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。

本项目构建了面向工业机器人加工的全流程数字孪生系统，通过整合加工动力学建模、刀具磨损预测、多轴协同控制等核心算法模块，实现”加工前仿真优化-加工中实时监控-加工后评估迭代”的闭环智能生产体系。系统已攻克动态误差补偿、多源信号融合诊断等关键技术，在精密制造领域展现出显著的工艺优化潜力。研发团队汇聚德国顶尖科研机构的技术力量，目前正推进产学研合作，致力于为智能制造提供高精度、可预测的数字化解决方案。

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。