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。

该项目为一款专注于机器人仿真教学与工业应用的软件平台，广泛应用于多个国家的高等院校、职业教育机构以及企业培训场景中，尤其在嵌入式模块开发方面具有显著优势。平台结合三维建模、动画模拟与多媒体技术，采用交互式仿真方式，集成了丰富的行业案例和广泛的机器人模型库，具备良好的扩展性和实用价值。研发团队由多位长期从事机器人仿真技术研究的博士和硕士组成，具备深厚的技术积累。目前该软件已在多个教育与工业应用场景中落地实施，并在中外多家高校与企业形成实际应用案例。项目已完成初步投入，并正在寻求进一步的资金支持，以推动产品优化和市场拓展。

该项目基于传统超声波探测技术，结合创新性的测距与测角功能，在保有优异距离探测精度与环境适应性的基础上，可实现近距离障碍物的三维定位与轮廓测量，输出致密3D点云数据。传感器产品具备广泛应用潜力，可覆盖智能出行、工业自动化、无人系统及智慧生活等多个领域。项目团队拥有丰富的传感器设计、制造与应用开发经验，具备先进的系统研发与工程化落地能力。当前项目处于前期方案研究阶段，正在寻求科研单位、高校及潜在合作伙伴共同推进研发与应用转化，同时欢迎关注项目发展的投资机构交流洽谈。