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ADC智能鏈主網採用母子多鏈結構、靜態賬本和動態存儲技術結合、多態節點和多元化共識機制的模式，母鏈負責ADC代幣的流轉和子鏈管理，子鏈負責匹配生態應用的多樣性。子鏈與母鏈是從系統架構層面上區分的不同層級的兩種鏈，母鏈是整個商業生態的代表，子鏈是各個行業的代表，母鏈上產生子鏈，並且ADC公鏈採用了基於PoS+POD（流通挖礦）相結合的混合共識機制。子鏈類似以太坊V神新推出的分片技術，支持多個交易并行處理，交易完成后，異步寫入公鏈交易賬本，滿足業務需求高併發場景。改變了傳統區塊鏈的技術瓶頸和缺陷，可有效提高交易確認速度。
ADC智能鏈主網公鏈的目的是搭建一條底層的商業生態公有鏈，商家可以根據自己的需求建立子鏈應用生態。這條商業生態鏈的主要特徵是所有的數據（含电子標籤數據，商品流轉數據等）存儲與傳輸，不可篡改，支持數據質量驗證，數據共識帶有時間戳，如此就能夠建立一個誠信真實可靠的商業生態圈。
供應鏈管理
分揀與倉儲方案智能化。建立一整套倉儲機器人解決方案 , 在分揀環節 , 優化布局設計，提高勞動效率；在儲存區域，基本實現無人化作業。在貨品入庫過程中，通過機器描和智能化測算自動選擇最合適的位置進行存放 , 實現倉儲空間的優化利用庫內分揀運輸路徑的最短化、庫存“先進先出”。
交通領域
公路交通安全防控體系涉及的核心技術是，交通行為監測、交通安全研判、交通風險預警交通違法執法 , 而這些技術現已與人工智能融為一體。實現公路交通運行狀態“看得見”、車輛通行軌跡“摸得透”、重點違法行為“抓得住”、安全隱患事件“消得了”、路面協作聯動“響應快”、交通信息應用“服務優”等目標。這都離不開人工智能技術。
農業領域
智能農業棚器人不僅集成了傳感器技術、圖像識別技術、系統集成技術、人工智能技術和通訊技術等尖端科學技術。而且智能農業機器人還由未端執行器、控制裝置、移動裝置、機器視覺系統還有傳感器等功能的裝置所組成。不僅具有信息的強烈感知還有可重新進行編程的功能，更具有模仿人體的一些肢體動作中一些柔性自動化或者半自動的設備，可以實現播種、加工、生產等活動。
保險領域
保險行業服務主要包括售後的理賠、續保以及和客戶諮詢等等服務。人工智能可以實現圖像識別檢測技術 , 對受損位置進行分解定位、角度還原、去反光、雲端自主比對等操作 , 系統能在幾秒鐘之內就給出準確的定損結果。可以大大降低理賠中的人力以及時間成本，提高自動化程度 , 顯著減 . 少客戶等待時間 , 提升理賠服務滿意度。
教育領域
智能機器人滲透進入數據採集、數據處理和人機界面的各個環節從而實現多種教育應用場景。數據採集能力的增強 , 使原本遊離在外的大量學習過程數據進入到 \ 計算機可以處理的範圍。利用語音識別、圖像識別和人工智能可以實現口語評測、拍照搜題等。數據處理能力提升后 , 人機交互界面將帶來更生動、高效的教育教學方式。更好的用戶體驗讓科技不再是芯片。
智能製造領域
短期來看智能製造將引發替代效應以及產業轉移效應 , 導致部分工作崗位流失。汽車、电子信息、電氣机械和器材製造等產業的生產線“機器換人”。根據中國機器人產業聯盟統計數據 , 2017 年我國工業機器人銷量，佔全球 T 業機器人銷量 29.3% , 連續兩年成為全球最大的機器人消費國。”其中 , 90% 以上的機器人應用於上下料、搬運、焊接、噴塗、裝配等環節。
Android chain 基礎架構
以比特幣、以太坊為代表的區塊鏈架構，在不斷的應用實踐中，暴露出了交易規模、響應速度和擴展性等一系列問題，這些問題阻礙着區塊鏈商業應用的發展與落地。
Android chain 作為領先的區塊鏈網絡應用，需要建立在能使用高頻次併發、億萬級用戶、零延遲響應的區塊鏈公有鏈上， 結合 Hit 分佈式託管系統，才能真正地歸於成功。
Android chain 分為應用層和技術層。應用層又分為場景應用、消費終端硬件。技術層分為應用技術、算法和數據計算能力。
Android chain 採用混合式分片鏈技術，將公有鏈、分片鏈 ( 邏輯子鏈 ) 有機結合，形成混合鏈基礎架構。Android chain 將少量的交易記錄核心內容保存於公鏈賬本，而對於見證歷史、共識記錄、業務流轉等交易，保存於獨立的空間中。
機器人視覺技術
機器人視覺，是指不僅要把視覺信息作為輸入，而且還要對這些信息進行處理，進而提取出有用的信息提供給機器人。今天的視覺技術已經能夠識別人的手勢和面部表情了，即人機界面的功能也可以實現。
a. 視覺技術分析
①對給定大小、色彩模式等的圖像和婁似的圖像範圍進行檢測，或者跟蹤。
②利用多目視覺或距離測量裝置得到距離圖像。
③利用時序圖像，求圖像內各個像素能運行狀態 ( 光流場 )。
④由時序圖像檢測運動物體，並進行跟蹤。
⑤根據圖像處理的結果，改變攝像機的參數和方向，或者移動攝像機的整體位置，
或者改善照明條件 ( 主動視覺 )，以便獲得更好的輸入圖像。
b. 圖像技術分析
圖像的處理技術包括點處理、組處理、幾何處理和幀處理四種方法。處理圖像最基本的方法是點處理方法，由於該方法處理的對象是像素，故此得名。點處理方法簡單而有效，主要用於圖像的亮度調整、圖像對比度的調整，以及圖像亮度的反置處理等。圖像的組處理方法處理的範圍比點處理大，處理的對象是一組像素，因此又叫“區處理或塊處理”。組處理方法在圖像上的應用主要表現在：檢測圖像邊緣並增強邊緣、圖像柔化和銳化、增加和減少圖像隨機噪聲等。
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