依托清华大学背景研发团队与北京理工大学 “飞向月球” 团队的技术积淀，这款室内智能无人机凭借 “无 GPS 厘米级定位、低耗长续航、AI 视觉识别” 三大核心优势，成功适配地下空间、仓库盘点、堆体测量等六大核心场景，用科技打破传统巡检的空间限制与效率瓶颈。

地下空间（如地下管廊、地下车库、人防工程）信号屏蔽、环境昏暗、管线密集，传统人工巡检不仅效率低，还面临缺氧、迷路等安全风险。该无人机搭载激光 SLAM + 双目视觉融合定位技术，无需 GPS 信号即可实现 ±1cm 定位精度，避障响应＜200 毫秒，能灵活穿梭于狭窄通道。机身配备红外热像仪与气体传感器，可同步检测管线温度异常、有毒气体泄漏等隐患，15 分钟续航可覆盖 3000㎡地下空间，巡检效率超人工 6 倍，准确率≥99%，彻底解决地下空间 “巡检难、风险高” 的痛点。

针对仓库货架密集、货物散放、人工盘点耗时久的问题，无人机无需依赖条码或 RFID 标签，仅凭 AI 视觉识别技术就能精准盘点。搭载 4K 工业相机与百万级样本训练的识别算法，可快速捕捉直径 5 厘米以上的散放零件（如机器垫片、小型配件），哪怕堆叠倾斜、表面沾污也能准确计数。1 万托盘货物盘点仅需 3 小时，较人工提速 24 倍，误差率降至 0.1% 以下。支持夜间无人值守作业，不影响仓库正常收发货物，同步生成库存报表并上传至管理系统，让盘点从 “定期负担” 变为 “日常常态”。

在煤炭、矿石、建材等堆体测量场景中，传统人工测量需攀爬堆体，不仅危险还存在较大误差。该无人机采用三维激光扫描技术，可自主规划飞行路径，对堆体进行全方位扫描建模，快速计算出体积、重量等核心数据，测量误差≤1%。无需人员近距离接触堆体，避免坍塌、坠落风险，10 分钟即可完成 1000㎡堆体的测量工作，效率是人工的 10 倍以上。生成的三维模型可同步至云端，支持历史数据对比与趋势分析，为库存管理、成本核算提供精准数据支撑，广泛适配港口、电厂、建材仓库等场景。

地铁隧道内高压设备密集、空间狭窄、列车通行频繁，人工巡检需封锁线路，影响运营效率且安全风险高。该无人机针对地铁场景优化设计，机身采用绝缘材质，搭载红外测温仪与高清摄像头，可沿隧道壁自主飞行，近距离检测接触网、隧道衬砌、线路支架等设备状态。能精准识别线路老化、螺栓松动、衬砌裂缝等 12 类隐患，避障系统可灵活规避隧道内的灯具、管线等障碍物。单次飞行可完成 2 公里隧道巡检，效率超人工 8 倍，无需封锁线路，在列车停运间隙即可完成作业，保障地铁运营安全与高效。

矿山井下环境恶劣，存在瓦斯泄漏、顶板脱落、能见度低等风险，人工巡检难度大、伤亡事故频发。该无人机采用防爆机身设计，搭载抗粉尘摄像头与瓦斯传感器，可在易燃易爆、粉尘弥漫的环境中稳定作业。通过激光雷达构建井下三维地图，自主规避坑洞、障碍物，同步检测瓦斯浓度、顶板位移等安全隐患，发现异常立即触发声光报警并上传位置信息。15 分钟续航可覆盖 1500 米井下巷道，巡检效率提升 5 倍以上，实现 “无人化、零接触” 巡检，大幅降低人员安全风险，为矿山安全生产保驾护航。

公路、铁路隧道跨度大、长度长、环境潮湿，传统人工巡检需徒步或驾车，耗时久且易遗漏隐蔽隐患。该无人机搭载长续航电池与远距离图传系统，单次飞行可覆盖 5 公里隧道，自主完成隧道衬砌裂缝、渗漏水、通风设备故障等隐患检测。融合红外热像与 AI 识别技术，能精准捕捉 0.5 毫米的细微裂缝，识别准确率达 99.7%。飞行过程中自动记录隐患位置与图像信息，生成巡检报告与维修工单，无需人工二次录入。支持全天候作业，不受光线、天气影响，大幅提升隧道巡检效率与覆盖面，降低运维成本。