还在靠人力进行高危、狭促环境巡检作业？或是困在固定轨道的“半自动化”里，因隐患漏检承受损失？

能科 AI 具身感知模型，以SLAM技术打破巡检“环境枷锁”—— 既可通过激光雷达SLAM实现高精度测距，也能以视觉SLAM控制成本；更融合激光雷达、视觉传感器与IMU的多传感器策略，大幅提升系统鲁棒性。基于ROS（ROS2）开源系统的分布式模块化框架，再搭配导航栈中的行为树、全局 / 局部路径规划算法，机器狗可自主完成实时定位、地图构建、动态避障，全程无需人工干预。

这套 AI 具身系统采用“感知 - 决策 - 执行”三层架构：感知层融合多传感器数据，同步完成环境感知与自身定位；决策层（能科AI具身决策模型）基于主控计算平台（如运行ROS的NVIDIA Jetson），以SLAM、AI算法整合信息并输出任务指令；执行层通过底层控制器驱动底盘移动，各层级分层解耦、可靠协同，实现巡检高效自主。

能科 AI 具身机应用平台已凭借SLAM、多传感器融合与5G通信技术，在油气、风力等领域实现高危环境的自主巡检与预警；未来其应用将向军工和智能制造深度拓展，通过LLM语义理解与多机协同，实现跨域决策与全流程自主运维。

以某试验平台巡检项目为例，旨在通过采购国产机器狗，结合 AI 视觉识别与自主导航技术，解决某试验平台内部空间狭小、人员难以进入的巡检难题。机器狗可自主完成平台内部地图构建、设备巡检与异物识别，实现全天候、数据驱动的智能化运维，从而显著提升作业安全、降低人力成本，并推动维护模式从被动处置转向预测性维护。