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AiBrainBox 产品系列让智能进入真实世界

发布时间:2026/9/30 12:09:58来源:尧图网络
AiBrainBox 产品系列让智能进入真实世界
AiBrainBox 产品系列让智能进入真实世界AiBrainBox 产品系列让智能进入真实世界人工智能正在从数字世界走向真实世界。无人机需要自主感知和飞行机器人需要理解空间并自主行动工业现场需要实时感知人员、设备和环境未来不同智能体还需要彼此连接、协同完成任务。这意味着AI 不再只是运行在服务器里的一个模型。它需要真正进入设备、空间、网络与真实环境。因此易和联航推出AiBrainBox系列产品面向无人机、机器人及工业智能场景构建端侧可信通感算控一体的智能中枢让 AI 从感知世界走向理解世界再走向作用于世界。01AiBrainBox 是什么AiBrainBox 并不是简单的AI 计算盒子也不是传统意义上的工控机 / 主控机 / 视频分析盒。我们更关注一个问题如何为真实世界中的智能设备提供一套完整、开放、可持续演进的端侧智能基础设施因此AiBrainBox 将感知定位建图AI 理解决策控制通信协同外设接入应用接口组织成一个统一的端侧系统框架。形成七层端侧智能架构① 感知 Perception连接Camera · LiDAR · IMU · GNSS/RTK · UWB · Radar等多种传感器。② 定位建图 Localization Mapping支持GNSS / RTK · VIO · LIO · LVIO · SLAM等技术路线。让设备知道我在哪里环境是什么样③ AI 理解 AI Understanding从传统目标检测进一步走向目标识别 → 空间理解 → 语义理解 → VLM → World Model让机器不仅能够“看到”还能够逐步“理解”。④ 决策控制 Decision Control连接任务规划 → 行为决策 → 路径规划 → 控制执行让智能从感知进入行动。⑤ 通信协同 Communication Collaboration支持5G · Mesh · UWB· 卫通等通信和协同能力。面向DDIL、多智能体、群体智能等复杂环境。⑥ 外设接入 Device I/O统一连接Camera · LiDAR · IMU · GNSS · UWB · CAN · UART · Ethernet以及其他工业和机器人设备。⑦ 应用接口 Application Interface向上层开放统一的数据和能力接口让科研团队和产业合作伙伴可以开发自己的算法 · 模型 · 应用 · 智能系统。02三个产品面向三类真实世界AiBrainBox 目前形成三个主要产品方向AiBrainBox-VAiBrainBox-UGVAiBrainBox-S它们不是三个完全独立的产品而是基于同一套端侧智能理念面向不同物理空间和智能体形态形成的产品系列。03AiBrainBox-V让无人机从“飞行平台”走向“智能节点”无人机正在从传统的飞行 任务载荷向感知 定位 AI 决策 协同发展。AiBrainBox-V 面向无人机及空中无人系统为无人机提供多源感知高精度时间同步定位建图AI 感知自主决策通信协同等端侧能力。典型传感器可以包括多目 Camera IMU GNSS/RTK UWB LiDAR支持VIO / LIO / LVIO / 多传感器融合并进一步面向自主导航、智能避障、多无人机协同、VLM、世界模型等方向。AiBrainBox-V 的核心定位无人机端侧智能节点未来一架无人机不只是一个飞行平台而是一个可以感知环境、理解空间、进行决策并与其他节点协同的智能体。04AiBrainBox-UGV让机器人从“移动平台”走向“空间智能体”对于机器人而言仅仅知道“我在哪里”还不够。它还需要理解“这里是什么”以及“哪里可以走”AiBrainBox-UGV 面向机器狗、无人车、机器人及其他地面无人系统。通过LiDAR RGB Camera IMU GNSS UWB等多源感知构建定位建图 空间感知 语义理解 导航决策能力。重点关注SLAMLIO / VIOSemantic MappingTraversabilityCostmapSemantic NavigationVLM以及Physical AI等方向。AiBrainBox-UGV 不只是帮助机器人“移动”。而是让机器人逐步具备理解空间 → 理解任务 → 自主行动的能力。AiBrainBox-UGV 的核心定位机器人端侧空间智能中枢05AiBrainBox-S让工业空间从“被监控”走向“被理解”工业现场已经拥有大量摄像头。但传统监控更多解决“发生了什么可以回看。”而智能工业系统需要进一步回答谁在这里他在哪里进入了什么区域与什么设备发生关系当前空间状态是什么是否存在异常AiBrainBox-S 面向工业安全、能源、化工、制造、园区等场景。通过多目视觉 LiDAR AI构建空间感知 人员识别 目标跟踪 动态区域 语义理解 智能告警能力。从传统的固定区域 固定规则逐步走向动态空间 目标关系 场景理解。AiBrainBox-S 的核心定位工业空间智能节点它的目标不是简单地“发现一个人”。而是逐步理解人 设备 区域 环境 事件之间的关系。06三个产品背后是同一套技术体系虽然 V、UGV、S 面向不同场景但它们共享同一个核心理念Trusted Edge Intelligence可信端侧智能。从底层看三类产品都围绕多源感知↓时间同步↓定位建图↓空间理解↓AI 推理↓决策控制↓通信协同构建。因此AiBrainBox 并不是简单的产品集合。而是一套可以持续演进的端侧智能基础设施体系07从“单设备智能”到“多智能体协同”AiBrainBox 的价值并不局限于单台设备。未来真实世界可能同时存在UAVUGV机器人固定感知节点边缘计算节点这些设备拥有不同的传感器视角运动能力计算能力和任务能力。AiBrainBox 希望通过统一的时间、空间、通信和数据体系让这些节点能够共享位姿地图目标语义状态任务最终形成单节点智能 → 多节点协同 → 群体智能08从 GNSS 到 GNSS-Denied真实世界并不总是拥有稳定的 GNSS 和通信网络。因此AiBrainBox 从产品设计上就关注GNSS 可用与GNSS 拒止两类环境。通过GNSS / RTK以及VIO / LIO / LVIO / UWB等技术路线为不同环境提供定位与时间同步能力。同时结合5G / Mesh / UWB等通信技术探索复杂DDIL 环境下的端侧自主与多智能体协同。这也是 AiBrainBox 面向无人系统和 Physical AI 的重要基础能力。09从 AI 到 Physical AI传统 AI 更多存在于数据中心服务器云平台而 Physical AI 需要进入机器人无人机工业设备真实空间。这意味着 AI 必须同时面对传感器时间空间算力通信控制安全等真实世界问题。AiBrainBox 正是围绕这一变化构建端侧基础设施。最终形成Perception → Understanding → Decision → Action即感知 → 理解 → 决策 → 行动让 AI 真正进入物理世界。10为高校与科研院所而设计AiBrainBox 的另一个重要定位是科研基础平台高校和科研机构可以在 AiBrainBox 上快速开展SLAM / VIO / LIO / LVIO多传感器融合群体智能DDIL多智能体协同Semantic MappingPhysical AIVLMWorld Model等研究。我们希望将大量底层工程能力进行平台化设备接入时间同步数据采集端侧计算通信系统接口让科研团队可以更加专注于真正具有研究价值的算法与模型。从论文到算法再到真实设备最后进入真实场景。11硬件就位算法持续演进AiBrainBox 的产品理念并不是通过频繁更换硬件追赶 AI。而是尽可能建立稳定的端侧硬件基础硬件平台系统框架算法生态场景应用持续演进。今天可以运行传统视觉算法明天可以运行多传感器融合算法进一步可以支持VLM / VLA / World Model最终走向Physical AI / Multi-Agent让硬件成为科研和产业创新持续迭代的载体。12AiBrainBox 产品矩阵产品面向对象核心能力产品定位AiBrainBox-V无人机 / 空中无人系统感知、定位、AI、协同无人机端侧智能节点AiBrainBox-UGV机器狗 / UGV / 机器人空间感知、SLAM、语义导航、AI机器人端侧空间智能中枢AiBrainBox-S工业 / 园区 / 固定或移动设备空间感知、Semantic Vision、AI告警工业空间智能节点三个产品面向三个典型物理空间空中 → 地面 → 工业空间但背后共享同一个方向让智能进入真实世界。13未来的 AiBrainBox我们相信未来的智能系统不会只有一个“大脑”。而是由大量具备感知理解决策行动能力的智能节点组成。无人机是节点。机器人是节点。工业感知设备也是节点。它们通过时间空间通信AI连接起来。最终形成一个由大量 Physical AI Agent 构成的真实世界智能系统。AiBrainBox希望成为其中的端侧基础设施。AiBrainBoxTrusted Edge Intelligence Infrastructure感知 · 定位建图 · AI理解 · 决策控制 · 通信协同 · 外设接入 · 应用接口AiBrainBox-V让无人机从“飞行平台”走向“智能节点”AiBrainBox-UGV让机器人从“移动平台”走向“空间智能体”AiBrainBox-S让工业空间从“被监控”走向“被理解”易和联航面向高校、科研院所及产业合作伙伴共同探索群体智能 · DDIL · Physical AI · World Model · VLM让算法进入设备让设备理解空间让智能真正进入真实世界。
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