认知决策层、系统控制层、物理执行层。
火车装卸、集装箱货卡、混码拆垛、货场三检。
需求冻结到联调、彩排与验收。
Applied Harness
面向具身机器人与物理作业调度的 AI Harness 应用场景。
巨灵把任务理解、路径规划、工具调用和状态监控方法带入机器人、AGV、仓储物流与真实空间作业，形成从业务指令到物理世界执行闭环的系统能力。
机器人任务拆解
把自然语言或业务指令拆解为动作序列、路径要求、设备约束和安全条件。
多设备协同
统一组织机器人、AGV、视觉设备和控制台，协调任务状态与作业顺序。
空间感知
结合 3D 视觉、点云地图、障碍物与设备状态形成实时空间判断。
物理世界执行闭环
下发高层控制指令，接收执行反馈，并在人机协同下持续调整任务。
System Architecture
大小脑双核：高灵活性认知与微秒级实时控制统一。
认知决策层
VLM/VLA 多模态大模型负责自然语言任务理解、视觉环境研判、安全风险提示和执行解释。
系统控制层
AXION OS 骨架引擎与 Web 控制台负责任务编排、安全管控、过程记录和历史数据持久化。
物理执行层
机器人接入网关读取状态、下发指令、完成安全挂起与恢复，屏蔽底座硬件协议差异。
Industrial Scenarios
面向重载、复杂、柔性化工业作业场景。
火车智能装卸
棚车袋装/箱装货物自动码垛，敞车卸料与安全检测，利用 3D 视觉、点云地图和轨迹规划完成复杂装卸。
集装箱与货卡自适应装卸
随机靠泊下自动解算车高、车斗尺寸和栏板高度，规划贴边贴底的最优垛型。
多品规混码与拆垛
免示教自适应算法计算 Mixed-SKU 稳定码放位置，并与 AGV/AMR 协同作业。
货场三检与协同巡检
作业前后巡检股道、道路、卡扣、锁头或篷布状态，重构巡检-作业-复检闭环。
Validation & Progress
三大核心演示场景验证可操作、可解释、可复盘。
自然语言巡检
控制台输入自然语言指令，系统拆解动作序列与规划路径，机器人自主移动并输出视觉状态研判。
异常暂停与人工恢复
遇到障碍或模拟故障时平稳降速挂起，控制台推送警报，排除后继续或取消任务。
历史任务回放
即使机器人离线，系统仍可按时间线重现轨迹、视觉快照、AI 推理逻辑和任务摘要。
Safety Boundary
系统研发侧只通过标准 API 下发高层控制指令。
AXION OS 通过标准 API 对接机器人底盘、视觉设备与装卸机构。合作交付围绕任务编排、安全联锁、权限边界、过程审计和现场验收展开，系统源代码、模型权重、内部数据结构与安全锁规则纳入严格的技术资产管理。
Commercial Value
以标准接入、任务编排和过程审计提升工业作业系统价值。
| 价值方向 | 应用结果 |
|---|---|
| 设备接入 | 统一机器人、AGV、视觉设备与控制台接口，缩短多设备联调路径。 |
| 作业组织 | 把业务指令转化为动作序列、任务优先级与安全条件，提升复杂作业协同效率。 |
| 过程审计 | 沉淀任务状态、异常恢复、视觉快照与历史回放，为验收和持续优化提供依据。 |
Next Direction
下一阶段围绕标准接入、联合试点与多设备作业闭环推进。
标准接入协议
沉淀机器人、AGV、视觉设备与控制台的统一任务接口和状态协议。
工业联合试点
围绕仓储、巡检、搬运和装卸场景建立任务成功率、作业节拍与安全验收口径。
多设备协同调度
扩展设备编组、任务优先级、异常恢复和历史任务回放能力。
Contact & Collaboration
围绕AXION OS 巨灵装卸机器人建立场景合作与联合验证。
欢迎产业客户、技术伙伴与学术机构围绕真实任务、数据接口、联合试点和阶段交付展开合作。
Project Routes
GIBIRA 核心项目
继续查看启枢、蜂聚、诺思、非因果律与巨灵，了解 AI Harness 在工程设计、电商增长、教育、认知交互和具身智能场景中的应用。