基于学习的机器人技术是我们利用数据驱动和基于学习的方法来开发、训练和验证机器人系统的服务。除了经典的模仿学习和强化学习之外，我们还支持对基础模型（包括视觉-语言-动作 (VLA)模型和其他开源模型）进行适配和微调，以适应特定的环境和应用。

该服务以仿真优先开发为基础，涵盖了完整的学习生命周期——从数据生成和模型调整到基准测试和在真实机器人上部署——并着重关注稳健性、可重复性和实际应用性。

系统集成与改造专注于将机器人系统引入实际运行环境——包括将现有车辆、机器和基础设施改造为自动化或自主系统。

许多自动化项目并非从零开始。现有的车辆、工作流程和基础设施必须被安全地重新利用、调整和集成。这项服务旨在延长现有系统的使用寿命和功能，同时最大限度地减少中断和投资风险。

控制与优化是我们提供的服务，旨在设计、调整和验证机器人在现实世界约束下的运动和控制，重点在于可靠性、安全性和效率。

我们将经典的控制方法与现代优化和基于学习的技术相结合，采用仿真优先验证，以确保控制策略在部署到真实机器人上时保持稳定和可预测性。

这项服务是为需要在生产环境中实现稳健运行的团队设计的，在这些环境中，安全裕度、动态障碍和资源限制都至关重要。

软件工程和 ROS 2 开发专注于设计、实现和维护强大、模块化和可用于生产的机器人软件。
重点在于开发不仅适用于研究或原型制作的软件，而且在整个部署和运行过程中保持可维护性、可扩展性和可靠性。

我们以ROS 2 为基础，结合现代中间件、硬件加速和简洁的软件架构，为长期机器人系统提供支持。

硬件和嵌入式系统开发涵盖了构建可靠的机器人系统所需的定制电子、嵌入式和硬件组件的设计和实现，超越了现成的解决方案。

机器人系统和智能基础设施通常需要专用硬件来实现传感、驱动、电源管理、安全或集成等功能。本服务支持从早期概念和原型设计到量产硬件的整个项目流程，尤其注重与现代机器人软件栈的无缝集成。

PoC 开发和现场验证侧重于将经过验证的仿真概念和技术理念转化为在真实操作条件下可运行、可演示的机器人系统。

许多项目在前景广阔的概念阶段和实际部署阶段之间停滞不前，原因在于概念验证要么过于实验性，要么风险过高，无法进行现场测试。本服务旨在弥补这一差距，提供可控且安全的概念验证，在不干扰现有运营的前提下，验证项目的可行性、性能和集成潜力。

智能基础设施集成旨在实现机器人系统与其周围基础设施之间的无缝交互。该服务并非将机器人视为孤立的机器，而是将它们与建筑物、设施和运营系统连接起来，从而实现协调、安全和高效的运行。

该服务专为机器人必须与门、电梯、门禁系统、安全系统和设施自动化系统进行交互的环境而设计，例如工厂、仓库、医院和公共建筑。

在许多情况下，系统级的感知和智能功能应该集成到基础设施中，而不是每个机器人上。将共享传感器或控制点集成到环境中，比为集群中的每个机器人配备冗余传感器更稳健、更经济高效且更易于维护。我们的方法明确评估了这种权衡，并设计出能够平衡集群复杂性、基础设施能力和长期运行效率的解决方案。

网络与通信工程专注于设计、保护和优化低延迟、高可靠性的通信基础设施，以服务于在严苛环境下运行的机器人系统。

现代机器人技术依赖于稳定的网络——不仅用于控制和感知，还用于远程访问、可视化、协作和安全操作。