FPGA是可编程芯片，在处理海量数据时，充分发挥其高速并行的优势，计算效率更高，可充当数据中转、数据协议转化、数据预处理的主力。

SoC芯片同时拥有CPU核、BPU核、图像编解码模块等优势，负责数据融合、目标感知、控制跟踪等任务，FPGA和SoC之间采用高速数据接口协议，从而实现高能效异构计算硬件。

边缘计算硬件平台，由于芯片本身的资源限制，难以承载通用的服务器端模型和太大的参数，在算法移植时需要对模型从“训练、模型转化、芯片上推理”三个方面进行模型优化处理，在训练端进行网络层近似、裁剪神经网络，在芯片内部将浮点转换成定点运算等，以此降低模型对芯片运算资源的消耗，从而实现算法加速。

由于单一的传感器都各有优劣，因此智能系统的感知和控制决策通常需要借助多种传感器进行融合处理，从而满足各种复杂场景的落地应用。团队专门研发了雷达和图像的增强算法库、感知算法库、控制决策算法库，团队将算法库自上而下可分为封装API层、X-Stream架构层、子系统层、算子层，用户通过封装的API层即可实现简单指令集的调用，而不必关心底层的执行过程，从而大幅提高用户的使用效率。