对于动力系统，“魔鬼鱼”、“水母”、“章鱼”、“旗鱼\/金枪鱼”分别采用介电弹性体肌纤维网、环形离子交换膜驱动器、微血管网络仿生液压系统以及分段式人工侧线肌的互相搭配构成。
介电弹性体肌纤维网，这种设计通过施加精密的相位差电压，激发肌纤维产生从前往后传递的协调收缩波，可完美复现鱼类的游行姿态。
而且这种推进方式几乎不产生空泡和湍流，其声学特征与真实蝠鲼肌肉运动的声音频谱完全重合，可完美作用于“魔鬼鱼”母舰上
环形离子交换膜驱动器，可通过循环泵送体内的钠、钾离子，改变局部的渗透压，引发整个伞状体规律性的舒张与收缩。
这种基于化学能的脉动，其能量来源和表现形式都与真实水母无异，不产生任何电磁或热力学废信号。
微血管网络仿生液压系统工作模式如同生物的毛细血管。通过向特定管道泵送功能液体，实现腕足的无限自由度变形。
同时，管道壁本身由电致伸缩聚合物构成，能在电信号下微收缩，提供精准的抓取力，实现 “刚柔并济” 的作业能力，完美契合“章鱼”。
分段式人工侧线肌肌节阵列在设计上，每个“肌节”都是一个独立的介电弹性体动力单元。游泳时，控制信号从头部向尾部依次激发这些肌节，形成一道传递全身的肌肉行波，驱动身体以最符合流体力学的方式摆动。
在不同仿生无人机的设计上还有不同的优化，比如旗鱼的肌节单元优化了瞬时爆发力，而金枪鱼的则优化了持续作功的效率和疲劳强度。
这套动力系统的互相搭配，使得仿生无人机组在海洋中游行时，就如同真正的生物那般，几乎看不出有什么问题。
在能源系统的设计上，为了实现长期乃至永续的自主巡航，陈启明不得不学习了蓝星几乎所有的能源学知识，因为现有的除了核动力系统，根本没有能量密度和功率水平能够搭载陈启明设计的动力系统和结构系统。
哪怕是无人机也不需要核动力系统，但是其他现有的能源系统，有着各种各样的缺点无法实现目标。
因此，陈启明通过学习，再加上逆天悟性的持续头脑风暴，设计了取之于海，用之于海的环境能量收集网络与基于tripyc-cb[cu]的仿生“光合-化能”共生系统。
在所有无人机的体表（尤其是魔鬼鱼的宽阔背部和水母的透明表面），覆盖着一种 “多源异质能量收集芯片” 。这种芯片像叶绿体一样，能同时将海水温差（热电效应）、机械波动（压电效应，如海流、自身游动）甚至化学能（微生物燃料电池） 高效转化为电能。
而tripyc-cb[cu]超分子催化网络，是他设计的多种新材料复合，他在所有无人机的“皮肤”和肌肉组织中，植入了基于 tripyc-cb[cu]晶体的超分子催化网络。
这套系统能模仿海洋生态：“光合”模式：在光照好的上层海域，利用晶体捕获光能，光解海水产生氢气，并将氢原子存储在特定的储氢合金中。
“化能”模式：在无光的深海或夜间，存储的氢气与海水中的溶解氧在晶体催化下，进行低温、高效的无污染化合，直接释放电能。
这套系统形成了一个完美的能量闭环，使其能像真正的海洋生物一样，从环境中直接获取生命能量。
在感知系统上，也有着独创的设计。
所有无人机的蒙皮下层，镶嵌着数亿个纳米金刚石氮空位色心。每个色心都是一个原子级的磁强计、温度计和应变仪。它们能感知最微弱的磁场变化（用于探测金属声呐）、水流剪切力（用于感知障碍和涡流）和温度梯度。其感知精度达到量子级别，且本身不发射任何主动探测信号，完全被动接收。
这种方案设计被称为氮空位色心传感网络，皮肤被称为分布式量子传感皮肤。
还有以光纤光栅仿生侧线系统设计的仿生侧线-声纳融合感知，它能以远超鱼类侧线的灵敏度，感知周围水流的压力和速度场变化，从而在浑水中“听”出物体的形状和运动轨迹。它与被动声纳系统深度融合，共同构建出一个高精度的三维流体动力学地图。
甚至设计有复眼-单眼混合光学系统实现全频谱仿生视觉。
无人机的“眼睛”是复眼与脊椎动物单眼的混合结构。复眼部分由数千个微透镜组成，提供近乎360度的超大视场和极高的运动物体捕捉能力；中央的单眼部分则提供了高分辨率的彩色成像。更重要的是，它能通过可调谐晶体制成滤光片，自由切换可见光、红外、甚至偏振光视觉，以适应不同水深和时间的观察需求。
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在控制系统上，甚至又参考了另外一种海洋生物的思想，“鲸群意志”。
每架无人机的内部，都有一个仿生cpG芯片，它模仿了脊髓中的神经回路，能自发产生控制基本节律运动（如游动、呼吸）的信号。这使得无人机即使在与“母舰”断联的情况下，也能依靠“脊髓反射”完成避障、巡航等基础生命行为。
机群内部通过生物相容性的量子点产生成对的纠缠光子。任意两架无人机之间都共享一对纠缠态粒子，形成一个无法被截获、无法被干扰的瞬时通信网络。通过这个网络，它们能实时共享彼此的全部感官数据（视觉、声学、磁场），形成一个统一的“群体感知场”。
控制“大脑”上，是基于强化学习的生态位嵌入AI。
AI不仅在实验室里学习，更会在一个超逼真的海洋环境数字孪生中不断进行强化学习。它学习的目标不是完成任务，而是 “如何完美地扮演一个海洋生物角色” 。它会学习鱼类的所有社会性行为：如何加入鱼群、如何模仿领航者、如何有效觅食和避险。这使得无人机群能真正嵌入到海洋生态链中，其集体行为模式与真实的鱼群在宏观上无法区分。
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