UAVGPT · 云恩科技 · 物理 AI
AI 从符号世界
走向物理AI
低空垂直物理AI公司：自有机巢（AI硬件）+ 行业模型 + 4D场模型 + MPC执行 + 数据飞轮，让无人机在真实风场里安全自主巡检
感知 → 推演 → 执行 → 反馈 · 真实物理闭环
越用越懂行业的低空 AI · 从产业深处长出
越用越懂行业的低空 AI · 从产业深处长出
SCROLL
01 / PARADIGM SHIFT · 云恩科技 · UAVGPT 出版级图表
范式跃迁 · 从规则到物理
从"执行规则"到"生成信息"，再到"理解并作用于真实物理世界"——工程层面：接收物理观测 · 推演演化 · 硬件执行 · 反馈迭代。不是意识，是工程。
02 / FRONTIER · 云恩科技 · UAVGPT 出版级图表
全球前沿 · 三大技术方向
塔尖在实验室，塔基在产业——已验证(TransBIM/MPC)证明路径可行；
UAVGPT · 早期融资进行中 · DEMO就绪 · 待现场验证 —— 方向对，在路上。
UAVGPT · 早期融资进行中 · DEMO就绪 · 待现场验证 —— 方向对，在路上。
03 / CHALLENGE · 云恩科技 · UAVGPT 出版级图表
低空巡检 · 四大工程挑战
四大障碍，每一个都在阻止"安全高效的低空巡检"——而 U A V G P T · 全部解决：
云恩科技-CEM 场模型 · MPC 受约束执行 · Rerun 数据管线 · 4D物理场推演闭环。
云恩科技-CEM 场模型 · MPC 受约束执行 · Rerun 数据管线 · 4D物理场推演闭环。
04 / POSITION · 云恩科技 · UAVGPT 出版级图表
云恩定位 · 低空垂直物理AI闭环
01📡
感知 · 采集
智能机巢采集 4D时空物理场——风场 · 地形 · 设备状态 · 多模态传感器。
RK3588 边缘 · 数据不出域02🧠
推演 · 云恩科技-CEM
自有垂直场模型完成环境推演——4D风场预测 · 起降窗口 · 巡检路线优化。
场模型 · FNO范式03🚁
执行 · MPC
场模型输出预测 → MPC 在电机/姿态/避障/电量硬约束下求解最优轨迹。
安全 · 可解释 · 滚动执行04🧬
数据回流 · 进化
Rerun 数据管线 · 野外真实工况回流迭代 行业知识库 → 模型更强。
基因 -- · 每圈更强低空垂直
物理AI闭环感知→推演→执行→进化
物理AI闭环感知→推演→执行→进化
不做通用宇宙仿真 —— 聚焦低空巡检垂直赛道，完整闭环自进化：
感知 → 推演 → 执行 → 数据回流 → 再感知。面向电力 · 矿山，全链路 DEMO 已完成 · 待现场真机验证。
感知 → 推演 → 执行 → 数据回流 → 再感知。面向电力 · 矿山，全链路 DEMO 已完成 · 待现场真机验证。
我们的护城河 · 不是模型聪明
是结构上别人拿不到的数据——场模型精度取决于低空4D工况数据（风场/地形/设备状态），而机巢是我们部署的、数据天然回流。大厂可以调出更强的通用模型，但调不到"真实风场+巡检缺陷"的垂直数据闭环。
通用大模型是公地 · 垂直工况数据是私产
通用大模型是公地 · 垂直工况数据是私产
落地路径 · 先DEMO后真机
全链路能力已在浏览器 DEMO 验证（建模/4D场/仿真/航线/识图）——同一套技术栈迁移真机，首单落地即开始积累真实工况数据，护城河随每次巡检加深。
先证明能造 · 再证明能用 · 最后证明只有我们能越用越强
先证明能造 · 再证明能用 · 最后证明只有我们能越用越强
05 / ENGINE · 数据飞轮 · 进化引擎
进化引擎 · 数据飞轮
DATA FLYWHEEL 数据飞轮 · 数据在流 · 每圈更强
工作 → 基因 → 训练 → 部署 → 工作 · 每圈比上圈强
= 云恩定位闭环（感知→推演→执行→数据回流）· 基因 -- · 持续进化
行业模型 · 迭代进化曲线 · 每次训练沉淀双资产
= 全局进化（范式跃迁 → 挑战 → 落地）· V33 垂直场景满分 → V34.1c 错题回流 91.1% → V37 空间理解·单目估距(9-4完成)
评测口径: 自有垂直场景评测集(RAG增强)· 对比通用底座 · 行业窄模型 · 体积小性能大
2026.09.02 当日三版落地 · 09.03 V36 部署亲测 + FFS 真实深度产线 31对/93条 · 双脑并行: 文本(对话)·视觉(识图)·空间(估距) · 分分秒秒在进化
传统模型靠版本升级 · 我们的模型靠数据每天进化
评测口径: 自有垂直场景评测集(RAG增强)· 对比通用底座 · 行业窄模型 · 体积小性能大
2026.09.02 当日三版落地 · 09.03 V36 部署亲测 + FFS 真实深度产线 31对/93条 · 双脑并行: 文本(对话)·视觉(识图)·空间(估距) · 分分秒秒在进化
传统模型靠版本升级 · 我们的模型靠数据每天进化
过程得基因 · 基因出模型
权重会过期 · 数据会积累
模型一版版换代 · 数据资产只增不减
抄模型 ≠ 抄数据闭环
没有 V1→V40 的工况数据 · 复制不了下一版
每次训练产双资产
一次算力投入 · 模型 + 工况数据双份回报
⚡ 悟V-VL · 已能看图 (2026.09.02 实测)
无人机巡检画面 → 悟V-VL 自主识别："三座大型输电塔 · 金属结构 · 高压电线网络" → 领域判断："与巡检领域最为相关 · 需定期检查结构腐蚀/电线磨损" —— 从纯文本到多模态 · 一天落地。
🔁 循环推理引擎 · 方案自纠错 (2026.09.02)
Think 生成 → Check 独立校验找漏洞 → 修正 → PASS 收敛。机巢换电方案实测：生成6秒 · 校验官独立审查 · 一轮收敛。Agent 决策循环 = 物理世界推演的地面预演。
06 / HOW WE BUILD · 研发组织 · 成本结构 AI-NATIVE R&D · 软件公司卖人头·我们用机器
同类公司养100人研发 · 我们让AI自己进化
多节点自治研发 · 数据回流 · 每次进化全组织共享
我们不是一家"给组织加AI"的公司，而是从第一天就用AI原生方式做研发：多个研发节点并行自治（各自专注感知/模型/仿真/落地），每个节点解决的问题自动沉淀为可复用知识，一个节点学会 · 全部节点即时共享——不是靠开会同步，是靠系统同步。
这套组织形态直接写进成本结构：
· 自有算力集群 · 模型训练/推理成本趋零（不按token付费给大厂）
· 行业知识库沉淀 · 新人/新节点上岗即带全组织经验（省培训/省重复踩坑）
· 数据飞轮 · 每一次巡检DEMO/实验都回流成模型增量（花一次钱·产双份资产）
软件公司卖人头·毛利有限；我们用机器+数据做研发·边际成本随规模递减——这是天使轮就该有的成本结构。
这套组织形态直接写进成本结构：
· 自有算力集群 · 模型训练/推理成本趋零（不按token付费给大厂）
· 行业知识库沉淀 · 新人/新节点上岗即带全组织经验（省培训/省重复踩坑）
· 数据飞轮 · 每一次巡检DEMO/实验都回流成模型增量（花一次钱·产双份资产）
软件公司卖人头·毛利有限；我们用机器+数据做研发·边际成本随规模递减——这是天使轮就该有的成本结构。