项目团队根据当前的行业现状和未来的市场趋势，提出创业项目：电动汽车动力电池智能化柔性拆解方案。解决方案的主要产品优势包括以下三个方面：1. 针对不同型号不同品类的电池包与电池模组实现高柔性化三维重建。使用双目结构光相机与工业RGB相机获得高精度的局部点云数据，并根据iGPS和激光雷达获得的全局定位数据，对局部多云进行拼接注册，获得完整高精度的三维数据以进行三维重建。2. 针对不同磨损与形变的电池包与电池模组实现柔顺力位拆解。团队开发了搭载六维力传感器的拆解工具，根据导纳控制和阻抗控制，实现对废旧电池的高效率低损耗拆解，最大程度保留电池内的贵重元素和控制有毒液体，提高经济性和环保性。3. 根据数据管理采集系统和机器学习系统持续优化拆解方案。本团队开发了完整的数据采集管理及学习系统，对测量、建模、拆解、分类等全工序进行完整的数据采集与管理，并将采集数据与拆解结果等后续数据输入学习系统，持续迭代优化拆解方案，提升拆解效率与能力。

该项目涉及由橡胶（EPDM）制成的密封产品。潜在的合作旨在涵盖以下至少一个方面：1. 提高橡胶复合材料的可持续性。这可以通过用天然或回收材料替代化石来源的单一成分来实现，或者通过橡胶材料本身的专用回收方法（例如脱硫）来实现。2. 改性橡胶材料以增强其技术性能。例如，这可以针对橡胶复合材料的重量（使用轻质成分）。还可以考虑使用能够改变表面（设计、替代涂层等）的添加剂。3. 为密封产品增加附加值。这可以通过添加新组件（例如柔性电子元件）来实现。可以考虑使用活性或惰性成分。作为新功能，可以考虑在产品中增加照明、将其作为传感器使用或设置可移动的活动部分。

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。