时间:2025-08-01 03:20 作者:冬日晚晴天
对话康迪科技崔广章:安防+高尔夫,中国机器狗“卷”到北美
在四足机器人赛道,娱乐化应用的投资回报率正遭受质疑。当基础行走和简单互动功能已趋成熟,市场更期待看到的是:这些造价不菲的智能体,究竟能在哪些商用场景创造实际价值?
在2025世界人工智能大会期间,康迪科技和云深处科技给出了自己的回答:他们联合推出的四足机器人不仅可以在工业园区变身为全天候安防卫士,执行巡检、监控等安防任务,还将目光投向了高尔夫球场,化身智能球童,精准完成装备递送、地形分析和运动辅助。
不久前,康迪科技宣布与云深处科技达成两项合作,双方将深度协同,整合制造、技术与渠道优势,共同开发面向北美市场的智能高尔夫装备及安防巡检四足机器狗,推进产品本地化落地与商业化扩张,加速智能机器人技术的多元化应用与全球化布局。
以下为对话实录:
观察者网:康迪科技此前是一家新能源汽车制造商,后来拓展了“智能机器人”业务,这种业务转型背后,是基于怎样的行业洞察和公司战略考量?
崔广章:康迪科技跨界进入智能机器人领域是跟行业发展趋势密切相关的。现在,大模型能力越来越强,软件企业和硬件企业都在往软硬协同的方向发展。过去,互联网企业通常通过智能体集成硬件,而传统硬件厂商也开始集成软件,尤其是AI能力。
康迪在北美有工厂、仓库,并且合作一些中大商超的客户。由于北美的法律法规限制,工厂和封闭区域的安全基础设施不完善,无法自由安装监控摄像头。康迪北美的园区目前使用的是简单的监控摄像头,每个月价格大约在1100美金左右,能够发现并记录一些异常情况,但它的缺点是仅仅记录和通知,等到报警时,失窃事件已经发生。
像国内的话,安防基础设施十分完善,一旦发现问题,能够迅速形成闭环,帮助找到嫌疑人。然而,在国外,这种安防闭环并不完备,很多时候只是发现并记录,最终无法追踪到失窃的物品。除了自用,康迪的许多合作伙伴,安防问题同样困扰着他们。
观察者网:过往的汽车制造技术经验有哪些可以直接应用到智能机器人研发制造中,实现技术协同创新?
崔广章:从技术研发角度来看,我们的方案与现有的技术体系是完全独立的,实际上无法直接迁移过来。只有在我们方案成熟之后,量产阶段才会涉及到技术与生产线的结合。此时,康迪已有的成熟生产线将为方案的集成过程提供极大的便利。康迪在海外拥有一套相对成熟的生产组装线,能够有效支持我们方案的批量生产。
观察者网:除了安防巡检机器人,康迪是否在探索其他应用场景?
基于这个机器人,康迪将进行硬件和软件的加装、改造以及二次开发,旨在满足安防巡检领域的具体需求。除此之外,我们还在与浙江大学的计算机辅助设计与图形学国家重点实验室,成立一个联合实验室。
这个实验室的目标是研发一套“云-边-端”协同的智算系统。我们的智能计算系统,将结合云端的大型AI模型与云深处的机器人,实现这两个核心部分的高度协同,最终形成一个完整的解决方案。这个系统的核心就像是躯干,连接并整合各个部分。
我们的定位依然是“集成应用创新”,研发重点集中在安防等特定应用场景的标准化平台。无论是大模型、小模型,还是机器狗、扫地机器人、无人车、手机等各类终端设备,我们都将其模块化。
然后通过我们的标准化平台,将这些模块拼接起来,最终形成可在特定场景中落地的完整解决方案。这个过程的核心工作就是把不同的技术模块通过平台化方式,形成完整且高效的应用落地。
第一是数据挑战。我们所需的符合安防场景的数据集目前还是相对缺失的,采集这些数据本身就面临着一定挑战。即便我们投入资源,也未必能够顺利采集到足够有效的数据。这个问题对于产品的后续优化和适配至关重要,是目前面临的一个巨大的瓶颈。
第四行业标准缺失。行业标准的不统一是另一个挑战。同样是机器人产品,各家的技术规范和产品标准都不尽相同。比如,针对小模型和大模型的协议和对接方式也各不相同,这种缺乏统一标准的情况使得产品之间的互通性和兼容性差,给市场推广和应用造成了障碍。
从数据、算法、硬件、行业标准到软件生态,这些问题都是互相关联、相互影响的系统性挑战。康迪需要在这些方面取得突破,才能让这一技术产品线走得更远。
我们的优势在于已经适应了当地的用户习惯、文化,并且具备了本土化的团队和资源。这些经验和资源将有助于我们在安防领域的拓展。在面临中外政策、人才协同等问题时,我们会充分利用已经在北美地区建立的稳定框架,确保能够顺利推进相关项目。
国内市场不在短期内作为重点,国内主要负责产品和供应链方面的支持。未来是否进入国内市场,还需根据团队积累和市场需求发展。
崔广章:根据行业统计,全球四足机器人市场在2025年的规模约为26.1亿美元,预计到2034年将达到119.6亿美元。对我们来说,现阶段最重要的还是与客户对接和试用反馈,产品在市场上的实际表现还需要通过客户现场试用来验证。我们目前主要依赖客户反馈来优化产品,而这些数据才是最有意义的。
观察者网:康迪如何看待机器人行业的应用发展阶段?
崔广章:我们认为,机器人行业有两大主要应用场景:工业机器人和人形机器人。工业机器人已经进入相对成熟阶段,具备较高的附加值,已经形成正向的投入产出循环。人形机器人仍在发展初期,面临诸多挑战,尤其是在产品成熟度、成本和产业链方面。
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