让无人物流配送车看懂城市路况
城市配送最大的挑战，是环境的多变——今天这条街封路了，明天那个小区换了出入口。传统方案每换一个园区就要重新部署激光雷达和高精地图，成本高、复制慢。
装上 UnoBox，配送车用纯视觉实时看懂路标、红绿灯、障碍物。它不需要提前建图，也不需要人工干预，可以快速部署到新的场景中去。换了新园区，它自己看路牌就能找到路线。
结果是：部署周期从 4-6 周缩到 7 天，配送成本降低 40%，并且做到零事故运行。
在特殊场景中派遣机器狗
在半导体、生物医药这些工厂里，物料需要在不同楼层、不同车间之间流转。跨楼层搬运最难的是环境变化——楼梯的坡度、电梯的开关、走廊里的人流，每换一层就要重新适应。
UnoBox 让机器狗实时理解周围环境：它看懂楼梯在哪，识别电梯门是否打开，避让突然出现的行人。不需要提前建图，也不需要改造现场，换了楼层它照样能跑。
结果是：机器狗能够实行 7×24 小时跨楼层自主运行，复杂环境识别精度达到 99.8%，人工搬运成本降低 40%，全程零事故。
农业场景的复杂精密操作
棕榈种植与其他作物最大的不同，是它的高度和密度。一棵棕榈树可以长到 10 米以上，果实成串生长，藏在厚重的枝叶之间。传统采摘完全依赖人工——工人爬上树、用长杆砍下果串，危险、低效、且越来越难招到人。
过去也有一些机器人尝试用激光雷达和高精地图来解决，但问题在于：每换一片种植园，树龄、密度、地形都不一样，就要重新扫描、重新标注、重新部署——成本高、复制慢、根本无法规模化。
我们换了一个思路。UnoBox 让采摘机器人用纯视觉实时理解环境：它能在枝叶之间识别出果串的位置，即使被遮挡也能通过上下文推断；它能区分树干、枝叶、果实这些“软硬障碍物”，规划出最安全的抓取路径。不需要提前建图，不需要人工标注，换了种植园它照样能跑。
我们正和合作伙伴一起定义这款机器人——他们懂种植、懂机械，我们提供通用的视觉大脑。我们能做到成本相比人工降低 60%，单位面积产量提升 35%，投资回报周期仅 18 个月。
