看见、学习，由机器人执行。
将视觉识别、作业判断与机器人控制串联为一个流程， 让检测结果直接延伸为真正的现场自动化。
现场运营
以视觉与传感器的融合，实现媲美人类的机器人控制
在图像数据的基础上叠加力/扭矩传感器技术，由 AI 推导出的数据可即时转化为如同人类般精准而安全的机器人动作。
仅依赖单一视觉信息，对现场物体的识别十分有限
实时同步采集视觉数据与物理数据
立体化识别物体状态，为判断提供依据
无需编码，将多品牌机器人合而为一进行控制的环境
不同品牌的机器人也可在同一界面中管理，用日常语言即可轻松指挥其动作。
No-Code无需专业知识， 也能直观搭建的机器人控制
- 拖放模块即可轻松编排作业流程
- 在实际运行前通过 3D 画面预览并安全验证
- 无需懂编码，现场操作人员即可直接设定机器人的动作
- 像对话一样用自然语言下达指令，即可完成机器人的动作
边缘控制随处轻量部署， 以低功耗 PC 独立运行
- 无需昂贵的服务器或云端连接， 仅凭一台小型 PC 即可运行
- 即使在电力与空间有限的移动现场， 也能稳定运作
设备统一管理不论制造商， 在同一界面中完美控制
- 机械臂、相机、夹爪等即便品牌不同，也能完美联动
- 不受特定制造商束缚，同时控制多品牌机器人
- 沿用现有设备，节省引入新设备的成本
强化学习无需编程， 通过模仿人类来运动的机器人
- 通过模仿人类的示范，省去复杂的机器人设置（示教）环节
- 实时察觉障碍物，自主寻找安全路径移动
- 机器人自我提升动作，实现更精细的作业
- No-Code
无需专业知识， 也能直观搭建的机器人控制
- 拖放模块即可轻松编排作业流程
- 在实际运行前通过 3D 画面预览并安全验证
- 无需懂编码，现场操作人员即可直接设定机器人的动作
- 像对话一样用自然语言下达指令，即可完成机器人的动作
- 边缘控制
随处轻量部署， 以低功耗 PC 独立运行
- 无需昂贵的服务器或云端连接， 仅凭一台小型 PC 即可运行
- 即使在电力与空间有限的移动现场， 也能稳定运作
- 设备统一管理
不论制造商， 在同一界面中完美控制
- 机械臂、相机、夹爪等即便品牌不同，也能完美联动
- 不受特定制造商束缚，同时控制多品牌机器人
- 沿用现有设备，节省引入新设备的成本
- 强化学习
无需编程， 通过模仿人类来运动的机器人
- 通过模仿人类的示范，省去复杂的机器人设置（示教）环节
- 实时察觉障碍物，自主寻找安全路径移动
- 机器人自我提升动作，实现更精细的作业
看见、判断、即刻行动的现场自动化
越是需要精准观察、精密动作的高难度工序，AI 与机器人相融合的 AIVot 能力就越能大放异彩。
- 1
视觉引导拣放/组装
通过摄像头识别对象的位置与状态，并指挥机器人执行作业。
- 2
基于图像的情境判断
不只是提取抓取位置，还能通过 AI 算法判断工序状态，并根据判定结果让机器人执行相应作业。
- 3
基于 VLA 的机器人控制
利用 VLA 基础模型，以少量现场数据训练机器人模型，并通过强化学习，使其在导入后随着时间推移不断提升准确度。
从识别到硬件控制，成就 AIVot 的完整生态
视觉相机、AI 模型与运营数据连接至机械臂，如同一个有机体般完美协同。
洞察现场的眼睛
- 实时识别形态与大小各异的物体。
- 精确定位，为机器人提供视觉信息。
- （±0.5mm 以内）实现不容丝毫误差的高精度组装自动化。
- （±5mm 以内）对各种尺寸与形态的货物快速而稳定地进行拣放（Pick and Place）。
洞察现场的眼睛
- 实时识别形态与大小各异的物体。
- 精确定位，为机器人提供视觉信息。
- （±0.5mm 以内）实现不容丝毫误差的高精度组装自动化。
- （±5mm 以内）对各种尺寸与形态的货物快速而稳定地进行拣放（Pick and Place）。
计算并学习最优行动
- 即使是混杂的多种零件（Mixed SKU），AI 也能智能分类与检出。
- 自动对齐相机与机器人位置，实现自动标定（Auto-Calibration）。
- 自主寻找最佳移动路径，并持续学习、不断进化。
贴合现场的精密执行
- 基于相机所见的信息，实时校正机器人的动作。
- 为您量身设计契合作业环境与物体形态的定制化机器人手（夹爪）。
现场应用案例
AIVEX 已在汽车、电池、精密零部件、物流等多种制造现场积累了检测自动化与质量改进的案例。 欢迎基于真实工序条件与运营数据，了解我们的应用成果。
![[AI Robotics Field Notes (2)] What Role Should Reinforcement Learning Play in Robots?](/uploads/5cd9554c-cdd5-496f-9f8d-bc3448035c59.png)
[AI Robotics Field Notes (2)] What Role Should Reinforcement Learning Play in Robots?
Reinforcement learning once looked like the algorithm that would build robot policies from start to finish. We now use it in a different role — not as the lead, but as the corrector. This post lays out why that role is the right one, and how AIVEX's AI Robotics group actually puts it to use.
2026.08.25
![[AI Robotics Field Notes (1)] The Difficulty of Robotic Automation Is Not Determined by Robot Specifications](/uploads/cc78de90-7d2c-4fb8-a690-d2529eb16ab1.png)
[AI Robotics Field Notes (1)] The Difficulty of Robotic Automation Is Not Determined by Robot Specifications
The difficulty of robotic automation is determined not by the robot's specifications, but by the degree of uncertainty inherent in the task. Even with the same six-axis robot arm, a task that repeatedly follows a predefined path is fundamentally different from one involving frequent physical contact. This article breaks down these differences into four levels.
2026.08.13
![[AI Inspection: Challenges in the Field (2)] Where Anomaly Detection Breaks When Trained Only on Normal Data](/uploads/692edf18-875a-4d0a-a2c2-c4696550c6b6.png)
[AI Inspection: Challenges in the Field (2)] Where Anomaly Detection Breaks When Trained Only on Normal Data
Unsupervised anomaly detection — training on normal data alone, no defect images required — looks flawless on benchmarks, yet breaks down in two places at once the moment production data comes in. Worse, the two failures are locked in a trade-off: fixing one makes the other worse. This post is about where to start untangling that.
2026.08.05
想了解导入单位 与运营条件吗？
请查看常见问题
Q.能与现有正在使用的机器人或设备兼容吗？
是的，可以兼容。AIVot采用不依赖于特定机器人品牌或硬件的硬件无关（Hardware-Agnostic）架构设计。完美支持与KUKA、Doosan、Yaskawa、Hyundai、Neuromeka等工业现场主要机器人厂商及现有设备的顺畅联动。
Q.现场存在振动或部件位置偏差时也能进行作业吗？
可以。AIVot支持自适应自主控制（Adaptive Autonomy）技术，能实时检测现场振动或部件位置的细微偏差等作业环境变化，并自动校正机器人的动作，从而保证作业的稳定性。
Q.能够根据对象物定制夹爪吗？
是的，可以进行定制设计。我们会精密分析对象物特有的形状、材质和重量，定制真空式、磁力式、机械式等最适合的夹爪形式。此外，为应对多品种混流生产，还可应用能够多用途使用的可更换式手爪（Tool Changer）系统。
Q.在杂散光或现场照明变化的情况下也能稳定运行吗？
是的，能够稳健地应对环境变化运行。我们采用自有的遮光结构和专用光学解决方案，有效阻断外部杂散光的进入，即使周边照明环境发生变动，也能保持一致的性能，从而确保了稳健性（Robustness）。
Q.对于难处理的对象物（反射体、有光泽/无光泽、透明、表面变化、相似个体等）也能准确识别吗？
是的，可以。我们会根据对象物难处理的表面特性，选定同轴光、穹顶光、结构光等最优的照明及相机配置。对于一般视觉难以区分的相似个体或表面变化条件，也会运用基于深度学习的识别算法准确分类并应对。