连接软硬极客,共创落地神话
“现实中没有足够的数据?那就在‘矩阵’里造出来。”
AI 训练最怕负样本(缺陷品)太少。本项目利用 Unreal Engine 5 程序化生成极其逼真的“虚拟划痕”、“虚拟生锈”图像,并自动通过 Domain Randomization 技术让 AI 能够将虚拟经验迁移到现实世界。训练 AI,不再依赖真实数据。
“即使在云层覆盖的黑夜,也能看清大坝移动了 1 毫米。”
利用合成孔径雷达 (SAR) 卫星数据,不受天气和光照影响。通过 AI 差分干涉算法,对大型基建(大坝、矿山、地铁沿线)进行毫米级的地表形变监测。无需现场部署传感器,直接从太空“体检”。
“当经典计算机算不动 TSP 问题时,我们尝试了量子力学。”
针对极其复杂的供应链网络(如:1000 辆车、5000 个配送点、实时路况)。经典算法需要算几小时,而我们正在尝试调用 D-Wave 的量子退火机 (Quantum Annealer) API,将组合优化问题转化为 QUBO 模型,探索秒级求解最优路径的可能性。
“在瓦斯爆炸前 10 分钟,闻出那百万分之一的异味。”
某些危险气体或产品变质在初期是无色无声的,唯有气味。Project Osmosis 利用 MEMS 气体传感器阵列采集分子数据,通过图神经网络 (GNN) 构建气味图谱。它能像警犬一样分辨出 0.1ppm 浓度的氨气泄漏或咖啡豆的烘焙程度。
“杀不死我的,只会让我更强大。”
这是一个会自己“捣乱”的 AI。它每天随机切断服务器网线、杀掉进程、模拟内存溢出。然后,另一套 AI 负责自动检测并修复故障(重启 Pod、切换流量)。通过这种左右互搏,训练出极其强韧、永不宕机的工业后台系统。
“解放双手,用‘意念’控制重型机械。”
专为高危、极寒或双手被占用的特殊工况设计。利用佩戴式 EEG(脑电图)头环,识别工人的特定专注度模式(如:咬牙、注视),将其转化为“急停”、“抓取”等简单指令。这是人机协作的最终形态。
“不只是节能,而是把你的工厂变成一座虚拟电厂。”
结合实时电价(Spot Price)和工厂生产计划。AI 预测未来 2 小时的电价波峰,自动控制高能耗设备(如冷机、熔炉)暂缓运行或启用储能电池供电。在不影响产量的前提下,利用电价差价自动进行“能源套利”。
“像蚁群一样思考:没有指挥官,但也永不堵车。”
传统的调度系统依赖中央服务器,一旦服务器卡顿,全场瘫痪。Project Hive 模仿自然界蚁群/蜂群逻辑。每台机器人只与周围的机器人通信(Mesh 组网),通过局部规则涌现出全局智慧。增加 1000 台设备也无需升级服务器。
“你给它一个力学约束,它甚至能设计出外星科技般的零件。”
这是一个反向工程 AI。工程师不再画图,而是输入参数(如:承重 500kg,材质铝合金,重量最轻)。Project Morph 利用扩散模型(Diffusion Model)生成数十种极其复杂的“仿生学结构”设计方案,并自动导出可供 3D 打印或 CNC 加工的 CAD 文件。
“数据不出厂,也能共享全球 AI 的进化能力。”
针对对数据隐私极其敏感的军工、药企。Project Aegis 允许模型在本地(Local)训练,只加密上传“模型梯度”而非原始数据。这意味着你的 AI 可以在利用全行业数据的同时,确保核心生产配方永远不离开你的局域网。
“拿着手机走一圈,把整座工厂‘搬’进浏览器。”
传统的数字孪生建模成本高达数十万。本项目采用最新的 3D Gaussian Splatting 技术。只需用无人机或手机拍摄一段工厂视频,AI 就能在 10 分钟内渲染出照片级逼真的 3D 场景。支持在 Web 端 60fps 流畅漫游,让远程管理像玩 3A 游戏一样真实。
“老师傅用耳朵听出的故障,现在 AI 也能听出来。”
许多设备故障(如轴承磨损、气体泄漏)在初期没有视觉征兆,但声音频率会发生微变。Project Echo 利用压电传感器采集高频音频,通过 Audio Spectrogram Transformer (AST) 模型分析声纹,能在设备完全损坏前 72 小时通过微弱的杂音预警。
“他不仅仅是聊天机器人,他有执行权。”
Nexus 是一个具备“工具使用权”的智能体。接入企业 ERP 和 CRM 数据库后,它可以自主拆解任务。例如:“分析上季度华东区销售下滑原因”,它会自动写 SQL 查库、生成 Python 图表、总结 PDF 报告并邮件发送给 CEO。
“在 5 美元的芯片上运行 Transformer。”
探索端侧算力的极限。我们正在尝试将量化后的 1.5B 参数模型移植到 RISC-V 架构的嵌入式芯片上。目标是为离线家电、工业开关提供不依赖云端的自然语言控制能力,彻底解决断网失效和隐私泄露问题。
“微秒级响应,为高频数据采集而生。”
现有的 Java/Python 网关在高并发下延迟严重。本项目使用 Rust 语言重写底层 Modbus/OPC UA 驱动,利用零拷贝 (Zero-copy) 技术和异步 IO,旨在单核 CPU 上实现 10,000+ 点位的秒级并发采集。同时原生支持 WASM 插件,安全不崩溃。
“告别枯燥的代码指令,用自然语言指挥你的巡检员。”
传统巡检机器人只能按照预设路线行走。Project K9 将视觉语言模型 (VLM) 植入宇树 Go2 机器狗,使其具备“理解环境”的能力。它能读懂仪表盘数值、识别复杂的漏液形状,并能听懂“去看看 3 号阀门有没有关紧”这样的模糊指令。