JDO / EMBODIED INTELLIGENCE TECHNOLOGY

面向汽车与机器人的具身智能技术

极豆 AI 大脑,面向汽车与机器人的具身智能内核。

了解 AI 大脑

极豆 AI 大脑

面向整车协同控制,融合车内、车外与车辆状态。

大脑 · 理解与决策

结合地形、路面起伏与车辆状态,理解情境和任务目标,统筹整车协同。

小脑 · 执行与反馈

承接协同意图,在各域实时执行并反馈状态,支持后续理解与决策。

智驾
行驶策略
底盘
悬架与姿态
座舱
交互与提示
浅灰白三维公共空间,建筑入口前的行人与道路上的白色汽车

一脑多用

汽车与机器人共用基础,按载体适配

分层记忆

任务、经验与长期偏好

自适应推理

按任务调节思考深度

场景预测

后续情境预判

汽车技术积累

为车内交互与任务提供感知、理解和记忆基础。

视觉语言理解 VLM

关联视觉与语言,理解舱外路况、物体、界面与问题。

车载语音与端侧响应

面向车内噪声、弱网与离线条件,让自然表达进入任务流程。

状态与健康相关感知

经授权且数据可用时辅助判断与提醒,不替代医疗诊断。

驾驶员与乘员状态感知

提供驾乘状态与儿童相关感知输入,支持提醒、交互与服务。

多模态融合与上下文理解

关联视觉、语音、语言与车辆状态,形成可用的上下文。

记忆能力

在用户授权范围内保留偏好与任务上下文,让服务连续衔接。

技术体系支撑

模型与算法、运行框架、任务规划、云端接入,共同支撑 AI 大脑的应用。

极豆沧海AI Core

多模态模型与感知算法

关联用户表达与视觉情境。

浅灰白三维座舱中的乘员、亮屏与窗外城市

自然语言

通过自然语言模型,支持语义理解。

视觉语言与感知

结合视觉语言与感知算法,支持图像理解与目标识别。

AIOS

上下文管理与 Agent 运行

通过运行框架,适配不同平台。

面向端侧部署,结合芯片算力与运行条件优化模型推理效率。

浅灰白三维座舱内的实体亮屏,显示地图、媒体与环境组件

运行与上下文

管理任务上下文与历史信息,组织 Agent 调度。

平台接入与适配

结合 API、容器和中间件,接入所需模型与能力。

生成式组件与主题

探索组件生成、主题变化与界面组合。

AI Agent

意图解析、任务规划与工具调用

围绕出行服务与机器人作业,结合场景信息和任务目标,组织多个智能体协同完成任务。

浅灰白三维任务工单,连接对话输入、街道地图与充电工具

意图与需求

在多轮对话中合并需求与约束。

规划与调用

组织任务步骤,按需调用工具和服务,并接收执行结果。

GUI 理解与操作

结合合作方能力,探索界面理解与目标操作。

AI Cloud

API / MCP 接入与模型服务管理

组织云侧资源与业务服务接入,汇集运行反馈并支持持续优化。

浅灰白三维服务空间中的计算机柜、工程人员与运维工作台

模型与知识资源

管理云侧模型与知识资源。

业务服务接入

通过 API / MCP 接入业务服务。

服务运维

  • 应用更新
  • 运行监控

把技术能力
带进真实场景