依托通用具身智能类脑系统，中科深谷全新推出智能工业滑轨巡检机器人

       为解决传统人工巡检成本高、效率低下、数据易丢失等问题，中科深谷依托通用具身智能类脑系统CSPACE，全新推出智能工业滑轨巡检机器人。

       作为一款“可以放在桌面上的工业级机器人”，智能工业滑轨巡检机器人既可广泛应用于实际配电房、皮带监控等场景的巡检作业，同时提供全链路配套课程，适用于机器人领域教学、实训，可为工业智能化升级和教育数字化转型提供高效解决方案。

图：中科深谷智能工业滑轨巡检机器人

多模态感知实现自主巡检，破解工业运维痛点

       依托通用具身智能类脑系统CSPACE，该款智能工业滑轨巡检机器人通过将多模态传感器（如气体、温湿度、烟雾传感器）与工业级AI算法深度融合，实现与物理环境的实时交互。其搭载的YOLOv5目标检测、OCR仪表识别等先进技术，可精准感知设备状态（如开关闭合、电压异常）、环境参数及人员行为（安全装备佩戴、违规操作）；模块化机身可自由拆解组合，适配多种场景。同时，整机采用高强度材料，能够支持复杂环境（高温、高湿、粉尘）下的长期稳定运行。

图：智能工业滑轨巡检机器人技术参数

       通过实现“感知-认知-决策-行动”闭环，机器人能够在复杂工业场景中自主完成巡检任务，故障发现效率提升80%，有效替代高危环境下的人工作业。

配电房智能巡检

24小时监测开关状态、环境参数，实时预警异常，替代人工高危作业，故障发现效率提升 80%；

皮带运输监控

识别设备磨损、异物入侵，联动控制系统自动停机，减少生产线故障率；

公共安全防护

应用于高铁站等公共场合，通过烟雾传感器与 AI行为分析，保障高危区域安全，减少人为管理疏漏。

全链路课程体系，打通工业应用与教学壁垒

      智能工业滑轨巡检机器人创新设计突破传统教学实验箱功能单一、更新滞后等局限，搭载前沿技术实现运动速度、位置及力量的毫米级精准控制，配合工业级测量精度满足高标生产需求。其模块化设计可任意拆解、重组成多种机器人，适配多元教学场景；以就业为导向设计的机器人课程体系，能够为高校机器人教学提供“学以致用”的实践平台：

算法教学支持

提供从数据标注到模型部署的完整案例库，学生可基于实际工业需求开发定制化算法,实现教学与实战一体化。

实战导向型课程体系

涵盖嵌入式开发（STM32、FreeRTOS）、AI 算法（PyTorch、RK3588 NPU）及软件开发（Java/ SpringBoot/Vue）等领域课程，以企业招聘为导向进行课程设计，精准匹配企业用人需求。

真实项目驱动

课程案例均来自 3000+ 台机器人的实际运行数据（累计 100 万小时），学生可直接复用于工业场景。

图：课程体系组成

图：课程收获

      中科深谷全新发布的智能工业滑轨巡检机器人深度融合感知、决策与行动能力，可有效赋能工业与教育双场景。未来，中科深谷将依托通用具身智能类脑系统CSPACE进一步丰富场景化应用成果，坚持开源开放软硬件系统与算法模型，紧密结合产业人才能力需求，与学科融合形成专业的教学、科研、创新型解决方案，赋能产业升级与教学科研。