
PG电子工业机器人有限公司坐落于江苏常州天宁区,专业从事焊接系统的开发与制造、焊接切割技术咨询与服务的专业性高新技术企业。公司资力厚、技术先进,产品远销泰国、越南、菲律宾等东南亚国家和地区。
自有软件专利通过知识体系贯标认证,高新技术企业自主研发团队,可根据客户需求非标定制。获得各项专利30余项。
您可以第一时间了解到PG电子的最新动态,与您分享行业的最热资讯,时刻在为您服务。在焊接通用设备、焊接结构件、工装夹具、焊接自动化设备及控制方面积累了丰富的实践经验。
秉持着“树立一种优质形象:优质服务是生命,客服满意是目的”的经营理念,实施差异化战略,在细分市场发力,为客户提供高品质的工业机器人和智能制造解决方案。PG电子工业机器人一直倾心打造好的品质,竭力追求贴心的服务。
PG电子工业机器人有限公司
PG电子工业机器人有限公司坐落于江苏常州天宁区,专业从事焊接系统的开发与制造、焊接切割技术咨询与服务的 专业性高新技术企业。公司主要产品有OTC焊接机器人、OTC焊机,焊接机,工装,夹具,检具,非标自动化焊接设备、机器人应用系统等,
发布:2026-07-20 浏览:51
7月17日—20日,2026世界人工智能大会(简称“WAIC 2026”)在上海举行。这场盛大的科技秀,远程遥控机器人作业的画面,正在展会上真实上演:当虹科技(688039)向来自全球的科技迷们,展示了一幕“隔空”遥控技术:工作人员拿起手机,指挥起了一只远在280多公里外的四足机器人。

在这之前,这只机器人正在宁波具身智能产业基地,沿着既定路线自主巡检机器人整机产线、零部件工厂和测试中心,并实时回传“硅基同事”作业的现场画面和设备状态。随着工作人员轻触手机控制界面,百公里外的机器人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。WAIC现场大屏上的第一视角画面,几乎与远程操控同步变化。
这是当虹科技BlackEye Vision机器人巡逻巡检平台首次亮相WAIC,也是公司此次亮相WAIC的核心看点:从看懂视频、理解真实环境、预测环境变化,到远程控制物理设备,一条面向物理AI的关键能力链,已经开始在真实场景中验证。
远程操控机器人“上班”
随着人工智能的兴起,机器人正在被外界熟知。但长期以来,工业园区、能源设施、公共安全等场景的巡检工作,大多依赖人工与固定摄像头完成。高温车间、危化区域、地下空间等环境,不仅巡检成本高、危险系数大,也难以实现全天候覆盖。
如今,来自华翔启源的四足机器人已经在巡逻巡检、应急等场景投入使用。搭载BlackEye Vision机器人巡逻巡检平台后,四足机器人会定时沿着既定路线,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,实时识别异常并发出告警。
在WAIC现场的280多公里外,工作人员仅凭一部手机,就能实时查看机器人第一视角,并在需要时远程接管操控。看似只是“自主巡检+远程接管”,实际上不仅考验四足机器人的本体性能,还串联起机器人感知、理解、传输、交互和控制等多项关键能力。
从“看得见”到“控得住”
据当虹科技介绍,机器人能够自主巡检,首先要看得懂现场。因为物理世界是连续变化的,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,并预测环境变化。
为此,BlackEye Vision融合视频、音频、雷达点云、图像、文本、信令等多模态数据,让机器人具备更全面的环境感知能力。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。面对工业园区、地下空间等网络复杂环境,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。
而真正决定机器人协同效率的,是关键时刻能不能接管。依托自研帧级编码技术,BlackEye Vision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。
已在多场景落地
值得一提的是,虽然此次WAIC是当虹科技机器人BlackEye Vision巡逻巡检平台的首次公开亮相,但其已在工业园区巡检、应急救援、公共安全、广电传媒等多场景落地应用。
例如,在浙江衢州一家大型机械制造厂,搭载BlackEye Vision机器人巡逻巡检平台的四足机器人,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。
过去,这些区域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,并实时回传红外热成像与气体传感器数据。一旦识别到人员异常停留、设备温升异常等情况,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。
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。而且,随着越来越多真实场景数据积累,机器人也将在一次次人机协同中持续学习,逐步提升自主决策与执行能力。
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发布:2026-09-05
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发布:2026-09-04
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