专注于研发先进的人工智能和机器人技术，以推动农业领域的智能化进程。团队开发了新一代智能农业机器人系统，能够精确地喷洒田间杂草，大幅减少除草剂的使用量。团队已建立了适用于多种作物的杂草检测模型、无人自主导航系统，并实现了机器人集群的控制，且已在小型和中型机器人平台进行实地测试。团队核心成员均具备机器人及智慧农业领域的丰富经验。目前，项目已完成高技术成熟度的概念验证，并正在寻求投资，计划在浙江地区实施。

自由活塞式发动机驱动型发电机是一种新型的能量转换装置，具有结构简单、热效率高、排放低、多燃料和多燃烧模式的潜在优势，在未来具有广泛的应用前景，适用于新能源汽车、孤岛发电、船舶和潜艇等多个领域。团队当前的研究方向是深入探索零碳燃料的利用，特别关注氨氢融合这一前沿技术。研究将涵盖多个关键环节，包括双燃料喷油器与高压供油系统的精密设计、喷雾燃烧流体特性的实时在线监测与诊断等，旨在推动技术创新并促进成果转化与应用。项目的核心目标是解决燃料喷射和能效优化中的关键技术问题，提出氨氢融合喷射、高压供油系统及喷雾燃烧反馈机制的优化设计方案，以提升系统的稳定性和效率。

由于自动驾驶功能的日益复杂及AI算法的集成，车载芯片的计算效率需要进一步优化。该团队的解决方案是专注于特定数据类型的量化，并基于FPGA进行实现。在软件方面，涉及编译器和程序库的支持；在硬件设计方面，需要针对数据类型设计基础计算库，并优化并行计算。项目目前处于原型阶段，由教授负责编译器开发，团队成员负责数据分析和平台搭建。项目的难点在于如何确保安全性，同时进行数据量化、自动化混合精度编译代码，并提供相应的硬件支持库。由于项目涉及软件开发、硬件设计及工具链的整个流程，工作量庞大且技术难度较高，团队希望通过平台寻找合作的公司和高校。