
纯视觉FSD
解决方案
优诺智行致力于打造一套机器人领域的“国产FSD”——面向具身智能机器人的通用自主移动与操作平台。整套系统以多视角摄像头为核心感知入口,通过端侧AI模型对真实物理世界进行实时理解与空间推理,能够直接解析人类可读的地图、标识牌、手势指令等视觉信息,无需依赖高精地图、二维码或预埋轨道等结构化先验条件。整套系统以UnoBox为载体,集成了算力芯片、多路摄像头接口与各类传感器,可即插即用于轮式、足式、机械臂等多种机器人本体,实现从感知、决策到执行的闭环。
纯视觉FSD的技术架构由两个核心模块构成:UnoPilot负责移动导航,支持机器人在结构化道路与非结构化环境(楼梯、斜坡、农田等)中的自主通行;UnoArm负责高自由度手臂操作,支持抓取、按压、擦拭、采摘等精细化动作,实现“移动+操作”的协同作业。在商业化层面,该系统已部署于物流配送、智慧农业、智能清洁等多个行业场景,并拥有自己的真实物理世界数据集。每一台搭载纯视觉FSD的机器人,在实际作业中产生的数据都会回流至模型训练闭环,驱动系统持续进化。
优诺智行致力于打造一套机器人领域的“国产FSD”——面向具身智能机器人的通用自主移动与操作平台。整套系统以多视角摄像头为核心感知入口,通过端侧AI模型对真实物理世界进行实时理解与空间推理,能够直接解析人类可读的地图、标识牌、手势指令等视觉信息,无需依赖高精地图、二维码或预埋轨道等结构化先验条件。整套系统以UnoBox为载体,集成了算力芯片、多路摄像头接口与各类传感器,可即插即用于轮式、足式、机械臂等多种机器人本体,实现从感知、决策到执行的闭环。
纯视觉FSD的技术架构由两个核心模块构成:UnoPilot负责移动导航,支持机器人在结构化道路与非结构化环境(楼梯、斜坡、农田等)中的自主通行;UnoArm负责高自由度手臂操作,支持抓取、按压、擦拭、采摘等精细化动作,实现“移动+操作”的协同作业。在商业化层面,该系统已部署于物流配送、智慧农业、智能清洁等多个行业场景,并拥有自己的真实物理世界数据集。每一台搭载纯视觉FSD的机器人,在实际作业中产生的数据都会回流至模型训练闭环,驱动系统持续进化。
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。

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。

让下一个机器人,装上真正的AI大脑
只要您有需要AI的场景,欢迎随时与我们取得联系。
让我们共同让智能化世界成为可能。
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