近年来，人工智能正在从技术突破阶段迈向产业应用的关键窗口期。日前，中国证券报记者深入调研了道通科技，近距离了解了公司在AI巡检、具身智能领域的最新技术成果与中长期战略布局。道通科技董事会秘书李律表示，在具身智能集群业务领域，公司已构建起“核心技术+一体化方案”的完整能力，可为能源、交通和园区等领域的巡检作业提供更智能、更高效的空地一体集群智慧巡检方案，打通行业大模型、智能大脑、具身智能体和场景数据的全业务链条。

　　智能执行能力受关注

　　从遥操作到自主作业，道通科技在具身智能领域的解决方案已经实现应用落地。根据公司现场演示，技术人员在15层操作区间，远程遥操作位于24层实验室的一台机器人顺利完成物件抓取与数据采集作业，随后另一台机器人还完全自主完成开门任务。这一演示充分展现了机器人超视距遥操作、全身遥操作能力，以及“识别—决策—执行”全流程自主作业的成熟技术能力。

　　技术人员介绍，在超视距遥操作方面，操作人员无需与机器人同处作业空间，可通过网络跨地域实时下发指令，同步获取机器人采集的现场环境数据与作业反馈，实现远程精准控制。这意味着机器人部署将不再依赖专家现场值守，未来可由后方操作中心统一调度多台异地机器人，为大规模商业化应用奠定基础。全身遥操作技术可同步控制机器人底盘、双臂及夹爪，实现更加符合人体自然操作习惯的人机交互方式。机器人可在移动状态下完成抓取、搬运等连续作业，可适配狭窄空间避障、动态行走作业等复杂工业场景需求。为了进一步提升机器人泛化能力，道通科技搭建了覆盖矩形、球形、异形及大重量、高摩擦物体的多品类抓取数据集，为后续具身模型训练提供高质量数据基础。

　　相比遥操作，更受关注的是机器人自主作业能力。道通科技技术人员介绍，现场展示的自主开门任务中，机器人可在距离目标10米外、任意角度及不同光照条件下自主规划路径并完成开门动作，任务成功率稳定保持在90%左右。这一能力意味着巡检机器人将突破传统“行走+拍照+上报”的能力边界，可自主进入建筑内部、跨楼层执行巡检任务，并为未来自主操作配电箱、执行现场应急处置等复杂操作奠定技术基础。

　　进入商业化阶段

　　记者了解到，机器人能力不断提升的同时，道通科技也在同步构建支撑产业落地的巡检Agent（智能体）平台。针对具身智能产业部署过程中硬件异构、误操作风险高等行业痛点，公司提出以平台化方式降低Agent开发门槛，实现不同机器人、不同客户、不同场景之间的快速适配。

　　李律介绍，道通科技的巡检Agent平台构建了覆盖行业专家知识库、部署前仿真评测以及运行阶段物理AI管控框架的三重安全保障体系，实现从知识输入、部署验证到运行监控的全流程风险控制，最大程度保障机器人真实物理操作的安全性与稳定性。与此同时，道通科技建立了数据飞轮机制。客户在实际使用过程中产生的数据将持续回流行业知识库，不断强化模型能力，使平台能够快速适配新的行业需求，而无需针对每一个客户重新开发完整系统，大幅降低定制成本，提高交付效率。

　　记者了解到，目前，道通科技行业专家知识库、仿真评测平台已完成验证，自研框架经过大量真机测试，正式进入商业化落地阶段。

　　道通科技方面介绍，按照规划，公司将在未来一个月实现巡检Agent零代码快速构建，两个月内完成行业本体知识体系建设，半年内形成完整的数据飞轮生态。在商业化落地方面，道通科技为单个客户构建专属巡检Agent的周期约为1天，未来平台成熟后有望进一步压缩至小时级交付。

　　打造核心竞争力

　　道通科技首席科学家Richard表示，公司提出以巡检场景作为具身智能商业化切入口，形成“巡检任务—Agent（智能体）平台—仿真验证—机器人执行”的完整闭环，由Agent平台统一调度无人机、地面机器人等不同类型具身智能设备，实现空地一体协同巡检。

　　Richard介绍，与通用AI企业不同，道通科技将核心竞争力聚焦于巡检垂域智能，打造具备事件级语义理解能力的“巡检大脑”，能够针对交通、园区、能源等行业精准识别违停、人员闯入、设备异常等复杂事件，而不仅仅停留在目标检测层面。同时，公司实现了行业知识与巡检模型跨机器人平台共享，仅需针对不同机器人底层运动控制进行少量适配，大幅提升模型复用效率。通过Real-to-Sim（真实转仿真）技术，将真实场景数据持续注入仿真平台，在完成虚拟验证后，仅需采集少量真机数据即可快速完成部署，有效降低商业化落地成本与风险。

　　随着AI大模型、机器人本体及多机协同技术持续成熟，具身智能正从实验室迈向产业化落地。对此，道通科技表示，公司目前已完成涉及高速公路、油田等领域的标杆项目签约，并进入商业化验证阶段。未来，公司将持续以巡检场景为突破口，逐步向简单操作类任务延伸，推动具身智能在更多行业实现规模化应用。