候选项目库

自研Z-FFR技术路线,针对传统纯聚变能量增益不足、运行稳定性不足等问题:利用轴向强电流产生的洛伦兹力驱动金属套筒高速内爆实现聚变点火,高能中子导入深次临界裂变包层,通过裂变反应将能量放大15倍以上;裂变包层以天然铀、贫铀甚至热堆乏燃料为燃料,铀资源利用率可提升至90%以上并嬗变长寿命放射性元素;系统氚量仅数十毫克级,深次临界设计无临界安全风险;百万千瓦电站造价预计约200亿元、年供电约100亿度。国内唯一Z箍缩聚变-裂变混合堆工程总体商,可用天然铀/乏燃料。国家已批准建设50兆安驱动器装置验证聚变靶技术路线,团队计划2030年前完成技术演示,包括驱动器10秒一次重复频率运行并验证能量增益大于1。

核心技术为柔性波动鳍与矢量泵喷耦合推进的仿生方案:柔性波动鳍靠体态波动产生推力、无高速旋转部件,从物理根源消除螺旋桨射流与尾涡噪声;矢量泵喷补齐速度短板并支持360度偏转推力;异向多稳态柔性鳍可在多稳态间切换、循环寿命突破1万小时,无齿系传动从机械与流体动力学两层面降噪。全球首款"探作一体化"深海机器人"河图"实测:3节航速下辐射噪声86分贝(逼近海洋背景噪声)、沉积物羽状流仅为传统设备1/500、贴底安全距离0.5厘米以内、4节航速续航超72小时、推进效率突破90%,已完成1000米深海实战验证,0-11000米全海深AUV研发启动。自研DEM-CFD耦合算法与"洛书"设计软件覆盖PC1-PC7最高冰级规范、桨叶设计周期由数月压缩至48小时。应用覆盖水利水电检测运维(水库巡检成本由500万元降至70万元、降幅86%,周期由6个月缩至20天)、船舶水下清洗、核电站水下检测、深海采矿与极地船舶配套。

高温超导强场磁体系统——可控核聚变托卡马克装置的“心脏”,在磁场强度、结构紧凑性和系统效率方面具备突出优势,可显著降低聚变装置建设成本。公司不做整座“发电厂”而提供核心“发动机”:计划在未来2-3年(部分报道称3-5年)完成世界首个25特斯拉高温超导环向场磁体,25特斯拉场强有望将托卡马克装置尺寸缩小数十倍,直接冲击聚变能源经济性门槛。技术源头团队2026年1月创造35.6特斯拉全超导用户磁体世界纪录;参与长三角高温超导磁体技术创新联合体路线图发布。应用:磁约束可控核聚变(高温超导托卡马克)及高场超导磁体相关场景。

公司围绕世界模型构建具身智能技术栈:开悟世界模型3.0采用"多模态理解—生成—预测"一体化架构,依托自研混合线性注意力算子与全局状态共享机制实现全链路协同,,架构与英伟达Cosmos 3.0同源。数据侧ACE范式支持一年千万小时级环境式数据采集,汇聚十余万小时真人实景数据与数百万小时真实世界视频。产品包括40亿参数的Kairos-4B端侧具身大脑(无需云端即可驱动机器人完成长程任务)、具身超级大脑模组A1,以及与南洋理工大学S-Lab联合发布的Puffin-World世界模型,应用于家居、零售、巡检、文旅等场景。

技术路线为相变液冷:以氟化液等低沸点工质(汽化潜热100-200kJ/kg)精准送达发热体表面,受热气化吸热后经顶部冷凝器液化自动回流,实现无泵自循环,系统简单、可靠性高,工质高绝缘、泄漏不短路。在海拔4410米"拉索"高海拔宇宙线观测站智算中心无人值守环境下零故障稳定运行近6年,PUE达1.03。产品布局:算力领域具备系统方案设计、核心部件研发到整体冷却设备交付能力,正研发兆瓦级机柜散热模组(自百千瓦级向兆瓦级演进);电气装备领域联合大型变压器制造商推出新型蒸发冷却变压器并逐步应用于电网;同步拓展储能系统、船舶动力热管理场景。

液态金属电池采用液态金属作为电极材料、熔融盐作为电解质,具有理论能量密度高、循环寿命长、安全性好、成本低等优势,是大规模长时储能的理想技术路线之一。公司在液态金属电极材料设计、电池结构设计、系统集成等方面积累核心技术

In-Context Learning端侧自进化路线:让机器人像大模型读懂上下文一样,从人类示范、自身历史交互和环境反馈中快速学会新任务;机器人在端侧保留执行轨迹并自主复盘调整,每次真实执行沉淀为下次执行的经验,无需每个新任务重新采数据、重训练、再部署,把迭代重心从“大规模预训练”转向“真机现场交互”。技术底座:UniAct跨本体统一动作表示(解决不同本体动作空间不兼容)、X-VLA跨本体模型(约0.9B参数实现多真机跨本体泛化,IROS 2025 AGIBOT世界挑战赛操作赛道冠军)、ODEWorld(将上下文时间窗口从几十秒拉长至更长周期)。目标:降低机器人跨任务、跨场景、跨本体的学习与部署成本。

公司以"感知—驱动—决策—数据"全链路自研为核心:Lumi-Dex系列灵巧手覆盖11/17/23主动自由度,23自由度旗舰产品使用寿命超5000小时、指尖间隙小于1.5毫米,搭载全球首创主动散热微型关节模组,温度降低超50摄氏度,可支撑工厂24小时连续作业;Lumi-Tac视触觉传感器较常见平面型产品体积缩小50%,精细任务操作成功率实测提高约20%。通过Ego视频直采与自研数据手套构建"采集—训练—部署—回流"数据飞轮,应用于汽车轨交、3C电子、生命科学等柔性生产场景。

院士领衔具身智能系统,推动机器人系统级智能。技术体系三层:数据采集端自研手持采集设备与多模态ego设备,融合激光雷达、相机、热成像、4D毫米波雷达等多类传感器,通过毫米级时空标定算法完成多源异构传感器融合,单次标定流程控制在10分钟以内,显著提升弱光、烟雾、粉尘等复杂环境的感知稳定性;数据生成端采用Real-Sim-Real闭环,对真实场景与物理资产进行1:1数字孪生重建(多模态3DGS),在仿真中批量生成复杂工况与长尾场景训练数据;决策端依托自研VLM2、CIRL算法与Agent原子技能体系实现环境理解、自主决策与任务执行。一套具身大脑可适配人形、四足、无人车、复合机器人等多种本体,覆盖矿山、工业、园区巡检等复杂室内外场景,以系统交付与数据服务实现商业化。