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。

本项目由国际知名高校教授领衔，带领一支汇聚了人工智能领域高端人才的创新团队。核心研发成员拥有深厚的AI算法与硬件系统整合能力，覆盖机器人平台的全链条技术开发，能够为多种应用场景提供定制化商用解决方案。项目获得国家级重点科研计划的支持，是推动智慧城市与可持续发展领域战略布局的重要力量，得到了政府部门的高度关注。现阶段，团队的技术成果已成功应用于大型智能清扫车辆、远程操控装备、智慧交通管理系统以及智能感知平台等多个实际场景，展现出良好的市场前景和应用潜力。

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。