垂域模型、專業知識庫、基建語義及私有／邊緣部署。
EN科研與技術
服務物理世界的
工程智能。
連接基礎設施專業知識、多模態現場數據、人工智能體與具身機器，支持更安全的建設、營運及維護。
數據AI行動
01 / 基礎設施垂域大模型
不是通用聊天機器人，
而是專業推理層。
圍繞基礎設施標準、工序、風險案例及現場證據而設計的專業模型。
模型融合影像、感測測量、巡檢紀錄及工程規則，為專業流程提供結構化輸出：風險類別、支持證據、嚴重程度、建議行動及整改狀態。
工程標準風險案例現場影像感測數據巡檢紀錄工程規則
02 / 七階段智能閉環
由現場信號到閉環行動。
01感知→
02理解→
03識別→
04分析→
05預測→
06決策→
07行動
多模態理解、異常識別、根因分析、風險分級及趨勢預測。
智能體終端連接監測系統及機器人，執行結果返回決策閉環。
03 / 部署與治理
讓智能在基建數據應當存在的位置運行。
現場連續性
本地推理支持低時延及具韌性的現場工作。
由客戶掌控
模型、知識與紀錄保留於獲批准的項目或企業環境。
受控更新
在現場執行保持本地的同時，按批准方式進行管理與升級。
決策可問責
以可追溯證據、審核關口及正式工程責任規範每項行動。
04 / 工程具身機器人
把感知、推理與行動帶入工程現場。
工程具身系統融合精密測量、環境感知、空間理解、任務規劃及受控執行，服務危險、重複或難以到達的作業。
- 全站儀測量機器人
- 雷視融合智能監測機器人
- 地質及現場巡檢機器人
- 本地調度智能體終端
05 / 科研驗證路徑
由研究假設到現場證據。
- 01工程問題定義
- 02模型與原型研發
- 03實驗室及中試驗證
- 04受控現場試驗
- 05商業產品化
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