该项目专注于具身智能的控制系统研发，致力于开发具有自主感知、决策和交互能力的机器人控制技术。系统核心由深度学习和强化学习算法驱动，结合多模态传感器数据（如视觉、触觉、力觉）进行实时环境感知，并基于连续动作空间的优化算法实现精准的运动控制。控制架构采用分布式处理和模块化设计，提升了系统的可扩展性和适应性，支持多种具身智能应用场景，如人机协作、医疗康复和自动驾驶等领域。团队由2名核心成员组成，具备人工智能、机器人学、嵌入式系统及传感技术等多学科背景。技术负责人拥有博士学位，在机器人控制算法领域有5年以上经验。另有1名资深工程师负责系统架构和软件开发。目前项目正在寻求融资。

该项目围绕 “双碳” 战略下的节能减碳需求，聚焦重点工业能耗领域和智慧能源方向，开发了融合云端与边缘端的新一代工业控制系统，并完成多个工程场景的定制化应用。核心成果经专业机构鉴定达国内一流、国际领先水平，获相关技术创新奖项，市场前景广阔。团队由具备专业背景的海归人才、高校专家及行业技术骨干组成，已与多家工业企业、能源企业达成市场化合作意向，并计划建设全国性产学研合作平台。项目以重点区域为起点，辐射全国相关企业，推动技术实用化开发与产品推广，旨在打造以该系统定制化应用为核心竞争力的创新型企业，成为服务 “双碳” 战略的示范主体。

本项目基于人工智能机器学习算法，结合分布摄像头及物联网传感器，实现对场地事件的自动及实时监控。该智能系统能依据后台设定的各类安全标准，完成对目标的识别、跟踪及危险事件的理解，进而判断并生成警报，推送至相关管理人员终端，有效预防场地危险事件的发生。项目涵盖多项先进技术领域，包括先进的机器学习算法、数据加密、数据协作功能开发等，通过知识图谱与神经网络进行实时分析，发现关联事物及事件，并根据事件危险等级向相关终端报警，全面提升场地安全管理的智能化水平。