对话康迪科技崔广章:安防+高尔夫,中国机器狗“卷”到北美
(文/刘媛媛 编辑/周远方)
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。
这种创新应用,标志着四足机器人技术正式突破“玩具”定位,向“岗位化”应用迈出了关键一步,同时也让背后的康迪科技备受关注。
资料显示,康迪科技原先是一家总部位于浙江金华的以电动非公路车研发制造出口为基础的公司,后在智造升级理念推动下,逐渐从传统制造企业转型为科技控股型企业,并新增了“智能机器人”及“能源换电装备”等孵化业务。
为更深入了解康迪科技在四足机器人领域的技术突破与商业化布局,观察者网独家对话了康迪机器人技术总监崔广章。在对话过程中,这位拥有多年人工智能研发经验的专家,向我们揭示了更多技术细节与战略思考。
以下为对话实录:
康迪从硬件产品延伸到软件,推出智能机器人,特别是在安防行业。这不仅仅是现有产品的赋能,而是增加了一个全新的产品线,解决北美市场安防痛点。
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。
此外,康迪还具备完备的销售网络,这将为我们的方案赋能,特别是在康迪及其前期客户验证后,我们将能够通过这个网络迅速铺开产品的市场布局。换句话说,技术研发和销售体系的协同将是我们成功的关键,而非单纯的技术研发。
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?
崔广章:除了安防巡检机器人,康迪也在探索其他应用场景,比如与高尔夫球场结合的球童机器人。这是康迪在拓展应用场景中的一个方向,但目前仍处于探索阶段。
崔广章:首先,关于我们目前的进展,我可以分享一些最新的动态。康迪已经与云深处达成了两项深度合作,云深处提供了具备基础功能的四足机器人,作为我们安防巡检场景的基础硬件。
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。
观察者网:在研发过程中遇到了哪些挑战?需要突破哪些关键技术瓶颈?
崔广章:单单从技术角度出发,挑战其实是系统性的,而不是单一的某个环节。具体来说,有以下几个方面:
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。
第二算法挑战。算法的适应性,尤其是在具体的安防场景中,依然存在较大的挑战。例如,导航、运动控制等基础算法是否能够在复杂环境下稳定运行,能否精准判断安防场景中的异常事件,这些问题目前尚未完全解决。我们需要的算法必须能够充分适应特定场景的需求,这也加大了技术研发的难度。
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。
崔广章:康迪目前的主要市场在海外,尤其是在北美市场。我们在北美已经有相对成熟的产销渠道,并且在本土化适配方面取得了一定的成功。
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。
观察者网:康迪如何看待机器人行业的前景,尤其是在我们所布局的安防领域,预测市场规模会有多大?
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。
但随着技术的不断进步,康迪相信这些挑战会逐步得到解决,行业将进入更为成熟的阶段。
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