音声大規模モデル、超リアルな合成技術、全二重対話能力、エッジモデルデプロイメントを基に、ロボットとのリアルタイム対話がより生き生きとして親しみやすくなります。

言語大規模モデル + RAG（Retrieval-Augmented Generation）を活用し、企業専用の業務知識ベースを構築。これにより、正確なマーケティングトーク、業務相談やガイド、展示説明をサポートし、情報伝達がより効率的かつ直感的になります。

マルチモーダル大規模モデルに基づき、マルチチャンネルでの情報処理能力により、人間とロボットのインタラクションがより快適で容易になります。音源定位、顔認識、リップリーディングアルゴリズムを統合し、騒がしい環境や高ノイズのシーンでも96%の正確な音声拾音、99%の顔認識率を実現します。

動作大規模モデル（ActionGPT）に基づき、音声指示や意図に応じて、エンドツーエンドで自然なヒューマノイド動作を生成し、軽作業のタスクを実行します。

HIMUS（High-performance Multimodal mapping System）3D-SLAMアルゴリズムとVectorFlux制御アルゴリズムに基づき、低遅延・低ドリフト性能を実現し、複雑で変動する動的環境下でL4レベルの自律移動をサポートします。

高信頼性・軽量化された超高充填率巻線技術を用いた量産型自社開発の統合関節は、最大ピークトルク512Nmを発揮し、優れた動的性能と数千時間にわたる安定した運転をサポートする関節の信頼性を提供します。

RTMOF（Real-Time Robust Motion Framework）非線形モデル予測制御および強化学習アルゴリズムと、高効率な動的計画エンジンを組み合わせることで、全局的に最適な軌道を迅速に生成し、運動戦略を継続的に最適化します。高い耐干渉能力を備え、不確実な環境でも機敏かつ信頼性の高い移動を実現し、柔軟に対応します。

360°レーザーレーダー + 6台の高解像度カメラを融合した感知により、全方位の視界を確保し、盲点をなくします。オープンセットのセマンティック情報と組み合わせて、動的・静的なセマンティック環境およびターゲットの同時構築をサポートし、インテリジェントな障害物回避を実現します。

業務層/システム層/ハードウェア層の3層にわたる安全監視システムにより、計算センターと安全センターが相互に主従バックアップの冗長構成を採用し、安全センターからアクチュエータへの二重制御経路を実現し、PLdレベルの安全保護を提供します。

リモコン、スマホ、パソコンの複数プラットフォームでの操作に対応。

多機能待機ステーションは、運搬、待機、充電をサポートし、人的介入の頻度を減少させます。

バッテリーの迅速交換および充電の2種類のエネルギー補充方法に対応し、さまざまなシーンのニーズに適応します。