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道通发布AAGI空地智能解决方案,以AIP平台打通无人集群协同作业|最前线

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华人空间新闻 官方账号 ✍️ 周一 11月 02, 2026 12:37 pm #1
导读
道通EIS 2.0智慧安防平台(图源/企业) 在平台层之上,不同行业应用分别面向安防、巡检与低空安全。EIS 2.0支持通过对话和地图下达任务,集中查看设备位置、现场影像与执行进展,适用于区域安保、警用执法和复杂环境应急救援;
【编辑部】这对你意味着什么
道通智能发布AAGI空地智能解决方案及AIP平台,主要面向交通、能源、园区和公共安全等行业场景,涉及无人机、无人车、机器人等异构装备的协同作业。新闻提到商业化模式仍处于早期,长期可靠性、交付一致性及AI服务付费结构仍需更多真实项目验证。该方案目前属于企业级B端系统集成层面,未直接涉及签证移民、就业薪资、教育、人身安全或家庭生活等个人切身领域。
道通发布AAGI空地智能解决方案,以AIP平台打通无人集群协同作业|最前线

近日,道通智能在深圳发布AAGI(Autel Air-Ground Intelligence,道通空地智能)解决方案品牌,并联合道和通泰、塞防科技推出AIP底座及EIS 2.0、Avant Hub 2.0、Skyshield 2.0三大行业应用平台。

活动现场,道通展示了无人机、无人车、机器人、智能机巢等空地装备的协同演示。

AAGI并非一款单独的硬件产品,而是一套将空中无人机、地面机器人、无人车与行业软件连接起来的协同系统。道通智能CEO王越璐将其概括为“数字智能体与物理智能体协同”:通过标准化产品、场景定制服务和端到端交付,让空地能力进入真实业务流程,而非停留在单机演示。

Autel Air-Ground Intelligence,道通空地智能(图源/企业)

这一转向对应着无人装备行业正在发生的变化。在交通、能源、园区和公共安全等场景,巡查范围广、重复作业多、异常处理跨系统衔接困难,是长期存在的共同痛点。

随着无人机、无人车、机器人等装备数量增加,业界关注的重点从“有没有设备”转向“设备之间能否协作、信息能否汇集、业务系统能否对接”。单机能力不再是稀缺资源,异构装备在同一任务中的稳定分工,以及从发现到处置的业务闭环,正在成为新的门槛。

但异构协同的工程难度常被低估。无人机与无人车在感知视角、运动动力学、通信条件和算力约束上差异显著,紧耦合决策与有限通信带宽使稳定协同远比单机控制复杂。

AAGI给出的工程路径是AIP平台:以业务本体为核心,关联区域、设施、设备和任务,将作业需求转化为可被不同装备执行的方案,人员在关键环节保留确认与监督权。

道通EIS 2.0智慧安防平台(图源/企业)

在平台层之上,不同行业应用分别面向安防、巡检与低空安全。EIS 2.0支持通过对话和地图下达任务,集中查看设备位置、现场影像与执行进展,适用于区域安保、警用执法和复杂环境应急救援;Avant Hub 2.0面向电力、油气、高速和园区巡检,将影像、位置与具体设备、路段或设施对应,并衔接客户原有工单系统;Skyshield 2.0汇集不同探测设备的目标线索、轨迹、告警和影像,支持重点区域值守与授权处置。

三者的底层共识在于:AI 与无人装备不是脱离现场的新增独立系统,而是深度融入原有岗位流程,承接部分作业环节、补齐人力短板,和现场人员、现有设备协同运转。

装备矩阵是AAGI落地的物理基础。空中侧,EVO III系列围绕自主作业、环境感知、组网协同与开放挂载升级;APEX提供10公斤级挂载能力,支持多挂载与跨机协同;龙鱼系列承担长航时、广域巡查,配套机巢支持远程任务下发、自动起降与自动换电。

地面侧,探索者Flex可在轮式与飞行形态间切换,深入室内、地下及狭窄空间;机巢2支撑常态化无人值守;Ranger系列推出的轮式机器人R1-W、双足机器人X1,面向园区巡检、设施运维、公共区域巡防及应急保障。

此外,道通还透露了无人车开拓者系列、矢量无人机Vector以及Titan 100重载运输无人机的后续规划,相关产品将结合研发与验证进展分阶段推进。

从战略层面看,道通正在从装备供应商向系统方案商延伸。AAGI依托道通智能的智能硬件平台,融合道和通泰的行业大脑模型能力及其在电力、油气、交通领域的技术积累,以及塞防科技在低空安全领域的经验,共同推进应用建设与协同交付。

交付方式上,道通将标准产品、FDE(现场交付工程师)与全程服务结合:标准产品提供可复用的软硬件底座,FDE负责现场适配与业务流程对接,全程服务覆盖部署、培训和后续运维。与此同时,AIP将已验证的行业规则、作业流程和设备接入能力沉淀为可复用模块,使新项目不必从零开始集成,降低重复开发与现场调试成本。

这一交付结构的重点,不只是把设备卖到客户现场,而是把协同作业能力逐步转化为可复制、可维护的系统能力。

道通空地智能解决方案(图源/企业)

无人集群智能作业正在从 “单机演示” 走向 “系统作业”,但这一阶段的竞争焦点已不再是某一件装备的参数上限,而是协同系统在重复性任务中的稳定性、异构设备互通能力、故障自调度容错机制,以及在真实工况下的长期可运维、可规模化复制能力。

商业化层面,道通采取“项目+渠道”的方式推进,AI大模型服务探索按Token使用量付费。这一模式仍处于早期:空地协同的长期可靠性、多装备在不同现场的交付一致性,以及AI服务能否形成可持续的付费结构,都还需要更多真实项目验证。

来源:36氪
【编辑部】今日讨论
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