在世界机器人大会的现场，一场别开生面的展示吸引了众多目光：当虹科技展位的大屏幕上，突然弹出一条来自1200公里外杭州的告警信息。画面中，一只四足机器人正在自主巡检，其行进路线上突然出现了一个不明物体。就在现场观众还未来得及反应时，多机协同平台已经迅速响应，根据四足机器人的告警生成了工单，并“指挥”另一台扫地机器人前往目标区域进行处置。这一幕让观众们惊叹不已：“机器人竟然开始‘指挥’机器人了！”
这场“多机协同”的展示，正是当虹科技在此次机器人大会上的亮点之一。与一年前相比，当虹科技在机器人业务上实现了从单一能力到系统化能力的跨越。当时，他们作为机器人远程遥操能力的先行者，通过BlackEye Vision远程遥操系统，实现了用一部手机就能隔空指挥数百公里外的机器人。而如今，他们已经构建了一套覆盖多模态感知、AI算法、多机协同与数据闭环的一体化机器人解决方案。
对于机器人产业而言，真正的挑战在于如何让机器人走出单一的演示场景，真正进入千行百业，并实现规模化、持续化的应用。当虹科技深知这一点，他们从让机器人拥有“超级感官”入手，推出了多模态感知上装件——BlackEye Vision机器人智能融合终端。这款上装件可以根据不同场景的需求，搭载双光云台，并集成声光、通信、算力等模块，同时支持气体、温湿度等外接传感器，帮助机器人从更多维度感知物理世界。
在工业巡检场景中，这款机器人展现出了强大的能力。它不仅可以识别仪表读数，还能检测温度异常、气体风险、设备异响以及液体跑冒滴漏等问题。通过将这些现场信息实时带回，为后续的AI识别和任务决策提供了坚实的数据基础。这样一来，机器人不再仅仅局限于“看见”现场，而是能够从更多维度感知并理解现场。
然而，机器人仅仅采集到大量信息还远远不够。它们还需要能够判断现场发生了什么，并将分析结果及时上报业务平台，以触发后续的任务和多机协同。为此，当虹科技将AI算法与机器人的感知、通信能力进一步融合，实现了对机器人采集的视频及多模态数据的实时处理。通过目标识别、异常检测和多模态融合分析，机器人能够快速从大量现场信息中识别出关键目标和异常情况。
例如，当机器人发现设备温度异常时，AI可以进一步识别出异常的具体位置。当摄像头捕捉到人员、设备或其他目标时，也可以结合现场信息进行分析，将原本需要人工逐一查看的视频数据转化为更明确的识别结果和告警信息。这些分析结果需要及时传到后台，甚至在出现异常后触发下一步任务，这离不开稳定、低时延的数据传输技术。当虹科技通过多模态压缩与低时延传输技术，在保证关键现场信息实时传递的同时，大幅降低了数据传输的压力。
从现场数据的实时获取，到AI识别分析，再到识别结果的及时传递，机器人完成了从感知现场到理解现场的升级。而当机器人识别并精准定位了问题后，接下来该怎么办呢？这正是当虹科技此次展示的多机协同与数据平台的用武之地。该平台可以统一接入和管理不同类型的机器人及固定终端，并围绕具体任务进行统一调度、协同和处置。
在演示场景中，当杭州的机器狗在巡检过程中发现异常后，它并不需要自己完成所有事情。一旦发现异常，这只四足机器人就可以自动发起任务，“指挥”另一台扫地机器人前往目标区域处理。如果机器人遇到超出自主处理范围的复杂情况时，原有的远程遥操能力也会重新进入任务链，操作人员可以远程查看现场并接管机器人。任务执行过程中产生的视频、AI识别结果、控制信息以及人工处置数据，还可以进一步沉淀到平台，为后续算法优化和机器人能力迭代提供真实场景数据，逐步形成数据闭环。
