本项目聚焦建筑施工行业的数智化升级，基于力学仿真与机器学习融合技术，开发面向施工全流程的智能决策平台。核心突破打桩工艺优化算法，通过实时数据驱动实现施工参数的动态调优。项目依托实体工程合作伙伴构建了完整的”算法研发-现场测试-应用反馈”闭环体系，在工艺差异化细分领域形成技术壁垒。目前已完成打桩智能辅助系统的原型开发，正逐步扩展至基坑支护、混凝土浇筑等更多施工场景，推动传统建造向智慧建造的转型升级。

该系统由多类人工智能硬件传感器、摄像头、显示器及多类识别器、微型电机、机械机构等协同运作，技术含量高达 90%以上。采用人工智能软件技术模拟法、工程学方法、深度学习、工业 4.0、机器人、认知计算机和机器学习、机器视觉、模糊逻辑、云计算、互联网、物联网、区块链、多层体系结构、专家系统、大数据实时分布式高容错计算分析系统等技术，并采用自主开发的经过几百万次验证的数百种指标和设计方法模型。这是人工智能首次全面深度地应用于美国生物制药高端装备，用于传统人工极难或根本不可能操作的工艺，大幅改善和提高了效率，提升幅度超过 50%。该系统采用云架构设计开发，能够兼容多种传统控制系统并提供接口，确保现有控制系统能够轻松导入与整合。

本项目构建了面向工业机器人加工的全流程数字孪生系统，通过整合加工动力学建模、刀具磨损预测、多轴协同控制等核心算法模块，实现”加工前仿真优化-加工中实时监控-加工后评估迭代”的闭环智能生产体系。系统已攻克动态误差补偿、多源信号融合诊断等关键技术，在精密制造领域展现出显著的工艺优化潜力。研发团队汇聚德国顶尖科研机构的技术力量，目前正推进产学研合作，致力于为智能制造提供高精度、可预测的数字化解决方案。