常见问题解答

扩博智能是一家总部位于新加坡的具身智能公司，成立于 2016 年。公司利用计算机视觉、机器人和人工智能，将现实世界中的现场作业数字化，主要服务于风电资产巡检与维修，以及零售与消费品执行智能。扩博智能的项目已覆盖全球 40 多个国家和地区。

扩博智能在新加坡、上海、西雅图（研发）和丹麦设有办公室，员工和现场团队分布于全球各地，可为客户的本地项目提供支持。对于开展跨国项目的企业客户，我们能够在当地快速组织资源，并由全球团队统一协调，为覆盖欧洲、亚太等地区的风电资产组合，以及横跨多个市场的零售品牌提供服务。

扩博智能目前主要服务于两大行业：风电领域，包括自主叶片巡检、内部巡检、防雷系统检测、机器人前缘维修，以及通过 IRIS 平台开展机组资产智能管理；零售与消费品领域，包括货架智能、执行合规、缺货识别、货架份额分析、品牌陈列物料追踪，以及通过 RIaaS 开展门店布局分析。我们的计算机视觉和机器人能力也可应用于其他需要大量现场作业的行业。

扩博智能风电智能解决方案是一套覆盖叶片全生命周期的平台，连接 IBIS 自主无人机巡检、KIWI 叶片内部巡检、HUMMINGBIRD 防雷系统检测、SPARROW 机器人前缘维修和 IRIS 资产智能平台，为风电运营团队提供从巡检证据到维修完成的端到端工作流程。

扩博智能对每张巡检图像运行五阶段智能分析流程，包括叶片分类、叶片分割，以及采用滑动窗口并行分析进行缺陷识别。叶片分类模型准确率为 99%，分割准确率为 98%，缺陷召回率整体超过 95%；其中重大缺陷召回率超过 98%，重大缺陷精确率超过 80%。以每台风机约 400 张巡检图像为例，系统可自动筛除约 240 张无缺陷图像，将每台风机的人工复核时间从 1.5 小时缩短至约 25 分钟。

缺陷识别的准确率既取决于技术，也取决于数据。扩博智能已在全球 40 多个国家和地区开展叶片巡检，建立了行业内规模较大的真实叶片缺陷数据集。每次完成的巡检都会归档至数据湖，并通过 PDCA 循环持续用于模型再训练。因此，模型能够随项目积累不断改进，而不是长期依赖一套静态数据。

多数巡检服务商主要覆盖叶片外部表面。扩博智能可检查完整叶片：IBIS 无人机以亚毫米级分辨率采集外部图像，平均达到 0.66 毫米/像素，最佳情况下达到 0.25 毫米/像素；KIWI 机器人进入叶片内部识别结构缺陷；HUMMINGBIRD 则测量防雷系统电阻。三类数据均可在 IRIS 平台中交叉关联，形成完整的叶片内外部状态记录。

扩博智能的各套巡检系统均面向单人操作设计。IBIS 外部叶片巡检和 HUMMINGBIRD 防雷系统检测分别可在约 15 分钟内完成一台风机，无需高空作业团队；KIWI 叶片内部巡检每支叶片约需 15–20 分钟。在适宜的作业条件下，SPARROW 机器人曾在 27 分钟内完成一支海上叶片的前缘维修。

SPARROW 是扩博智能的全自主叶片前缘防护维修机器人，由重载无人机部署，无需绳索作业团队或自升式作业船。在适宜的作业条件下，SPARROW 曾在 27 分钟内完成一支海上叶片维修，并可单日维修最多 8 支叶片。2023 年，SPARROW 在海上完成了机器人叶片前缘维修作业。其采用聚脲基涂层，实验室测试使用寿命为 15 年。

IRIS 是扩博智能的云端资产智能平台，将叶片外部巡检、内部巡检和防雷系统检测数据汇聚到同一工作空间。平台提供缺陷标注与准确位置映射、严重程度评级、自动生成报告，以及跨风机和场站的机组群看板；数字化叶片记录还可在资产所有权和服务商变更后持续保留。IRIS 无需安装本地软件。

扩博智能 RIaaS（零售智能即服务）是面向消费品品牌、装瓶商和零售商的零售执行智能平台。它连接门店图像采集、计算机视觉识别、关键指标生成和现场执行流程，使团队能够在同一系统中监测在架可售率、价格、促销、品牌陈列物料和排面图合规情况。

扩博智能可从普通门店图像中提取在架可售率、缺货信号、货架份额、线性陈列空间、排面图合规、价签准确性、门店物料合规、陈列类型、品牌陈列物料位置，以及特定的新鲜度或日期信息。根据项目需要，输出内容还可包括已识别商品、尺寸、价格、门店物料（POSM）、有效期或生产日期，以及货架、货架区段、排面或门店层级的执行指标。

可以。扩博智能面向真实零售环境设计，可处理堆叠商品、饮料多件装以及以不同角度摆放的商品。平台可根据关键指标的定义统计全部可见排面，或对堆叠商品进行去堆叠计算；当多件装在当地市场作为独立商品销售时，也可将其识别为单独的 SKU。

三种模式均支持。团队可以使用云端实时识别、完全离线采集后延迟上传，或在同一审核任务中组合使用两种方式。对于包含约 80 个商品排面的典型图像，服务器端识别通常可在 5 秒内完成，不包含网络上传和下载时间，能够满足门店现场执行流程的需要。

照片适合短货架、价签、小型陈列或单个品牌陈列物料等范围明确的任务。需要覆盖长货架、商品密集的冷柜、狭窄通道、多个陈列点或较大门店区域时，引导式或自由拍摄视频效率更高。扩博智能可将视频转换为可分析的图像，管理拍摄覆盖范围和重叠，并将证据用于多项零售执行指标。

建议使用相同的概念验证方案测试所有候选供应商，并纳入高难度门店、有代表性的现场设备、真实网络环境、拥挤货架、不断变化的 SKU 和必要的系统集成。评估时应衡量识别准确率、采集完整性、从采集到行动所需时间、现场工作量、证据完整性、SKU 更新工作量、供应商服务投入和整体运营模式，而不能只依赖受控环境中的演示货架。

扩博智能同时提供原始识别结果和可直接用于业务分析的关键指标。客户可以通过 API、文件服务、网页门户或 BI 工具接收数据，支持 CSV、JSON、XML 和 Parquet 等导出格式，便于将扩博智能数据接入现有看板、数据湖和企业报告环境。

支持。扩博智能可在货架、货架区段、行和列等多个层级进行排面图和规则合规检查。根据项目要求，规则引擎可执行精确匹配、统计合规逻辑和评分式合规分析，使品牌既能管理严格的排面图，也能适应更灵活的执行标准。

扩博智能将客户提供的主数据与现场发现流程和智能辅助商品注册结合使用。平台可支持新市场上线、识别尚未注册的商品，并随着商品组合变化持续更新模型。在持续运营的项目中，模型通常按照固定节奏更新，使新商品和边缘情况无需等待大规模版本升级即可纳入识别范围。

扩博智能采用面向大型多市场部署的云原生架构。目前，平台每天处理约 100 万张图像，已观测到的峰值处理能力约为每秒 100 张。系统可扩展至大量 SKU、多个国家和多个商品品类，同时无需改变一线团队的现场工作流程。

扩博智能 REA 应用支持 iOS 11.0 及以上版本和 Android 9.0 及以上版本。需要更深入系统集成的客户可使用 iOS 和 Android SDK、RESTful OpenAPI 平台，以及面向 SAP、Salesforce、文件管道和 BI 环境的集成方案。对于需要保持应用间松耦合的客户，也可使用深度链接集成。

客户保留其原始数据的所有权。扩博智能可通过 API、对象存储、文件服务和报告层提供安全的数据交付与访问，并为企业部署提供基于角色的访问控制和多租户隔离。在运营方面，扩博智能通过区域服务覆盖、多语言应用、结构化部署与培训计划支持全球项目，并为优先级技术问题提供全天候处理机制。