深耕垂直行業，懂技術更懂您
每一個行業都有其獨特的工藝流程與痛點。我們將領先的傳感技術與深厚的行業Know-how相結合，為道路交通、智慧物流、高端制造等十大核心行業，打造量身定制的專屬解決方案。
按行業劃分
在散貨港口或電廠煤場，斗輪堆取料機是龐然大物，作業半徑極大。在全自動或遠程作業過程中，懸臂極易與周圍的煤堆、其他機械或車輛發生碰撞，導致嚴重的設備損毀。此外，港口海風由于含有鹽霧且作業現場粉塵極大，普通的傳感器探頭極易失效，導致機器“致盲”。
軌道交通（如礦山小火車、地鐵工程車或有軌電車）運行環境復雜，剎車距離長。在隧道昏暗環境或戶外惡劣天氣下，駕駛員難以通過肉眼及時發現軌道上的落石、侵入人員或停滯車輛。傳統的視頻監控受光照影響大，而毫米波雷達難以精確勾勒障礙物輪廓，極易發生嚴重的碰撞脫軌事故，造成巨大的人員財產損失。
港口碼頭是典型的全天候、非結構化戶外場景。無人運輸車（IGV/ART）在作業時，面臨著復雜的光照挑戰：正午的強眩光、夜晚的低照度以及積水地面的反光，都會嚴重干擾視覺相機的判斷。此外，碼頭地面常散落著集裝箱鎖扣、維修工具或路錐等低矮細小物體，傳統的單線激光雷達極易從物體上方“漏掃”，導致車輛碾壓異物爆胎或受損，影響港口作業效率。
無人清掃車主要運行于公園、廣場或人行道等戶外場所。為了保證清潔覆蓋率，車輛通常需要進行“貼邊清掃”，即緊貼路沿行駛。這對感知的精度要求極高：既要識別路沿的位置以保持航向，又要防止輪轂剮蹭路沿。此外，戶外環境光照變化劇烈（樹蔭、強光），且路面常有低矮的石墩、臺階（負障礙）或非剛性的垃圾（如成堆落葉），普通傳感器難以穩定區分“可通行的垃圾”與“必須避讓的障礙”。
無人配送車、無人清掃車等低速無人駕駛車輛通常在戶外非結構化道路上運行。車頂的主激光雷達雖然看得遠，但在車頭下方存在較大的近距離盲區。對于低矮的障礙物（如路沿、寵物、錐桶）或路面坑洼（負障礙），主雷達往往難以發現。此外，戶外強烈的陽光照射對傳感器的抗干擾能力提出了極高要求，普通的深度相機容易在強光下失效。
在追求高密度存儲的自動化立體倉庫中，貨架巷道通常設計得非常狹窄（VNA）。無人叉車在巷道內高速行駛時，若發生輕微跑偏，或者貨架上有貨物意外突出侵入通道，極易發生貨物剮蹭貨架或叉車卡死的事故。傳統的單點測距傳感器只能檢測固定點位，無法覆蓋整個側面的立體空間，難以發現不規則的突出障礙物。
在密集存儲的自動化倉庫中，AGV/AMR需要在狹窄的貨架巷道中高速穿梭。傳統的2D激光雷達僅能掃描離地固定高度（如20cm）的單平面，存在巨大的垂直盲區。對于地面上低矮的障礙物（如掉落的快遞盒、遺留的墊木）或略高于地面的懸空物（如貨架底層伸出的托盤角），2D雷達往往“視而不見”。這導致機器人極易發生底盤剮蹭或貨物碰撞，甚至撞擊貨架立柱引發嚴重的安全事故。
無人叉車在密集的倉儲貨架間運行時，面臨著復雜的立體空間挑戰。傳統的2D避障雷達僅能掃描地面上方約20cm的平面，存在巨大的垂直盲區。對于懸空的貨架橫梁、半空伸出的貨物、或是地面低矮的托盤，2D雷達往往“視而不見”。這導致叉車在行駛中極易發生門架碰撞懸空物、或是貨物剮蹭周邊設施的事故，不僅損壞昂貴的物流設備，更嚴重威脅現場人員安全。
在無人叉車的全流程作業中，“精準叉取”是失敗率最高的環節。由于地面不平整、托盤擺放角度偏差或貨物形變，僅靠車體導航定位往往無法保證貨叉與托盤孔位的完美對齊。一旦偏差過大，貨叉會撞擊托盤立柱或推倒貨物，導致嚴重的物流事故。傳統的機械限位或2D雷達難以獲取托盤斷面的深度信息，無法應對姿態各異的托盤。
無人叉車在搬運貨物高速行駛時，面臨雙重風險：一是貨物安全，急?；蜣D彎可能導致疊放的貨物傾斜、滑落甚至倒塌；二是視野盲區，堆高的貨物往往會遮擋車體下方傳感器的視線，導致叉車“看不見”正前方的低矮障礙物或懸空物。若無法實時感知貨物狀態和盲區風險，極易造成嚴重的貨物損毀或碰撞事故。
在現代化智能工廠，地面物流（AGV/AMR）與空中物流（行車、桁架機械手）的作業區域往往高度重疊。行車在吊運貨物下降時，若下方有AGV突然闖入，極易發生嚴重的“泰山壓頂”碰撞事故。同時，傳統的AGV僅配備2D雷達，只能掃描地面，對于懸停在半空中的貨物或正在下降的吊具完全“視而不見”，存在致命的垂直盲區隱患。
在現代化的電商倉庫或柔性制造車間，物流路徑復雜多變，傳統的磁條或二維碼導航方式施工繁瑣、路線僵化，已無法滿足“柔性生產”的需求。新一代移動機器人需要具備SLAM自然導航能力，即在沒有任何輔助標記的環境中自主定位與規劃路徑。同時，倉庫內人機混流，貨物擺放動態變化，機器人必須具備靈敏的自主避障能力，防止碰撞貨架或人員，確保持續高效作業。
