技术体系
我们的技术能力分布在六个方向，既有软件侧的工程能力，也有硬件侧的具身智能能力，两者通过“软硬件协同”形成闭环。
- 人工智能算法：大模型应用、计算机视觉、自然语言处理、强化学习
- 机器人运动控制：人形、四足、轮式、机械臂的运动控制算法
- 机器视觉感知：识别定位、抓取引导、环境感知
- 软件研发与工程化：AI应用界面、数据可视化、企业级Web应用
- 软硬件协同：软件定义硬件，硬件验证软件
- 智能自动化工具：先用AI改造自身流程，再把工具产品化
为什么坚持自研
- 可控：核心算法与工程体系掌握在自己手里，不受单一供应商限制
- 可改：客户场景千差万别，只有自研才能快速适配
- 可沉淀：每一次项目经验都能回流到技术栈，越做越强
关于“多形态”
我们不追求“一套算法通吃所有形态”。每种机器人形态的物理特性、控制频率、感知需求都不同，因此我们针对每种形态深入研究专属算法，并通过统一的工程规范保证可维护性。
两条主线：具身智能与 AI 产品
我们的技术不是孤立的能力清单，而是两条互相支撑的主线：
- 具身智能（机器人核心算法）：人形、四足、轮式、机械臂的运动控制与视觉感知，是这个赛道最硬的技术门槛。我们针对每种形态深入研究专属算法，并以统一工程规范保证可维护性。
- AI 产品（数字员工与 AI 交付）：把大模型能力做成员工每天能用的工具（本地优先、数据不外流），并把交付过程做成可评测、可验收的工程体系。
两条主线共用同一套底座：模型编排与评测、本地执行与数据边界、工程规范与交付流程。硬件侧验证软件，软件侧反哺硬件，形成"软硬件协同"的闭环。
想了解产品形态：AI 数字员工工作台 晟功智能 Harness；企业 AI 交付操作系统 晟功智能 FDE Studio。