针对复合机器人平台（多模态、多自由度、动态环境适应等特性），主导通用具身算法设计，包括人机交互（意图理解、自然协作）与多技能运动和操作（物体抓取、精细操作、长程任务规划）等核心技术，提升机器人对未知环境的适应性与任务完成效率
研发机器人的通用算法和系统架构，包括 - 数据层：设计多模态数据（视觉/触觉/语言等）的高效获取、清洗、标注与增强方案
- 算法层：研发运动控制策略（轨迹跟踪、全身协调控制、柔顺控制）、多任务决策、VLA模型（任务分解、意图推理）等核心算法
- 工程层：优化模型轻量化（蒸馏、压缩、量化）与部署适配（边缘端/云端），确保算法在真实机器人硬件上的实时性与鲁棒性
与机械设计、传感器、仿真等团队深度协作，推动算法在真实场景中的验证与迭代，支撑下一代具身智能系统的落地应用