch / Transformers
支持模型训练、微调、蒸馏及多模态处理，覆盖科研与工业场景
ONNX / TensorRT
模型加速与量化部署，提升推理性能并优化边缘侧设备
OpenCV
用于图像处理、视觉检测、识别与实时计算
AIGC 与大模型
支持文书生成、代码生成、多模态问答与行业大模型私有化部署
机器人技术栈
ROS / ROS2
机器人控制、通信、导航与任务调度的核心框架
SLAM
用于室内外定位、建图、路径规划与动态避障
多传感器融合
融合激光雷达、深度相机、IMU、GPS 等，实现高精度环境感知
嵌入式系统
支持 Jetson / ARM / 工控机等平台的模型部署与边缘推理
行业智能体技术栈
RAG（检索增强生成）
构建高准确度法律、工业、科研等行业问答系统
Agent 智能体框架
自动执行任务、流程协作、文书生成与自动化工作流
Milvus / Neo4j
向量数据库与知识图谱，用于知识存储、语义检索与关系推理
企业系统集成
可与现有 OA、档案管理、工业设备数据系统深度对接