我们的角色
面向机器人平台的软件智能
只有当机器人理解周围正在发生什么、并能自行选择正确的动作顺序时，它才真正有用。我们开发的正是这一层：把感知转化为安全动作的模块化软件 —— 无论硬件由谁制造。
- 01感知
- 02定位
- 03规划
- 04导航
- 05操作
- 06安全执行
机器人
我们的机器人方向
四个方向，各自处于不同的开发阶段。
01Humanoid Robotics
面向家庭、护理、工业与物流的人形机器人模块化控制软件。
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02开发中护理与服务机器人
负责取送物资、为护理人员减轻负担的辅助机器人。
03开发中工业与仓储
面向生产、订单拣配与厂内运输的移动操作能力。
04Public Safety & Defence
面向关键环境的巡检、监控与态势感知。
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自主架构
为高效自主而设计
多数自主系统默认每个子系统都必须持续满负荷运行。我们的架构思路不同：在任务需要时才调用更重的智能推理，在合理的前提下复用既有经验，而安全始终保留独立权限，与任务推理相互分离。
- 01
按任务分配算力
目标能力并非每个动作都需要同等强度的推理。该架构的设计思路是：任务需要时才启用更重的推理，而常规或熟悉的执行可以走更轻的路径。目的是避免不必要的运算，而不是削弱能力。
- 02
基于经验的执行
开发中机器人不应每次都从零开始解决同一个问题。已知物体、已知路线以及此前成功完成的任务状态，都可以被复用，从而更快做出决策。这些知识如何构建与应用，我们将在人形平台上进一步展开。
记忆加快决策，当前感知仍是最终依据。
- 03
独立安全层
开发中任务智能可以请求运动或动作，但不能批准自己的请求。独立的安全层保留允许、减速或停止的权限，并且无需等待完整的 AI 推理周期。对即时危险的响应，因此不取决于系统当时的推理负载。
AI 决定做什么，安全决定什么被允许。
- 04
跨机器人平台
目标能力自主层位于厂商硬件接口之上，而非嵌入其中。通信通过机器人适配器进行，因此同一套架构可以运行在人形机器人、轮式人形机器人、移动机械臂或服务机器人上。厂商无需为此重新设计机械本体。
一套自主架构，多种机器人平台。
BELTH 自主层
- 任务编排
- 感知
- 定位
- 导航
- 世界模型 / 记忆
- 操作
- 通信
独立安全层
- 允许
- 减速
- 停止
对每一个被请求的运动保留权限，独立于任务推理。
机器人适配器 / SDK 接口
厂商平台
- 人形机器人
- 轮式人形机器人
- 移动机械臂
- 服务机器人
- 工业平台
该架构正在开发与验证之中，每项原则的成熟度已在上方标注。
架构
面向多种硬件平台设计的软件
我们的架构并非围绕某一款机器人构建。相同的模块可运行在人形机器人、移动操作平台或服务机器人上，并与硬件合作伙伴一起在其平台上完成集成与验证。
- Perception
- World model
- Planning
- Navigation
- Manipulation
- Safety
面向厂商
这对机器人厂商意味着什么
架构上的选择，只有在真正改变您所构建的平台时才有意义。下面列出每项技术的技术效果，以及它对厂商可能意味着什么。
BELTH 技术
技术效果
对厂商的影响
- 01
按任务分配算力
技术效果
任务并不需要时，减少不必要的重负载运算。
对厂商的影响
可能降低算力与散热需求，具体取决于平台架构。
- 02
经验复用
技术效果
熟悉的物体、路线和任务，可以减少重复的规划与推理。
对厂商的影响
重复性任务的执行可能更高效。
- 03
独立安全层
技术效果
独立的本地安全权限可以否决已请求的执行动作。
对厂商的影响
自主架构更清晰、更稳健，安全与高层任务推理相互分离。
- 04
机器人适配器 / SDK
技术效果
高层自主能力与厂商专有的硬件接口相互分离。
对厂商的影响
BELTH 自主层迁移到其他机器人平台或产品变体时，可能更为简便。
以上为设计目标，而非实测结果。集成始终需要针对具体平台的工作。真实机器人的算力、能耗与性能基准，将在平台验证后公布。
我们正在寻找
- 人形机器人制造商
- 服务机器人制造商
- 工业机器人企业
- 移动操作平台厂商
- 系统集成商
- 硬件合作伙伴
合作形式
- 硬件集成
- 验证测试
- 试点项目
- 联合开发
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