本报记者 吴奕萱 见习记者 钟雨润
现场工作人员轻触手机控制界面，远在200多公里外的机器狗便立即调整行进方向和观察视角，靠近目标区域完成现场查看，第一视角画面几乎与远程操控动作同步变化——这是发生在2026世界人工智能大会（WAIC）杭州当虹科技股份有限公司（以下简称“当虹科技”）展台上的一幕。
“平时机器人自主巡检，必要的时候，我们远程接管。”当虹科技首席技术官、机器人业务线负责人吴奕刚告诉《证券日报》记者。在他看来，自主智能与远程接管协同，或是物理AI可预见的落地形态。
打通物理AI能力链
在这次世界人工智能大会上，物理AI成为热词，机器人本体、具身大模型等方向成为关注焦点。但当机器人真正进入工厂、园区、道路和应急救援现场，仅有执行任务的机器人本体、作为“大脑”的大模型和负责运动控制的“小脑”仍然不够。
“物理世界是连续变化的。”吴奕刚表示，机器人不仅要识别眼前有什么，还要理解人物、动作、事件及其空间关系，并且能预测行动之后环境的变化。
对此，当虹科技给出了解决路径：赋予机器人多模态感知能力，让机器人不再只依赖一双“眼睛”判断环境。据了解，该公司推出的BlackEye Vision机器人巡逻巡检平台（以下简称“BlackEye Vision”），融合视频、音频、雷达点云、图像、文本、信令等多模态数据，使机器人即使面对弱光、逆光、烟雾遮挡等复杂场景，也能稳定完成导航、避障和异常识别。
看得懂只是第一步，更重要的是把现场实时传回来。吴奕刚认为，成熟的物理AI系统不仅要知道“下一步怎么做”，还要能够判断自身是否具备继续自主行动的条件。当信息不足或风险超过设定阈值时，机器人需要暂停任务、发出告警，并将处置权交给人类。
然而，工业园区、地下空间、危化区域和应急救援现场，往往存在带宽有限、网络波动和信号遮挡等限制。如何在有限网络条件下保留真正影响判断与行动的信息？针对这一问题，当虹科技将视频感知压缩、动态码率调节、低时延传输等能力应用于机器人系统，在有限带宽下依然优先保障第一视角画面和控制信令传输，让远端人员始终掌握现场情况。
据现场工作人员介绍，依托自研帧级编码技术，BlackEye Vision可实现端到端低至80毫秒超低时延传输。即使远隔数百公里，工作人员也能实时查看现场、远程操控机器人接近目标、调整观察角度，实现从“看见现场”到“介入现场”的快速切换。
实现多场景落地应用
尽管此次世界人工智能大会是当虹科技BlackEye Vision的首次公开亮相，但记者从公司方面了解到，该系统已在工业园区巡检、应急救援、公共安全、广电传媒等多个场景实现落地应用。
例如，在宁波具身智能产业基地，搭载BlackEye Vision的四足机器人可沿既定路线，对机器人整机产线、关键零部件工厂和测试中心执行自主巡检，实时识别异常并上报告警。而在浙江衢州一家大型机械制造厂，相关四足机器人产品也已承担起高温车间、危化品存储区等高风险区域的自主巡检任务。
对于上述机械制造厂巡检项目，该公司方面人士对记者介绍称，这些区域过往主要依靠工人徒步巡检，不仅劳动强度大、作业风险高，也难以实现高频、全天候覆盖。如今，机器人每小时自动巡检一次，覆盖200余个检测点位。一旦识别异常情况，平台便会立即发出告警，并由远程人员按需接管机器人完成进一步排查和处置。
在吴奕刚看来，在复杂、高风险的真实场景中，机器自主执行、人类远程兜底，可能是一种务实的产业形态。其中，由机器人完成高频、重复的标准化任务，人类则处理复杂、突发和高风险情况。
“当下，让机器人完全自主执行既不现实，也未必安全、经济。‘自主巡检+远程接管’这一模式精准切中了物理AI落地的核心痛点，具备良好的行业参考价值。”浙江工业大学MBA中心导师钱向劲在接受《证券日报》记者采访时表示，“此外，远程操控也不只是补救手段，人工处理积累的数据将持续反哺算法，帮助机器人持续提高自主决策与执行能力。”
（编辑 上官梦露）
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