负责将各类主流AI模型（如CNN、Transformer、LLM、VLM等）部署到机器人端侧芯片，并进行极致的性能调优
深入理解芯片硬件架构（如NPU、GPU、DSP等），利用其特性（如稀疏计算、专用指令集）实现模型的高效推理，显著提升推理速度和能效比
主导并实施模型的量化（INT8/INT4/混合精度）、剪枝、蒸馏等压缩技术，在保证模型精度损失可控的前提下，大幅降低模型体积和计算开销
跟踪业界最新的模型架构（如LLM, VLM）和端侧加速技术，探索其在机器人场景下的应用可行性，并解决落地过程中的核心技术难题