对仿生肢体的仿生控制，关键在于对人体运动意图的精确识别。

人体运动意图识别技术是通过采集并分析人体生物信号或运动数据，提前预判用户的动作目标或执行意图，从而实现人机协同、康复辅助、智能交互等场景的精准控制。该技术融合了生物传感、信号处理、模式识别与深度学习等多领域技术。

人体运动意图识别技术的信号来源主要分以下几种方式：视觉信号、生物电信号​（脑电(EEG)信号、肌电（EMG）信号）、生物力学信号、声学与环境信号。

目前随着通用人工智能（AGI）的快速发展，多模态技术正逐步成为通用人工智能（AGI）的核心驱动力，其“类人”的感知与交互能力将重塑数字世界的未来。多模态技术通过整合多种信息模态，可以增强机器对复杂场景的理解和推理能力。

我们致力于所有的人体运动意图识别信号源（视觉信号、生物电信号​（脑电(EEG)信号、肌电（EMG）信号）、生物力学信号、声学与环境信号）统一编码后输入多模态大模型以仿生自然的方式进行人体运动意图识别并驱动机械肢体自然表达，帮助用户“找回”缺失肢体的运动能力。