湖南点头人工智能研究中心于2023年9月正式挂牌成立，中心践行‘算法驱动科技、创新引领发展’理念,聚焦创新孵化与科研扶持双轮驱动战略，构建跨学科AI+创新平台。通过算法算力支持与产业协同，赋能传统行业智能化转型，已形成覆盖企业、高效的创新生态网络，为AI FOR SCIENCE项目提供技术底座。中心深度融合教育科研资源，打造“技术攻关-成果转化-产业应用”闭环体系，努力成为产学研协同创新的成果转化基地。
为促进人工智能领域的创新与进步，点头科技在2023年5月启动了AI科技产品孵化项目。积极培育AI+医疗、机械、设计等多种产品模式，致力于为初创企业提供全方位的技术支持与模式创新，共同推动AI技术的广泛应用与发展。
AI孵化创新小组专注于将人工智能前沿技术应用于工业化项目创新，严格遵循行业标准，构建高效的孵化体系。持续开发具备行业泛化能力的人工智能多种产品矩阵，形成可复制的产业智能转型解决方案。
点头科技在持续优化核心产品体系的同时，正式成立点头人工智能研究中心，重点开展AI前沿技术研究与算法核心技术攻关。通过构建'技术研究+场景应用'双轮驱动机制，系统性推进AI+产业创新生态建设，并搭建青年科学家产学研合作平台，加速技术成果转化，持续提升企业的科技创新核心竞争力。
秉持育人为本的核心理念，点头积极发展校企合作，开拓AI FOR SCIENCE项目，立足AI产业体系，与更多青年学者展开合作,不断增强企业之间的凝聚力与共创力，为更多新兴产业赋能。
为加速技术验证和技术的场景化落地，点头人工智能研究中心联手西北工业大学未来空天技术创新实践基地共同成立点头硬件实验室，主力研发以能满足科学研究、竞赛定制化及工程落地应用需求为目标的系列无人机产品及其他科技应用产品。
创新孵化平台以AI算法为核心技术引擎，依托大数据与云计算构建技术底座，重点培育医疗、制造等领域的AI+融合应用。通过系统性孵化机制加速传统行业数字化转型，推动智能技术深度融入产业升级进程，为科技革新提供可持续创新动力。
灵枢系统针对传统仓储效率低下、安全风险高、信息处理滞后等痛点，创新融合大模型智能调度与云边端协同架构，实现无人机-地面智能设备多机联动。通过三维可视化数字孪生技术构建智能管理平台，利用无人机全天候自动巡检标准化定位，结合机载RFID/OCR技术实现货物秒级定位盘点等举措，切实降低人力成本，提升作业效率。
相较于市面单一规则引擎产品，本系统通过动态任务分配算法实现复杂场景自适应，依托自主研发的协同控制架构形成技术壁垒。智能化升级的经济性与可行性，已为制造业、航空物流、电商仓储等领域提供可复制的智能化转型方案。
AIGC技术在景观设计领域开创了需求可视化新范式。通过AI交互，在项目初期即可根据客户的功能诉求及风格偏好实时生成效果图，直观呈现植被配置、空间流线及昼夜光影变化效果。设计师与客户借助AI生成的元素内容进行方案推演，快速迭代地形塑造、材质搭配等关键要素,有效打通"概念构想-方案落地"的认知鸿沟，大幅提升设计服务精准度与客户决策效率。
点头积极布局硬件创新体系，作为公司AI全面布局的重要一环，点头硬件实验室成立之后，一直致力于将先进算法与智能设备深度融合，探索AI技术
从'云端"走向“实体”的落地路径。作为阶段性成果，成功助力九章注科技孵化出KS-H001智能肌电义肢手，该产品集成了多项前沿仿生设计与AI控制
技术，是康复科技在应用层面的又一次突破。
点头硬件实验室作为产品孵化平台，围绕资源整合等环节提供支持，共同推动产品从研发走向用户，真正实现”科技助力重塑生活掌控感”。
H系列无人机是由点头硬件实验室研发的集室内定位、导航、规划、图像识别等功能于一体，同时具有高度的功能拓展和功能定制灵活性，用户可根据不同场景的应用需求进行功能定制，适应无人机竞赛、科研、特定工业场景等多种功能需求。
室内外通用无人机，轴距410，搭载MID360激光雷达，可负载4-5KG,搭载EGOPLANNER,FUEL路 径规划算法，FAST-LIO2等建图定位算法，动态降落等功能，部署DEEPSEEK/CHATGPT等接口。
适用于无人机初学者，轴距290，搭载T265以及二维激光雷达，轻巧灵活，部署CARTOGRAPHER/GMAPPING/HECTORSLAM等建图算法，定点巡航/路径规划/2D建图/2D路径规划。
室内通用无人机，轴距330/290，搭载MID360激光雷达,，小巧灵活，搭载EGOPLANNER，FASTPLANNER等路径规划算法，FUEL等探索算法，VINS-FUSION，FAST-LIO2等SALM算法，动态降落等功能，部署DEEPSEEK/CHATGPT等接口。
目前，公司已完成与湖南科技大学青年学者合作开展的高性能手性萃取剂的研发，通过应用机器学习模型促进液-液手性萃取的实现，进一步完成对单
一对映体制备的经验积累。
由于手性药物对映体因自身空间构型的不同,在生物体内与手性受体结合时将产生不同的立体选择性，导致手性药物在药理及药效上存在较大的差异
。因此，单一对映体的制备一直是当今药物研究中的重点。
对于如何有效应用和制备单一对映体用以解决手性药物在药理和药效上的问题，配置和研发单一对映体已成为不可或缺的环节。为更好的制备单一对映体，采用快速和低成本的机器学习模型，可以有效的从已有的数据学习中建立预测模型，这种学习方法的实现和应用一定程度上增强了新手性萃取剂的研发效果，同时拓宽了实现途径。在此基础上也具有进一步研发液-液手性茎取的潜力与技术前提，为进一步实现单一对映体的制备工作奠定基础，助力推动手性分离领域的发展。
