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ADC智能链主网采用母子多链结构、静态账本和动态存储技术结合、多态节点和多元化共识机制的模式，母链负责ADC代币的流转和子链管理，子链负责匹配生态应用的多样性。子链与母链是从系统架构层面上区分的不同层级的两种链，母链是整个商业生态的代表，子链是各个行业的代表，母链上产生子链，并且ADC公链采用了基于PoS+POD（流通挖矿）相结合的混合共识机制。子链类似以太坊V神新推出的分片技术，支持多个交易并行处理，交易完成后，异步写入公链交易账本，满足业务需求高并发场景。改变了传统区块链的技术瓶颈和缺陷，可有效提高交易确认速度。
ADC智能链主网公链的目的是搭建一条底层的商业生态公有链，商家可以根据自己的需求建立子链应用生态。这条商业生态链的主要特征是所有的数据（含电子标签数据，商品流转数据等）存储与传输，不可篡改，支持数据质量验证，数据共识带有时间戳，如此就能够建立一个诚信真实可靠的商业生态圈。

应用场景

供应链管理
分拣与仓储方案智能化。建立一整套仓储机器人解决方案 , 在分拣环节 , 优化布局设计，提高劳动效率；在储存区域，基本实现无人化作业。在货品入库过程中，通过机器描和智能化测算自动选择最合适的位置进行存放 , 实现仓储空间的优化利用库内分拣运输路径的最短化、库存“先进先出”。

交通领域
公路交通安全防控体系涉及的核心技术是，交通行为监测、交通安全研判、交通风险预警交通违法执法 , 而这些技术现已与人工智能融为一体。实现公路交通运行状态“看得见”、车辆通行轨迹“摸得透”、重点违法行为“抓得住”、安全隐患事件“消得了”、路面协作联动“响应快”、交通信息应用“服务优”等目标。这都离不开人工智能技术。

农业领域
智能农业棚器人不仅集成了传感器技术、图像识别技术、系统集成技术、人工智能技术和通讯技术等尖端科学技术。而且智能农业机器人还由未端执行器、控制装置、移动装置、机器视觉系统还有传感器等功能的装置所组成。不仅具有信息的强烈感知还有可重新进行编程的功能，更具有模仿人体的一些肢体动作中一些柔性自动化或者半自动的设备，可以实现播种、加工、生产等活动。

保险领域
保险行业服务主要包括售后的理赔、续保以及和客户咨询等等服务。人工智能可以实现图像识别检测技术 , 对受损位置进行分解定位、角度还原、去反光、云端自主比对等操作 , 系统能在几秒钟之内就给出准确的定损结果。可以大大降低理赔中的人力以及时间成本，提高自动化程度 , 显著减 . 少客户等待时间 , 提升理赔服务满意度。

教育领域
智能机器人渗透进入数据采集、数据处理和人机界面的各个环节从而实现多种教育应用场景。数据采集能力的增强 , 使原本游离在外的大量学习过程数据进入到 \ 计算机可以处理的范围。利用语音识别、图像识别和人工智能可以实现口语评测、拍照搜题等。数据处理能力提升后 , 人机交互界面将带来更生动、高效的教育教学方式。更好的用户体验让科技不再是芯片。

智能制造领域
短期来看智能制造将引发替代效应以及产业转移效应 , 导致部分工作岗位流失。汽车、电子信息、电气机械和器材制造等产业的生产线“机器换人”。根据中国机器人产业联盟统计数据 , 2017 年我国工业机器人销量，占全球 T 业机器人销量 29.3% , 连续两年成为全球最大的机器人消费国。”其中 , 90% 以上的机器人应用于上下料、搬运、焊接、喷涂、装配等环节。

技术体系

Android chain 基础架构
以比特币、以太坊为代表的区块链架构，在不断的应用实践中，暴露出了交易规模、响应速度和扩展性等一系列问题，这些问题阻碍着区块链商业应用的发展与落地。
Android chain 作为领先的区块链网络应用，需要建立在能使用高频次并发、亿万级用户、零延迟响应的区块链公有链上， 结合 Hit 分布式托管系统，才能真正地归于成功。
Android chain 分为应用层和技术层。应用层又分为场景应用、消费终端硬件。技术层分为应用技术、算法和数据计算能力。
Android chain 采用混合式分片链技术，将公有链、分片链 ( 逻辑子链 ) 有机结合，形成混合链基础架构。Android chain 将少量的交易记录核心内容保存于公链账本，而对于见证历史、共识记录、业务流转等交易，保存于独立的空间中。

机器人视觉技术
机器人视觉，是指不仅要把视觉信息作为输入，而且还要对这些信息进行处理，进而提取出有用的信息提供给机器人。今天的视觉技术已经能够识别人的手势和面部表情了，即人机界面的功能也可以实现。
a. 视觉技术分析
①对给定大小、色彩模式等的图像和娄似的图像范围进行检测，或者跟踪。
②利用多目视觉或距离测量装置得到距离图像。
③利用时序图像，求图像内各个像素能运行状态 ( 光流场 )。
④由时序图像检测运动物体，并进行跟踪。
⑤根据图像处理的结果，改变摄像机的参数和方向，或者移动摄像机的整体位置，
或者改善照明条件 ( 主动视觉 )，以便获得更好的输入图像。
b. 图像技术分析
图像的处理技术包括点处理、组处理、几何处理和帧处理四种方法。处理图像最基本的方法是点处理方法，由于该方法处理的对象是像素，故此得名。点处理方法简单而有效，主要用于图像的亮度调整、图像对比度的调整，以及图像亮度的反置处理等。图像的组处理方法处理的范围比点处理大，处理的对象是一组像素，因此又叫“区处理或块处理”。组处理方法在图像上的应用主要表现在：检测图像边缘并增强边缘、图像柔化和锐化、增加和减少图像随机噪声等。

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