


Covariant Brain
我们隆重推出 Covariant Brain,这是我们首个向人类级能力迈出重大一步的机器人大脑。 多年来,机器人技术一直难以从全球最大且最具价值的数据源——人类——中学习。 解决这一问题意味着要从根本上重新思考整个技术栈: - 一个原生机器人的基础模型。 - 一个 1:1 仿人机械手。 - 一款用于采集运动、力度和触觉的非侵入式数据手套。 - 一个能将数周实验缩短至几分钟的模拟器。 Covariant Brain 在语言、视觉、本体感知、触觉和动作等多个维度上进行了训练。我们设计了一系列任务,以测试这一新范式能走多远。 完全自主运行,1 倍速,单一模型,相同权重。(建议开启声音观看) 我们正接近机器人技术的终局。 而这仅仅是个开始。
我们隆重推出 Covariant Brain,这是我们首个向人类级能力迈出重大一步的机器人大脑。 多年来,机器人技术一直难以从全球最大且最具价值的数据源——人类——中学习。 解决这一问题意味着要从根本上重新思考整个技术栈: - 一个原生机器人的基础模型。 - 一个 1:1 仿人机械手。 - 一款用于采集运动、力度和触觉的非侵入式数据手套。 - 一个能将数周实验缩短至几分钟的模拟器。 Covariant Brain在语言、视觉、本体 感知、触觉和动作等多个维度上进行了训练。我们设计了一系列任务,以测试这一新范式能走多远。 完全自主运行,1 倍速,单一模型,相同权重。(建议开启声音观看) 我们正接近机器人技术的终局。 而这仅仅是个开始。



Covariant ai 提供关节型机器人产品系列,专为速度、精度和可靠性而设计。从小型负载任务到重型搬运,我们的机器人能够提供制造商所需的灵活性,实现装配、检测、焊接、喷涂、物料搬运等工序的自动化。凭借久经考验的性能和易于集成的特点,Covariant ai关节型机器人助力各行业提升生产效率、改善产品质量并降低运营成本。

Covariant WRB 仓储机器人
基于真实仓库场景进行训练,使机器人能够识别物体、理解三维 空间,并预测最佳抓取与放置方案。
仓库环境远非洁净的测试场地——货物会掉落、标签会粘连、意 外问题频繁出现。
我们的机器人基础模型 Covariant Brain将机器人从僵化转变为响 应式,——赋能我们的系统实时无缝调整行为。
我们的机器人能够针对易碎或开放式包装调整抓取方式,并在无 需逐步编程的情况下动态调节速度与动作。

Covariant 机器人已部署在全球各大洲,为全球企业优化物流运营。

透明喷雾瓶和精致玻璃蜡烛?对我们的机器人来说毫无挑战。
我们的机器人基础模型通过广泛且通用的训练,使搭载 Covariant Brain 的机器人无需专门编程即可适应新产品。

人们经常谈论码垛,却很少提及拆垛——即从托盘上卸下单个 SKU 并将其放置到传送带上。 机器人能比人类更快吗?是的,它能实现高达每小时 1200 箱(约每班次 10000 箱!)的惊人性能。 💨 它还能确保存储区和拣选区的及时补货。 CovariantAI 具备 AI 大脑的机器人可以处理混合、彩虹或单一托盘。借助 AI 大脑,它们能随时间学习,并在整个机器人网络中共享最佳实践——从而实现实时改进。 这对人类操作员来说是一个非常不符合人体工程学的流程。使用来自 Covariant 的 AI 赋能机器人,可以减轻员工的劳损和受伤风险。 🚧 高效、提升安全性且具备适应性!

一探 Covariant Brain 高精度 AI 可视化技术的幕后运作——精准抓取并放置各类消费品。

Covariant IRB 工业机器人用于自主巡检
强大的端到端机器人巡检解决方案
专为复杂工业设施和防爆区域设计
自主机器人的实际应用:
识别热异常
——————
通过频繁的自动化热成像检查,获取关于设备健康状况的宝贵洞察——揭示那些常被忽视的问题。
————
频繁捕获一致的高质量热数据
————
在运行过程中及早发现不可见异常
————
设置高低温阈值以报告异常情况
————
通过预设温度范围忽略背景噪声
————
聚焦热成像图像中的圆形感兴趣区域

目视检查
——————
及早检测设备故障并采取预防性维护措施,以避免代价高昂的缺陷和停机。
————
持续捕获高质量图像
————
读取压力计、仪表、计数器、液晶显示屏和阀门的数据
————
设定异常报告的预设阈值
————
获取精确的读数点位置和时间
————
确定杠杆状态

气体泄漏检测
——————
及早识别泄漏源,防止造成重大损失或安全风险,并做出基于数据的明智维护决策
————
利用声学成像与可视化技术精准定位泄漏源
————
通过减少气体泄漏降低运营成本
————
量化气体泄漏等级,以数据驱动的方式制定维护决策
————
设定异常检测与报告的预设阈值
————
通过频繁的气体巡检,持续监测气体泄漏的严重程度

局部放电监测
——————
及早识别局部放电事件,采取预防措施,防止意外安全事故和停机
————
通过声学传感检测电晕、表面放电、电弧放电和空隙放电
————
降低高压环境中的火灾和爆炸风险
————
在绝缘故障造成损害之前,及早识别其早期迹象
————
通过持续的数据采集,支持长期可靠性
————
安排预防性维修,避免停电或安全事故

自主寻找最优路径
——————
无需人工干预或互联网连接即可执行其定义的巡检任务。
————
在复杂多层环境中实现完全自主运行
————
不依赖稳定网络连接的持续数据采集
————
全厂路径优化与最快路线确定
————
自动对接充电、多任务执行与续航扩展
————
精确的自定位与替代路 径规划










