让人类解脱繁重的劳动去从事更有创造性的工作。我们正在为下一代工厂机器人铺平道路。微链道爱机器人视觉是下一代人工智能机器人技术，是业内少数前沿技术和商业融合互补性强的团队。
01
构建机器人智能体
微链道爱推出了WeRobotics认知系统，这是一个可以让计算机理解三维空间并操控机械设备对真实世界的任务进行自主工作的计算机程序。机器人智能体是人工智能和机器人领域长期存在的重大挑战，WeRobotics的里程碑式成就被认为领先于时代数年。WeRobotics启发了人工智能机器人的新时代，其迭代系统越来越通用，能够解决许多不同的任务以及复杂的现实世界问题，从工业自动化到智能驾驶、智慧城市治理等。
02
快速部署高性价比的3D机器人视觉
DaoAI World模型正式上线训练我们的机器人视觉认知系统。该模型可以通过原始工业数据来生成标定新的虚拟数据，并对机器人通过激励和反馈机制进行自主学习。得益于微链道爱4000万的专有工业数据集，训练参数量为6亿的图像大模型进行识别，在系统运行时，通过特有的大模型蒸馏算法，保留2000万数据既可实现原有95%的性能。这种训练方式使得DaoAI的理论性能为竞争对手的15倍，运行速度为2倍。
DaoAI World可以优化数据标注，支持多种数据类型，并具备训练属于你自己的AI模型的能力。灵活且可扩展，是计算机视觉和机器学习等行业的强大解决方案。
03
强大的3D相机
释放精准的能力
专为工业效率而设计，具有IP65防护、瞬时捕捉速度和高质量成像。用户友好的体验得到易于使用的软件开发工具包（SDK）的补充。通过WeLinkirt的抓取相机系列提升自动化水平，设计、速度和质量汇聚在一起，实现最佳工作流程。
闪电般的速度
我们以高速图像传感器和强大处理能力为特点，保持超过1帧每秒的速度，瞬间捕捉光亮和反光物体。硬件和算法的无缝融合确保了在快速工业应用中的迅速可靠的性能。
＜100ms捕捉时间
双目相机
通过利用专业的校准和重构算法，我们的双摄像头系统超越了竞争对手的单摄像头配置，确保了卓越的准确性和稳健性。这种方法使系统在复杂的工业环境中具有更精确和可靠的性能，为我们的系统在竞争中提供了独特的优势。
＜0.2%
40℃时的误差率
04
新增典型案例：垃圾发电机器人
1
垃圾料仓
混凝土垃圾料仓尺寸61*24*13M
选用云台式三维激光雷达，扫描距离100米；安装于料仓两侧顶部，分别从两侧扫描。
通过双雷达相机对面安装+点云融合，可对整个料仓内的垃圾储量进行精确建模
2
烧炉填料口监视
燃烧炉入料口约为8m*11m米方形入口，需要监视其运行状态，并尽可能将垃圾均匀摆放在入口处。此处环境较为恶劣，且需要避让吊爪，以监视器信号源+机器学习算法，实现单目3D功能，自动推算其填料状况，并给出吊爪下料坐标。
3
发酵状态与异物
视觉系统通过深度学习技术，可主动识别料仓内垃圾物料发酵状况以及是否存在异常；Phase1阶段将通过报警触发人工干预。
05
其他新增典型案例
车底打螺丝
AGV移动复合机器人
奔驰汽车座椅下料
汽车车身漆面检测打磨
Q
与我们的潜在竞争对手相比，DaoAI在哪些方面做得更好?
A
得益于微链道爱4000万的专有工业数据集，训练参数量为6亿的图像大模型进行识别，在系统运行时，通过特有的大模型蒸馏算法，保留2000万数据既可实现原有95%的性能。这种训练方式使得DaoAI的理论性能为竞争对手的15倍，运行速度为2倍。
Q
微链道爱模块化软件是否易于操作？
A
软件流程图中使用的所有模块化节点都易于操作！用户可以直接从系统中选择插入或删除所需的节点，无需编写数百行代码。微链道爱新年推出了免费网页版，可以零成本零代码基础开始道爱机器人惊喜之旅。
