2025夏季達沃斯論壇于本月24日在天津正式拉開帷幕。此次論壇聚焦 "中國 AI發展路徑"，與會嘉賓熱議機器人家庭應用挑戰與 AI場景落地關鍵要素。

科義（KAOE）巡檢機器人在工業領域的規模化應用，恰以 "技術適配場景"的實踐邏輯，詮釋了中國 AI"注重實際應用"的發展路徑。其在冶金、電力、化工等高危場景中構建的 "智能巡檢生態"，成為企業家關注的 AI重塑商業模式的典型樣本。

工業場景中的 AI安全范式：從技術參數到場景適配

宇樹科技創始人王興興在論壇中強調 "安全性是制約機器人家用的核心因素"。這一命題在工業場景中呈現為另一種解決方案 ——科義巡檢機器人構建的安全體系。其導航系統采用 "激光雷達 +北斗 RTK"組合方案，在高溫高粉塵環境中實現毫米級定位精度，搭配綜合懸掛系統，可適應 30°爬坡等復雜路況，從物理層面規避工業場景中的碰撞風險。

在技術參數層面，磷酸鐵鋰電池配合 BMS安全系統，實現強勁續航與 7×24小時全天候運行，自動充電與無線充電模塊減少人工干預風險。這種 "工業級安全標準"與家庭場景的安全需求形成技術共振 ——正如海爾周云杰提出的 "單一功能專用設備"思路，科義機器人將巡檢功能拆解為導航、檢測、充電等獨立模塊，通過專業化設計提升系統可靠性。

行業痛點破解：AI算法與制造優勢的協同進化

南加州大學張湖月教授指出中國 AI優勢在于 "制造能力 +消費市場"的良性循環，這在科義機器人的行業應用中體現得尤為顯著。針對冶金行業 "高危環境人力局限"的痛點，其雙光云臺支持紅外測溫，搭配煙霧檢測、區域入侵算法，替代人工完成高溫設備狀態監測。

在化工領域，科義機器人搭載氣體傳感器，結合有害氣體檢測、絆線檢測算法，解決 "應急響應慢、巡檢效率低"的行業難題。這種 "硬件定制 +算法優化" 的模式，正是周云杰所言 "數據、場景、執行主體" 三要素的落地實踐 ——通過紅外測溫、聲紋識別等算法采集設備數據，針對不同場景開發專用模組，最終由制造業供應鏈實現快速迭代。

商業模式重塑：從單一設備到產業生態

長江商學院李海濤提到 "中國企業家最關注 AI如何重塑商業模式"，科義機器人通過 "設備 +服務 +數據"的三層架構，構建工業巡檢新生態。在電力行業，其不僅實現設備狀態實時監測，更通過局放特征識別、表記識別等算法，為電網提供智能化決策依據，推動 "巡檢 -診斷 -維護"的全流程數字化。

這種生態化思路與論壇上海爾、宇樹的觀點不謀而合。科義機器人在智慧園區場景中，融合物聯網、AI、大數據技術，對基礎設施、安全環境進行全維度管理；在芯片制造領域，其對晶圓制造、封裝測試等環節的智能化重構，展現出 "AI +制造"的深度融合潛力。正如周云杰所言 "未來所有行業都將被 AI重塑"，科義的實踐證明：當機器人從單一設備進化為數據節點，其創造的商業價值將突破設備本身的范疇。

中國 AI路徑的雙重啟示

達沃斯論壇揭示的 "中美 AI路徑差異"，在科義機器人身上形成鮮明注腳：相較于美國對前沿模型的追逐，其發展軌跡更貼近 "應用驅動 -技術迭代" 的務實邏輯。從冶金行業的高溫巡檢到芯片車間的無塵作業，科義機器人用 1100*760*860mm的機身尺寸、1.6m/s的運行速度等具體參數，丈量著中國 AI落地的真實進度。

當論壇嘉賓還在探討家庭機器人的安全閾值時，科義在工業場景中積累的 "場景定義技術"經驗，或許正為消費級機器人提供預演 ——正如其應急系統配備的 24V USB放電功能，看似細微的設計實則蘊含 "以人為本"的技術哲學。從工廠到家庭，AI發展的雙軌路徑終將交匯，而科義履帶碾過的工業現場，早已留下中國 AI務實前行的深刻車轍。

（注：文中技術參數與應用場景均引自《KAOE履帶式巡檢機器人長圖介紹》，企業合作趨勢結合達沃斯論壇嘉賓觀點綜合分析）

審核編輯 黃宇