产品详细介绍

Applied Intuition 是一家专注于“物理 AI（Physical AI）”的技术公司，致力于为所有会移动的机器提供统一的数字基础设施，让它们能够在真实世界中进行感知、推理和自主行动。其产品广泛应用于汽车、国防、卡车运输、矿业、工程建设和农业等行业，目标是推动下一次工业革命。

一体化物理智能平台

Applied Intuition 提供一个面向所有移动机器的统一平台，将车辆智能、车辆操作系统和自动驾驶系统整合为端到端技术栈：

  • Vehicle Intelligence（车辆智能工具）：用于开发和验证车辆智能功能，包括感知、决策和控制算法，帮助工程团队快速构建和迭代智能驾驶能力。
  • Vehicle OS（车辆操作系统）：为车辆和机器人提供底层软件基础设施，支持多传感器接入、实时数据处理和安全可靠的系统运行，是智能硬件的大脑“操作系统”。
  • Self-Driving System（自动驾驶系统）：面向自动驾驶和高级驾驶辅助场景的完整系统解决方案，覆盖从仿真测试、算法训练到实车部署的全流程。

通过这三大产品线，Applied Intuition 构建出覆盖“从海洋到太空”的物理 AI 数字底座，使无人车、无人机、机器人、矿山设备、工程机械等多种移动设备都能在统一架构下实现智能化。

面向关键行业的应用场景

Applied Intuition 的平台重点服务以下行业：

  • 汽车与卡车运输：支持乘用车、商用车和重卡的自动驾驶与高级驾驶辅助系统开发，提升道路安全与运输效率。
  • 国防与安全：为无人作战平台、侦察设备和防务机器人提供可靠的智能基础设施，增强国家安全与作战敏捷性。
  • 矿业与工程建设：帮助矿山卡车、挖掘机、工程机械实现自动化作业，降低危险工况下的人力风险，提高生产效率。
  • 农业与其他工业场景：支持农业机械、物流机器人等设备的智能化升级，推动传统行业向自动化与数字化转型。

研究与技术前沿

Applied Intuition 在研究层面重点聚焦两大最具挑战性的物理 AI 应用方向：

  • 端到端自动驾驶：从感知到控制的完整自动驾驶链路，探索更高安全性和更广泛适用性的自动驾驶技术。
  • 机器人技术：面向各类移动机器人和特种机器人，研究其在复杂真实环境中的自主导航、任务执行和协同能力。

通过持续的前沿研究与工程落地，Applied Intuition 认为“自动化的 99% 影响仍在未来”，并致力于构建下一代工业社会所需的智能基础设施。

团队与使命

Applied Intuition 拥有超过 1,000 名工程师、40 多位前 CTO 和 30 多位前创业者，形成了高度工程化与实践导向的团队结构。公司使命是：

  • 构建物理 AI，创造更安全、更繁荣的世界，包括更安全的道路、更高效的基础设施以及更敏捷的国防能力。

简单使用教程

以下为企业或团队引入 Applied Intuition 平台的简要步骤示例，帮助理解其典型使用路径（实际项目会根据行业和需求进行定制化）：

步骤一：明确业务场景与目标

  1. 确定你要智能化的“移动机器”类型，例如：乘用车、重卡、无人机、矿山卡车、工程机械或机器人等。
  2. 明确目标：是要实现自动驾驶、远程操控、智能辅助驾驶，还是提升作业自动化程度与安全性。
  3. 梳理现有软硬件基础，包括传感器（摄像头、雷达、激光雷达等）、计算平台和已有软件架构。

步骤二：选择合适的产品模块

  1. 需要开发或升级智能功能时：重点使用 Vehicle Intelligence 工具，用于算法开发、仿真测试和性能验证。
  2. 需要统一底层软件架构时：部署 Vehicle OS，将各类传感器、执行机构和计算单元整合到统一操作系统中。
  3. 需要完整自动驾驶能力时：采用 Self-Driving System 方案，覆盖从感知、定位到规划控制的全栈能力。

步骤三：集成与开发

  1. 与 Applied Intuition 技术团队对接，完成平台与现有车辆/设备硬件的接口定义与对接方案。
  2. 在开发环境中接入 Vehicle Intelligence 工具，对感知、决策和控制算法进行仿真、调试和迭代。
  3. 在测试车辆或机器人上部署 Vehicle OS 和相关自动驾驶/机器人软件模块，进行小规模试运行。

步骤四：仿真验证与安全评估

  1. 使用平台提供的仿真与测试能力，构建典型工况和极端场景，对系统进行大规模虚拟测试。
  2. 分析测试结果，优化算法和系统配置，确保在安全性、可靠性和性能方面达到预期标准。
  3. 根据行业监管要求和内部安全规范，完成必要的合规与安全评估流程。

步骤五：规模化部署与运维

  1. 在通过测试和试点验证后，将系统部署到更多车辆、设备或机器人集群中。
  2. 建立持续监控与数据回流机制，利用平台工具对运行数据进行分析和持续优化。
  3. 随着业务扩展，可逐步引入更多场景（如新工况、新区域或新任务类型），在同一物理 AI 平台上统一管理和升级。

通过以上步骤，企业可以利用 Applied Intuition 的端到端物理 AI 基础设施，加速从传统设备向智能化、自动化系统的转型，在保障安全的前提下提升效率和竞争力。